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Enregistrement W4412419921 · doi:10.1016/j.fuel.2025.136199

An experimental study on the ignition temperature of iron particles in an electrically-heated drop-tube furnace

2025· article· en· W4412419921 sur OpenAlexafffund
Di Chang, Echo St. Germain, Randall M. Erb, XiaoCheng Mi, Jeffrey M. Bergthorson, Yiannis A. Levendis

Notice bibliographique

RevueFuel · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIron and Steelmaking Processes
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNortheastern UniversityDivision of Materials ResearchFoundation for Angelman Syndrome TherapeuticsCanadian Space AgencyNational Science Foundation
Mots-clésTube (container)Drop (telecommunication)Ignition systemMaterials scienceTube furnaceMetallurgyMechanicsComposite materialThermodynamicsChemistryMechanical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This manuscript reports on experimental research addressing the ignition temperature of iron particles in hot furnace gases and compares this experimental data to previous experiments and theoretical models. Iron particles of different sizes were injected into an electrically heated drop tube furnace in oxygen-containing gases with different mole fractions of nitrogen diluent (including air). Experiments were also conducted using other diluents (helium, argon and carbon dioxide) at a fixed mole fraction of oxygen. Though the ignition temperature of a combustible material is an extrinsic property influenced by structural and operating parameters, useful approximations can still be derived from experiments and theory. This investigation corroborated the onset and probability of ignition by three independent techniques: (a) visual observation of the luminosity of particles, (b) physical examination of the particle size and shape characteristics of the collected products of combustion and (c) assessment of the chemical composition of the collected particles. Results revealed that particle size, shape and particle concentration appeared to be influential, as 28–32 µm spherical particles started to ignite at temperatures above 1037 K, 45–53 µm spherical particles at temperatures above 1022 K, and irregular 49–62 µm particles at temperatures above 968 K. Ignition temperatures increased with decreasing particle concentrations. Tuning the oxygen mole fraction (in the range of 15–100 %) in nitrogen had no discernible effect on ignition temperature. Replacing nitrogen with helium increased the ignition temperature significantly. Replacing nitrogen with argon or carbon dioxide slightly influenced the ignition temperature.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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