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Enregistrement W3177605016 · doi:10.4271/2021-24-0049

A Study on Prediction of Unburned Hydrocarbons in Active Pre-chamber Gas Engine: Combustion Analysis Using 3D-CFD by Considering Wall Quenching Effects

2021· article· en· W3177605016 sur OpenAlexaff
Taki Shota, Takuro Kato, Zenta Sudo, Beini Zhou, Jin Kusaka, Hikaru Yamazaki, Tomohiro Koga, Yusuke Imamori

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensM.A. Turbo Engine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational fluid dynamicsQuenching (fluorescence)CombustionCombustion chamberMaterials scienceNuclear engineeringEnvironmental scienceMechanicsMechanical engineeringPetroleum engineeringAerospace engineeringChemistryEngineeringPhysicsOpticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">To reproduce wall quenching phenomena using 3D-CFD, a wall quenching model was constructed based on the Peclet number. The model was further integrated with the flame propagation model. Combustion analysis showed that that a large amount of unburned hydrocarbons (UHCs) remained in the piston clevis and small gaps. Furthermore, the model was capable of predicting the increase in UHC emissions when there was a delay in the ignition time. The flame front cells were plotted on Peters' premixed turbulent combustion diagram to identify transitions in the combustion states. It was found that the flame surface transitioned from corrugated flamelets through thin reaction zones to wrinkled flamelets and further to laminar flamelets, which led to wall quenching. The turbulent Reynolds number (Re) decreased rapidly due to the increase in laminar flame speed and flame thickness and the decrease in turbulent intensity and turbulent scale. When Re < 10, the model showed that there was a sharp increase in wall quenching. In addition, wall quenching occurred when the dimensionless wall distance was less than 40 (<i>y</i><sup>+</sup> < 40) at any timing.</div></div>

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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