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Enregistrement W2618731708 · doi:10.4271/2017-24-0035

A Chemical-Kinetic Approach to the Definition of the Laminar Flame Speed for the Simulation of the Combustion of Spark-Ignition Engines

2017· article· en· W2618731708 sur OpenAlexaff
Giulio Cazzoli, Claudio Forte, Gian Marco Bianchi, Stefania Falfari, Sergio Negro

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversità di Bologna
Mots-clésSPARK (programming language)Ignition systemCombustionLaminar flowFlame speedKinetic energyLaminar flame speedAutomotive engineeringMechanicsMaterials scienceNuclear engineeringAerospace engineeringMechanical engineeringComputer sciencePremixed flameEngineeringChemistryPhysicsClassical mechanicsPhysical chemistryCombustor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The laminar burning speed is an important intrinsic property of an air-fuel mixture determining key combustion characteristics such as turbulent flame propagation. It is a function of the mixture composition (mixture fraction and residual gas mass fraction) and of the thermodynamic conditions. Experimental measurements of Laminar Flame Speeds (LFS) are common in literature, but initial pressure and temperature are limited to low values due to the test conditions: typical pressure values for LFS detection are lower than 25 bar, and temperature rarely exceeds 550 K. Actual trends in spark ignition engines are to increase specific power output by downsizing and supercharging, thus the flame front involves even more higher pressure and temperature since the beginning of combustion. The most widespread models used to extrapolate the experimental data to the engine like conditions are derived from that of Metghalchi and Keck, but they often fail to correctly predict LFS values outside the experimental space. Thanks to the development of accurate chemical kinetic models together with the increase of computer performance, it is possible to numerically predict the laminar flame speed over a wide range of conditions for a range of fuel mixtures, so to overcome some of the limitations of the Metghalchi and Keck model. The aim of the present work is to evaluate the effectiveness of an exploitable open source chemical solver (Cantera) for the evaluation of laminar flame speed. Results are compared against experimental data available in scientific literature and a review of the main analytical correlation for LFS is accomplished. Finally, a new correlation is proposed to better fit the numerical results in the high pressure and temperature range of the real engine design space.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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