High spatiotemporal evolution of flame-droplet interactions in KHCO3 enhanced water mist fire suppression
Notice bibliographique
Résumé
This study presents near-field measurements of potassium bicarbonate (KHCO 3 ) enhanced water mist suppression of buoyant turbulent fires, observing near-field interactions between water mist droplets and the turbulent flame front. The water mist is doped with varying concentrations of KHCO 3 , providing enhanced chemical fire suppression capabilities. Joint OH-PLIF and Mie scattering of droplets is employed with high spatial and temporal resolution (5000 Hz) to elucidate flame-droplet interactions resulting in extinction. A 20 kW turbulent buoyant diffusion flame is stabilised above the Sydney Turbulent Buoyant Fire Burner, surrounded by a water mist laden co-flow with droplet sizes d 32 ∼ 50 μm. The experimental operating conditions are chosen such that it is possible to delineate between the effects of increasing purely the inhibitor concentration and/or increasing the flow rate of water mist. Localised flame extinction and reconnection events are observed with increasing concentrations of KHCO 3 , demonstrating the opposing effects of radical pool depletion and edge flame propagation. The frequency of flame front breakages and thinning of the reaction front is also identified. Droplet positions in space relative to the flame front are quantified, showing distributions of droplet penetration depth from the air into the fuel side with increasing number of droplets traversing the flame front with increasing inhibitor concentration. A phenomenon known as droplet fragmentation is directly imaged, showing the explosive breakup of droplets doped with KHCO 3 .
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».