Simplified flare combustion model for flare plume rise calculations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».