Assessing NO2-Hydrocarbon Interactions during Combustion of NO2/Alkane/Ar Mixtures in a Shock Tube Using CO Time Histories

Modern gas turbines use combustion chemistry during the design phase to optimize their efficiency and reduce emissions of regulated pollutants such as NOx. The detailed understanding of the interactions during NOx and natural gas during combustion is therefore necessary for this optimization step. To better assess such interactions, NO2 was used as a sole oxidant during the oxidation of CH4 and C2H6 (the main components of natural gas) in a shock tube. The evolution of the CO mole fraction was followed by laser-absorption spectroscopy from dilute mixtures at around 1.2 atm. The experimental CO profiles were compared to several modern detailed kinetics mechanisms from the literature: models tuned to characterize NOx-hydrocarbons interactions, base-chemistry models (C0–C4) that contain a NOx sub-mechanism, and a nitromethane model. The comparison between the models and the experimental profiles showed that most modern NOx-hydrocarbon detailed kinetics mechanisms are not very accurate, while the base chemistry models were lacking accuracy overall as well. The nitromethane model and one hydrocarbon/NOx model were in relatively good agreement with the data over the entire range of conditions investigated, although there is still room for improvement. The numerical analysis of the results showed that while the models considered predict the same reaction pathways from the fuels to CO, they can be very inconsistent in the selection of the reaction rate coefficients. This variation is especially true for ethane, for which a larger disagreement with the data was generally observed.

Simulation Models for Solving Multiscale Combustion Problems

Разработка алгоритмической компоновки и программ для расчета многомасштабных процессов горения является актуальной междисциплинарной темой фундаментальных исследований, которая объединяет методы информационных технологий, механики многокомпонентных сплошных сред, химии и математического моделирования. Задача разработки алгоритмической компоновки и подбора программ для расчета многомасштабных процессов горения набирает актуальность с каждым годом в связи как с интенсивным развитием вычислительных методов и моделей, так и с увеличением современных возможностей суперкомпьютерных вычислений. Практическая применимость разрабатываемых вычислительных моделей и методов охватывает проблемы энергетики, двигателестроения, взрывопожаробезопасности, а также интенсификации добычи полезных ископаемых с применением методов термохимического воздействия на пласт. Основными проблемами, возникающими в процессе моделирования, являются: а) многомасштабность, не позволяющая проводить моделирование всех задействованных процессов на единых даже масштабируемых сетках; б) жесткость и большая размерность системы дифференциальных уравнений для описания химической кинетики, решение которой может занимать 80% процессорного времени. Данная статья представляет обзор уже проведенных исследований в ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН и анализ трудностей, с которыми столкнулись исследователи. В статье содержатся новые предложения по преодолению вычислительных трудностей и намечены пути их реализации. Возможность решения проблем в части многомасштабности видится в применении подходов многоуровневого моделирования, при котором детальное решение задачи более мелкого масштаба обрабатывается и вносится в качестве элемента модели более крупного масштаба. Для решения проблемы сокращения времени интегрирования уравнений многостадийной химической кинетики актуальным трендом является применение нейросетевых подходов и методов в рамках разрабатываемых вычислительных моделей. Этот подход в настоящее время развивается сотрудниками отдела вычислительных систем совместно с коллективом Центра оптико-нейронных технологий ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН. The development of algorithms and software for analyzing multiscale combustion processes is a relevant field of fundamental research that combines the methods of information technologies, mechanics of multicomponent continua, combustion chemistry, and simulation. It gains relevance year to year due to the intensive development of computational methods and models, and with the increase in supercomputing performance. The applications of the proposed computational models and methods include energy, engine manufacturing, explosion and fire safety fields, as well as thermochemical mineral recovery stimulation methods. The key simulation problems are a. the problem is multiscale: all the processes involved cannot be simulated with the same grid, even a scalable one; b. the rigidity and large dimensionality of the system of differential equations that describes chemical kinetics. Its solution may take up to 80 % of the processor time. This paper is an overview of the research conducted at the Scientific Research Institute for System Analysis and an analysis of the difficulties faced by the researchers. It also proposes new ways for overcoming the computational difficulties and give some implementation considerations. To solve the multi-scale issue, multi-level modeling approaches can be used: a detailed solution to a smaller-scale problem is processed and introduced as a component of a larger-scale model. To reduce the integration time of the multi-stage chemical kinetics equations, the current approach is applying neural networks and methods to the existing computational models. This approach is currently being developed at the Department of Computing Systems in collaboration with the Center for Optical-Neural Technologies, SRISA.