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Enregistrement W4231107943 · doi:10.32920/ryerson.14655627

The influence of aliphatics on soot inception modelling

2021· preprint· en· W4231107943 sur OpenAlexaff
Nemanja Ceranic

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSootLaminar flowCombustionChemistryDiffusion flameDiffusionVolume fractionThermodynamicsOrganic chemistryPhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soot models have been investigated for several decades and many fundamental models exist that prescribe soot formation in agreement with experiments and theories. However, due to the complex nature of soot formation, not all pathways have been fully characterized. This work has numerically studied the influence that aliphatic based inception models have on soot formation for coflow laminar diffusion flames. CoFlame is the in-house parallelized FORTRAN code that was used to conduct this research. It solves the combustion fluid dynamic conservation equations for a variety of coflow laminar diffusion flames. New soot inception models have been developed for specific aliphatics in conjunction with polycyclic aromatic hydrocarbon based inception. The purpose of these models was not to be completely fundamental in nature, but more so a proof-of-concept in that an aliphatic based mechanism could account for soot formation deficiencies that exist with just PAH based inception. The aliphatic based inception models show potential to enhance predicative capability by increasing the prediction of the soot volume fraction along the centerline without degrading the prediction along the pathline of maximum soot. Additionally, the surface reactivity that was used to achieve these results lied closer in the range of numerically derived optimal values as compared to the surface reactivity that was needed to match peak soot concentrations without the aliphatic based inception models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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