1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Теплоэнергетика
  4. № 10, 2022

Теплоэнергетика, 2022, № 10, стр. 79-89

Кинетические модели горения метановодородных смесей: краткий обзор и их валидация

А. С. Семенихин a, С. С. Матвеев a, И. В. Чечет a, С. Г. Матвеев a, Д. В. Идрисов a, Н. И. Гураков a, *, Д. В. Радин a, С. С. Новичкова a, Н. И. Фокин b, Н. О. Симин b, А. А. Ивановский b, Д. С. Тарасов b

a Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королёва
443086 г. Самара, Московское шоссе, д. 34, Россия

b АО “Силовые машины”
195009 Санкт-Петербург, ул. Ватутина, д. 3, Лит. А, Россия

* E-mail: nikgurakov@gmail.com

Поступила в редакцию 29.10.2021
После доработки 30.01.2022
Принята к публикации 24.02.2022

Полный текст (PDF)

Аннотация

Представлен краткий обзор кинетических моделей горения водорода и метановодородных смесей. Для численного моделирования концентраций оксида азота NO в камерах сгорания при горении метановодородных смесей были исследованы девять кинетических моделей [три модели Konnov-2019, включающие 51, 74 и 128 компонентов2, две модели Stagni, включающие 55 и 59 компонентов, CRECK-2020, Wang-2018, NUIGMech1.0 и GRI 3.0] и проведена оценка их прогностической способности по экспериментальным данным ведущих лабораторий мира. Модели были валидированы по времени задержки воспламенения, нормальной скорости распространения пламени и распределению концентраций NO над горелкой. Валидация показала, что использование моделей Konnov-2019 (128 компонентов), Konnov-2019 (74 компонента) и NUIGMech1.0 требует подбора параметров решателя или предварительного редуцирования. Модель GRI 3.0 значительно занижает время высокотемпературного воспламенения в диапазоне 1100–1450 К. Редуцированная модель Konnov-2019 (51 компонент) демонстрирует точные прогнозы скорости распространения пламени, однако не позволяет проводить прогнозы концентраций NO для богатых топливовоздушных смесей. Модель CRECK-2020 (CH4) занижает значения концентраций NO для стехиометрических смесей. Модели Stagni показывают заниженные концентрации NO и имеют существенное отклонение нормальной скорости распространения пламени для смесей с высоким содержанием водорода (50%). Модель Wang-2018 хорошо согласуется с экспериментальными данными для нормальной скорости распространения пламени. Эта модель демонстрирует наилучшие прогнозы концентраций NO и является наиболее подходящей для численного моделирования проектируемых камер сгорания.

Ключевые слова: кинетические модели, метановодородная смесь, время задержки воспламенения, оксиды азота, скорость ламинарного распространения пламени

Интенсификация22 процессов воспламенения и стимулирование горения бедных смесей различных топлив является актуальной задачей для создания эффективных камер сгорания энергетических установок. Наиболее широкое распространение получили исследования влияния добавки водорода к различным углеводородным топливам, что отражено в довольно обширной литературе. Воспламенение бедной (коэффициент избытка топлива φ = = 0.5) метановодородной смеси с объемной долей водорода 20% протекает на 60% быстрее чистого метана при температуре 1400‒1800 К и давлении 0.5‒2.0 МПа [1]. При этом скорость нормального распространения пламени (φ = 0.6‒1.4) увеличивается в среднем на 20%, как показано в [2]. Увеличение доли водорода в смеси с углеводородным топливом также является одним из решений таких экологических проблем, как уменьшение углеродного следа и снижение эмиссии оксидов азота. Таким образом, проектирование новых камер сгорания потребует точных кинетических прогнозов для различных метановодородных смесей, что, в свою очередь, приведет к необходимости выбрать достоверную кинетическую модель горения.

Редуцированные модели, как правило, достоверны при определенных режимах, для которых они были разработаны. В детальных моделях учитываются практически все возможные элементарные химические реакции и такие модели могут быть использованы для описания горения смесей в широком диапазоне начальных условий. При этом расчеты с применением детальных моделей могут оказаться весьма ресурсоемкими, поэтому оптимальным является баланс между точностью и размером модели (количество веществ и реакций в модели). В некоторые опубликованные модели не включены отдельные вещества и соответствующие стадии реакций, однако определенная иерархия кинетических моделей позволяет расширять их путем слияния субмоделей, поэтому выявление точных, исключительно водородных моделей также представляет интерес для будущих исследований.

Целями данной работы являются:

определение перспективных кинетических моделей горения водорода и метановодородных смесей для будущего анализа кинетических данных и разработки новых моделей путем слияния и замещения отдельных субмеханизмов;

валидация существующих моделей горения метановодородных смесей, способных к прогнозированию концентраций оксидов азота, и выбор модели для численного моделирования проектируемых камер сгорания.

В данной работе представлен краткий обзор перспективных водородных и метановодородных кинетических моделей горения. Скорости реакций в моделях получены при проведении различных теоретических и экспериментальных исследований разной точности. Из-за широкого разнообразия учитываемых взаимодействий, значения многих скоростей реакций и свойств веществ могли быть назначены авторами по аналогии с подобными процессами. Данные, используемые в моделях, также могли быть изменены для повышения прогностической эффективности моделей. По этой причине уточнение отдельных скоростей реакций или свойств веществ не всегда ведет к улучшению прогнозов. Поэтому данные, применяемые в моделях, в настоящей работе не сравниваются, рассматриваются только результаты прогнозов.

Для численного моделирования камер сгорания выбраны шесть моделей, включающие свойства веществ и данные для реакции образования оксидов азота, которые были валидированы по экспериментальным данным, полученным в различных ведущих лабораториях мира. Из-за большой теплоты сгорания и высоких скоростей распространения пламени водорода большинство экспериментов проводилось со значительным разбавлением смесей аргоном или азотом. В настоящей работе рассматриваются эксперименты исключительно для неразбавленных метановодородно-воздушных смесей.

КИНЕТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ГОРЕНИЯ МЕТАНОВОДОРОДНЫХ СМЕСЕЙ

Подробный анализ механизмов горения водорода проведен в [3] для 12 кинетических моделей. В этой работе экспериментально определялось время задержки воспламенения водорода в ударных трубах при давлении 0.12‒1.6 МПа с погрешностью 15%. Соответствующее численное исследование показало, что все 12 моделей способны довольно хорошо описывать воспламенение для давлений, близких к атмосферному, но только четыре модели, а именно O’Conaire-2004 [4], CRECK-2012 [5], Kéromnès-2013 [6] и Varga-2015 [7], могут хорошо предсказывать данные для повышенного давления (1.6 МПа). Стоит отметить, что три общепризнанных механизма (GRI 3.0 [8], SanDiego-2011 [9] и Li-2004 [10]), которые широко используются для моделирования горения водорода, значительно завышают время воспламенения при повышенном давлении.

В недавних исследованиях [11, 12] авторы предположили, что химически тримолекулярные реакции H + O2 + M [M ‒ еще одна молекула, которой может быть N2, Ar, He и др.] могут существенно влиять на механизмы реакций окисления в обычных условиях горения, что требует дополнительного тщательного анализа. Эти работы послужили поводом к пересмотру кинетического механизма горения водорода, и в 2019 г. А. Конновым была предложена модель [13], включающая в себя результаты последних исследований: уточненные значения скоростей реакций и данные переноса. В модели горения водорода А. Коннова содержится 70 реакций, в ней учитывается взаимодействие с озоном и возбужденными радикалами. Это наиболее детальный кинетический механизм горения водорода на данный момент. В работе [13] проводится валидация разработанной модели Konnov-2019 и моделей Kéromnès-2013 [6] и Konnov-2015 [14].

Для моделирования горения водорода может быть использована модель Zhang-2017, разработанная для синтез-газа в [15]. Модель включает в себя механизмы образования оксидов азота и удовлетворительно описывает воспламенение при давлении до 1.2 МПа и температуре от 1100 до 2000 К.

Модель CRECK-2012 [5] была уточнена и в настоящее время представлена в нескольких вариантах на сайте CRECK Modeling group Миланского политехнического университета (Version 2003, CRECK-2020) [16]. Предлагаемые модели позволяют решать несколько задач, в том числе прогнозировать концентрацию NO в продуктах сгорания природного газа.

Детальная модель NUIGMech1.0 [17] состоит из 2747 компонентов и содержит реакции образования оксидов азота. Применение данной модели для горения метановодородных смесей требует предварительного редуцирования.

Авторы [18] проанализировали влияние добавки водорода к метану с помощью скелетных и редуцированных моделей. Рассмотрены 10 моделей, полученных в результате редуцирования моделей GRI 3.0 [8], Aramco [19, 20], POLIMI (CRECK Modeling group [16]) и модели А. Коннова 2018 г. [21]. В результате анализа моделей авторы [18] выбрали для исследования две редуцированные модели, основанные на механизмах А. Коннова и Aramco 2.0.

В [22] исследовано формирование оксидов азота при диффузионном горении метановодородных смесей с добавлением аммиака. В этой работе был проведен эксперимент по определению нормальной скорости распространения пламени и разработана кинетическая модель из 128 компонентов и 957 реакций [Konnov-2019 (128)]. Модель была успешно редуцирована сначала до 74 компонентов и 634 реакций [Konnov-2019 (74)], затем до 51 компонента и 420 реакций [Konnov-2019 (51)]. Полученная модель может быть использована для расчетов времени задержки воспламенения смесей при φ = 0.5‒2.0, 1000‒2000 К и давлении до 5 МПа. Новые модели были успешно применены в двумерном CFD RANS-расчете. Использование редуцированных моделей позволило сократить время расчета на 20%.

В недавней работе [23] автор представил результаты прогнозирования нормальной скорости распространения пламени33 метановодородных топливных смесей с помощью трех различных моделей и показал, что модель FFCM 1.0 [24] наиболее точно описывает горение водорода.

Модели Aramco [19, 20], А. Коннова 2018 г. [21] и их редуцированные версии из [18], а также механизм FFCM 1.0 [24] могут быть успешно применены для моделирования горения метановодородных топливных смесей, однако для прогнозирования концентраций оксидов азота эти модели должны быть расширены. Реакции образования NO могут быть взяты из других моделей, представленных в таблице. Для уточнения субмеханизмов образования NO могут быть использованы данные из работы [15].

Среди других моделей, способных прогнозировать концентрации NO при сжигании метановодородных топлив, стоит отметить модели Stagni-2016 [25] и Wang-2018 [26].

Редуцированные модели Stagni-2016 из 55 и 59 компонентов получены в результате упрощения модели POLIMI V1412 (CRECK Modeling group) [27]. Редуцированные механизмы применялись при CFD-моделировании и при кинетическом реакторном прогнозировании44 концентрации NO. Полученные результаты показали удовлетворительное соответствие экспериментально определенным концентрациям NO в пламени метановоздушной предварительно подготовленной смеси с φ = 1.2. Однако для стехиометрических и бедных смесей отклонение модели от экспериментальных данных было значительным [25].

Модель Wang-2018 [26] получена при редуцировании автоматически сгенерированного механизма. Эта модель из 48 компонентов продемонстрировала удовлетворительный результат при описании воспламенения метановодородных смесей при давлении 0.1‒4.0 МПа и φ = 0.6‒1.4. Прогнозы концентраций NO вдоль оси горелки неплохо воспроизводят эксперимент для стабилизированного при стандартных условиях (0.1 МПа, 298.15 К) пламени предварительно подготовленной стехиометрической метановодородно-воздушной смеси [28].

Рассмотренные в данной работе модели представлены в таблице. Выполненный обзор позволил выявить модели, перспективные для дальнейших вычислений и разработки новых моделей горения. Для численного моделирования камер сгорания в настоящее время могут быть использованы модели Konnov-2019 [22], CRECK-2020 [16], Stagni-2016 [25], Wang-2018 [26], NUIGMech 1.0 [17] и GRI 3.0 [8].

РЕЗУЛЬТАТЫ ВАЛИДАЦИИ NO-СОДЕРЖАЩИХ МОДЕЛЕЙ ГОРЕНИЯ

Все вычисления, проведенные для валидации моделей, выполнены в программе Chemkin пакета ANSYS 18.2. Настройки решателя приняты по умолчанию [29].

Валидация по нормальной скорости распространения пламени

Способность выбранных кинетических моделей прогнозировать значения нормальной скорости распространения пламени метановодородных топливных смесей оценивалась по экспериментальным данным для стандартных условий из работ [30‒32], где были исследованы смеси с долей водорода в топливе до 50%. В [30] для определения скорости распространения пламени использовался метод нулевого теплового потока (метод Heat Flux).

Метод нулевого теплового потока позволяет получать одномерное плоское адиабатическое пламя благодаря нулевому суммарному теплообмену между истекающим газом и горелкой. Тепловые потери пламени в горелку компенсируются подогревом непрореагировавшей смеси при прохождении ее через перфорированную пластину горелки. Адиабатическое состояние регистрируется термопарами, установленными на пластине (однородное распределение температуры на пластине возможно лишь при отсутствии тепловых потерь). Таким образом, путем регулирования суммарного объемного расхода смеси значение теплового потока варьируется до момента, когда все термопары будут иметь одинаковую температуру, тогда нормальная скорость распространения пламени будет равна скорости истечения топливовоздушной смеси из горелочного устройства. Погрешности метода тепловых потоков были рассмотрены в работе [33]; точность экспериментальных значений [30] можно оценить как ±0.8 см/с для скорости распространения пламени и 1.47% для коэффициента избытка топлива [28].

В эксперименте [31] проводилось наблюдение воспламенения подготовленной смеси в сферическом сосуде. Начальная температура топливовоздушной смеси в эксперименте была несколько выше соответствующей стандартным условиям и составляла 303 К. Максимальное отклонение экспериментальных значений нормальной скорости распространения пламени оценивается в 8.6%. В аналогичном эксперименте [32] ошибка оптического измерения оценена в 6.0%. Таким образом, в [30] используется наиболее совершенная методика, а рассматриваемые эксперименты должны хорошо согласовываться между собой.

Результаты экспериментальных работ [30‒32] отображены точками на рис. 1, а. Результаты численного исследования авторов настоящей работы с помощью кинетического реакторного прогнозирования нормальной скорости распространения пламени подготовленных смесей (Premixed Laminar Flame-Speed Calculation) представлены линиями на рис. 1, б‒г для доли водорода в топливе 10, 35 и 50% соответственно.

Рис. 1.

Валидация кинетических моделей по данным для нормальной скорости распространения ламинарного пламени ${{S}_{L}}.$ Символы отображают экспериментальные данные [30‒32], линии – результаты моделирования. Количество компонентов кинетической модели указано в скобках. Доля водорода в топливе, %: а ‒ 10‒50; б ‒ 10; в ‒ 35; г ‒ 50

На рис. 1 видно, что прогнозы моделей для бедных и стехиометрических смесей отклоняются не более чем на 10% от экспериментальных данных. Модели Stagni-2016 завышают скорость распространения пламени богатых смесей с φ = 1.6 более чем на 50%. Наиболее близкий прогноз к данным [30] при разной добавке водорода демонстрируют редуцированная модель Konnov-2019, содержащая 51 компонент, и модель Wang-2018. Расчеты с использованием моделей Konnov-2019 (128 компонентов) и Konnov-2019 (74 компонента) требуют точной настройки решателя для исследуемых режимов и на графиках не представлены, так как рассматривались прогнозы только со стандартными настройками реакторов. Модель NUIG на графиках также не приведена, так как она оказалась слишком громоздкой и ее применение для вычислений требует редуцирования.

Валидация по времени задержки воспламенения

Экспериментальные исследования в ударных трубах позволили выделить определенные закономерности высокотемпературного воспламенения метановодородных смесей. В работах [1, 34, 35] были описаны три характерных режима воспламенения, зависящих от состава топлива.

1. MCDI (methane chemistry dominating ignition) system – режим (система), в котором воспламенение определяется кинетикой метана и мольная доля водорода в топливе не превышает 40%. При проведении анализа чувствительности выявлено, что стимулирование воспламенения добавкой водорода во многом определяется реакцией водорода с молекулярным кислородом (H + O2 = = O + OH), поэтому для смесей данной системы с увеличением коэффициента избытка топлива скорость воспламенения снижается.

2. HCDI (hydrogen chemistry dominating ignition) system – система, в которой воспламенение определяется кинетикой водорода и его мольная доля в топливе превышает 80%. Наблюдается типичная для водорода сложная зависимость времени задержки воспламенения от давления и коэффициента избытка топлива. При переходе в область низких температур (примерно 1100 К) задержка воспламенения больше связана с вкладом конкурирующих реакций водорода (H + O2 = = O + OH и H2O2 + H = HO2 + H2) и метил-радикала (CH3 + HO2 = CH3O + OH и CH3 + H2O2 = = CH4 + HO2).

3. CCMHDI (combined chemistry of methane and hydrogen dominating ignition) system ‒ система, характер воспламенения смеси в которой не соответствует MCDI- и HCDI-системам. Мольная доля водорода составляет 60%. Воспламенение смеси не определяется ни кинетикой водорода, ни кинетикой метана. При увеличении коэффициента избытка топлива пероксид водорода H2O2, образующийся в результате тримолекулярной реакции OH + OH(+M) = H2O2(+M), увеличивает одновременно как скорость реакции CH3 + H2O2 = = CH4 + HO2, стимулирующей воспламенение, так и скорость реакции подавления воспламенения: HO2 + HO2 = O2 + H2O2, что приводит к сбалансированному влиянию коэффициента избытка топлива на время задержки воспламенения при температуре около 930 К.

Расчетно-экспериментальные исследования авторов [36, 37] низкотемпературного воспламенения пропан-водородных смесей показали возможное влияние добавки водорода на участок отрицательного температурного коэффициента NTC (negative temperature coefficient), где наблюдается уменьшение времени воспламенения при температурах примерно 900 К. Добавка водорода (4‒46%) способствовала увеличению времени задержки воспламенения пропана в 2‒3 раза при атмосферном давлении и начальной температуре топливовоздушной смеси до 900 К. В этих работах также представлена эффективная кинетическая модель, которая была использована для метановодородной и пропан-водородной смесей, однако прогноз, сделанный для чистого метана [36], завышает значение скорости распространения пламени более чем на 10% по сравнению со значениями этого параметра, полученными экспериментально в последние десятилетия в работах, обозреваемых в [38].

Низкотемпературное воспламенение метановодородной смеси исследовалось экспериментально в ударных трубах и машинах быстрого сжатия при температурах 850‒1500 К и повышенном давлении 0.12‒2.0 МПа [39, 40]. В этих работах зависимости времени задержки воспламенения от температуры описываются двумя экспоненциальными функциями: для высокотемпературной (более 1100 К) и низкотемпературной (менее 900 К) областей. Участка NTC при этом не наблюдалось.

Недавние экспериментальные исследования для метана в проточном реакторе [41] (2 ≤ φ ≤ 20, T = 700‒1000 К, p = 0.1‒2.0 МПа) показали, что NTC может наблюдаться при повышенных давлениях (0.1‒2.0 МПа) только для смесей с φ = 10‒20 и при температурах примерно от 823 до 973 К. Таким образом, описанное авторами [36, 37] влияние добавки водорода на низкотемпературное воспламенение возможно лишь для очень богатых смесей.

Выбранные авторами настоящего исследования модели были валидированы по экспериментальным данным для воспламенения бедных (φ = 0.5) [42] и стехиометрических [43] метановодородно-воздушных смесей, где температуры воспламенения были определены с точностью 15 К. Рассматривались добавки водорода в MCDI-режиме с мольной долей водорода от 15 до 40%. Результаты кинетического моделирования в закрытом гомогенном реакторе (Closed Homogeneous Batch Reactor) представлены на рис. 2 и 3.

Рис. 2.

Валидация кинетических моделей по времени задержки воспламенения $\tau $ при коэффициенте избытка топлива φ = 0.5 и давлении 2.1 (а) и 2.4 МПа (б). Символы отображают экспериментальные данные [42], линии – результаты моделирования. Количество компонентов кинетической модели указано в скобках. Состав топливовоздушной смеси: а ‒ 80% CH4/20% H2 + воздух; б ‒ 60% CH4/40% H2 + воздух

Рис. 3.

Валидация кинетических моделей по времени задержки воспламенения τ при коэффициенте избытка топлива φ = 1.0 и давлении 1.6 (а, б) и 4.0 МПа (в, г). Символы отображают экспериментальные данные [43], линии – результаты моделирования. Количество компонентов кинетической модели указано в скобках. Состав топливовоздушной смеси: а ‒ 84.9% CH4/15.1% H2 + воздух; б ‒ 66.1% CH4/33.9% H2 + воздух; в ‒ 84.9% CH4/15.1% H2 + воздух; г ‒ 66.1% CH4/33.9% H2 + воздух. Условные обозначения моделей на рис. б‒г такие же, как на рис. а

На рис. 2 видно, что прогнозы, получаемые по рассматриваемым моделям, за исключением GRI 3.0, лежат в пределах экспериментальной погрешности воспламенения бедных смесей (φ = = 0.5) при температуре 1200‒1700 К. Согласно модели GRI 3.0 воспламенение при этом наступает примерно в 2.6 раза быстрее, чем рассчитанное по другим моделям.

Результаты моделирования воспламенения стехиометрических смесей отображены на рис. 3. На этом рисунке видно, что модель GRI 3.0 согласуется с экспериментальными данными в диапазоне температур 1100‒1200 К и многократно занижает время для более высоких температур. Остальные модели, наоборот, довольно хорошо описывают время воспламенения в области свыше 1200 К и в разы завышают его прогнозы для температур 1000‒1200 К. Для рассмотренных режимов лучшее соответствие экспериментальным данным демонстрируют модели Stagni-2016 и Wang-2018. Прогнозы моделей Konnov-2019 и CRECK-2020 завышают время при добавке водорода 15% и давлении 1.6 МПа.

Дополнительная валидация кинетических моделей для богатых смесей и составов с долей водорода в топливе свыше 60% может быть выполнена только для разбавленных метановодородно-кислородных смесей по данным работ [34, 35] и др.

Валидация по эмиссии NO

В [28] было изучено влияние добавки водорода на концентрацию NO и скорость распространения пламени смесей при нормальных условиях. Концентрация NO измерялась для стабилизированного пламени на горелке, в которой реализован метод нулевого теплового потока (Heat Flux). Пробы отбирались кварцевым пробоотборником в точке на оси горелки на высоте 10 мм от плиты и анализировались хемилюминесцентным анализатором. Суммарная погрешность газового анализа оценивается в пределах 10%. Результаты анализа и соответствующие прогнозы представлены на рис. 4. На этом рисунке видны два максимума концентрации NO: в стехиометрических смесях они обусловлены термическим механизмом Зельдовича, в богатых смесях при коэффициенте избытка топлива около φ = 1.3 ‒ быстрым механизмом Фенимора. В пламени бедных смесей обогащение водородом мало влияет на концентрацию NO, в то время как в пламени богатых смесей концентрация NO значительно уменьшается.

Рис. 4.

Валидация кинетических моделей по распределению концентрации NO над горелкой. Символы отображают экспериментальные данные [28], линии – результаты моделирования. Количество компонентов кинетической модели указано в скобках. Доля водорода в топливе, %: а ‒ 0‒35; б ‒ 35; в ‒ 25; г ‒ 5%; д ‒ 0

Результаты моделирования показывают, что модели Коннова не описывают достоверно механизм быстрого роста NO. Модель GRI 3.0 завышает концентрации для φ = 1.3 до 40%, второй максимум при этом отсутствует, значения концентрации для φ = 1.0 занижены примерно на 30%. Модель CRECK-2020 указывает на существенно более низкие концентрации NO по механизму Зельдовича. Для топливных смесей с содержанием водорода свыше 25% довольно хороший результат демонстрируют модели Stagni-2016 и Wang-2018. При меньшей добавке водорода модели Stagni-2016 занижают концентрации NO до 36% для стехиометрических смесей. Наилучшее соответствие экспериментальным данным демонстрирует модель Wang‑2018 для смесей с φ = = 0.7‒1.4, наибольшее завышение составляет около 20% для стехиометрических смесей.

ВЫВОДЫ

1. Обзор и валидация кинетических моделей выявили слабые и сильные стороны представленных моделей. В целом, все модели могут быть успешно применены для описания горения водорода и метановодородных смесей, а также для разработки новых механизмов горения. Окончательный выбор модели зависит от решаемых задач.

2. Валидация кинетических механизмов показала низкую оптимизацию моделей Konnov-2019 (128 компонентов), Konnov-2019 (74 компонента) и NUIGMech1.0. Расчеты с использованием этих моделей требуют значительно большего времени, поэтому для их применения необходимы редуцирование или подбор параметров решателя. Прогнозы модели GRI 3.0 значительно завышают время воспламенения чистого водорода при температуре 1000‒1350 К, однако для метановодородных смесей модель ускоряет воспламенение (Т = 1100–1450 К). Редуцированная модель Konnov-2019 (51 компонент) демонстрирует точные прогнозы скорости распространения пламени, однако слабо описывает быстрый механизм роста NO. Модель CRECK-2020 (CH4) занижает значения концентраций NO для стехиометрических смесей и замедляет воспламенение при небольшой добавке водорода и давлении 1.6 МПа. Модели Stagni показывают заниженные концентрации NO и заметное отклонение нормальной скорости распространения пламени для смесей с высоким содержанием водорода (50%). Модель Wang-2018 хорошо согласуется с экспериментальными данными для нормальной скорости распространения пламени. Данный механизм демонстрирует наилучшие прогнозы концентраций NO и является наиболее подходящим для численного моделирования процессов горения внутри камер сгорания силовых установок.

Перспективные кинетические модели горения водорода и метановодородных топливных смесей

Модель Источник NO** Примечание
Модели горения водорода
O’Conaire-2004 [4] ‒ Механизмы для прогнозирования воспламенения водорода из обзора [3]
Kéromnès-2013 [6] ‒
Varga-2015 [7] ‒
Zhang-2017 [15] + Модель прогнозирования концентраций NOx при сжигании синтез-газа
Konnov-2019 (H2) [13] ‒ Детальный кинетический механизм горения водорода
Модели горения метановодородных смесей
Аramco 2.0-2016
Аramco 3.0-2018 		[19, 20] ‒ Модели горения углеводородных топлив с числом атомов углерода в молекуле от 1 до 5
Konnov-2018 [21] ‒
R. Li-2019 (Konnov) [18] ‒ Редуцированная модель Коннова для метановодородных смесей
R. Li-2019 (Aramco) [18] ‒ Редуцированная модель Aramco для метановодородных смесей
FFCM-1 [24] ‒ Модель горения углеводородных топлив с числом атомов углерода в молекуле от 1 до 2
Модели для прогнозирования концентрации оксидов азота
при сжигании метановодородно-воздушных смесей
Konnov-2019 (128)*
Konnov-2019 (74)
Konnov-2019 (51) 		[22] +
+
+ 		Детальная и две редуцированные модели горения смесей NH3/H2/CH4
CRECK-2020 [16, 27] + Детальная модель для топлив с числом атомов углерода в молекуле от 1 до 3 (159 компонентов)
Stagni-2016 (55)
Stagni-2016 (59) 		[25] + Скелетные механизмы из 55 и 59 компонентов
Wang-2018 [26] + Скелетный механизм из 48 компонентов
NUIGMech1.0 [17] + Последняя версия механизмов NUI Galway (Aramco),
требуется редуцирование
GRI 3.0-1999 [8] + Механизм горения природного газа. Неточен при повышенных давлениях

 * В скобках указано количество компонентов. ** Модель позволяет/не позволяет (+/‒) рассчитывать эмиссию NO.

Список литературы

  1. Experimental and modeling study on ignition delays of lean mixtures of methane, hydrogen, oxygen, and argon at elevated pressures / Y. Zhang, Z. Huang, L. Wei, J. Zhang, C.K. Law // Combust. Flame. 2012. V. 159. Is. 3. P. 918‒931. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2011.09.010

  2. Yu G., Law C.K., Wu C.K. Laminar flame speeds of hydrocarbon + air mixtures with hydrogen addition // Combust. Flame. 1986. V. 63. Is. 3. P. 339–347. https://doi.org/10.1016/0010-2180(86)90003-9

  3. Shock tube study on ignition delay of hydrogen and evaluation of various kinetic models / E. Hu, L. Pan, Z. Gao, X. Lu, X. Meng, Z. Huang // Int. J. Hydrogen Energy. 2016. V. 41. Is. 30. P. 13261‒13280. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2016.05.118

  4. A comprehensive modeling study of hydrogen oxidation / M. O’Conaire, H.J. Curran, J.M. Simmie, W.J. Pitz, C.J. Westbrook // Int. J. Chem. Kinet. 2004. V. 36. Is. 11. P. 603‒622. https://doi.org/10.1002/kin.20036

  5. A numerical study on RCCI engine fueled by biodiesel/methanol / D.Z. Zhou, W.M. Yang, H. An, J. Li, C. Shu // Energy Convers. Manage. 2015. V. 89. P. 798‒807. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2014.10.054

  6. An experimental and detailed chemical kinetic modeling study of hydrogen and syngas mixture oxidation at elevated pressures / A. Kéromnès, W.K. Metcalfe, K.A. Heufer, N. Donohoe, A.K. Das, C.-J. Sung, J. Herzler, C. Naumann, P. Griebel, O. Mathieu, M.C. Krejci, E.L. Petersen, W.J. Pitz, H.J. Curran // Combust. Flame. 2013. V. 160. Is. 6. P. 995‒1011. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2013.01.001

  7. Optimization of a hydrogen combustion mechanism using both direct and indirect measurements / T. Varga, T. Nagy, C. Olm, I.G. Zsély, R. Pálvölgyi, É. Valkó, G. Vincze, M. Cserháti, H.J. Curran, T. Turányi // Proc. Combust. Inst. 2015. V. 35. Is. 1. P. 589‒596. https://doi.org/10.1016/j.proci.2014.06.071

  8. GRI-Mech 3.0. / G.P. Smith, D.M. Golden, F. Frenklach, N.W. Moriarty, B. Eiteneer, M. Goldenberg, C.T. Bowman, R.K. Hanson, S. Song, W.C. Gardiner, Jr., V.V. Lissianski, Z. Qin. [Электрон. ресурс.] http:// www.me.berkeley.edu/grimech/ (Дата обращения 05.09.2018.)

  9. Numerical study on the combustion and emission characteristics of a methanol/diesel reactivity controlled compression ignition (RCCI) engine / Y. Li, M. Jia, Y. Liu, M. Xie // Appl. Energy. 2013. V. 106. P. 184‒197. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.01.058

  10. An updated comprehensive kinetic model of hydrogen combustion / J. Li, Z. Zhao, A. Kazakov, F.L. Dryer // Int. J. Chem. Kinet. 2004. V. 36. Is. 10. P. 566–575. https://doi.org/10.1002/kin.20026

  11. Klippenstein S.J. From theoretical reaction dynamics to chemical modeling of combustion // Proc. Combust. Inst. 2017. V. 36. Is. 1. P. 77‒111. https://doi.org/10.1016/j.proci.2016.07.100

  12. Burke M.P., Klippenstein S.J. Ephemeral collision complexes mediate chemically termolecular transformations that affect system chemistry // Nat. Chem. 2017. V. 9. P. 1078‒1082. https://doi.org/10.1038/nchem.2842

  13. Konnov A.A. Yet another kinetic mechanism for hydrogen combustion // Combust. Flame. 2019. V. 203. P. 14‒22. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2019.01.032

  14. Konnov A.A. On the role of excited species in hydrogen combustion // Combust. Flame. 2015. V. 162. Is. 162. P. 3755–3772. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2015.07.014

  15. Assessing the predictions of a NOx kinetic mechanism on recent hydrogen and syngas experimental data / Y. Zhang, O. Mathieu, E.L. Petersen, G. Bourque, H.J. Curran // Combust. Flame. 2017. V. 182. P. 122–141. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2017.03.019

  16. The CRECK Modeling Group. [Электрон. ресурс.] http://creckmodeling.chem.polimi.it/menu-kinetics/menu-kinetics-detailed-mechanisms (дата обращения: 17.10.2020)

  17. An experimental and kinetic modeling study of the ignition delay characteristics of binary blends of ethane/propane and ethylene/propane in multiple shock tubes and rapid compression machines over a wide range of temperature, pressure, equivalence ratio, and dilution / S. Martinez, M. Baigmohammadi, V. Patel, S. Panigrahy, A.B. Sahu, S.S. Nagaraja, A. Ramalingam, A.Abd El-Sabor Mohamed, K.P. Somers, K.A. Heufer, A. Pekalski, H.J. Curran // Combust. Flame. 2021. V. 228. P. 401–414. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2021.02.009

  18. Comparative analysis of detailed and reduced kinetic models for CH4  +  H2 combustion / R. Li, G. He, F. Qin, C. Pichler, A. Konnov // Fuel. 2019. V. 246. P. 244‒258. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2019.02.132

  19. A comprehensive experimental and modeling study of isobutene oxidation / C.W. Zhou, Y. Li, E. O’Connor, K.P. Somers, S. Thion, C. Keesee, O. Mathieu, E.L. Petersen, T.A. DeVerter, M.A. Oehlschlaeger, G. Kukkadapu, C.-J. Sung, M. Alrefae, F. Khaled, A. Farooq et al. // Combust. Flame. 2016. V. 167. P.167. P. 353–379. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2016.01.021

  20. An experimental and chemical kinetic modeling study of 1,3-butadiene combustion: Ignition delay time and laminar flame speed measurements / W. Zhou, Y. Li, U. Burke, C. Banyon, K.P. Somers, S. Khan, J.W. Hargis, T. Sikes, E.L. Petersen, M. AlAbbad, A. Farooq, Y. Pan, Y. Zhang, Z. Huang, J. Lopez et al. // Combust. Flame. 2018. V. 197. P. 423–438. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2018.08.006

  21. Capriolo G., Alekseev V.A., Konnov A.A. An experimental and kinetic study of propanal oxidation // Combust. Flame. 2018. V. 197. P. 11‒21. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2018.07.004

  22. Chemical mechanism development and reduction for combustion of NH3/H2/CH4 mixtures / R. Li, A. Konnov, G. He, F. Qin, D. Zhang // Fuel. 2019. V. 257. P. 116059. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2019.116059

  23. A chemical kinetic investigation of laminar premixed burning characteristics for methane-hydrogen-air mixtures at elevated pressures / Y. Zhang, J. Fu, J. Shu, M. Xie, J. Liu // J. Taiwan Inst. Chem. Eng. 2020. V. 111. P. 141‒154. https://doi.org/10.1016/j.jtice.2020.04.013

  24. Smith G.P., Tao Y., Wang H. Foundational Fuel Chemistry Model Version 1.0 (FFCM-1). [Электрон. ресурс.] http://nanoenergy.stanford.edu/ffcm1 (Дата обращения 17.10. 2020.)

  25. Skeletal mechanism reduction through species-targeted sensitivity analysis / A. Stagni, A. Frassoldati, A. Cuoci, T. Faravelli, E. Ranzi // Combust. Flame. 2016. V. 163. P. 382‒393. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2015.10.013

  26. Automatic generation of a kinetic skeletal mechanism for methane-hydrogen blends with nitrogen chemistry / T. Wang, X. Zhang, J. Zhang, X. Hou // Int. J. Hydrogen Energy. 2018. V. 43. Is. 6. P. 3330‒3341. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2017.12.116

  27. Hierarchical and comparative kinetic modeling of laminar flame speeds of hydrocarbon and oxygenated fuels / E. Ranzi, A. Frassoldati, R. Grana, A. Cuoci, T. Faravelli, A.P. Kelley, C.K. Law // Prog. Energy Combust. Sci. 2012. V. 38. P. 468‒501.

  28. Coppens F.H.V., Ruyck J.D., Konnov A.A. Effects of hydrogen enrichment on adiabatic burning velocityand NO formation in methane + air flames // Exp. Therm. Fluid Sci. 2007. V. 31. Is. 5. P. 437‒444. https://doi.org/10.1016/j.expthermflusci.2006.04.012

  29. ANSYS Chemkin Theory Manual 17.0 (15151). Reaction Design. San Diego, 2015.

  30. The comparative and combined effects of hydrogen addition on the laminar burning velocities of methane and its blends with ethane and propane / J.K. Nilsson, A. van Sprang, J. Larfeldt, A.A. Konnov // Fuel. 2017. V. 189. P. 369‒376. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2016.10.103

  31. Experimental and numerical study on laminar burning characteristics of premixed methane–hydrogen–air flames / E.J. Hu, Z.H. Huang, J.J. He, C. Jin, J.J. Zheng // Int. J. Hydrogen Energy. 2009 V. 34. P. 4876‒4888. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2009.03.058

  32. Characterization of the effects of pressure and hydrogen concentration on laminar burning velocities of methane–hydrogen–air mixtures / F. Halter, C. Chauveau, N. Djebaili-Chaumeix, I. Gökalp // Proc. Combust. Inst. 2005. V. 30. Is. 1. P. 201‒208. https://doi.org/10.1016/j.proci.2004.08.195

  33. Experimental uncertainties of the heat flux method for measuring burning velocities / V.A. Alekseev, J.D. Naucler, M. Cristensen, E.J.K. Nilsson, E.N. Volkov, L.P.H. de Goey, A.A. Konnov // Combust. Sci. Technol. 2016. V. 188. Is. 6. P. 853‒894. https://doi.org/10.1080/00102202.2015.1125348

  34. Experimental and modeling study on auto-ignition characteristics of methane/hydrogen blends under engine relevant pressure / Y. Zhang, X. Jiang, L. Wei, J. Zhang, C. Tang, Z. Huang // Int. J. Hydrogen Energy. 2012. V. 37. Is. 24. P. 19168‒19176. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2012.09.056

  35. Zhang Y. Experimental and modeling study on auto-ignition of methane/hydrogen blends at elevated pressures // SAE Tech. Pap. Ser. 2014. 2014-01-1335. https://doi.org/10.4271/2014-01-1335

  36. The features of ignition and combustion of composite propane-hydrogen fuel: Modeling study / N.S. Titova, P.S. Kuleshov, O.N. Favorskii, A.M. Starik // Int. J. Hydrogen Energy. 2014. V. 39. Is. 12. P. 6764–6773. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2014.01.211

  37. Об особенностях воспламенения и горения пропана с добавкой водорода / П.С. Кулешов, Н.С. Титова, А.М. Старик, В.В. Наумов, В.А. Жовтянский // Горение и взрыв. 2014. Т. 7. Вып. 7. С. 22‒29.

  38. Laminar flame speed correlations for methane, ethane, propane and their mixtures, and natural gas and gasoline for spark-ignition engine simulations / R. Amirante, E. Distaso, P. Tamburrano, R.D. Reitz // Int. J. Engine Res. 2017. V. 18. Is. 9. P. 951‒970. https://doi.org/10.1177/1468087417720018

  39. Shock tube study on ignition delay of hydrogen and evaluation of various kinetic models / E. Hu, L. Pan, Z. Gao, X. Lu, X. Meng, Z. Huang // Int. J. Hydrogen Energy. 2016. V. 41. Is. 30. P. 13261‒13280. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2016.05.118

  40. A rapid compression machine study of autoignition, spark-ignition and flame propagation characteristics of H2/CH4/CO/air mixtures / C. Liu, H. Song, P. Zhang, Z. Wang, S.W. Margaret, H. Xin, G. Suo // Combust. Flame. 2018. V. 188. P. 150‒161. https://doi.org/10.1016/j.combustflame.2017.09.031

  41. The influence of pressure and equivalence ratio on the NTC behavior of methane / D. Kaczmarek, S. Shaqiri, B. Atakan, T. Kasper // Proc. Combust. Inst. 2020. V. 38. Is. 1. P. 233‒241. https://doi.org/10.1016/j.proci.2020.06.112

  42. Ignition of lean methane-based fuel blends at gas turbine pressures / E.L. Petersen, J.M. Hall, S.D. Smith, J. Vries, A.R. Amadio, M.W. Crofton // J. Eng. Gas Turbines Power. 2007. V. 129. Is. 4. P. 937‒944. https://doi.org/10.1115/1.2720543

  43. Experimental and kinetic study of shock initiated ignition in homogeneous methane–hydrogen–air mixtures at engine relevant conditions / J. Huang, W.K. Bushe, P.G. Hill, S.R. Munshi // Int. J. Chem. Kinet. 2006. V. 38. Is. 4. P. 221‒233. https://doi.org/10.1002/kin.20157

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Теплоэнергетика

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал