燃烧室污染物生成大涡模拟模型的研究

采用亚网格动力学模型和联合概率密度函数(PDF)亚网格模型对污染物NO的生成进行大涡模拟.计算中采用的数学模型有:k方程亚网格尺度模型来估算亚网格湍流粘性;亚网格EBU燃烧模型估算化学反应速率;在交错网格体系下, 采用SIMPLE算法和混合差分格式来求解差分方程.数值分析两种不同亚网格污染物生成模型和两种进口气流温度对NO排放的影响, 计算结果与实验数据比较表明:两种亚网格污染物生成模型都能较好的预估燃烧室污染物NO的生成, 但亚网格动力学模型的计算工作量要比联合概率密度函数亚网格模型少得多, 更适合工程应用.      

低能耗非热等离子体NO还原特性

分别建立了新型低能耗N2-NO系统的单电极尖端放电和介质阻挡放电非热等离子体NO还原实验系统,通过实验研究了电极极问电压V和尖端距离lg以及Al2O3,CaO,MgO,玻璃等不同介质阻挡对活性N原子产生及NO还原率的影响规律。结果表明,NO还原率随尖端距离lg的增大而先增后减,随极间电压Vm和气体停留时间t的增大而增大,尖端距离lg是决定电极之间的电场强度Eg和气流停留时间t的关键几何变量。利用活性N原子的产生条件解释了放电外轮廓直径及电场强度随尖端距离lg变化的消长规律。不同阻挡介质所形成的气体放电的电场强度不同,提供给活性粒子的能量也不同,从而对NO还原效果具有不同的影响。单电极尖端放电NO还原特性的研究结果对介质阻挡放电NO还原有指导作用。     

Seasonal and diurnal behavior of NO2 column density in Antarctica as observed by Mark IV,Brewer Ozone Spectrophotometer Number 153

The Meteorology Department of India has been measuring vertical column density of NO₂ at Maitri (70.7°S, 11.7°E), Antarctica since July 1999 using a Mark IV, Brewer Ozone Spectrophotometer. Maitri is situated at the south of the Antarctic circle. An analysis of 6 years of data shows that NO₂ column has seasonal variation with a maximum value during summer. It is also found that during the period when sun does not set, the NO₂ column exhibits a diurnal variation, with a peak around noon and lower values in the morning and afternoon hours. Using a simple steady-state chemical reaction scheme, an attempt has been made to explain these features.     

基于交叉射流与切向旋流的CH_4柔和燃烧特性对比

轴向分级柔和燃烧器中,采用了交叉射流、切向旋流两种掺混方式,通过实验结合数值计算的方法,从流场和组分分布角度比较了两种掺混方式的掺混特点,从火焰特征、NO/CO排放方面比较了燃烧性能.实验以甲烷为燃料,热功率为16.2~25.9kW,相对切向旋流,交叉射流延缓了燃料、空气的直接混合,燃料、空气燃烧前经回流烟气充分预热和稀释,火焰根部有抬升,反应区体积大,火焰特征更接近柔和燃烧.同时,交叉射流分级燃烧器的污染物排放性能更优,回流比例为0.5、当量比为0.6时,烟气中NO和CO体积分数均仅为4×10-6.     

溶胶-凝胶法制备复合材料用氧化铝基体及涂层研究

采用溶胶—凝胶法,分别研究了用三种起始物异丙醇铝［Ａｌ（ＯＣ３Ｈ７ｉ）３］、氯化铝（ＡｌＣｌ３·６Ｈ２Ｏ）、硝酸铝［Ａｌ（ＮＯ３）３·９Ｈ２Ｏ）］,制备碳纤维三维编织物增强复合材料用氧化铝基体及涂层的工艺,考察了三种体系反应物配比、水解温度、反应时间等因素对制得的三种溶胶体系性能的影响,获得了较佳的溶胶配制参数;还考察了三种溶胶体系在通常情况下和在编织物中的凝胶化情况,获得了较佳的凝胶化条件;同时还研究了不同条件下三种凝胶的裂解产物及其晶体类型。结果表明,不管经过何种途径,凝胶在经１２６０℃裂解后均可获得α－Ａｌ２Ｏ３。     

氢气和过氧化氢对正癸烷燃烧特性影响的对比

氢气(H2)和过氧化氢(H2O2)具有较强的反应活性,能够增强碳氢燃料的燃烧过程。为了探究添加液态氢和液态过氧化氢对航空燃油燃烧特性的影响,以正癸烷为代理燃料,采用数值模拟方法对比研究了H2和H2O2对正癸烷/空气燃烧特性的影响。研究发现,随着H2O2的增加,点火延迟时间显著缩短;而随着H2的增加,初始温度为1100 K时,点火延迟时间基本不变,在初始温度为1600 K时点火延迟时间略有缩短。随着H2O2的增加,层流火焰速度有所提升,而H2添加量对层流火焰速度的提高相对而言较小。富油燃烧时,CO排放指数随H2O2和H2的增加有所降低,NO排放指数有所增长。低压贫油燃烧时,H2O2和H2添加量对CO和NO排放指数基本没有影响;高压贫油燃烧时CO排放指数有所降低,NO排放指数有所提高,H2O2添加量的影响更加显著。      

采用详细化学反应机理的火焰面模型模拟煤油两相燃烧流场

基于可实现的 k-ε湍流模型、颗粒随机轨道模型、火焰面模型和航空煤油详细化学反应机理对模型燃烧室内两相燃烧流场进行了数值模拟.其中详细反应机理由替代燃油(80%质量分数的正癸烷,20%质量分数的1,2,4-三甲基苯)的反应机理和NO_x的反应机理组合而成.通过与实验数据的比较,考察采用该详细化学反应机理的火焰面模型模拟RP-3航空煤油燃烧流场的准确性,特别是污染物排放计算的精度.结果表明:稳态火焰面模型模拟的温度场和CO₂生成量与实验数据吻合较好,而预测的NO排放量与实验值偏差较大;非稳态火焰面模型显著提高了NO的预测精度,在工况1(来流马赫数为0.16,进口温度为537K,油气比为0.0048,常压)条件下与实验数据吻合较好,但在工况2 (来流马赫数为0.155,进口温度为523K,油气比为0.010,常压)条件下仍过高估计了NO的排放量.      

富油/快速淬熄/贫油驻涡燃烧室低NO_x排放

1引言过去的30年中,传统的旋流稳定的燃烧室的设计在不断改进,这些改进减少了污染排放并且有许多已成功用于生产之中。GE飞机发动机公司和AFRL共同开发了一项用于燃气涡轮发动机的新的燃烧技术,由于在凹腔中的火焰是通过驻涡稳定,因此这种燃烧室称为驻涡燃烧室[1~3]。同时,富油     

高超声速钝体尾流光电特性的计算

本文提出了一个高超声速非烧蚀钝体尾流全流场的简化模型和简化的空气化学模型。该模型用于化学非平衡尾流积分电子密度与NO_2化学发光辐射等参数的计算。对于NO_2化学发光辐射既求得了整个频谱范围内的总辐射,也求得了分谱辐射强度。计算结果与弹道靶测量数据进行了比较,它们之间的一致性良好。     

Effect of turbulence on NO formation in swirling combustion

Turbulence affects both combustion and NO formation. Fluctuation correlations are ideally used for quantitative analysis. From the instantaneous chemical reaction rate expression,ignoring the third-order correlation terms, the averaged reaction rate will have four terms, including the term of averaged-variable product, a concentration fluctuation correlation term, and temperature-concentration fluctuation correlation term. If the reaction-rate coefficient is denoted as K, the temperature fluctuation would be included in the K fluctuation. In order to quantitatively study the effect of turbulence on NO formation in methane-air swirling combustion, various turbulencechemistry models are tested. The magnitudes of various correlations and their effects on the time-averaged reaction rate are calculated and analyzed, and the simulation results are compared with the experimental measurement data. The results show that among various correlation moments, the correlation between the reaction-rate coefficient K fluctuation with the concentration fluctuation is most important and is a strong nonlinear term.