航空煤油替代燃料反应动力学机理中的不确定性传递机制研究

基本信息
批准号:91541113
项目类别:重大研究计划
资助金额:70.00
负责人:杨斌
学科分类:
依托单位:清华大学
批准年份:2015
结题年份:2018
起止时间:2016-01-01 - 2018-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:辛芳,王佳星,陶涛,孙雯禹,张儒征,张鹏,黄灿
关键词:
机理简化全局灵敏性分析燃烧反应机理全局不确定性分析误差传递
结项摘要

The development of detailed and reduced chemical kinetic mechanisms of aviation kerosene surrogate is of vital significance to the design of high-performance aeroengine. Insight into the propagation of mechanism uncertainty is crucial to the reduction of model uncertainty, which can promote the development of reliable kinetic mechanisms. In order to study uncertainty propagation mechanism in the chemical kinetic model, the blends of n-decane and toluene are selected as surrogate of aviation kerosene. In this project, methods of global uncertainty and sensitivity analysis will be exploited, and the uncertainty of chemical kinetic rate parameters, thermodynamic and transport data in the combustion kinetic model of blends of decane and toluene will be systematically estimated. And the mechanism of uncertainty propagation from model inputs to the predictive uncertainty of model output will be revealed. Based on the analyzation of the main sources of uncertainty, theoretical calculation and experiment will be designed accordingly to optimize and constrain the mechanism. Meanwhile, the loss of information in the reduction of reaction mechanism for different reduction methods will be estimated. The methodology and the results of this study will contribute to the development of reliable chemical mechanism of aviation kerosene surrogate with detailed uncertainty information.

发展航空煤油替代燃料的化学反应动力学机理、揭示航空煤油燃烧的微观化学反应机制,对设计高性能航空发动机至关重要。揭示机理的不确定性传递机制有助于降低机理预测的不确定性、发展稳健可靠的航空煤油替代燃料燃烧反应动力学模型。本项目拟选取正癸烷和甲苯作为航空煤油替代燃料中的代表性组分来研究反应动力学机理发展中的不确定性传递机制,发展和改进全局不确定性和灵敏性方法,全面评估正癸烷和甲苯混合燃料反应动力学机理中的热力学、动力学和输运参数的不确定性;在此基础上探究机理参数到机理预测结果的误差传递机制;分析不确定性来源,设计实验和理论计算以优化机理;针对不同的机理简化方法,计算机理简化过程中的信息损失,评估简化机理的可靠性。本项目发展的方法和研究结果将对构建可靠的适合宽工况范围的航空煤油替代燃料的燃烧动力学模型起到积极推动作用。

项目摘要

本项目顺利完成了预期的研究目标,在全局不确定性和灵敏性分析方法、不确定性传递机制、实验设计方法、燃烧反应速率实验测量以及量化计算、燃烧反应动力学模型构建等方向上取得突破性的研究进展。项目主要的研究内容总结如下:发展了基于人工神经网络加速的全局灵敏性分析算法,将全局灵敏性算法在复杂燃烧反应动力学模型上的计算效率提高了一个量级,并开发出全局不确定性和灵敏性分析GUI程序;发展了灵敏性熵分析方法以及替代模型相似性分析方法,寻找对现有的反应动力学参数不确定性约束最有效的实验条件,或是对实际工况下模型预测有约束力的实验条件,提高燃烧反应动力学实验效率;发展基于快速压缩机的基元反应速率常数测量方法,采用本研究发展的方法能够取得比高精度计算更加准确的基元反应速率常数,并进一步地约束燃烧动力学模型的预测误差;本项目以正十烷燃烧反应动力学模型为例,根据化学反应速率规则对不同类型化学反应进行不确定性评估,评估了正十烷机理在较宽的温度压力范围下的点火延时预测不确定性以及全局灵敏性;本项目进行了一系列重要的小分子燃料动力学机理的实验研究以及理论计算研究,为燃烧反应动力学数据库提供补充。项目研究期间在高水平SCI期刊发表学术论文总计23篇,EI论文1篇,培养了6名博士生和1名博士后,在国内外学术会议上进行了累计22人次的学术报告。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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