Combustion Computational Fluid Dynamics Simulations of a Range of Experimental Lean Hydrogen/Natural Gas Blend Flames
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrogen micromix combustion is a promising technology to reduce the environmental impact of both aero and land-based gas turbines by delivering carbon-free, and potentially ultra-low-NOx, combustion with a greatly reduced risk of autoignition or flashback. A preliminary investigation of such novel injector geometries, that are capable of stabilizing premixed, partially premixed, and diffusion flames, using fuel mixtures ranging from pure methane to pure hydrogen, was performed in an Atmospheric Combustion Rig at the National Research Council Canada (NRC). High quality experimental data was collected using Particle Image Velocimetry (PIV) and both OH and acetone planar laser-induced fluorescence (PLIF). Combustion Computational Fluid Dynamics (CCFD) Methods and Tools were developed and validated against these experimental results, for multiple flame shapes, and combustion modes, resulting from fuel lean mixtures of H2/CH4 ranging from 70%/30% to 90%/10% blends, by volume. Within the current study, Large Eddy Simulations (LES) of a single injector, as well as an array of 5 injectors were investigated. A Flamelet Generated Manifold (FGM), Kinetic Rate, tabulated chemistry approach, using 1D Freely Propagating Flamelets, is used as the combustion model. LES-FGM simulations of the entire experimental injector and test section assembly were performed. Meshing and numerical methodologies were developed, resulting in good agreement for the flame shapes and positions; as well as for the measured thermoacoustic pressure fluctuation amplitude changes, over the range of simulated operating conditions. Further work is underway in applying and assessing the validity of this LES-FGM methodology for flames, with injection systems using micromix technology, at more typical engine conditions, where higher pressures and temperatures are found.
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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 ».