Control of Lean Blowout in a Swirl-Stabilized Dump Combustor at Different Levels of Premixing Based on Flame Colour
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,006 |
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.
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 ».