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J-GLOBAL ID：201702238705221075   整理番号：17A0452763

乱流中のシリカナノ粒子核形成のための多重写像コンディショニング【Powered by NICT】

Multiple mapping conditioning for silica nanoparticle nucleation in turbulent flows

著者 (5件)： Vo S. (Institut fuer Technische Verbrennung, Universitaet Stuttgart, Herdweg 51, Stuttgart 70174, Germany) ,  Kronenburg A. (Institut fuer Technische Verbrennung, Universitaet Stuttgart, Herdweg 51, Stuttgart 70174, Germany) ,  Kronenburg A. (School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, The University of Sydney, Sydney, NSW 2006, Australia) ,  Stein O.T. (Institut fuer Technische Verbrennung, Universitaet Stuttgart, Herdweg 51, Stuttgart 70174, Germany) ,  Cleary M.J. (School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, The University of Sydney, Sydney, NSW 2006, Australia)
資料名： Proceedings of the Combustion Institute  (Proceedings of the Combustion Institute)
巻： 36  号： 1  ページ： 1089-1097  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0273A  ISSN： 1540-7489  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本稿ではシリカナノ粒子の合成のための散在Lagrangian多重マッピングコンディショニング(MMC)モデルの研究を提示した。これは動力学的に制限され固体状態化学種の生成をシミュレートするためのモデルを用いた最初の試みである。修正混合時間スケールを含む,単純化した微分拡散モデルは固体種の非常に低い拡散を説明するために使用されている。モデルはシランと熱い燃焼生成物の向流二重せん断層の直接数値シミュレーション(DNS)に対して検証した。還元反応機構は,シラン分解とクラスタ化シリカを含んでいる。モデルはラージエディシミュレーション(LES)との関連で実施する。MMCモデルは混合モデルへの混合物分率空間におけるローカルの性質を強制することにより反応性スカラー場,シリカ数密度を含む,を計算するための確率的粒子のまばらな分布を可能にした。気相混合分率と高速反応種は許容できる精度で予測した。シリカ数密度の予測は定性的に正しい大きさは幾分過小評価であり,rmsは大きく過小評価されている。微分拡散の影響をモデルに明確に可視化されると選択拡散を含めると単純化したモデルは,シリカ形成の増加傾向を正しく予測した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ラージエディシミュレーション ,  シラン ,  数密度 ,  簡素化 ,  *乱流 ,  気相 ,  クラスタ化 ,  微分 ,  *核形成 ,  反応性 ,  固相 ,  *二酸化ケイ素 ,  スカラー場 ,  化学種
準シソーラス用語： *シリカナノ粒子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： MMC ,  ナノ粒子合成 ,  シリカ ,  DNS

分類 (1件)： 燃焼一般  (XE04010W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 乱流 ,  シリカナノ粒子 ,  核形成 ,  多重 ,  写像 ,  コンディショニング