Quantifying the Effect of Kinetic Uncertainties on NO Predictions at Engine-Relevant Pressures in Premixed Methane–Air Flames
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate and robust thermochemical models are required to identify future low-NOx technologies that can meet the increasingly stringent emissions regulations in the gas turbine industry. These mechanisms are generally optimized and validated for specific ranges of operating conditions, which result in an abundance of models offering accurate nominal solutions over different parameter ranges. Under atmospheric conditions, and for methane combustion, relatively good agreement between models and experiments is currently observed. At engine-relevant pressures, however, a large variability in predictions is obtained as the models are often used outside their validation region. The high levels of uncertainty found in chemical kinetic rates enable such discrepancies between models, even if the reactions are within recommended rate values. This work investigates the effect of such kinetic uncertainties in NO predictions by propagating the uncertainties of 30 reactions that are both uncertain and important to NO formation, through the combustion model at engine-relevant pressures. Understanding the uncertainty sources in model predictions and their effect on emissions at these pressures is key in developing accurate thermochemical models to design future combustion chambers with any confidence. Lean adiabatic, freely propagating, laminar flames are therefore chosen to study the effect of parametric kinetic uncertainties. A nonintrusive, level 2, nested sparse-grid approach is used to obtain accurate surrogate models to quantify NO prediction intervals at various pressures. The forward analysis is carried up to 32 atm to quantify the uncertainty in emissions predictions to pressures relevant to the gas turbine community, which reveals that the NO prediction uncertainty decreases with pressure. After performing a reaction pathway analysis (RPA), this reduction is attributed to the decreasing contribution of the prompt-NO pathway to total emissions, as the peak CH concentration and the CH layer thickness decrease with pressure. In the studied lean condition, the contribution of the pressure-dependent N2O production route increases rapidly up to 10 atm before stabilizing toward engine-relevant pressures. The uncertain prediction ranges provide insight into the accuracy and precision of simulations at high pressures and warrant further research to constrain the uncertainty limits of kinetic rates to capture NO concentrations with confidence in early design phases.
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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 | 0,002 |
| 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 ».