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Enregistrement W4400174431 · doi:10.1016/j.csite.2024.104030

Experimental and numerical investigations of soot formation in propane laminar coflow flames in O2/N2 and O2/CO2 atmospheres

2024· article· en· W4400174431 sur OpenAlexfundno aff
Bing Liu, Guang Luo, Yindi Zhang, Mengting Si, Chengjing Wang, Shadrack Adjei Takyi, Hao Huang

Notice bibliographique

RevueCase Studies in Thermal Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSootDiffusion flameCombustionOxygenHydrogenLaminar flowPropaneAcetyleneLimiting oxygen concentrationMaterials scienceAdiabatic flame temperatureChemistryThermodynamicsOrganic chemistryCombustor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxygen-rich combustion is a new type of clean combustion technology with important application prospects. At present, there are few detailed analyses on the mechanism changes of soot formation under oxygen enrichment of propane. In this paper, the effects of oxygen-rich (O2/N2, O2/CO2) combustion on soot formation in the propane laminar flow coaxial jet diffusion flame were investigated by using the experiment and numerical simulation. The flame image was taken by a color (CCD) camera in the visible band, and the two-dimensional distribution of temperature and soot volume fraction in the flame was reconstructed. In numerical simulation, the soot production model considers a detailed description of nucleation via collisions among heavy polycyclic aromatic hydrocarbons, particle aggregation, polycyclic aromatic hydrocarbons condensation, surface growth and oxidation through the hydrogen abstraction acetylene addition mechanism. The results show that the experimental results were compared with the numerical simulation results, and the numerical simulation results predict the temperature and soot change of oxygen-rich flame well. With the increase in oxygen concentration, the peaks of soot and temperature in the two oxygen-rich atmospheres gradually increased. With the increase in oxygen concentration, the peaks of soot and temperature in the two oxygen-rich atmospheres gradually increased. Comparing the combustion mechanism changes of the two oxygen-rich combustion systems, it was found that the hydrogen abstraction acetylene addition mechanism was the main cause of soot generation. The OH oxidation is dominated near the fuel nozzle side, and O2 oxidation is dominant downstream. With the substitution of CO2 for N2, the chemical effect of CO2 reduces the flame temperature and inhibits the formation mechanism and oxidation mechanism of soot to some extent. This in turn leaded to a reduction in the amount of soot produced.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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