Effect of fuel composition on the response of an acoustically forced flat flame
Notice bibliographique
Résumé
Interest in alternative fuels for power generation is growing, yet these fuels bring new challenges to gas turbine design and operation.Among these challenges are combustor operability issues, highlighted by problems with combustion instabilities.For this thesis, a fundamental study of the effects of fuel composition on combustion dynamics was undertaken.An acoustically forced flat flame burner was constructed, allowing measurement of the flame transfer function (FTF) relating acoustic perturbations to heat release rate fluctuations in the flame.Tests were done using methane, along with simulated syngas and biogas fuel mixtures over a variety of operating conditions.Large variations in methane concentration had a significant impact on the FTF, while variations in the hydrogen to carbon monoxide ratio did not impact the FTF in fuel mixtures of equal parts methane and syngas.The Strouhal number was found to be an important parameter in predicting phase response independent of the fuel type.Flame liftoff distance and fuel composition were the key parameters determining the peak FTF magnitude.A hypothesis on the role of the non-adiabatic nature of the flat flame and thermal-diffusive effects on the trends in peak FTF magnitude is presented and discussed.I would like to thank my two supervisors, Professor Matthew Johnson and Dr. Wajid Chishty for their guidance throughout my Master's degree.Their technical advice as well as general life advice is truly appreciated.There are many others who have helped along the way.Mike Player at NRC has provided invaluable assistance.
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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) | 0,002 | 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 ».