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Enregistrement W4409543134 · doi:10.1016/j.fuel.2025.135366

Effects of oxygen concentration on nanoparticle formation during combustion of iron powders

2025· article· en· W4409543134 sur OpenAlexafffund
Di Chang, Leon C. Thijs, Aidin Panahi, XiaoCheng Mi, Jeffrey M. Bergthorson, Yiannis A. Levendis

Notice bibliographique

RevueFuel · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchEuropean CommissionCanadian Space AgencyNational Science Foundation
Mots-clésCombustionNanoparticleOxygenChemical engineeringChemistryLimiting oxygen concentrationMaterials scienceNanotechnologyPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• This research examined the formation of products from the combustion of powdered iron. • Products were magnetite/hematite micro-particles and agglomerated hematite nano-particles. • Micro-particles were spherical and bigger than their iron particle precursors. • Nano-particles were 30–100 nm spherules accounting for up to 7.4% of the product mass, increasing with [O 2 ] in the gas. • Iron evaporation and nano-particle formation mechanisms were evaluated with a heuristic model. Powdered iron is being investigated for its potential use as a carbon-free fuel due to its ability to burn heterogeneously and produce oxide particles, which can be collected, reduced back to iron and burned again. However, high temperature oxidation of iron particles can induce partial vaporization/decomposition and evolution of nanometric iron oxide particles. To investigate the formation process of nanoparticles in iron combustion, iron powders (consisting of spheroidal 45–53 µm particles) were injected in an electrically-heated drop tube furnace, operated at a maximum gas temperature of 1375 K, where they experienced high heating rates (10 4 K/s). The particles reacted with oxygen at concentrations of 15, 21, 35, 50 and 100 % by volume in nitrogen diluent gas. Particles ignited and burned brightly, with peak temperatures reaching 2344–2884 K, depending on the oxygen concentration. The observed distribution of the combustion products of iron was bimodal in size and composition, containing (a) dark gray spherical micrometric particles bigger than their iron particle precursors composed of both magnetite and hematite, and (b) highly agglomerated orange-reddish nanometric particles composed of hematite. The mass fraction of nanometric particles accounted for up to 1.7–7.4 % of the collected products, increasing with the oxygen partial pressure. The nanometric particles were spherules, 30–100 nm in diameter. However, they were highly agglomerated with aggregate aerodynamic diameters peaking at 180–560 nm. The yield of nanoparticles increased with increasing oxygen concentration in the furnace. A heuristic model was used to investigate the impact and sensitivity of various strategies for modeling evaporation, aiming to identify key mechanisms that limit the evaporation rate. This study highlights that understanding the type of liquid at the particle surface is crucial, as evaporation can increase significantly with a homogeneous liquid Fe-O particle compared to a core–shell morphology. Additionally, the analysis suggests that evaporation likely occurs in an intermediate regime where gaseous Fe-containing species oxidize in the boundary layer. Understanding these boundary layer processes is essential for accurately modeling the evaporation rate while maintaining computational efficiency.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,205

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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