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Enregistrement W2939432331 · doi:10.1139/tcsme-2018-0230

Numerical simulation of an over-expanded supersonic and subsonic industrial nozzle flow relevant to flaring system

2019· article· en· W2939432331 sur OpenAlexafffundvenue
Faisal Al Qurooni, Ali Vakil, Ehab Elsaadawy, Sheldon Green

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensCoanda Research and Development Corporation (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaudi Aramco
Mots-clésNozzleSupersonic speedMechanicsTurbulenceMach numberJet (fluid)Compressible flowDischarge coefficientTurbulence kinetic energyTuyerePhysicsCombustionChoked flowFlow (mathematics)Materials scienceCompressibilityThermodynamicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flaring in oil and gas production is the controlled burning of unwanted exhaust gases to enhance safety. To improve flare combustion, gas flares are equipped with air nozzles that introduce extra oxygen and improve mixing in the combustion zone. These nozzles are operated in the subsonic, sonic, or supersonic regimes. In this paper, we are concerned with turbulence modeling of the jet flow exiting from a particular convergent–divergent nozzle used in flare systems. That nozzle has convergent and divergent sections that are connected via a throat section with a finite length and constant diameter. The Realizable k – ε and SST k – ω models are used to study the compressible flow within the nozzle. The velocity profiles, turbulent kinetic energy, Mach number profiles, and entrainment rate coefficients predicted by both turbulence models are compared for nozzle pressure ratios in the range 1.18 ≤ NPR ≤ 1.78. It is shown that both turbulence models predict nearly identical flow evolution along the nozzle. When the flow becomes supersonic, the shock surface, and consequently nozzle outlet velocity profiles, predicted by the SST k – ω model deviates slightly from the other model. The differences, however, become negligible a couple of diameters downstream of the nozzle outlet.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,445

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,195 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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