Numerical simulation of leakage and diffusion behaviour of hydrogen-doped natural gas from buried pipeline
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen, as a clean energy source, has high calorific value, low pollution, and renewability. Injecting hydrogen into natural gas pipelines is efficient and economical for transportation. Unfortunately, flammable gas pipelines often leak due to material corrosion, construction defects, and external interference. To this end, a numerical method is established to investigate the gas diffusion behaviour and accumulation of leaked natural gas from an underground pipe to the soil. The variations in gas concentrations under different leak conditions, as well as the effects of pipeline release pressure orifice diameters (4.0–5.8 MPa), orifice diameters (1, 5, 10 mm), hydrogen-doped ratio (0–30%), and soil porosity (0.1–0.4) on the mass flow rate at the leakage point are evaluated. The simulation results indicated that the mass flow rate and gas concentration increase fast with release pressure. Leakage with high hydrogen content can lead to an opposite trend between methane and hydrogen concentration. The soil porosity directly determines the gas concentration distribution of diffusion at different monitoring points. Moreover, the quantitative relationship between the mass flow rate and different influencing factors has also been fitted. Finally, an empirical correlation formula is used to explain the leakage and diffusion characteristics of hydrogen-doped natural gas in soil.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».