Large eddy simulations of a buoyant turbulent line flame using conditional source-term estimation (CSE)
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.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to assess the capabilities of the Conditional Source-term Estimation (CSE) approach applied to a laboratory scaled turbulent buoyant flame without extinction. CSE is coupled with the Large Eddy Simulation (LES) solver, FireFOAM. Tabulated detailed chemistry is included. Radiation is treated using the optically thin model using four different implementations and the effect of subgrid scale (sgs) Turbulence-Radiation Interactions (TRI) is considered. Predictions of time-averaged temperatures and corresponding root mean square (rms) are compared with the experimental measurements at several locations. Further, flame shape, unconditional and conditional species mass fractions, axial velocity and mixture fraction are also examined for qualitative analysis. The predicted temperatures are in good agreement with the experimental data, except very close to the fuel inlet. The predicted temperatures increase more slowly compared to the experimental data in the first 0.09 m above the burner. The temperature rms is in reasonable agreement with experimental data with the peak being overpredicted by approximately 17%. The predicted flame height closely matches the experimental value. The temperature predictions are consistent with previously published results. Best predictions are obtained when the effect of sgs TRI is included. For this flame, the optically thin assumption is found to be valid, in agreement with previous investigations. The calculated radiative fraction is found to be close to the experimental value, but the postprocessed heat release rate is larger than the experimental finding. This first LES-CSE study provides a good foundation for further developments, for example more detailed radiation models, for more complex fire cases.
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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 découle