On the effect of ammonia addition on soot formation and nanostructure in laminar coflow flames of n-butane
Notice bibliographique
Résumé
The effect of ammonia addition on the formation and nanostructure of soot was experimentally investigated in laminar diffusion flames of n -butane. Soot volume fraction and flame temperature were measured in-situ by line-of-sight attenuation and spectral soot emission measurements respectively. Chemical, nanostructural, and electronic information of thermophoretically collected soot particles were obtained by ex-situ Raman and scanning tunneling spectroscopy measurements. The study highlights the influence of ammonia addition on soot temperature, concentration, and yield in n -butane flames. Soot levels dropped from 4.5 ppm in neat flames to below 2 ppm with a mole fraction X N H 3 = 0.5 , with n -butane flames showing less sensitivity to ammonia than ethylene flames investigated in earlier studies. Ammonia reduced soot yields, decreasing carbon-to-soot conversion from 12% to 8% at X N H 3 = 0.4 , and delayed the onset of the soot formation, shifting peak yields upward. Soot temperatures (1600–1900 K) increased with ammonia due to reduced radiative heat transfer from suppressed soot concentrations. These findings confirm the effectiveness of ammonia in suppressing and delaying soot formation in combustion. Finally, ammonia addition is shown to promote the formation of more graphitic soot particles, with larger aromatic domains, and the presence of nitrogen functionalities, as observed by both the Raman and photoluminescence spectra of the soot particles and by the local density of states of the carbon matrix, measured by scanning tunnelling spectroscopy.
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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 ».