Measurement of Temperature and Soot (KL) Distributions in Spray Flames of Diesel-Butanol Blends by Two-Color Method Using High-Speed RGB Video Camera
Notice bibliographique
Résumé
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 (KL) 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 KL 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 O2 concentration is set at four levels: 21%, 18%, 15% and 12%. The results show that with the decrease of O2 concentration, the flame temperature has a dropping tendency, while the KL (soot density) factor has a complicated behavior as a result of soot oxidation rate variation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».