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Enregistrement W4241634031 · doi:10.32920/14640681.v1

CoFlame: A refined and validated numerical algorithm for modeling sooting laminar coflow diffusion flames

2021· preprint· en· W4241634031 sur OpenAlexafffund
Nick A. Eaves, Qingan Zhanga, Fengshan Liu, Hongsheng Guo Guo, Seth B. Dworkin, Murray J. Thomson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensNational Research Council CanadaToronto Metropolitan UniversityCanadian Natural ResourcesUniversity of TorontoUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityDeutsches Zentrum für Luft- und RaumfahrtGovernment of OntarioCompute Canada
Mots-clésSootDiffusion flameLaminar flowNumerical diffusionNucleationDiffusionDomain decomposition methodsThermophoresisCombustionMechanicsMaterials scienceThermalChemistryThermodynamicsPhysicsCombustorPhysical chemistryFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,257 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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