Enhancing soot oxidation using microtextured surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Biomass combustion provides energy needs for millions of people worldwide. However, soot accumulation on the combustors' walls significantly reduces heat transfer efficiency. Herein, we demonstrate how microtextured surfaces minimize soot accumulation by enhancing soot oxidation. We investigate soot layers from the combustion of paraffin wax as a model for wood-based soot, and find that randomly microtextured glass obtained by sandblasting shows a 71% reduction in the time taken to oxidize 90% of surface soot coverage when compared to smooth glass at 530 °C. We also study grooved microtextures fabricated via laser ablation and find that grooves with widths between 15 and 50 µm enhance soot oxidation, while the expedited advantage is lost when the groove width is 85 µm. X-ray photoelectron spectroscopy validates the superior extent of soot removal on microtextures down to a sub-nanometer length-scale. The high density of sharp features such as peaks and edges on microtextures, and the conformality of the soot layer to the microtextures contribute to increased soot oxidation. We also demonstrate enhanced soot oxidation on microtextured stainless steel, the principal material of construction in biomass combustors. Microtextured surfaces that facilitate soot oxidation upon contact could significantly improve performance and longevity in various combustion applications.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».