A study of the capability of Flamelet-based Combustion Model for the Gas-phase Combustion of a Grate-firing Biomass Furnace
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s new short-term greenhouse gas (GHG) emissions target, resulting from the 2015 Paris Agreement, has led the energy production industry to adopt more carbon-neutral fuels, including biomass. Hence, the development of biomass combustion technology has recently gained more attention owing to its capability to burn a wide range of biomass fuels. Computer simulation of biomass furnaces is a very important step towards improving the combustion performance and emissions of these power generation systems. Combustion models play a key role in the reliability of the numerical simulation of the gas-phase combustion of biomass combustion systems. The aim of the present numerical study is to evaluate the prediction capability of flamelet-based partially premixed combustion models in simulating the gas-phase combustion process of a grate-firing biomass furnace. Additionally, the effects of the adopted premixed models (i.e., extended coherent flame model and C-equation based model) and non-premixed models (i.e., steady diffusion flamelet (SFM) and unsteady diffusion flamelet (UFM)) on the overall prediction of the partially premixed model are assessed. The predicted temperature field and species concentrations are compared with published experimental measurements and also with published numerical simulations which use other combustion models (i.e., EDC/Flamelet hybrid model, SFM and UFM). The results of this study reveal that except for the slow-forming and chemically dominated species, partially premixed combustion models (both extended coherent flame model/SFM and C-equation/SFM-based partially premixed model) are capable of reproducing the experimental temperature and major species with reasonable accuracy and low computational expense. C-equation/UFM-based partially premixed model is found to be the most optimum combination amongst all examined partially premixed models for overcoming the deficiency faced while predicting the slow-forming species.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».