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Enregistrement W4297853390 · doi:10.1016/j.proci.2022.07.214

LES/FGM investigation of ignition and flame structure in a gasoline partially premixed combustion engine

2022· article· en· W4297853390 sur OpenAlexfundno aff
Leilei Xu, Yan Zhang, Qinglong Tang, Bengt Johansson, Mingfa Yao, Xue‐Song Bai

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Combustion Institute · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetLunds UniversitetNational Natural Science Foundation of ChinaEgg Farmers of CanadaCollege of Science, Technology, Engineering, and Mathematics, Youngstown State UniversityChina Scholarship CouncilEnergimyndighetenUniversity of Connecticut
Mots-clésCombustionIgnition systemHomogeneous charge compression ignitionDiffusion flameMaterials scienceFlame structureLarge eddy simulationMechanicsPremixed flameGasolineDiffusionThermodynamicsChemistryCombustion chamberTurbulencePhysicsOrganic chemistryCombustor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a joint numerical and experimental study of the ignition process and flame structures in a gasoline partially premixed combustion (PPC) engine. The numerical simulation is based on a five-dimension Flamelet-Generated Manifold (5D-FGM) tabulation approach and large eddy simulation (LES). The spray and combustion process in an optical PPC engine fueled with a primary reference fuel (70% iso-octane, 30% n-heptane by volume) are investigated using the combustion model along with laser diagnostic experiments. Different combustion modes, as well as the dominant chemical species and elementary reactions involved in the PPC engines, are identified and visualized using Chemical Explosive Mode Analysis (CEMA). The results from the LES-FGM model agree well with the experiments regarding the onset of ignition, peak heat release rate and in-cylinder pressure. The LES-FGM model performs even better than a finite-rate chemistry model that integrates the full-set of chemical kinetic mechanism in the simulation, given that the FGM model is computationally more efficient. The results show that the ignition mode plays a dominant role in the entire combustion process. The diffusion flame mode is identified in a thin layer between the ultra fuel-lean unburned mixture and the hot burned gas region that contains combustion intermediates such as CO. The diffusion flame mode contributes to a maximum of 27% of the total heat release in the later stage of combustion, and it becomes vital for the oxidation of relatively fuel-lean mixtures.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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