Measurement of Temperature and Soot (KL) Distributions in Spray Flames of Diesel-Butanol Blends by Two-Color Method Using High-Speed RGB Video Camera
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.
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Taking advantages of high speed RGB video cameras, the two-color method can be implemented with a relatively simple setup to obtain the temporal development of the two dimensional temperature and soot (<i>KL</i>) distributions in a reacting diesel jet. However, several issues such as the selection of the two wavelengths, the role of bandpass filters, and the proper optical settings, etc. should be known to obtain a reliable measurement. This paper, at first, discusses about the uncertainties in the measurement of temperature and <i>KL</i> distributions in the diesel flame by the two-color method using the high speed RGB video camera. Since n-butanol, as an alternative renewable fuel, has the potential application in diesel engines, the characteristic of spray combustion of diesel-butanol blends under the diesel-like ambient conditions in a pre-burning constant-volume combustion chamber is studied. The Red and Blue channels of the high speed video camera are chosen for the two-color imaging because their response curve has a much smaller overlap. When adding the n-butanol into the neat diesel, the experimental result shows that the flame has a lower integral level for both flame temperature and soot density than neat diesel flame, owing to both increases in the fuel-borne oxygen and elongated ignition delays. In order to study the effect of LTC (Low Temperature Combustion), the ambient O<sub>2</sub> concentration is set at four levels: 21%, 18%, 15% and 12%. The results show that with the decrease of O<sub>2</sub> concentration, the flame temperature has a dropping tendency, while the <i>KL</i> (soot density) factor has a complicated behavior as a result of soot oxidation rate variation.</div></div>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle