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Enregistrement W4394933053 · doi:10.1115/1.4065346

Numerical Analysis of High Frequency Transverse Instabilities in a Can-Type Combustor

2024· article· en· W4394933053 sur OpenAlexaff
Sandeep Jella, Marc Füri, Vasilis Katsapis

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensSiemens (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustorTransverse planeMechanicsNumerical analysisFrequency analysisMaterials sciencePhysicsAcousticsMathematicsEngineeringChemistryStructural engineeringCombustionMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dry low emissions (DLE) systems are well-known to be susceptible to thermoacoustic instabilities. In particular, transverse, spinning modes of high frequency may appear, and lead to severe damage in a matter of seconds. The thermoacoustic response of an engine is usually specific to the combustor geometry, operating conditions and difficult to reproduce at the lab-scale. In this work, details of high frequency dynamics (HFD) observed during the early development phase of a new DLE system are provided, where a multipeaked spectrum was noticed during testing. Beginning with an analysis of the measured pressure spectra from three different concepts, an analytical model of the clockwise and anticlockwise transverse waves was fitted to the experimental data using a nonlinear curve fitting approach to produce a simple yet useful understanding of the phenomena. A flamelet-based large eddy simulation (LES) of the entire combustion system was used to complement this analysis and confirm the mode shapes using dynamic mode decomposition (DMD). Both approaches independently identified a spinning second-order mode as the dominant one in the high frequency regime. The LES indicates the coupling of a distortion of swirl profile with a precessing vortex core as a possible cause for the onset of instability. With regard to modeling sensitivities, it is shown that subgrid scale combustion modeling has a strong impact on predicted amplitudes. Ultimately, a thickened-flame model with a modified efficiency function provided consistent results.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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