Assessment of PAH-Based Precursor Models Using a Seven-Moment Quadrature-Based Closure for Soot Formation Prediction in Non-Premixed Laminar Flames
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2022-2253.vid The accurate numerical prediction of soot formation in practical combustion devices remains an open challenge. A recently proposed and computationally efficient quadrature-based moment closure based on fractional-order moments of soot particle volume, which is also capable of both capturing the polydispersity and key structural features of soot aggregates, is used here to explore the influence of the choice of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH)-based soot precursors on the formation, evolution, and oxidation of soot in ethylene-air laminar diffusion flames at atmospheric pressures. In particular, a seven-moment Conditional Quadrature Method of Moments (CQMOM) with a fixed quadrature point at the soot particle inception size, resulting in a so-called CQMOM-Radau closure, is used to explore the influence of the choice of soot precusors on soot formation prediction in laminar diffusion flames at atmospheric pressures. The CQMOM-Radau closure of interest involves the solution of a relatively small system of seven moment equations describing the soot transport but yet allows for a bivariate treatment and detailed modelling of the gas-phase chemistry along with treatments for soot particle nucleation, condensation, surface growth, oxidation, coagulation, sintering, obliteration, and fragmentation. The soot formation predictions of the seven-moment closure obtained using several PAH-based soot precursor models are investigated and compared to predictions obtained using a standard acetylene-based two-equation model, as well as available experimental data, for several atmospheric pressure laminar co-flow diffusion flames with ethylene as the fuel. The relative performances of the various PAH-based precursors for predicting the observed soot concentrations, particles sizes, and structure are discussed.
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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 | 0,001 | 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 découle