Development and validation of a two-phase computational model for an alternative fire suppression agent
Notice bibliographique
Résumé
[ES] Halon1301 se ha utilizado como agente de extinción de incendios en sistemas activos de extinción de incendios en motores de aviones, APU (Unidad de potencia auxiliar) y protección contra incendios de carga durante más de 50 años. En 1987, una investigación realizada por el Protocolo de Montreal muestra que Halon está dañando el medio ambiente debido a sus propiedades que agotan el ozono. Por lo tanto, el uso de gases de halón ha sido prohibido en la industria por el protocolo de Montreal (1994) y Kyoto (1998). Por lo tanto, es el reemplazo de gases de halón lo que es más ecológico. Entre estas alternativas, Novec-1230 es una alternativa sostenible que funciona de manera rápida, limpia y eficiente. El sistema de extinción de incendios requiere que se diluya una concentración específica del agente de extinción de incendios (4-6% para Novec-1230 y 5% para Halon) en el aire para extinguir el fuego. El problema de cambiar la fase de la niebla rápidamente despresurizada de un sistema de extinción de incendios es un tema de gran interés debido al efecto del modelado de estos fenómenos en una simulación exitosa para diseñar estas modificaciones. Debido a la gran diferencia de presiones entre el recipiente y el ambiente, se espera que la descarga a través de la boquilla sea crítica. En este informe, se utilizan dos agentes de supresión de incendios alternativos diferentes y dos boquillas: agua y Novec1230. El objetivo principal de este proyecto es desarrollar un nuevo modelo de subcuadrícula para un U-RANS CFD Euleriano-Euleriano de dos fases que pueda usarse para reducir el costo computacional y aumentar la precisión de los enfoques tradicionales basados en Eulerian-Lagrangian. Estos dos enfoques se realizan con el software comercial CFD (ANSYS Fluent). Como validación, los rendimientos de pulverización como la forma de pulverización, el ángulo del cono de pulverización se comparan con los resultados experimentales.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».