Numerical simulation of an over-expanded supersonic and subsonic industrial nozzle flow relevant to flaring system
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».