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Enregistrement W4241834585 · doi:10.33737/gpps20-tc-46

Experimental Evaluation of Using Silica Aerogels as the Thermal Insulator for Combustor Liners

2020· article· en· W4241834585 sur OpenAlexaff
Yeongmin Pyo, Taylor Robertson, Sean Yun, Zekai Hong

Notice bibliographique

RevueProceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAerogels and thermal insulation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerogelCombustorMaterials scienceComposite materialCombustionThermal insulationEmissivityBlanketThermal conductivityCeramicOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An experimental study was conducted for evaluating the feasibility of using silica aerogel as thermal insulator for combustor liners.Aerogels are a superior material for minimizing heat flux to the metal structure of the combustion liner due to their low thermal conductivity.In this study, a conical natural gas fired swirling-flame combustor was utilized for reproducing the combustion environment that's typical to a gas turbine combustor.The silica aerogel blanket was attached to the inner side of a perforated combustor liner.Temperature distribution on the outer side of the combustion liner was measured using a calibrated thermal infrared (IR) camera.To minimize the uncertainty in steel surface emissivity due to surface oxidation at elevated temperatures, designated areas on the metal surface were coated with a ceramic cement whose emissivity was carefully determined.To create a protective cooling film over the aerogel surface, cooling air was supplied from the back side of the perforated metal liner and was allowed to penetrate the silica aerogel blanket to be discharged to the combustor.As the combustor was operated at a fixed equivalence ratio of 0.83, cooling air flow rates were varied to evaluate the effectiveness of transpiration cooling on the aerogel blanket as various cooling flow rates.The measured evolutions of temperature distribution confirmed thermal equilibriums for every test condition with transpiration cooling.The measured temperature distribution of metal liner demonstrated superior thermal insulation of aerogel blanket under the protection of cooling film with a temperature difference as high as 1580 K between combustion products temperature and the metal liner temperature on the back side.In addition, silica aerogel samples were examined before and after the combustion tests to understand their material degradation exposing to a typical gas turbine combustor environment using high-resolution scanning electron microscope (SEM).Test results suggest multiple degradation mechanisms to the silica aerogel blanket samples from the combustion tests.The material analysis suggests that improvements can be made to the silica aerogel blankets for a more resilient thermal insulator, for example, by replacing glass fibers in silica aerogels.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2020
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