CoFlame: A refined and validated numerical algorithm for modeling sooting laminar coflow diffusion flames
Notice bibliographique
Résumé
Mitigation of soot emissions from combustion devices is a global concern. For example, recent EURO 6 regulations for vehicles have placed stringent limits on soot emissions. In order to allow design engineers to achieve the goal of reduced soot emissions, they must have the tools to so. Due to the complex nature of soot formation, which includes growth and oxidation, detailed numerical models are required to gain fundamental insights into the mechanisms of soot formation. A detailed description of the CoFlame FORTRAN code which models sooting laminar coflow diffusion flames is given. The code solves axial and radial velocity, temperature, species conservation, and soot aggregate and primary particle number density equations. The sectional particle dynamics model includes nucleation, PAH condensation and HACA surface growth, surface oxidation, coagulation, fragmentation, particle diffusion, and thermophoresis. The code utilizes a distributed memory parallelization scheme with strip-domain decomposition. The public release of the CoFlame code, which has been refined in terms of coding structure, to the research community accompanies this paper. CoFlame is validated against experimental data for reattachment length in an axi-symmetric pipe with a sudden expansion, and ethylene–air and methane–air diffusion flames for multiple soot morphological parameters and gas-phase species. Finally, the parallel performance and computational costs of the code is investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».