Flame propagation of jet A-1 fuel and its surrogates
Notice bibliographique
Résumé
The laminar flame speed is an essential flame parameter for both chemical kinetic mechanism validation and turbulent combustion studies. Kerosene-derived jet fuel flame speeds, however, are largely unknown and due to complex composition of the fuels themselves they cannot be modelled numerically. To overcome this limitation surrogate fuels and blends are used to reproduce the same flame speed of amore complex mixture. To accomplish this for aviation fuel, a database is created of four potential jet fuel surrogate components for laminar flame speed. The neat hydrocarbon surrogates investigated are n-dodecane and n-decane, methylcyclohex-ane, and toluene, which represent the alkane, cycloalkane, and aromatic components of conventional aviation fuel, respectively. Several blends of these surrogate fuels are tested experimentally and numerically to validate the effect of blend composition on flame speed. The database is then used to develop a blend to match the flame speeds of a commercial aviation fuel, Jet A-1. Unlike previous investigations of flame propagation, in this study, numerical simulations are directly compared to velocity profile measurements in laminar stagnation flames to extrapolate to a condition of zero flame stretch. Numerical simulations of each experiment are obtained using the CHEMKIN-PRO software package and the JetSurF 2.0 mechanism with accurate specification of all necessary boundary conditions from experimental measurements. The advantage of this technique is that the extrapolation to the unstretched condition is independent of the how well the mechanism predicts reactivity. Therefore, JetSurF 2.0 was simultaneously validated for each of the surrogate fuels and blends in a previously unused manner. The mechanism showed relatively good agreement for the n-alkane and cycloalkane fuels for which it was optimized for, while consistently under predicted the reactivity of toluene. The compiled database of jet fuel surrogate components allowed for five different potential surrogate mixtures to be developed. Experimental results of these blends suggest that although jet fuel is a very complex mixture a simple surrogate mixture consisting of 73% n-decane and 27% toluene byvolume appropriately matches the flame speed of Jet A-1. Numerical results using JetSurF 2.0 suggest that a 63% n-decane and 37% toluene by volume blend is the most appropriate surrogate and this was used to extrapolate the experimental JetA-1 results and determine its laminar flame speed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».