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Enregistrement W2320568831 · doi:10.1021/ef402057w

Detailed Emissions Prediction for a Turbulent Swirling Nonpremixed Flame

2013· article· en· W2320568831 sur OpenAlexaff
Rory F.D. Monaghan, Råbi Tahir, Gilles Bourque, Robert L. Gordon, Alberto Cuoci, Tiziano Faravelli, Alessio Frassoldati, Henry J. Curran

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensRolls-Royce (Canada)
Organismes subventionnairesIrish Research CouncilTranslation Centre for the Bodies of the European UnionEuropean Commission
Mots-clésComputational fluid dynamicsTurbulenceDiscretizationMechanicsCombustionCombustorMomentum (technical analysis)Large eddy simulationTurbulence modelingTurbulence kinetic energyKinetic energyThermodynamicsChemistryPhysicsClassical mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the validation of a previously described CFD-CRN method (computational fluid dynamics–chemical reactor network) for emissions predictions for the laboratory benchmark TECFLAM S09c flame. It details CFD simulation, solution strategy, validation using, CRN generation, detailed emissions predictions and reaction pathway studies. Steady-state 3D CFD models of a 45° sector of the combustor, employing standard numerical techniques; steady-state k –ω SST turbulence, P1 radiation, finite-rate eddy-dissipation turbulence-chemistry interaction, and a three-step methane combustion mechanism, were created in ANSYS FLUENT v14. Steady-state models were used as they are of interest to industrial researchers, who are often limited to their use by extremely complex geometries. The models differ in their handling of pressure-velocity coupling and discretization of the momentum equation. The solution which uses SIMPLE coupling and second-order upwind discretization of the momentum equation was generally found to give better results. Satisfactory agreement with experimental profiles for velocity, turbulent kinetic energy, temperature, and species mass fractions has been achieved. Some errors are seen in temperature and CO mass fractions at the highest temperatures ( T > 2000 K) and are due to the fact that the highly simplified three-step kinetic mechanism employed due to practical limitations on computational resources, underestimates CO 2 dissociation. The results compare satisfactorily with the state-of-the-art. Nonzero concentrations of CO are predicted in the external recirculation zone, which has not been achieved in previous modeling efforts. The validated solution was used as the basis to generate a CRN using the CFD-CRN method. The CFD-CRN method uses user-defined criteria to divide the CFD domain into a set of interconnected perfectly stirred reactors (PSRs) (i.e., a CRN). This CRN is then solved using detailed chemical kinetic mechanisms in the Kinetic Post-Processor (KPPSMOKE) solver. CRN size-independence studies are performed, and it is determined that 5000+ PSRs were needed to adequately capture pollutant formation in the complex recirculating flow field. Validation of CFD-CRN predictions of major species show similar accuracy to steady-state CFD simulation, with improvements over state-of-the-art CFD in CO profile predictions. Satisfactory agreement with previously published experimental NO x contour plots is also seen. The CFD-CRN is used to study NO x formation pathways in the swirling, turbulent environment of the S09c diffusion flame. As expected, NO x is seen to form primarily in the high-temperature internal recirculation zone (IRZ). The prompt pathway is predicted to be of greatest importance in this area. Significant NO x reburning is seen in the low temperature fuel–air jets immediately adjacent to the IRZ. Overall, the prompt pathway is responsible for 77% of NO x leaving the system, with 12% due to thermal and 11% due to N 2 O intermediate.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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