Phase-averaged, 3D OH-LIF reconstruction for multi-nozzle, micromixed hydrogen combustion
Notice bibliographique
Résumé
Micromix fuel injection strategies for hydrogen combustion produce multiple, distributed, compact, and often stratified flames. Single injectors can present highly-tridimensional and non-axisymmetric flame structures along the reactive fuel injection wakes. Their integration into multi-nozzle combustion systems, as commonly found in industrial applications, generates increasingly complex interactions between flames produced through this micromix injection and between neighboring nozzles. Two-dimensional, planar laser-based diagnostics can therefore only provide limited insight into the combustion process of these burners. Five premix/micromix injectors, positioned in a cross pattern, burning pure hydrogen are studied in this work. Three-dimensional (3D) OH volumes are interpolated from 25 OH planar laser-induced fluorescence (PLIF) slices over three inline injectors, resulting in a measurement volume spanning ∼2D×6D×3.75D (x×y×z). The laser diagnostic is registered with the acoustics signal to obtain phase-averaged datasets and capture the complex flame dynamics through a complete period. Comparison with single PLIF measurements demonstrates that, while a single slice provides valuable insight, out-of-plane motion and flame-flame interaction between distributed micromix injections and neighboring nozzles require increasingly complex diagnostics. The reconstruction captures flame merging between micromixed, jet-in-crossflow flames within a single nozzle and between injectors. It highlights the importance of injector clocking to mitigate the formation of hot spots in these systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».