[发明专利]一种构建燃料骨架氧化模型的方法

摘要

本发明一种构建燃料骨架氧化模型的方法，属于燃烧数值模拟应用技术领域。该方法包括第一步，建立C0–C1子模型；第二步，建立集总燃料分子子模型，其中包括建立C2–C3子模型和建立C4–Cn集总模型，覆盖了低温到高温的工况范围；第三步，确定官能团子模型；第四步，使用遗传算法优化C4–Cn子模型。构建的燃料骨架氧化模型能够在宽广工况范围内准确预测不同燃料的滞燃期、主要组分浓度、放热率、火焰传播速度和熄火拉伸率；模型最终的规模较小，可直接与多维CFD模型耦合模拟实际发动机的燃烧和排放行为；使用遗传算法对反应速率进行优化，可以缩短最终模型的构建时间；仅需构建C4–Cn子模型和官能团子模型，即可应用本方法构建不同燃料的骨架氧化模型。

主权项

1.一种构建燃料骨架氧化模型的方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步，建立C0–C1子模型；使用不同的C0–C1模型预测H2、CO、CH2O的火焰传播速度、滞燃期和燃料组分浓度，用最小二乘法选取Φ值最小的模型作为C0–C1子模型，如公式(1)所示：式中，η_r表示机理对第r个目标的预测值，表示第r个目标的实验值，第r个目标的实验值的标准偏差；第二步，建立集总燃料分子子模型；(一)建立C2–C3子模型对目标燃料的详细氧化模型进行敏感性分析，识别主导C2–C3组分浓度演变、滞燃期和火焰传播速度的C2–C3反应，形成C2–C3子模型，该C2–C3子模型包括8个组分和22个反应，其中8个组分是C3H7、C3H6、C3H5、C3H4、C2H6、C2H5、C2H4、C2H3；(二)建立C4–Cn集总模型对目标燃料的详细氧化模型，以低温到高温工况的滞燃期为目标进行路径分析：1)目标燃料RH经过脱氢反应形成相关的燃料基R；2)在低温工况，燃料基R首先与O2反应生成RO2，RO2经过异构化反应生成QOOH，QOOH继续与O2反应生成O2QOOH，O2QOOH释放一个OH基生成CnKET，CnKET随后经过一系列链分支反应生成更小的组分，并将这些组分集总为2个反应；在高温工况，燃料基R经过一系列的β‑裂解反应生成C0–C3组分和官能团分子，将这些连续的β‑裂解反应集总为1个反应；3)将上述反应中产生的同分异构体集总为一个集总组分M；集总反应的速率常数k′，由公式(2)求得：式中，ki为第i个同分异构体的反应速率，[Mi]为第i个同分异构体的比重，M为集总组分，n为组分M所包含的同分异构体数目；第三步，确定官能团子模型；分析不同类型目标燃料的化学动力学特性，基于第二步的敏感性分析和路径分析，构建反映目标燃料氧化特性的官能团子模型；第四步，使用遗传算法优化C4–Cn子模型；以激波管中的滞燃期和射流搅拌反应器中的燃料、O2、C2H2、C2H4的浓度为目标，使用遗传算法优化C4–Cn子模型，其步骤如下：1)将Nk个不同工况下的实验值作为目标值；2)根据初始机理随机产生NR个初始反应机理作为初始种群；3)使用CHEMKIN程序包模拟出每个初始机理在第四步的步骤1)中Nk个工况下的着火延迟时间；4)计算模拟值和实验值的相对误差，作为适应度函数；5)根据适应度函数，进行选择、交叉、变异、合并以及非支配排序和拥挤度计算，并产生新的种群，即新的NR个反应机理；6)将新产生的NR个反应机理带入第四步的步骤3)中，循环进行，直至产生第n代种群，输出最优的集总反应的速率常数k′。