Modeling laser-induced incandescence of Diesel soot—Implementation of an advanced parameterization procedure applied to a refined LII model accounting for shielding effect and multiple scattering within aggregates for $${\varvec{\alpha}}_{{\varvec{T}}}$$ and $${\varvec{E}}\left( {\varvec{m}} \right)$$ assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An extensive set of LII signals measured in a Diesel spray flame has been simulated using a refined LII model built upon a comprehensive version of soot heat- and mass-balance equations. This latter includes terms standing for saturation of linear, single- and multi-photon absorption processes, cooling by sublimation, conduction, radiation and thermionic emission in addition to mechanisms depicting soot oxidation and annealing, non-thermal photodesorption of carbon clusters as well as corrective factors allowing considering shielding effect and multiple scattering (MS) within aggregates. A complete parameterization of the so-proposed model has been achieved by means of an advanced optimization procedure coupling design of experiments with a genetic algorithm-based solver. Doing so, the values of different factors involved in absorption and sublimation terms have been assessed for a 1064-nm laser excitation wavelength including the multi-photon absorption cross section for C 2 photodesorption and the saturation coefficients for linear- and multi-photon absorption, among others. This parameterized model has then been demonstrated to effectively reproduce signals measured in different combustion media including a CH 4 /O 2 /N 2 premixed flat flame and a diffusion ethylene flame. As a result of the data derived from the analysis of the Diesel flame, a thermal accommodation coefficient value of 0.49 has been assessed against 0.34 when neglecting the shielding effect. In addition, values of the soot absorption function ( $$E\left( m \right)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>E</mml:mi> <mml:mfenced> <mml:mi>m</mml:mi> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> ) comprised between 0.18 and 0.31 have been inferred depending on the particle maturation stage. On the other hand, $$E\left( m \right)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>E</mml:mi> <mml:mfenced> <mml:mi>m</mml:mi> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> 24% higher on average have been estimated when neglecting MS thus illustrating the importance of aggregate characteristics on soot properties derived through LII modeling. Eventually, the $$E\left( m \right)$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>E</mml:mi> <mml:mfenced> <mml:mi>m</mml:mi> </mml:mfenced> </mml:mrow> </mml:math> evolution observed herein has been compared with results issued from studies conducted with varied hydrocarbons which led to highlight the crucial role played by the soot maturity level over the nature of the burnt fuel as far as optical properties are concerned.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».