Assessment of a flamelet approach to evaluating mean species mass fractions in moderately and highly turbulent premixed flames
Notice bibliographique
Résumé
Complex-chemistry direct numerical simulation (DNS) data obtained from lean methane-air turbulent flames are analyzed to perform a priori assessment of predictive capabilities of the flamelet approach to evaluating mean concentrations of various species in turbulent flames characterized by Karlovitz numbers Ka=6.0, 74.0, and 540. Six definitions of a combustion progress variable c are probed and two types of probability density functions (PDFs) are adapted: (i) actual PDFs extracted directly from the DNS data or (ii) presumed β-function PDFs obtained using the DNS data on the first two moments of the c-field. Results show that the mean density, the mean temperature, and the mean mass fractions of CH4, O2, H2O, CO2, CO, CH2O, CH3, and HCO are very well predicted using the temperature-based combustion progress variable cT and the actual PDF. For other considered species, the quantitative predictions are worse but still appear to be encouraging (with the exception of CH3O at Ka=540). The use of the flamelet library obtained from the equidiffusive laminar flame improves results for H2, HO2, and H2O2 at the highest Karlovitz number. Alternative definitions of the combustion progress variable perform worse and the reasons for this are explored. The use of the β-function PDF yields worse results for intermediate species such as OH, O, H, CH3, and HCO, with this PDF being significantly different from the actual PDF. Application of the flamelet approach to rates of production/consumption of various species is also addressed and implications of obtained results for modeling are discussed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».