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Enregistrement W4308160343 · doi:10.1007/s40825-022-00217-6

Transient Flow Uniformity Evolution in Realistic Exhaust Gas Aftertreatment Systems Using 3D-CFD

2022· article· en· W4308160343 sur OpenAlexfundno aff
Pratheeba Chanda Nagarajan, Henrik Ström, Jonas Sjöblom

Notice bibliographique

RevueEmission Control Science and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnergimyndighetenChalmers Tekniska HögskolaCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésComputational fluid dynamicsTransient (computer programming)Flow (mathematics)MechanicsExhaust gasEnvironmental scienceAutomotive engineeringComputer scienceThermodynamicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To precisely control a vehicle powertrain to minimize emissions, accurate and detailed models are needed to capture the spatio-temporal variability of the variables of interest. The aim of this work is to analyze flow and temperature fields in a geometrically realistic — and thus complex — exhaust gas aftertreatment system under transient conditions. The spatio-temporal response of these fields to upstream step changes is predicted using three-dimensional unsteady Reynolds-averaged Navier-Stokes (URANS) $$\kappa - \omega$$ κ - ω simulations where the catalytic converter is described as a porous medium. A catalytic converter geometry with a 90 $$^{\circ }$$ ∘ -bend and a partially dead volume is used to demonstrate the effects of time-resolved flow maldistribution on the profiles of velocity and temperature. Two sets of transient simulations in terms of step changes in velocity and temperature are performed. Uniformity indices are used to characterize the distribution and variability of the different catalyst channels under transient conditions. The evolution of the uniformity indices as functions of time and axial distance into the catalyst are calculated at different cross-sectional planes. The results show that the evolution of the temperature uniformity is rate controlling, continuously modulating the otherwise much faster flow uniformity response via the fluid properties. The temperature uniformity time scale is determined by the balance of flow, thermal inertia, and the heat losses from the system. The interplay between pressure drop and heat losses governs the transition to the new steady state in uniformity. These types of transient simulations and analyses can contribute essential information when developing reduced-order engineering models to represent the spatio-temporal variability in exhaust aftertreatment systems, in particular during rapid events such as cold start.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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