Systematic Assessment of Turbulence–Chemistry Interaction for Partially- Premixed Acetylene/Air Flames
Notice bibliographique
Résumé
To validate a CFD modeling approach for the assessment of the combustion efficiency in partially premixed acetylene/air flames, this study integrates experimental and numerical methods to investigate flame structure, flow field characteristics, and heat transfer behaviour.Measurements of the global heat flux and stagnation pressure, alongside OH* chemiluminescence imaging, are employed to analyse the primary and secondary oxidation front of flames with high heat release rates in the primary oxidation.The experimental setup includes a water-cooled calorimeter with a capillary bore for static pressure extraction and a UV-sensitive camera with a bandpass filter to capture averaged OH* intensity.These results are compared to CFD simulations using the Flamelet-Generated-Manifold (FGM) and Reynolds-Stress-Model (RSM) frameworks.While the experimentally determined combustion efficiency is reproduced sufficiently for practical applications, the CFD model fails to predict the characteristic heat transfer maximum observed at a firing rate/Reynolds number specific torch-totarget distance.Conversely, the stagnation pressure is accurately captured across all flame configurations.The OH* imaging reveals flame quenching near the flame/wall interface at low burner-to-target distances, attributed to curvatureinduced strain and cold wall effects-phenomena not adequately represented in the current CFD model.These discrepancies significantly impact the heat transfer predictions, specifically for low torch-to-target distances with an impinged primary reaction front.Future work should incorporate diffusion flamelets rather than premixed flamelets to explore their sensitivity to strain and scalar dissipation rates to enhance the fidelity of heat transfer modelling in similar flame impingement systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».