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Enregistrement W4410882531 · doi:10.1080/13647830.2025.2506549

A Linear Eddy Model-based approach to modelling the probability density function of an aging progress variable for turbulent premixed and partially-premixed combustion

2025· article· en· W4410882531 sur OpenAlexafffund
Clément Avonde, W. Kendal Bushe

Notice bibliographique

RevueCombustion Theory and Modelling · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMethodist Theological University
Mots-clésProbability density functionTurbulenceMechanicsCombustionVariable (mathematics)Large eddy simulationFunction (biology)Statistical physicsPhysicsThermodynamicsMathematicsMathematical analysisChemistryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Probability density functions (PDFs) are built for a range of mean and variance of an aging progress variable (APV) in a turbulent methane premixed flame. The data are generated with the Linear Eddy Model, which is a one-dimensional representation of turbulence, applied to a one-dimensional flame. PDFs are constructed based on the average of the inverse of the gradient of the APV over many LEM realisations, following an adaptation of the Modified Laminar Flamelet method. In the region of the domain where reactions happen on a bigger timescale and the progress variable is only aging, the PDF is showed to match the bell curve and is eventually replaced by a Gaussian. Ultimately, the inner product of the PDF with the conditional average of the APV source-term is calculated. The results are compared with the MLF-PDF and a β-PDF. The procedure is then extended to a range of equivalence ratios between the upper and lower limits of flammability. Results show that the MLF-PDF is close to the LEM-PDF for the range studied. The β-PDF, however, displays a larger departure from the LEM-PDF.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,210 · 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'admission2
Résumé présentoui

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