Uncertainty Quantification of NOx and CO Emissions in a Swirl-Stabilized Burner
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Uncertainty quantification (UQ) is becoming an essential attribute for development of computational tools in gas turbine combustion systems. Prediction of emissions with a variety of gaseous fuels and uncertain conditions requires probabilistic modeling tools, especially at part load conditions. The aim of this paper was to develop a computationally efficient tool to integrate uncertainty, sensitivity, and reliability analyses of CO and NOx emissions for a practical swirl-stabilized premixed burner. Sampling-based method (SBM), nonintrusive polynomial chaos expansion (NIPCE) based on point collocation method (PCM), Sobol sensitivity indices, and first-order reliability method (FORM) approaches are integrated with a chemical reactor network (CRN) model to develop a UQ-enabled emissions prediction tool. The CRN model consisting of a series of perfectly stirred reactors (PSRs) to model CO and NOx is constructed in Cantera. Surrogate models are developed using NIPCE-PCM approach and compared with the results of CRN model. The surrogate models are then used to perform global sensitivity and reliability analyses. The results show that the surrogate models substantially reduce the required computational costs by 2 to 3 orders of magnitude in comparison with the SBM to calculate sensitivity indices, importance factors and perform reliability analysis. Moreover, the results obtained by the NIPCE-PCM approach are more accurate in comparison with the SBM. Therefore, the developed UQ-enabled emissions prediction tool based on CRN and NIPCE-PCM approaches can be used for practical combustion systems as a reliable and computationally efficient framework to conduct probabilistic modeling of emissions.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».