Girdap ile stabilize edilmiş türbülanslı metan/hava alevleri, alev cephesi karakteristiklerini incelemek için çalışılmıştır. Girdap sayısı ve eşdeğerlilik oranı sırasıyla 0.74 ve 0.7 olarak seçilmiştir. Bu çalışmada daha ziyade görüntü işleme algoritmaları üzerinde durulmuştur. Dolayısıyla alev cephesinin konumu Mie saçılımı görüntüleri yardımıyla tayin edilmiştir. Alevin kollarının konumu Canny kenar bulma algoritması kullanılarak belirlenmiştir. Anlık alev cephesi konumu ve hız vektörleri kullanılarak alev cephesinin alanındaki değişim istatistiki olarak incelenmiştir. Buna ilaveten, alev cephesi üzerinde fraktal yaklaşım uygulanarak alevin buruşma faktörü ve dolayısıyla türbülasnlı alev ilerleme hızı tahmin edilmiştir. Sonuç olarak, alev cephesi girdap vanesi tarafından yaratılan hem iç hem de dış hız değişim katmanlarının kenarlarında stabilize edilmiştir. Parçacık Görüntüleme ile Hız Tayini (PIV) ölçümlerinden elde edilen Mie saçılımı görüntüleri ve hız verileri incelenmiştir. Türbülanslı alev hızı Mie saçılımı görüntüleri işlenerek bulunan alev cephesi konumunun üzerine hız vektörlerinin süperempoze edilmesi sonucu bulunmuştur. Bunlara ek olarak, alev alanı oranından, alev buruşmasından fraktal yöntemle türbülanslı alev hızları elde edilmiştir. Türbülanslı alev hızlarının ve alev alanı çalkantılarının istatistiki yoğunluk fonksiyonlarının Gauss dağılımı şeklinde olduğu görülmektedir. Ölçümler alev cephesinin buruşmasının yanma hızlarını neredeyse bir mertebe daha arttırdığını ortaya koymaktadır

Turbulent swirl stabilized methane/air flames were studied to investigate the flame front characteristics. Swirl number and equivalence number were selected as 0.74 and 0.7 respectively. This study is mainly based on image processing algorithms. Therefore flame front information is recovered from Mie scattering images. Flame edges were detected by Canny edge detection algorithm. Statistical analysis was applied to instantaneous flame front areas and velocity vectors which were provided from Mie scattering images. In addition, fractal approach was employed to the flame front areas to predict the wrinkling factor thus the turbulent flame speed. As a consequence flame front was stabilized both on the edge of the inner and outer shear layer. Turbulent burning velocity was provided on the flame front by superposition of flame front found from Mie images and velocity data analyzed from Particle Image Velocimetry (PIV). Furthermore, flame area ratios were procured to reason the flame front wrinkling factor and the fractal approach to determine turbulent burning velocity. The probability density function of the turbulent flame speeds and flame area fluctuations appear to be Gaussian in shape. Measurements demonstrate that flame wrinkling increases the burning velocities by almost an order of magnitude