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Enregistrement W3213878954 · doi:10.12034/j.issn.1009-606x.220058

Numerical simulation of combustion of CH4 mixed H2 and rationality analysis of premixed ratio

2021· article· en· W3213878954 sur OpenAlexvenueno aff
Ke Wang Yindi Zhang Chengjing Wang Yue Xin

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionRationalityComputer simulationThermodynamicsChemistryMaterials scienceStatistical physicsComputer scienceMechanicsPhysicsPhysical chemistryPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hydrogen-blended combustion technology is a new technology that mixes a specific proportion of hydrogen, in the fuel, to improve combustion efficiency and reduce pollutant emissions. This technology is considered to be an effective method in improving the overall energy produced. The principle of “power to gas” technology is to take advantage of the intermittent nature of both wind-generated and solar energy, by using the surplus energy for the production of hydrogen by the electrolysis of water. The hydrogen can then be combined with carbon dioxide to produce methane, or by direct addition to natural gas in the pipeline network, thus enabling large-scale utilization of hydrogen energy. The rationality of the application of hydrogen-blended combustion technology in gas boilers is based on a simplified mechanism of GRI-MECH 3.0 of methane combustion. This reaction contains 24 elementary reactions involving 17 components. In this work, a numerical simulation experiment was designed, where atmospheric air was the oxidant, and the oxygen excess coefficient was maintained as a constant. A total of eleven groups of methane/hydrogen premixing ratios Rf (0~1) were considered and the effects of differing hydrogen blending ratios on fuel combustion temperature, combustion rate, and main pollutant emission concentrations were studied. The results showed that, by increasing the hydrogen blending ratio, both the combustion temperature and the reaction rate increased. Similarly, the concentration and the total emissions of soot and CO decreased, while the concentration of NOx increased, however, the total emissions decreased first then increased. The mechanisms relating to the effect of hydrogen mixing on the combustion process and the resultant pollutant formation were also analyzed, concerning China's urban fuel gas interchangeability regulations and industrial pollutant emission standards, the optimal hydrogen blending ratio was determined to be 23%.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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