Spray Characterization of a Preheated Bio-Oil Surrogate at Elevated Pressures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atomization plays an important role in the gasification or combustion of bio-oils, where the atomizer parameters need to be properly controlled to efficiently atomize a highly viscous liquid at elevated pressures with imparting the least amount of kinetic energy to the discharged droplets because of evaporation and chemical reaction constraints. With a focus on bio-oil deployments in micro gas turbines (MGTs), an aqueous surrogate of a preheated bio-oil, injected from an original equipment manufacturer (OEM) twin-fluid atomizer, is used in the present study for spray size and velocity measurements at elevated pressures. The experiments were conducted in High Pressure Spray Facility of the National Research Council of Canada (NRC) using various optical diagnostics including laser sheet imaging (LSI), phase Doppler anemometry (PDA), and laser diffraction (LD). A scaling strategy was adopted to conserve the ranges of gas-to-liquid momentum flux ratio, M, at different working pressures, P. Over the range of conditions studied, it is found out that the cone angle of sprays is insensitive to P, but they decrease with increasing M. For a constant value of M, droplet mean diameters increase and their corresponding velocities decrease with increasing P, attributed to the effect of gas-to-liquid density ratio on the primary breakup of a liquid jet in a coaxial gas stream. Therefore, to predict the Sauter mean diameter of spray droplets, D32, a correlation previously reported in the literature is modified by including the effect of system air density at elevated pressures, and a novel correlation is proposed based on four dimensionless groups, namely gas Weber number and gas-to-liquid momentum flux ratio, density ratio, and viscosity ratio. The detailed results obtained in the present study could be used to define the optimal parameters required for twin-fluid atomization of high viscosity liquids with various atomization gases under realistic operating conditions and to enhance the capabilities of their numerical simulations.
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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 ».