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Enregistrement W4402438800 · doi:10.11159/htff24.001

High Accuracy, Computationally Efficient Modeling of RadiationTransfer in Gases

2024· article· en· W4402438800 sur OpenAlexvenueno aff
Brent W. Webb

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueGas Dynamics and Kinetic Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRadiationTransfer (computing)Environmental scienceRemote sensingParallel computingGeologyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiation is a contributing and sometimes dominant mode of heat transfer in many gaseous applications, and its neglect in transport calculations can result in significant errors in predicted wall fluxes and local gas temperature.Rigorous prediction of the radiative transfer in gas mixtures at high temperature is extraordinarily difficult, owing to the highly complex spectral behavior of gases.The absorption/emission spectrum of real gases includes hundreds of thousands of narrow spectral lines whose strength varies by several orders of magnitude, and depends on radiating gas species and concentration, local temperature, and total pressure.This makes rigorous spectral integration of the Radiative Transfer Equation (RTE) in gas radiative transfer unusually challenging.Line-by-line spectral integration is possible, but tremendously expensive computationally, and is prohibitive in multidimensional and combined mode problems.So-called global methods have been developed as engineering approaches to the prediction of radiative heat transfer in high-temperature gases.The first such global method to be proposed was the Spectral Line Weighted-sum-of-gray-gases (SLW) model, which reorders the complex highly oscillatory gas absorption cross-section into a smooth monotonically increasing distribution function.Simplistically, this model replaces integration of the RTE over wavenumber (or wavelength) by an integration over absorption cross-section.As a result, the number of integrations may be reduced from millions to just a handful.It has been found that the SLW model yields predictive accuracy within a few percent of the lineby-line solution but with computation time on the order of 10 -5 that of the LBL solution.This presentation will briefly outline the theoretical complexities of predicting radiation in real gases.The fundamental concept behind the SLW model will then be outlined for situations of increasing difficulty ranging from single-component isothermal gas scenarios to multicomponent systems with locally varying species concentrations and temperature.The model's application in select multimode heat transfer problems is illustrated.

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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,455

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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