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Enregistrement W2327774675 · doi:10.2514/6.2015-2084

Numerical Study on Surface Oxidation of Carbonaceous Nano- and Micro- Particles in a Heavily Sooting Ethylene Turbulent Jet Flame

2015· article· en· W2327774675 sur OpenAlexaff
Masoud Darbandi, Majid Ghafourizadeh, G. E. Schneider

Notice bibliographique

Revue53rd AIAA Aerospace Sciences Meeting · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJet (fluid)TurbulenceEthyleneNano-Materials scienceJet fuelComposite materialChemical engineeringMechanicsChemistryOrganic chemistryPhysicsEngineeringCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A hybrid finite element volume FEV method is further extended to simulate the formation and full oxidation of carbonaceous nanoand microparticles in a heavily sooting ethylene turbulent non-premixed flame. Regarding the aerosol dynamics and chemistry, we use the two-equation soot model, based on the acetylene-route nucleation, and take into account the soot oxidation via oxygen molecules. Encountering with a full soot oxidation phenomenon, we need to respect the full physics of flow in our simulations. So, we use the physical upwinding influence scheme PIS to approximate the soot mass fraction fluxes at all cell faces very accurately. For a more complete reaction consideration, we implement a detailed kinetics scheme consisting of 111 chemical species and 1835 chemical reactions, while the flamelet model is utilized for more accurate combustion modeling. For turbulence closure, we employ the two-equation standard κ-e turbulence model incorporated with additional wall functions. The turbulence-chemistry interaction is taken into account in the pre-computed flamelets using the presumed shape probability density functions PDFs. The radiation effects of the most important radiating species and soot are taken into account supposing an optically thin limit. The governing equations are solved thorough two sequential global stiffness matrices. Comparing with the experimental measurements, the current solution successfully predicts the temperature field and the volume fraction distribution of carbonaceous nanoand microparticles very reliably.

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 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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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