Comparison of Temperature Fields and Emissions Predictions Using Both an FGM Combustion Model, With Detailed Chemistry, and a Simple Eddy Dissipation Combustion Model With Simple Global Chemistry
Notice bibliographique
Résumé
The detailed modeling of the turbulence-chemistry interactions occurring in industrial flames has always been the leading challenge in combustion Computational Fluid Dynamics (CFD). The wide range of flame types found in Industrial Gas Turbine Combustion systems has exacerbated these difficulties greatly, since the combustion modeling approach must be able to predict the flames behavior from regions of fast chemistry, where turbulence has no significant impact on the reactions, to regions where turbulence effects play a significant role within the flame. One of these combustion models, that is being used more and more in industry today, is the Flamelet Generated Manifold (FGM) model, in which the flame properties are parametrized and tabulated based on mixture fraction and flame progress variables. This paper compares the results obtained using an FGM model, with a GRI-3.0 methane-air chemistry mechanism, against the more traditional Industrial work-horse, Finite-Rate Eddy Dissipation Model (FREDM), with a global 2-step Westbrook and Dryer methane-air mechanism. Both models were used to predict the temperature distributions, as well as emissions (NOx and CO) for a conventional, non-premixed, Industrial RB211 combustion system. The object of this work is to: (i) identify any significant differences in the predictive capabilities of each model and (ii) discuss the strengths and weakness of both approaches.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».