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Enregistrement W4410333139 · doi:10.1002/cjce.25757

Effect analysis on the clustering characterization of soot particles in sinusoidal exhaust pipeline for reduced particulate emission by computational fluid dynamics analysis

2025· article· en· W4410333139 sur OpenAlexvenueno aff
Hital S. Deore, Abhijeet Raj

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndian Institute of Technology Delhi
Mots-clésParticulatesSootCharacterization (materials science)Pipeline (software)Materials scienceComputational fluid dynamicsMechanicsEnvironmental sciencePetroleum engineeringNanotechnologyChemistryPhysicsMechanical engineeringEngineeringCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The emission of ultrafine soot nanoparticles from automobile exhaust pipelines has detrimental impacts on the environment and public health, with the toxicity level of smaller particles being higher as compared to the larger ones. To reduce the number density of fine nanoparticles, this study assesses a novel method of altering the velocity field inside an exhaust pipeline to promote particle clustering, improve inter‐particle interactions, and enhance coagulation. A computational fluid dynamics framework, in conjunction with discrete phase model, is implemented to simulate the dynamics of particle‐laden pulsing flow in a sinusoidal wavy duct and a standard straight duct, with dimensions reminiscent of typical automobile exhaust systems. The wavy duct geometry induces significant perturbations in the velocity field, particularly in the radial direction to facilitate enhanced radial movement of soot particles. The mass distribution of particles is scrutinized over several bins along the duct's cross‐section over its length to give a thorough physical explanation of the particle clustering phenomena. Furthermore, the impact of important geometrical characteristics (the wavy duct's wavelength and amplitude) and flow parameters (velocity ratio, Reynolds number, and angular frequency) on the distribution of particle masses and pressure drop inside the exhaust duct is methodically assessed. The results demonstrate that a slight modification in duct design can significantly change radial distribution of soot particles to enhance their aggregation to larger sizes and reduce their number density. This study provides a fundamental basis for optimizing exhaust pipeline design to reduce nanoparticle emissions and support vehicular emission control strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,205 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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