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Enregistrement W4235916265 · doi:10.22215/etd/2014-10135

Soot Optical Diagnostic Development and Application to Turbulent Non-Premixed Buoyant Flames

2014· dissertation· en· W4235916265 sur OpenAlexaff
Brian Crosland

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueOil, Gas, and Environmental Issues
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSootIncandescenceVolume fractionTurbulenceCalibrationMaterials scienceAerosolDiffusion flameVolume (thermodynamics)IntermittencyMechanicsAnalytical Chemistry (journal)CombustionChemistryThermodynamicsPhysicsOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis details the development and application of laser-based optical diagnostics capable of measuring soot volume fraction, mean aggregate radius of gyration and primary particle size in turbulent flames.Research focussed on techniques suitable for making instantaneous measurements in turbulent flames, initially investigating a 2D auto-compensating laser-induced incandescence (2D-AC-LII) diagnostic prior to developing a unique combined AC-LII and elastic light scattering (ELS) system, which was used in subsequent experiments.Comprehensive Monte Carlo-based uncertainty analyses performed on each system indicated that the imprecise knowledge of soot properties was the largest source of uncertainty for all measurements.Use of a newly-developed ELS calibration method allowed a reduction in uncertainties resulting from calibration and instrument noise.The AC-LII/ELS technique was applied to turbulent buoyant non-premixed flames relevant to solution gas flares used throughout the upstream energy industry, resulting in several important insights.First, the results demonstrate that decreases in soot volume fraction seen near the flame tip are attributable to increased flame intermittency rather than decreases in soot volume fraction within soot-bearing structures, providing support for a recent suggestion from the literature that this could occur in momentum-dominated flames and further extending it to the buoyancydominated flames studied here.Secondly, and contrary to a suggestion in the I would like to thank Professor Matthew Johnson for the advice, support, and motivation he offered during my doctoral studies.He is an inspiring role model & leader and an all-around good person.I am fortunate to have had the opportunity to work with him for so long.I would like to thank Dr. Kevin

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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