A DNS Study of Turbulence Effects on Ignition in Stratified Combustible Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Localised forced ignition (i.e. spark or laser) of turbulent stratified mixtures has been numerically analysed using three-dimensional Direct Numerical Simulations (DNS) for different level of turbulent intensities. The initial values of turbulent fluctuations and integral length scale of turbulence are modified to reflect different turbulent combustion regimes. The ignition is accounted by a source term in the energy transport equation which deposits energy over a specific time interval. It has been found that combustion takes place primarily in premixed mode of combustion following successful ignition. The percentage of heat release due to a premixed mode of combustion increases with increasing turbulent intensity due to higher rate of mixing. The effects of mixture inhomogeneity for a given turbulent intensity has favorable outcomes on sustaining combustion following successful ignition, however it has been found that an increase in turbulent intensity has adverse effects on the burned gas mass. Moreover the mixture inhomogeneity effect shows non-monotonic trends on burnt gas mass. The present DNS result shows that an increase in turbulent intensity leads to increase in Minimum Ignition Energy (MIE) (consistent with previous experimental findings). However, for a given realization of initial mixture distribution (휙), it has been found that stratified mixture to be more favorable over homogeneous mixture for a present turbulent flow condition for achieving a higher burning rate.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».