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Enregistrement W2601263191 · doi:10.1021/acs.energyfuels.6b03091

Novel Experimental Approach to Studying the Thermal Stability and Coking Propensity of Jet Fuel

2017· article· en· W2601263191 sur OpenAlexafffund
Frank T. C. Yuen, Jason Liang, Neell G. Young, Saeid Oskooei, Sri Sreekanth, Ömer L. Gülder

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat transfer and supercritical fluids
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBioFuelNet CanadaPratt & Whitney
Mots-clésNozzlePressure dropCoolantNuclear engineeringMaterials scienceThermalDrop (telecommunication)InjectorJet fuelStack (abstract data type)RepeatabilityMechanicsVolumetric flow rateFuel injectionMechanical engineeringChemistryThermodynamicsAerospace engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental apparatus was designed and built to conduct studies on the thermal stability and carbon deposition leading to coking in the fuel injection nozzles of small gas turbine engines. The apparatus is a simplified but controlled representation of an aircraft fuel system consisting of a preheating section and a test section. The preheating section simulates the heating of the fuel when it is used as a coolant on board an aircraft, and the test section simulates the geometry, temperature, pressure, and flow rates of the fuel injection nozzles. Proof-of-principle experiments were performed to verify the functionality of the apparatus and the repeatability of measurements. The pressure drop across the test section was used during experiments to monitor deposit buildup, and the effective reduction in the test-section diameter due to deposit blockage was calculated. The deposition rate was validated further using a carbon-burnoff apparatus. The experimental results showed that the pressure drop increased significantly with increasing testing time, as expected, and that measuring the pressure drop is an effective method of monitoring and quantifying deposit buildup.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,362

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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