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Enregistrement W4415773572 · doi:10.59957/jctm.v60.i6.2025.20

NUMERICAL ANALYSIS OF MICROMIXING IN CONCEPTUAL COMBUSTOR

2025· article· W4415773572 sur OpenAlexaff
Jayeshkumar R. Parekh, Digvijay Kulashreshtha, Vijay Dhiman

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology and Metallurgy · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicromixingCombustorCombustionMixing (physics)TurbulenceComputational fluid dynamicsJet (fluid)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a jet is introduced into a crossflow, a key fluid dynamic phenomenon known as micromixing improves fluid mixing. In order to encourage hydrogen's mixing with air prior to burning in a diffusion flame, hydrogen is delivered perpendicularly into an airstream in this study. The purpose of the combustor design is to shed light on the behavior of micromixing and how it affects combustion properties. The micromixing process is examined and its impact on flow dynamics assessed using ANSYS Fluent. In order to maximize micromixing efficiency in both cold flow and combustion scenarios, the combustor geometry was specially designed. According to simulation data, there is better mixing in the combustor's center, which raises the temperature during combustion. Analysis of velocity and turbulence also shows how vortex generation and jet penetration contribute to improved micromixing. Better fuel-air mixing enhances combustion performance and stability, according to the study. Advanced cooling techniques will be investigated in future studies to control temperature distribution and avoid thermal hotspots. Additionally, optimization of injection parameters and combustor modifications will be considered to further enhance micromixing and overall combustion efficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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