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Enregistrement W2324765073 · doi:10.1021/ef201853k

Detailed Multi-dimensional Study of Pollutant Formation in a Methane Diffusion Flame

2012· article· en· W2324765073 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensRolls-Royce (Canada)
Organismes subventionnairesPolitecnico di MilanoSandia National LaboratoriesIrish Research CouncilEuropean Commission
Mots-clésMethanePollutantDiffusionDiffusion flameEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental scienceMaterials scienceChemical engineeringCombustionThermodynamicsPhysical chemistryOrganic chemistryCombustorEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a method to produce chemical reactor networks (CRNs) consisting of large numbers of perfectly stirred reactors (PSRs) from computational fluid dynamics (CFD) simulations to predict pollutant emissions from combustion systems accurately, flexibly, and efficiently using detailed kinetic schemes and the kinetic post-processor (KPP) developed at Politecnico di Milano. Benefits of the method described here include its applicability to a wide range of combustion systems, its ability to predict emissions of a variety of pollutant species, and its speed. CFD and CFD–CRN simulation results of the Sandia D piloted methane–air diffusion round-jet flame are successfully validated against experimental data for axial velocity, mixture fraction, temperature, and speciation, including CO and NO mass fractions. A CRN consisting of a large number of PSRs is found to be required to simulate the system accurately, while ensuring independence of the solution from CRN size. The results of CFD–CRN analysis for a 1114 PSR network are used to study the pathways (thermal, prompt, N 2 O, and NO 2 ) by which NO and NO 2, the constituents of NO x, are formed in the flame. Results of CFD–CRN analysis show that NO is produced in the high-temperature ( T > 1850 K) flame brush by a combination of the prompt, N 2 O, and thermal pathways and in the intermediate-temperature (1000 < T < 1600 K) post-flame region by a reversal of the NO 2 pathway. NO is consumed in the fuel-rich (mixture fraction, f > 0.43) region, where a low O atom concentration encourages a reversal of the prompt pathway (i.e., NO reburning), and in low-temperature ( T < 1000 K) regions by the NO 2 pathway, which oxidizes NO to NO 2 . Rate of production analysis, performed using CHEMKIN PRO at specified locations throughout the flame, shows that the trends of NO production and consumption observed in these simulations agree with expected and published results. Finally, the study predicts that, of the total NO x produced by the Sandia D flame, 47% is due to the prompt pathway, 32% is due to the N 2 O pathway, and 21% is due to the thermal pathway. As future steps in this work, the CFD–CRN method will be adapted and used to predict and study emissions from a range of more complex combustion systems.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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