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Enregistrement W4392095091 · doi:10.1016/j.joei.2024.101566

An improved detailed chemical mechanism for numerical simulations of the gas-phase of biomass combustion

2024· article· en· W4392095091 sur OpenAlexafffund
A H M Nazmush Sakib, Madjid Birouk

Notice bibliographique

RevueJournal of the Energy Institute · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCombustionBiomass (ecology)Gas phaseMechanism (biology)Environmental sciencePhase (matter)Nuclear engineeringWaste managementProcess engineeringChemistryEngineeringPhysicsPhysical chemistryBiologyOrganic chemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of efficient and clean biomass combustion systems requires a good understanding of the combustion process. Computational Fluid Dynamics (CFD) can play a key role. However, the success of CFD simulations depends, to a great deal, on the chosen chemical kinetic reaction mechanism, among others. Due to the greater computational cost when using detailed chemical mechanisms, reduced or semi-reduced chemical mechanisms have always been the preferred option in the simulations of biomass combustion. This is mainly due to the limitations of the most widely used combustion model − the Eddy Dissipation Concept (EDC). A computationally inexpensive flamelet-based partially premixed combustion model has recently been proposed as an alternative combustion model for CFD studies of biomass combustion. To further improve the predictions of this combustion model, the present study introduces an improved detailed chemical mechanism. This is achieved via the addition of NOx steps to an existing detailed chemical mechanism. The computational performance of this combustion model, which adopts the improved chemical mechanism, is then evaluated by studying the thermal and velocity fields as well as emissions of a biomass combustion furnace. The results reveal that the improved chemical mechanism produces superior predictions compared to its original version. More importantly, the results show that the improved chemical mechanism can overcome the limitations of the partially premixed combustion model's inability to predict NOx emissions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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