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Enregistrement W7009766067

Experimental and Computational Study of Flame Inhibition Mechanisms of Halogenated Compounds in C1-C3 Alkanes Flames

2013· dissertation· en· W7009766067 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOakTrust (Texas A&M University Libraries) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire dynamics and safety research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlammable liquidCombustionIgnition systemWork (physics)Mechanism (biology)Chemical reaction kineticsHydrocarbonFire protectionBenchmark (surveying)Laminar flow
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After the restriction of different halogenated fire suppressants by the Montreal Protocol, there is an urgent need to identify environmentally friendlier alternatives. In particular, several efforts have been conducted to find substitutes of Halon 1301 (CF_(3)Br) which was considered the best in its class, not only because of its superior extinguishing performance, but also due to its relatively low toxicity. Different options have been proposed over the last decade. However, no single compound has been found to meet all of the exigent criteria. Further progress in this research requires fundamental combustion knowledge that can help us understand the unique performance of Halon 1301, to prevent this search from becoming a tedious trial-and-error process. \n\nTo this end, the present work aids in the search of fire suppressants alternatives by improving the flame inhibition mechanism understanding, starting with CF_(3)Br, which serves as a benchmark for new fire suppressants. Then, a case study of two of the most currently used fire suppressants, C_(2)HF_(5) (HFC-125) and C_(2)HF_(7) (HFC-227), is presented and compared with CF_(3)Br performance. For these analyses, a systematic analytical methodology was used to examine the effect of fire suppressants on ignition and laminar flame propagation of C_(1)-C_(3) alkanes premixed mixtures, as good representatives of flammable gas fires (Class B fires). This methodology integrates model formulations and experimental designs in order to examine both chemical kinetics and thermal effects on fire suppressants at different stoichiometric conditions. Modeling predictions were based on a detailed chemical kinetics mechanism which was assembled from a new, well-studied H_(2), C_(0)–C_(5) hydrocarbon mechanism from NUI Galway and recent CF_(3)Br and HFC fire suppressant chemistry from NIST. Experimental study involved the use of a shock tube (for ignition analysis) and a freely expanding flame speed bomb (for laminar flame speed analysis). Most of the experimental data provided in this work are the first measurements of their kind for the compounds and mixtures explored in this thesis. These measurements are extremely valuable since they can be used as a metric for model validation which represents one of the objectives of this work. \n\nCurrent analyses indicate that the combustion properties of halogenated compounds cannot be generalized and depends on different factors. On one hand, the presented results showed that all the tested fire suppressants can decrease the laminar flame speed of the examined C_(1)-C_(3)alkanes premixed flames; however, in some cases they can act as ignition promoters. In order to understand these behaviors, sensitivity analyses were conducted showing that halogenated species, resulting from the fire suppressants decomposition, can participate in both promoting and inhibiting reactions that compete to give a net effect. Identification of the key reaction responsible for such effects was conducted. Then, improvements on the fire suppressant chemistry can be done by modifying the corresponding Arrhenius parameters of such important reactions. This work not only provides fundamental knowledge of halogenated flame inhibition mechanisms, but also serves as the basis for more accurate chemical kinetics mechanisms that can be used for better predictions over a wide range of conditions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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