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Enregistrement W2508509250 · doi:10.1109/plasma.2016.7534184

Plasma assisted combustion of lean premixed flames: High-speed imaging of streamer and flame dynamics

2016· article· en· W2508509250 sur OpenAlexaff
M. D. G. Evans, Jeffrey M. Bergthorson, Sylvain Coulombe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlasma Applications and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamer dischargePlasmaMaterials scienceCombustionNanosecondMicrosecondPulse repetition frequencyVoltageAnalytical Chemistry (journal)MechanicsChemistryOpticsLaserPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Siummary form only given. Plasma assisted combustion (PAC) by pulsed-plasma discharge has received increasing attention in the last few years. This technology shows much promise in the field of flame stabilization, and flame acceleration. Here, PAC is of particular interest to the gas turbine industry for use during transient engine operation. Such an operation mode may cause instabilities and lead to the extinction of lean-burning flames.In this contribution we report on the stabilization and anchoring of lean premixed v-shaped flames, through the use of repetitive high-voltage, pulsed-plasma discharges. A high-voltage pulse generator capable of producing impulsions of 0-13 kV at continuous operating pulse repetition frequencies of 0-25 kHz and with short-circuit protection was designed and built for the application. Methane/air flames were stabilized using a 6 kV (300 ns FWHM) pulse applied to a needle shaped anode centered in a convergent nozzle. The effect of pulse repetition frequency on flame anchoring and blow off velocity enhancement was investigated. High-speed imaging was used to observe the effect of the plasma discharges on two separate timescales. First, the production of excited species and streamer dynamics were investigated on the nanosecond timescale. Second, flame dynamics following a high voltage pulse were investigated on the microsecond to millisecond timescale. Our preliminary observations reveal that a 30% increase of the blow off speed can be achieved for lean equivalence ratios (0.60<;φ<;0.80), using a high repetition rate pulsed glow discharge.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,262

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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