Careful Parameter Study to Enhance the Effect of Injecting Heavy Fuel Oil Into a Crossflow Using Numerical Approaches
Notice bibliographique
Résumé
The flow and spray parameters can have noticeable roles in heavy fuel oil (HFO) spray finesse. As known, the interaction between droplets and cross flow should be considered carefully in many different industrial applications such as the process burners and gas turbine combustors. So, it would be so important to investigate the effect of injecting HFO into a crossflow more subtly. In this work, the effects of various flow and spray parameters on the droplet breakup and dispersion parameters are investigated numerically using the finite-volume-element method. The numerical method consists of a number of different models to predict the droplets breakup and their dispersion into a cross flow including the spray-turbulence interaction one. An Eulerian–Lagrangian approach, which suitably models the interaction between the droplets and turbulence, and also models the droplets secondary breakup is used to investigate the interactions between the flow and the droplet behaviors. After validating the computational method via comparing them with the data provided by the past researches, four test cases with varying swirl number, air axial velocity, droplet size, and fuel injection velocity are examined to find out the effects of preceding parameters on some spray characteristics including the droplets path, sauter mean diameter (SMD), and dispersed phase mass concentration. The results show that the droplets inertia and the flow velocity magnitude have significant effects on spray characteristics. As the droplets become more massive, the deflection of spray in flow direction becomes less. Also, increasing of flow velocity causes more deflection for sprays with the same droplet sizes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».