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Enregistrement W4402030119 · doi:10.1016/j.combustflame.2024.113691

The effect of sodium chloride on the charge state of soot particles in a laminar diffusion flame

2024· article· en· W4402030119 sur OpenAlexafffund
Olanrewaju W. Bello, Mohsen Kazemimanesh, Larry W. Kostiuk, Jason S. Olfert

Notice bibliographique

RevueCombustion and Flame · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSootLaminar flowDiffusion flameDiffusionSodiumChemistryCombustionAnalytical Chemistry (journal)ThermodynamicsEnvironmental chemistryOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• The study focuses on soot particle charge state and how soot evolves in flames. • The impact of NaCl on methane flame was investigated. • A well-studied Santoro burner was utilized to produce a stable laminar diffusion flame. • A charging model was employed to estimate the impact of NaCl on ion concentrations. • Soot particle size and formation differ between methane and methane-NaCl flames. This study investigates the effect of sodium chloride on the charge state of soot nanoparticles formed in a laminar diffusion flame by measuring the soot particle size distribution, average charge per particle, and charge fraction at various heights within the flame. The well-studied Santoro burner with methane as the fuel (at 0.35 L/min) and co-flow air (at 70 L/min) was used, which produced a stable laminar diffusion flame with flame height of 61 mm. Samples of soot nanoparticles were extracted via a 0.3 mm orifice in a 3-mm stainless steel tubular probe at various heights above the burner and were immediately diluted by a factor of a few thousand for aerosol measurement. The effect of sodium chloride on a methane flame was investigated by comparing the experimentally measured data for methane-only and methane-NaCl flames. The addition of NaCl particles to the laminar diffusion flame did not have a significant effect on the particles in the nucleation region of the flame. The majority of the incipient soot particles in both flames are uncharged, and their sizes are nearly the same, with diameters of approximately 5 nm or less. However, the size of soot particles differs by approximately 10 % to 25 % between methane-only and methane-NaCl flames in the coagulation-dominated region of the flame. The net charge on soot particles within the coagulation region of the methane-only flames is negative, while it is positive with NaCl addition. The fraction of charged particles and ion concentration decreases with NaCl addition within the coagulation region. The study indicates that the smaller particle size observed in methane-NaCl flames may be attributed to reduced coagulation via altered particle charge states. These factors could be the major contributor to the variations in soot formation between methane-only and methane-NaCl flames. This research addresses a notable knowledge gap concerning the influence of NaCl, a prevalent component of hydraulic fracturing fluids, on soot particle behaviour in flames. By explaining the impact of NaCl on soot formation and charge states, the findings contribute to a deeper understanding of combustion processes in environments influenced by hydraulic fracturing operations, thereby informing strategies for reducing emissions and improving environmental sustainability in energy production. Overall, this article represents a significant advancement in the field of combustion science, with implications for environmental stewardship in energy production. This study provides valuable insights into how the introduction of NaCl alters the electrostatic properties of soot particles. This investigation expands upon existing knowledge by shedding light on the intricate mechanisms underlying soot formation and evolution in the presence of NaCl, elucidating its potential implications for combustion processes involving fossil fuels and industrial flaring.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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