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Enregistrement W4200414865 · doi:10.1016/j.cja.2021.12.005

Detailed modeling of aluminum particle combustion – From single particles to cloud combustion in Bunsen flames

2021· article· en· W4200414865 sur OpenAlexaboutno aff
Jiarui Zhang, Oliver T. Stein, Tien Duc Luu, Ali Shamooni, Zhixun Xia, Zhenbing Luo, Likun Ma, Yunchao Feng, Andreas Kronenburg

Notice bibliographique

RevueChinese Journal of Aeronautics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHunan Provincial Innovation Foundation for PostgraduateNatural Science Foundation of Hunan ProvinceChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCombustionMaterials scienceParticle (ecology)MechanicsHeat transferContext (archaeology)ThermodynamicsChemistryPhysicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical model for aluminum cloud combustion which includes the effects of interphase heat transfer, phase change, heterogeneous surface reactions, homogeneous combustion, oxide cap growth and radiation within the Euler–Lagrange framework is proposed. The model is validated in single particle configurations with varying particle diameters. The combustion process of a single aluminum particle is analyzed in detail and the particle consumption rates as well as the heat release rates due to the various physical/chemical sub-models are presented. The combustion time of single aluminum particles predicted by the model are in very good agreement with empirical correlations for particles with diameters larger than 10 μm. The prediction error for smaller particles is noticeably reduced when using a heat transfer model that is capable of capturing the transition regime between continuum mechanics and molecular dynamics. The predictive capabilities of the proposed model framework are further evaluated by simulating the aluminum/air Bunsen flames of McGill University for the first time. Results show that the predicted temperature distribution of the flame is consistent with the experimental data and the double-front structure of the Bunsen flame is reproduced well. The burning rates of aluminum in both single particle and particle cloud configurations are calculated and compared with empirical correlations. Results show that the burning rates obtained from the present model are more reasonable, while the correlations, when embedded in the Euler–Lagrange context, tend to underestimate the burning rate in the combustion stage, particularly for the considered fuel-rich flames.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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