Assessment of the predictive ability of standard and refined laser-induced incandescence models against experimental databases from the literature – A benchmarking analysis of commonly used modeling approaches
Notice bibliographique
Résumé
Laser-induced incandescence (LII) has become a workhorse of particulate measurement. Interpreting measured signals properly, while inferring soot properties and/or physical parameters needed for signal simulations, however, requires developing modeling tools capable of predicting the radiative emission from laser-heated soot. Although significant effort has gone into gaining an in-depth understanding of the physical processes driving the LII phenomenon, the validity of current models, which are based on soot unsteady nanoscale heat and mass balances, is still subject to large uncertainties. The variability in the results from different simulation tools notably stems from their widely diverging formulations and parameterizations. Efforts must thus be directed at determining the critical energy and mass balance mechanisms, formulating the equations accounting for these mechanisms, estimating underlying parameters, and proposing adapted model validation protocols. To address these issues, the present work, which first proposes a detailed review of LII modeling approaches commonly used in the literature, aims at assessing the predictive capability of a series of LII simulation tools against various published datasets. Overall, 21 model formulations and 236 parameterizations were tested, and to the best of the authors’ knowledge, this benchmarking analysis ranks as the most comprehensive of its kind. This paper also includes sensitivity analyses focusing on the values and/or expressions used to represent the thermal and mass accommodation coefficients as well as the density, heat capacity and absorption properties of soot, while analyzing the impact of the formulation used to account for the annealing, oxidation, sublimation and thermionic emission processes. To conclude, the predictive capability of a comprehensive model integrating terms representing the saturation of linear, single- and multiphoton absorption processes, non-thermal photodesorption of carbon clusters and corrective factors accounting for the shielding effect and multiple scattering within aggregates, was evaluated against data collected in laminar and turbulent spray flames of gaseous and liquid fuels stabilized under both atmospheric and high-pressure conditions. Although this work does not set out to identify a model which should be considered as universally valid, it still contributes to highlighting the potential strengths and weaknesses of particular models and sub-models, depending on targeted applications, while proposing insights into how to parameterize them. The detailed analysis proposed should thus be of interest for the LII community, notably by paving the way for future experimental and modeling works to be undertaken in order to improve our understanding of the fundamental mechanisms at play during LII and determining the underlying parameters.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».