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Enregistrement W2222326546 · doi:10.4271/2015-24-2409

Partially Stratified Charge Natural Gas Combustion: The Impact of Uncertainties on LES Modeling

2015· article· en· W2222326546 sur OpenAlexaff
Lorenzo Bartolucci, Stefano Cordiner, Vincenzo Mulone, Vittorio Rocco, Edward C. Chan

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionNatural gasEnvironmental scienceCharge (physics)Nuclear engineeringMechanicsMaterials sciencePhysicsWaste managementChemistryEngineeringPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The aim of this work is to carry out statistical analyses on simulated results obtained from large eddy simulations (LES) to characterize spark-ignited combustion process in a partially premixed natural gas mixture in a constant volume combustion chamber (CVCC). Inhomogeneity in fuel concentration was introduced through a fuel jet comprising up to 0.6 per cent of the total fuel mass, in the vicinity of the spark ignition gap. The numerical data were validated against experimental measurements, in particular, in terms of jet penetration and spread, flame front propagation and overall pressure trace. Perturbations in key flow parameters, namely inlet velocity, initial velocity field, and turbulent kinetic energy, were also introduced to evaluate their influence on the combustion event. A total of 12 simulations were conducted. The results show how the perturbations affect flame front propagation, although the ensemble average shows that the position of the flame front can still be reasonably predicted with a single simulation. It has been also highlighted the role of turbulence in the evolution of the combustion process. This demonstrates the accuracy of LES in simulating such combustion process, a key step towards its application on more complex problems such as direct injection engines.</div></div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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