Soot Volume Fraction Measurements by Auto-Compensating Laser-Induced Incandescence in Diffusion Flames Generated by Ethylene Pool Fire
Notice bibliographique
Résumé
The main characteristics of pool fire flames are flame height, air entrainment, pulsation of the flame, formation and properties of soot particles, mass burning rate, radiation feedback to the pool surface, and the amount of pollutants including soot released to the environment. In this type of buoyancy controlled flames, the soot content produced and their subsequent thermal radiation feedback to the pool surface are key to determine the self-sustainability of the flame, their mass burning rate and the heat release rate. The accurate characterization of these flames is an involved task, specially for modelers due to the difficulty of imposing adequate boundary conditions. For this reason, efforts are being made to design experimental campaigns with well-controlled conditions for their reliable repeatability, reproducibility and replicability. In this work, we characterized the production of soot in a surrogate pool fire. This is emulated by a bench-scale porous burner fueled with pure ethylene burning in still air. The flame stability was characterized with high temporal and spatial resolution by using a CMOS camera and a fast photodiode. The results show that the flame exhibit a time-varying propagation behavior with a periodic separation of the reactive zone. Soot volume fraction distributions were measured at nine locations along the flame centerline from 20 to 100 mm above the burner exit using the auto-compensating laser-induced incandescence (AC-LII) technique. The mean, standard deviation and probability density function of soot volume fraction were determined. Soot volume fraction presents an increasing tendency with the height above the burner, in spite of a local decrease at 90 mm which is approximately the position separating the lower and attached portion of the flame from the higher more intermittent one. The results of this work provide a valuable data set for validating soot production models in pool fire configurations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».