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Enregistrement W4306654348 · doi:10.1016/j.combustflame.2022.112420

Assessment of physical soot inception model in normal and inverse laminar diffusion flames

2022· article· en· W4306654348 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCombustion and Flame · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesKing Abdullah University of Science and Technology
Mots-clésSootLaminar flowDiffusionDiffusion flameInverseMechanicsMaterials scienceThermodynamicsChemistryCombustionPhysicsMathematicsPhysical chemistryCombustorGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the extensive studies, accurate and reliable modeling of the soot inception process, especially at high pressure conditions , amenable to multi-dimensional flame simulations remains a challenge. In this study, the physical inception model was comprehensively evaluated in the fully-resolved simulations of laminar normal diffusion flame (NDF) and inverse diffusion flame (IDF) at elevated pressures. The effects of inception models on polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) and soot predictions were quantitatively analyzed, including the selection of soot precursors and collision efficiency models. The results show that the quantitative PAH predicted by different collision efficiency models can differ by an order of magnitude. Compared to the constant efficiency, the temperature-dependent collision efficiency was found to improve the quantitative PAH predictions and the prediction of the spatial soot distribution in NDF, with an increased level of soot on the flame centerline . The inclusion of small-sized PAH species (such as A 2 , A 2 R 5 , and A 3 ) as soot precursors was also found to improve the quantitative prediction of soot volume fraction. The physical inception model performs well in NDF using the optimal parameters. Moreover, simultaneous measurements of PAH and soot were performed in IDF configuration for the evaluation of the physical inception model. Contrary to NDF, PAHs and soot are formed on the outer side of the flame and cannot be oxidized in IDF. The experiment observed that the PAHs concentration increased in the post-flame region, while the soot concentration remained unchanged. However, the opposite trend was obtained in simulations, that is, the PAHs concentration decreased while the soot concentration increased, because the physical inception model predicts the inception behavior in the post-flame area, resulting in persistent transformation of PAHs into soot particles. To improve the predictions in IDF, the radical effects in the inception process need to be considered in the model.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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