Bayesian Calibration of Kinetic Parameters in the CH Chemistry Toward Accurate Prompt-NO Modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Significant efforts made by the gas turbine industry have helped reduce nitrogen oxides (NOx) emissions considerably. To meet and surpass the increasingly stringent regulations, accurate and robust thermochemical mechanisms are needed to help design future sub-10 ppm combustion systems. Uncertainty in kinetic modeling, however, can result in large prediction uncertainty and significant discrepancy between models that hinder the identification of promising combustors with confidence. Direct reaction rate measurements are seldom available for some reactions, especially when involving short-lived radicals such as methylidyne, CH. As the main precursor to the prompt-NO formation pathway, its large parametric uncertainty directly propagates through the nitrogen chemistry preventing accurate and precise emissions predictions. Recent independent CH concentration measurements obtained at various operating conditions are used as indirect rate measurements to perform statistical, or Bayesian, calibration. A subset of important reactions in the CH chemistry affecting peak-CH concentration is identified through uncertainty-weighted sensitivity analysis to first constrain the parametric space of this prompt-NO precursor. Spectral expansion provides the surrogate model used in the Markov-Chain Monte Carlo method to evaluate the posterior kinetic distribution. The resulting constrained CH-chemistry better captures experimental measurements while providing smaller prediction uncertainty of a similar order as the uncertainty of the measurements, which can increase the confidence in simulation results to identify promising future low-emissions configurations. For the quasi-steady-state species CH, fuel decomposition reactions leading to CH production are constrained while little impact is observed for intermediate reactions within the CH-chemistry. The reduction in prediction uncertainty results mainly from the constrained correlations between parameters which greatly limit the set of feasible reaction rate combinations. Additional independent direct and indirect measurements would be necessary to further constrain rate parameters in the CH chemistry, but this calibration demonstrates that predictions of radical species can be improved by assimilating enough data.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».