Displacement speed, flame surface density and burning rate in highly turbulent premixed flames characterized by low Lewis numbers
Notice bibliographique
Résumé
Direct numerical simulation data obtained from four pairs of turbulent, lean hydrogen–air, complex-chemistry flames are analysed to explore the influence of molecular diffusion on flame surface density, displacement speed $S_d$ and the flame surface density transport equation terms. Each pair involves (i) a flame where mixture-averaged molecular diffusivities are adopted and Lewis number $Le$ is significantly less than unity and (ii) an equidiffusive flame where all molecular diffusivities are set equal to molecular heat diffusivity of the mixture and $Le=1$ , with other things being equal. Reported results show that significantly higher turbulent burning rates simulated in the former flames result mainly from an increase in the local fuel consumption rate, whereas an increase in flame surface area plays a secondary role, especially in more intense turbulence. The rate increase stems from (i) an increase in the peak local fuel consumption rate and (ii) an increase in a width of a zone where the rate is significant. The latter phenomenon is of more importance in richer flames and both phenomena are most pronounced in the vicinity of the flame leading edges, thus indicating a crucial role played by the leading edge of a premixed turbulent flame in its propagation. Moreover, mean displacement speed differs significantly from the laminar flame speed even in the equidiffusive flames, varies substantially across flame brush and may be negative at the leading edges of highly turbulent flames.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».