RANS and LES Modeling of a Linear-Array Swirl Burner Using a Flamelet-Progress Variable Approach
Notice bibliographique
Résumé
Multiple, interacting flames in DLE systems can increase flame surface area and promote mixing of hot-products into the reactants — leading to an efficient usage of combustion volume and improved injector performance. An optically-accessible, confined, linear array of five swirl nozzles was recently built [1] to investigate flame dynamics and validate computational strategies. The present work focuses on modeling a dataset representative of lean gas turbine conditions, using a flamelet approach. A preheated (500K), premixed fuel-air mixture (ϕ = 0.55, Tflame = 1732K) at atmospheric pressure was injected through the swirlers at 40 m/s into a rectangular chamber. High-speed laser measurements of the flow (3 component velocity field from 10 kHz stereoscopic particle image velocimetry (S-PIV)) and flame (planar laser induced fluorescence of the hydroxyl radical (OH-PLIF)) were used for model validation. The objectives of this work: (1) Evaluate a flamelet-progress variable method based on flamelet-generated manifolds (FGM) and examine its sensitivity to models for micro (scalar dissipation) and large scale mixing (anisotropic RANS vs LES) and (2) Obtain insight into the velocity field and flame stabilization in an interacting system. Computations indicate that high-swirl nozzles produce bluff-body flames anchored to shear-layer vortices due to an arrested flow expansion. The anisotropic RANS turbulence model under-predicts the recirculation zone strength but predicts flow development and Reynolds stress profiles fairly well. While LES is more accurate overall, both models over-predict flow fluctuations in the transitional flow at the end of the recirculation bubble where flow becomes axially positive. The flamelet approach predicts the flame-shape and length correctly but over-predicts the reaction rate in-between swirlers. The effect of including a reactive SDR model is to significantly increase flame-flow interaction (higher scalar variance) but does not appear to influence the overall shape or location of the flame.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».