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Enregistrement W7057407154

Laminar flame speed of jet fuel surrogates and second generation biojet fuel blends

2013· dissertation· en· W7057407154 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPratt and Whitney Canada
Mots-clésCombustionLaminar flowLaminar flame speedJet fuelJet (fluid)Premixed flameFlame speedDiffusion flameCombustion chamber
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An understanding of the fundamental combustion properties of alternative fuels is essential for their adoption as replacements for non-renewable sources. In the aviation industry, a promising candidate is hydrotreated renewable jet fuel (HRJF). HRJF can be synthesized in a sustainable and economically viable manner from long chain fatty-acid methyl esters found in jatropha and camelina seed, and the laboratory-scale characterization of the combustion properties of HRJF is an active area of research. Such research is motivated, in part, by the chemical complexity of biojet fuels which are composed of hundreds of hydrocarbon species, similar to conventional aviation grade fuels. The laminar flame speed has been identified as an important combustion parameter for many combustion applications, and is especially relevant to the aviation community. The laminar flame speed is also an important parameter in the validation of chemical kinetic mechanisms, as it is representative of the chemical reactivity of the fuel. In this study, laminar, atmospheric pressure, premixed stagnation flames were used to determine the laminar flame speed of HRJF blended in varying ratios with Jet A-1 aviation fuel, requiring a combination of experimental and numerical methods. Jet A-1 was also studied to allow for comparative benchmarking of the biojet blends. Experiments were carried out in a jet-wall stagnation flame geometry at a pre-heated temperature of 400 K. Centerline velocity profiles were obtained using particle image velocimetry, from which the strained reference flame speeds were determined. Simulations of each experiment were carried out using the CHEMKIN-PRO software package together with a detailed chemical kinetic mechanism, with the specification of necessary boundary conditions taken entirely from experimental measurements. A direct comparison method was used to infer the true laminar flame speed from the experimental and numerical strained reference flame speeds. In order to model the chemical kinetics of Jet A-1 and the biojet blends, it was necessary to identify a surrogate blend that emulates the reactivity of the biojet fuels, while consisting of a much smaller number of pure compounds. Published data shows significant discrepancies for many jet fuel surrogate components, motivating their inclusion in this study. Thus, laminar flame speeds were also obtained for three candidate jet fuel surrogate components: n-decane, methylcyclohexane and toluene, which are representative of the alkane, cycloalkane and aromatic components of conventional aviation fuel, respectively. Results for the pure surrogate components were used to generate a suitable surrogate blend for the biojet blends. The results form this work resolve conflicting laminar flame speed data for the surrogate components, which is essential for the further development of chemical kinetic mechanisms and contributes to the surrogate modelling of jet fuel combustion. The laminar flame speeds of the biojet blends are compared to the Jet A-1 benchmark over a wide range of equivalence ratios. The biojet blends are found to behave similarly to Jet A-1 for low to moderate levels of blending, but show a marked disagreement otherwise.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission2
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