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Enregistrement W7132273635

Effects of oxidizer composition on the structure of laminar coflow (CO-H2)/(O2/H2O) diffusion flames

2019· article· en· W7132273635 sur OpenAlexvenueno aff
H. C. Xu, F. H. Liu, X. Ren, Z. K. Wang, S. J. Sun

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaminar flowCombustorSyngasDiffusion flameDiffusionPyrolysisFlame structureLaminar flame speedPremixed flame
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The structures of laminar coflow syngas diffusion flames burning in O₂/H₂O atmosphere were experimentally and numerically studied at 1 atm and inlet temperature of 400 K. The effects of oxidizer composition on the attachment and fuel pyrolysis inside the fuel tube were investigated by varying the O₂/H₂O molar ratio from 20/80 to 100/0. The flame attachment phenomenon was captured using a digital camera, and a 2D flame code was adopted to model the thermal and chemical structures of laminar coflow syngas flames using detailed kinetics mechanism. Results show that increasing the O₂/H₂O ratio has little influence on the flame attachment since the diffusions of both the fuel components and O₂ in the oxidizer were promoted. However, the temperature of the burner tip was significantly enhanced as O₂/H₂O ratio increases, and kinetics analysis shows that it is attributed to the promoted heat release rate of H + O₂(+M) = HO₂(+M). As the O₂/H₂O ratio increases, syngas pyrolysis inside the fuel tube is promoted, mainly through the H consumption reactions because of the enhanced back diffusion of H from the flame front into the burner.

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 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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,374

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,176 · 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.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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