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Enregistrement W2344918732 · doi:10.1002/cjce.22522

Simplified flare combustion model for flare plume rise calculations

2016· article· en· W2344918732 sur OpenAlexaffvenue
Kamran Rahnama, Alex De Visscher

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlumeFlareEmissivityCombustionEnvironmental scienceDownwashMeteorologyDispersion (optics)Atmospheric sciencesMechanicsAtmospheric dispersion modelingPhysicsAir pollutionChemistryAstrophysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The dispersion of plumes released from stacks depends on wind speed, plume emission rate, stack height, and other meteorological and stack variables. Plume rise is an important aspect of plume dispersion because it increases the apparent release height, which leads to lower ground‐level concentrations. Plume rise linked with flare combustion has received only minimal attention in the literature to date, despite its importance. This study develops a numerical model of plume rise with flare combustion based on material, heat, mass, and momentum balances. The basis of the model is a numerical plume rise model used in CALPUFF to model plume rise of large buoyant area sources, and is also used in PRIME (plume rise model enhancements), which models building downwash. The proposed model considers the reaction kinetics. The competition between CH4 and CO combustion causes a modification of the temperature profile of up to 3 % in comparison with an instantaneous reaction model. Moreover, emissivity, which plays an important role in the heat conservation equations but which was only parameterized in an earlier work, is calculated more directly to increase the accuracy of the model. It was found that soot is the main contributor to flame emissivity. Finally, the air dispersion model CALPUFF was run according to the proposed flare model and an empirical flare model by Beychok to compare results of the models. This new flare method is sufficiently simple to be embedded into air dispersion modelling software such as CALPUFF.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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