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Enregistrement W4394339417 · doi:10.6084/m9.figshare.21825365

Control of Lean Blowout in a Swirl-Stabilized Dump Combustor at Different Levels of Premixing Based on Flame Colour

2023· dataset· en· W4394339417 sur OpenAlexaff
Somnath De, Arijit Bhattacharya, Achintya Mukhopadhyay, Swarnendu Sen

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustorEnvironmental scienceMaterials scienceWaste managementProcess engineeringAutomotive engineeringNuclear engineeringChemistryEngineeringCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presently, the use of lean combustion has been growing in industrial furnaces, aero-engine, and rocket engine applications due to their low NOX emission and minimum maintenance requirements. On the other hand, due to the excessively low combustion reaction rate, the operation at a low fuel–air ratio leads to the sudden shutdown of the engines, which is termed lean blowout (LBO). Therefore, to operate land-based and aircraft engines at an extremely lean fuel–air mixture, control of LBO has become indispensable. In the present work, we develop several feedback in-loop control strategies using a pixel-averaged intensity ratio between the red and blue components of the flame emission. During a lean operation, based on the quantification of the proximity of the combustion dynamics to the LBO limits using this color ratio, the control strategies make the solenoid valves active to inject a secondary pilot fuel and energize the flame base. We notice that a proper choice of the color ratio as a threshold enhances the stability of both premixed and partially premixed combustion using a low pilot fuel. Besides, we test NOX emission for unpiloted and piloted operations and find that the emission is only marginally affected during a pilot injection.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,006

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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