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Enregistrement W3165644260 · doi:10.11159/ffhmt21.102

Explosion Characteristics of Syngas/air Premixed Flames

2021· article· en· W3165644260 sur OpenAlexvenueno aff
Manh‐Vu Tran, Gianfranco Scribano

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyngasCombustionMaterials scienceEnvironmental scienceAerospace engineeringPhysicsEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Explosion of a fuel/air combustible mixture in a closed system has been recognized as a serious hazard, because it may damage a chamber if there is no proper venting or explosion suppressing device. In the present study, important explosion characteristics of syngas/air flames were investigated in order to evaluate the hazard of the combustion. Results showed the maximum explosion pressure increased from lean (equivalence ratio of 0.8) to an equivalence ratio, of 1.2, then decreased significantly with richer mixtures, indicating that maximum explosion pressure occurred at = 1.2, while explosion time was shortest at = 1.6. Increasing hydrogen content in the fuel blends significantly raised laminar burning velocity and shortened the explosion time, thereby increasing the maximum rate of pressure rise and deflagration index. Normalized peak pressure, the maximum rate of pressure rise and the deflagration index were sensitive to the initial pressure of the mixture, showing that they increased significantly with increased initial pressure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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