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Enregistrement W4410351128 · doi:10.1016/j.jaerosci.2025.106612

Effects of fuel sulfur content and nvPM emissions on contrail formation: A CFD-microphysics study including the role of organic compounds

2025· article· en· W4410351128 sur OpenAlexafffund
Sébastien Cantin, Mohamed Chouak, François Garnier

Notice bibliographique

RevueJournal of Aerosol Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaSafran Aircraft Engines
Mots-clésEnvironmental scienceSulfurEnvironmental chemistryWaste managementMeteorologyAtmospheric sciencesChemistryEngineeringGeographyPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aviation-induced contrails impact the climate significantly by altering atmospheric properties at cruise altitudes. Understanding the formation and evolution of ice crystals in aircraft engine plumes is essential for improving contrails prediction and mitigating their climate effects. This study introduces an innovative CFD-microphysics coupling methodology to simulate ice crystal formation in the near field of a turbofan engine plume. A 2.5D axisymmetric Eulerian-Lagrangian framework was employed, integrating gas-phase chemistry (60 reactions with 22 reactive species) and a detailed microphysical model. The model accounts for soot surface activation, condensation of organic vapors and sulfur species (H 2 SO 4 and SO 3 ), as well as freezing and deposition processes. Results demonstrate that colder ambient temperatures (e.g., 212 K) enhance water supersaturation, accelerating ice crystal formation and growth, with soot-derived ice crystals reaching mean radii of up to 680 nm. Lower FSC increase the number of ice crystals due to the accompanying higher water supersaturation, while higher FSC promote larger ice crystals through enhanced condensation on soot particles. Organic compounds were shown to play a critical role in soot particle activation and growth, particularly under high FSC and lower temperature conditions, where they dominate the surface composition as compared to sulfur species. The soot emission index significantly influences the ice crystal number and size, with a soot emission index of 1.38 × 10 13 #/kg-fuel producing the largest soot-derived ice particles due to reduced competition for available moisture. Hydrates and volatile particles exhibit peak concentrations of 10 13 #/cm 3 under high FSC, reflecting the role of sulfuric acid in their growth. • A CFD-microphysics model predicts ice crystal formation in aircraft engine plumes. • Lower FSC increases ice crystal number, while higher FSC enhances ice crystal growth. • Organic compounds play a key role in soot activation and ice nucleation at cruise level. • Colder temperatures enhance water supersaturation, favoring faster ice crystal growth. • Soot emission index strongly influences the size and concentration of ice crystals.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,195

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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