MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4381619494 · doi:10.11159/ffhmt23.158

Benchmark Of Models Commonly Used To Simulate LaserInduced Incandescence Of Soot

2023· article· en· W4381619494 sur OpenAlexaffvenue
R. Lemaire, Sébastien Menanteau

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncandescenceBenchmark (surveying)SootComputer scienceEnvironmental scienceCombustionChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper compares the predictive ability of 4 models designed to simulate the laser-induced incandescence of soot.To that end, we considered 2 standard models integrating terms representing heating by absorption of laser energy and cooling by radiation, sublimation and conduction, together with two refined ones, which include mechanisms accounting for soot annealing and oxidation, saturation of linear, single-and multi-photon absorption processes, and cooling by thermionic emission.Predictions by these models were compared with signals measured in an ethylene diffusion flame.Sensitivity analyses focusing on the key parameters influencing the LII phenomenon were, moreover, conducted.As highlights, this work showed that standard models fail to properly simulate the fluence dependence of LII signals in the high fluence regime.More sophisticated models better reproduce LII fluence curves.Further work is required, however, to properly parameterize refined models to enable them to reproduce LII time decays over a wide range of operating conditions.The identification of parameters of interest, such as those involved in multi-photon absorption and nonthermal photodesorption processes, should help guide future works to be undertaken.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,520

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass TransferMême sujetAdvanced Combustion Engine TechnologiesTravaux en français237 207