CFD-CRN Study of NOx Formation in a High-Pressure Combustor Fired With Lean Premixed CH4 / H2 - Air Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The main motivation of this study is to investigate detailed NOx and CO formation in high-pressure dump combustor fired with lean premixed methane-air mixture using CFD-CRN hybrid approach. Further, this study is extended to investigate the effect of H2 enrichment on emission formation in the same combustor. Three-dimensional steady RANS CFD simulations have been performed using a Flamelet Generated Manifold (FGM) model in Simcenter STAR-CCM+ 2019.2 with the DRM22 reduced mechanism. The CFD simulations have been modelled along with all three heat transfers modes: conduction, convection and radiation. The conjugate heat transfer (CHT) approach and participating media radiation modelling have been used here. Initially, CFD simulations are performed for five lean equivalence ratios (ϕ = 0.43–0.55, Tinlet = 673 K, Vinlet = 40 m/s) of pure methane-air mixture operating at 5 bar. The exit temperature and flame-length are compared with available experimental data. The automatic chemical reactor network has been constructed from CFD data and solved using the recently developed reactor network module of Simcenter STAR-CCM+ 2019.2 in a single framework for each cases. It is found out that the CRNs up to 10,000 PSRs can provide adequate accuracy in exit NOx predictions compared to experiments for pure methane cases. The contribution of NOx formation pathway, changes from N2O intermediate to thermal NO as equivalence ratio increases. Further studies are performed for two equivalence ratios (ϕ = 0.43 and 0.50 to simulate the impact of H2 addition (up to 40% by volume) on NOx formation pathways and CO emission. It is found out here that the contribution from NNH pathway increases for leaner equivalence ratio cases (ϕ = 0.43), while thermal pathway slightly increases for ϕ = 0.50 with increase in H2 content from 0% to 40%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».