Bayesian Analysis of Combustion Kinetic Models for Ammonia-Hydrogen Fuel Blends Using Artificial Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Uncertainty quantification (UQ) plays a crucial role in predictive modeling in combustion chemistry, as it improves the accuracy of predictions and the reliability. To accurately predict ignition delay times and nitrogen oxides (NOx) emissions of ammonia (NH 3 ) and hydrogen (H 2 ) fuel blends, minimizing uncertainty in combustion kinetic models is critical. This study introduces a novel approach that integrates Bayesian analysis with Artificial Neural Networks (ANNs) to perform inverse UQ and update combustion kinetic models based on experimentally measured nitric oxide (NO) speciation time history. Traditional Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods are effective, but they are computationally intensive and require large datasets, which limit their practical applicability. ANNs are applied as surrogate models to replace traditional kinetic modeling, optimizing the combustion kinetic model of NH 3 /H 2 fuel blends. By integrating Bayesian analysis with ANNs, the computational cost was significantly reduced compared to conventional MCMC methods, while maintaining high accuracy in uncertainty quantification and parameter optimization. This approach facilitates efficient exploration of parameter space and ensures reliable predictions, making it a valuable tool for complex combustion modeling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».