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Enregistrement W7132918991

Investigations on soot and flow field characteristics of blended liquid and gaseous fuels in turbulent swirl-stabilized non-premixed flames

2023· dissertation· W7132918991 sur OpenAlexaff
Rahul B. Vishwanath

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensVector Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSootIncandescenceCombustionCombustorTurbulenceJet (fluid)Jet fuelParticle image velocimetryLiquid fuel
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combustion of fossil/carbon-based fuels in both ground and aviation-based transportation devices produce emissions such as NOx, CO2 and soot. Among these, soot formation is a complex process and their characteristics have not been understood completely. Hence, it has been the subject of recent studies in an effort to reduce its footprint in atmospheric pollution. The current work explores the possibility of adding different fuel additives to existing carbon-based fuels in aviation-type gas turbine combustors to understand their effect on soot formation. This study involves understanding the various hydrodynamic and chemical effects on soot formation through controlled lab-scale experiments with well-defined boundary conditions in both liquid and gaseous swirl-stabilized turbulent flames. Particle image velocimetry, laser diffraction and laser induced incandescence are utilized to experimentally characterize the flow-field, spray and soot characteristics respectively within the combustor. Various biofuels and oxygenated compounds are blended in small amounts to base Jet A-1 fuel in liquid spray combustors, whereas hydrogen/helium is used as an additive to ethylene base fuel in gaseous combustor. The overall effectiveness of a certain fuel additive along with the effect of various blending ratios, flow rates and spray characteristics on soot in different combustor configurations are discussed in detail. The changes in spray characteristics was noticeable for lower alcohols, but diminished with higher alcohols as their physical properties do not deviate largely from neat Jet A-1. The measurements revealed that even though the hydrodynamic effects such as flow-field and turbulence can influence the soot formation regions, spatial soot distribution and soot intermittency, the global changes in the magnitudes of soot volume fractions were mostly affected by local fuel chemistry. Higher alcohols were found to be highly effective in reducing soot concentrations when added to neat Jet A-1, whereas addition of hydrogen in small concentrations to ethylene resulted in an increase in soot loading, opposite to that observed in atmospheric laminar flames. In addition to this, high speed planar measurements in gaseous flames revealed that apart from the effect of swirl, bulk flow unsteadiness and local flow fluctuations contributed immensely to the growth and transport of soot from formation to oxidation regions.

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)0,001
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 enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,260 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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