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Enregistrement W7024912923

Subfilter Scale Modelling for Large Eddy Simulation of Lean Hydrogen-Enriched Turbulent Premixed Combustion

2011· dissertation· en· W7024912923 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Physics and Python Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoEuropean CommissionCompute Canada
Mots-clésCombustionFilter (signal processing)Work (physics)LimitingPiggingField (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen (H2) enrichment of hydrocarbon fuels in lean premixed systems is desirable since it can lead to a progressive reduction in greenhouse-gas emissions, while paving the way towards pure hydrogen combustion. In recent decades, large-eddy simulation (LES) has emerged as a promising tool to computationally describe and represent turbulent combustion processes.\nHowever, a considerable complication of LES for turbulent premixed combustion is that chemical reactions occur in a thin reacting layer at small scales which cannot be entirely resolved on computational grids and need to be modelled.\nIn this thesis, subfilter-scale (SFS) modelling for LES of lean H2-enriched methane-air turbulent premixed combustion was investigated. Two- and three-dimensional fully-compressible LES solvers for a thermally perfect reactive mixture of gases were developed and systematically\nvalidated. Two modelling strategies for the chemistry-turbulence interaction were pursued: the artificially thickened flame model with a power-law SFS wrinkling approach and the presumed conditional moment (PCM) coupled with the flame prolongation of intrinsic low-dimensional manifold (FPI) chemistry tabulation technique. Freely propagating and Bunsen-type flames\ncorresponding to stoichiometric and lean premixed mixtures were considered. Validation of the LES solvers was carried out by comparing predicted solutions with experimental data and other published numerical results.\nHead-to-head comparisons of different SFS approaches, including a transported flame surface density (FSD) model, allowed to identify weaknesses and strengths of the various models. Based on the predictive capabilities of the models examined, the PCM-FPI model was selected for the study of hydrogen-enrichment of methane. A new progress of reaction variable was proposed\nto account for NO. The importance of transporting species with different diffusion coefficients was demonstrated, in particular for H2. The proposed approach was applied to a Bunsen-type configuration, reproducing key features observed in the experiments: the enriched flame was shorter, which is attributed to a faster consumption of the blended fuel; and the enriched flame displayed a broader two-dimensional curvature probability density function. Furthermore, reduced levels of carbon dioxide (CO2), increased levels of nitrogen monoxide (NO), and a slight increase in the carbon monoxide (CO) levels in areas of fully burned gas were predicted for the\nenriched flame.

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.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,756
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,246 · 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