Radiation and Combustion Effects of Hydrogen Enrichment on Biomethane Flames
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen has been presented as a promising energy vector in decarbonized economies. Its singular properties can affect important aspects of industrial flames, such as the temperature, emissions, and radiative/convective energy transfer balance, thus requiring in-depth studies to optimize combustion processes using this fuel isolate or in combination with other renewable alternatives. This work aims to conduct a detailed numerical analysis of temperatures and gas emissions in the combustion of biomethane enriched with different proportions of hydrogen, with the intent to contribute to the understanding of the impacts of this natural gas surrogate on practical combustion applications. RANS k-ω and k-ϵ turbulence models were combined with the GRI Mech 3.0, San Diego, and USC mechanisms using the ANSYS-Fluent 2024-R2 softwareto evaluate its performance regarding flame prediction. The Moss–Brookes model was adopted to predict soot formation for the methane flames by solving transport equations for normalized radical nuclei concentration and the soot mass fraction. The Discrete Ordinates (DOs) method with gray band model was applied to solve the Radiation Transfer Equation (RTE). The results of the experiments and numerical simulations highlight the importance of carefully selecting turbulence and chemical kinetics models for an accurate representation of real-scale industrial burners. Relative mean errors of 1.5% and 6.0% were registered for temperature and pollutants predictions, respectively, with the USD kinetics scheme and k-omega turbulence model presenting the most accurate results. The operational impacts of hydrogen enrichment of biomethane flames were accessed for a practical combustion system. With 15% of hydrogen blending, the obtained results indicate a 73% penalty in CO emissions, an increase of 6% in NO emissions, and a 34 K flame temperature increase. Also, a reduction in flame radiation due to hydrogen enrichment was observed for hydrogen concentrations above 20%, a behavior that can affect practical combustion systems such as those in glass and other ceramics industries.
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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 ».