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Enregistrement W4394742259 · doi:10.1080/13647830.2024.2337641

Flame-acoustic interactions in high-pressure H <sub>2</sub> /air diffusion flames

2024· article· en· W4394742259 sur OpenAlexaff
Geveen Arumapperuma, Matthew Yao, Jean-Pierre Hickey, Wang Han

Notice bibliographique

RevueCombustion Theory and Modelling · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAmbient pressureMechanicsPressure gradientDiffusionSpectral densitySound pressureCompressibilityBar (unit)ChemistryAcousticsMaterials scienceThermodynamicsPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding flame-acoustics interaction (FAI) that can potentially trigger thermoacoustic instabilities is of critical importance to mitigate the serious side effects of pressure oscillations. While FAI has been studied extensively in premixed flames, comparatively less analysis has been conducted to explore FAI mechanisms in non-premixed flames, especially under high-pressure conditions. This study aims to numerically investigate FAI in high-pressure hydrogen/air counterflow diffusion flames, with special attention on the impact of pressure on FAI. To this end, a fully compressible unsteady counterflow solver combined with Navier-Stokes Characteristic Boundary Conditions (NSCBC) is employed to capture the reflection of the acoustic waves at the boundaries. The results show that for all ambient pressures (1≤Pa≤60 bar) considered here, real-gas effects on flame structures are negligible and that increasing Pa would lead to a power-law dependence of density gradient on Pa with an exponent of 1.5. Furthermore, all tested cases show acoustic growth with time under fully reflecting boundary conditions, which is found to be pressure dependent. The flames become less resilient to FAI when the pressure (or density gradient) is increased. The results from the spectral analysis show that for all ambient pressures, there is only a single dominant frequency at the low-density fuel side and two dominant frequencies at the high-density oxidiser side. This indicates that the pressure oscillation is more sinusoidal at the H2 side than that at the air side. Moreover, the phase space portraits of pressure signals indicate that the dynamics of the system are becoming periodic and approaching a limit cycle. It is found that the integrated heat release rate and the pressure fluctuations are partially in phase, which is responsible for the growth of high-frequency acoustic waves at both fuel and oxidiser sides. On the other hand, the significant density gradient contributes to the growth of low-frequency acoustic waves at the oxidiser side due to the high degree of acoustic reflectivity at the density boundary.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
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Résumé présentoui

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