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Enregistrement W4405729746 · doi:10.1016/j.combustflame.2024.113903

How “mixing” affects propagation and structure of intensely turbulent, lean, hydrogen-air premixed flames

2024· article· en· W4405729746 sur OpenAlexafffund
Yuvraj Yuvraj, Hong G. Im, Swetaprovo Chaudhuri

Notice bibliographique

RevueCombustion and Flame · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlliance de recherche numérique du CanadaKing Abdullah University of Science and TechnologyUniversity of Toronto
Mots-clésTurbulenceMixing (physics)Premixed flameHydrogenFlame structureMechanicsCombustionChemistryMaterials sciencePhysicsPhysical chemistryOrganic chemistryCombustor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding how intrinsically fast hydrogen-air premixed flames can be rendered much faster in turbulence is essential for the systematic development of hydrogen-based gas turbines and spark ignition engines . Here, we present fundamental insights into the variation of flame displacement speeds by investigating how the disrupted flame structure affects speed and vice-versa. Three DNS cases of lean hydrogen-air mixtures with effective Lewis numbers ( L e ) ranging from about 0.5 to 1, over Karlovitz number ( K a ) range of 100 to 1000 are analyzed. Suitable comparisons are made with the closest canonical laminar flame configurations at identical mixture conditions and their appropriateness and limitations in expounding turbulent flame properties are elucidated. Since near zero-curvature surface locations are most probable and representative of the average flame geometry in such large K a flames, statistical variation of the flame displacement speed and concomitant change in flame structure at those locations constitute the focus of this study. To that end, relevant flame properties are averaged in the direction normal to the zero-curvature isotherm locations to obtain the corresponding conditionally averaged flame structures. In the leanest case with smallest L e , the temperature increases beyond that of the standard laminar flame downstream of the zero-curvature regions, leading to enhanced local thermal gradient and flame speeds in the conditionally averaged structure. These result from increased heat-release rate contribution by differential diffusion ( L e ≪ 1 ) in positive curvatures downstream of the zero-curvature locations. Furthermore, locally, the flame structure is broadened for all cases due to a reversal in the direction of the flame speed gradient. This reversal is caused by cylindrical flame–flame interactions upstream of the zero-curvature regions, resulting in localized scalar mixing within the flame structure. The combined effect of these two non-local phenomena defines the conditionally averaged flame structure and the associated variation of the local flame speed of a premixed flame in turbulence. Novelty and Significance Statement The paper presents fundamental discoveries pertaining to the structure and propagation of intensely turbulent, lean premixed hydrogen-air flames, emerging from the analysis of averaged flame structures conditioned to zero-curvature surface locations. These locations are most probable alongside corresponding to the mean of curvature distribution. Analysis of such structures reveals how non-local effects determine the average flame displacement speed, for the first time. The paper shows that non-local effects within the flame structure address long-standing questions on how premixed flames are broadened in turbulence and why local flame displacement speeds of intensly turbulent, ultra-lean hydrogen-air flames are ubiquitously higher than their standard laminar counterpart.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,704

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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