基于化学反应网络模型法的低排放燃烧室NOx模拟及预测

2018-05-18 01:43马存祥徐华胜
燃气涡轮试验与研究 2018年2期
关键词:燃烧室工况进口

马存祥,邢 力,徐华胜

(中国航发四川燃气涡轮研究院,成都610500)

1 引言

低排放燃烧室研制中,为初步获得燃烧室的污染排放特性,必须开展污染排放性能的预测。目前,污染排放预测有经验关系式法(零维)、化学反应网络(CRN)模型法(一维)和数值仿真分析法(三维)三种方法。其中,经验关系式法非常简单,不考虑流动和化学反应,仅适用于特定燃烧室,且需要该类型燃烧室的大量试验数据进行统计分析。数值仿真分析法接近实际情况,既考虑了流动,也考虑了化学反应。但其计算中需要大量的高质量网格,对硬件资源要求较高,且在加载详细化学反应机理进行计算时耗时更多,不利于在燃烧室初步设计中对NOx进行快速预测,而忽略详细化学反应机理又会导致计算准确性不高。近年来国际上发展起来的CRN模型法,在采用详细化学反应机理的同时还简单考虑了流动特征参数(停留时间),对污染排放预测的准确性大大提高,且在计算时间上远少于数值仿真分析法[1-4]。

目前,国内外学者利用CRN模型法对燃烧室污染排放性能进行了相关预测研究。刘富强等[5]针对一种燃油径向分级多点喷射单头部燃烧室方案建立了简单的CRN模型,研究了值班级当量比、燃油分配比例和进口空气温度对NOx排放的影响。李朋玉[6]采用自编程序建立CRN模型,研究了燃油流量分配、进口温度对一种贫油预混预蒸发(LPP)燃烧室NOx排放的影响。Nicol等[7]利用由一个均匀搅拌反应器(PSR)和一系列柱塞流反应器(PFR)串联组成的基准化学反应器模型,研究了不同NOx生成机理(热力型、氧化亚氮型和快速型)对贫油预混甲烷-空气燃烧NOx生成的重要作用,尤其是氧化亚氮型机理在贫油预混燃烧中对NOx生成的重要性。Falcitelli等[8]依据由CFD计算出的燃烧室内流场、温度场的分布特性,构建了一个RNA(反应器网络分析)模型来预测燃烧室出口NOx等污染物的排放。Russo等[1]针对一种微型燃气轮机ARI100的单管燃烧室,采用CFD与网络模型相结合的方法构建了CRN模型,并用该模型对烧天然气和合成气的NOx、CO排放进行了预测,与试验测量结果相比,在大气压下烧天然气时的误差在8%以内,但烧合成气时与试验有很大差异。

本文针对一种贫油预混预蒸发燃烧室[9],根据CFD数值计算结果,利用CHEMKIN-PRO软件建立了CRN模型,对该燃烧室不同进口压力和温度下的NOx排放进行了模拟,并对其在不同工况下的通用性进行了验证,建立了适合该型低排放燃烧室的排放预测模型和预估关系式。

2 研究对象

研究对象为一种贫油预混预蒸发燃烧室(图1),采用中心分级的贫/富油直接喷射和贫油部分预混预蒸发(DIPME)的混合燃烧模式。即小状态时预燃级(或值班级)采用富油直接喷射燃烧模式(扩散燃烧);大状态时预燃级采用贫油直接喷射燃烧模式,主燃级采用贫油(部分)预混预蒸发燃烧模式。

3 计算工况

文献[9]研究了该型燃烧室进口温度和压力对污染排放的影响,其中试验研究的工况有15个,包含3个不同的进口温度(600、700、800 K)点、5个不同的进口压力(1.0、1.2、1.4、1.6、1.8 MPa)点,同时保持各工况的油气比、副油百分数、燃烧室压降等参数不变。本文拟对15个工况中的9个工况(进口空气压力分别为 1.0、1.4、1.8 MPa,温度分别为 600、700、800 K)进行CFD计算,根据计算得出的结果建立CRN模型预测NOx的排放,并与试验数据进行对比验证,再以此CRN预测模型对另外6个工况进行模型预测精度验证。

4 基于化学反应网络模型的计算

4.1 CFD计算结果

采用商业软件FLUENT对燃烧室的9个工况进行三维数值计算,保持油气比、燃油分配比例不变。计算得到的各工况下的流场、温度场非常相似。图2所示为进口温度600 K、压力1.4 MPa时的喷嘴中心截面温度场。

4.2 区域划分处理方法

CRN模型计算燃烧室污染排放,是根据燃烧室内流场(或温度场、浓度场)分布特点对燃烧室进行区域划分,每个小区域根据自身特点采用不同的反应器模块进行模拟,然后将各个反应模块根据流场特点连接起来,完成燃烧室性能计算。不同区域采用PSR还是PFR,一般由燃烧室内不同区域的化学反应时间τchem及流动混合时间τflow决定,即用Da数来决定。

对于某一特定化学反应,若Da<1,表明化学反应时间大于流动混合时间,化学反应起主导作用,流体混合(湍流流动)非常快,该区域可以用PSR来模拟;若Da>1,则流体的化学反应速率非常快,流体混合起主导作用,该区域用PFR进行模拟[10]。对于没有化学反应仅有流体混合的区域,可以用MIX(无化学反应,仅仅是流体间的混合)反应器进行模拟。

4.3 化学反应网络构建

如图3所示,将燃烧室按照温度场分布特点,结合Da数划分为不同区域。为更好地模拟预燃级扩散燃烧模式,将其按燃油贫富分为PSR1、PSR2、PSR3和PSR4不同的4个区域。PSR5代表了主燃级快速反应区(主火焰),其中一少部分燃气回流到头部角涡区PSR10,且停留时间较长;剩下的大部分进入主燃区PSR7,可以看到主燃级预混燃料进入燃烧室后呈锥形向四周扩展,增大了主燃区的容积,利于燃料充分、均匀燃烧。同时,一部分从主燃孔进来的空气也进入了主燃区PSR7。经过主燃区后,一部分未燃尽的烟气回流到中心回流区PSR6,在此经过进一步反应后进入PSR2、PSR3区域用来点燃刚喷进燃烧室的燃料,保持燃料燃烧的稳定性。PSR8用来模拟主燃孔和掺混孔之间温度较主燃区低但混合更充分的贫油燃烧区域。PSR9用来模拟轴向上主燃孔之后、掺混孔之前的一个小涡区。因其温度已达1 800 K以上,为更准确地计算排放数据,有必要单独对其采用一个PSR。PFR1、PFR2分别用来模拟主燃孔之后和掺混孔之后到出口的区域。由于此区域进入了大量空气,温度已降低,基本不会产生污染物,而只令其在垂直轴向的方向上发生混合,这与燃烧室的湍流情况相吻合。最终,根据流场的温度、速度、组分分布特点,采用PSR、PFR和MIX对燃烧室内部不同区域构建CRN模型,如图4所示。表1为各个PSR的容积,据此可估算出各个PSR的燃气停留时间。

5 计算结果分析

5.1 试验验证

采用气相和表面化学反应燃烧软件CHEM⁃KIN-PRO,对DIPME燃烧室污染排放进行模拟计算,计算过程中使用航空煤油替代燃料C12H23及其骨架反应机理(16组分23步基元反应)。通过从FLUENT中提取各个反应区域的温度、压力、容积、停留时间等数据,采用基于详细化学反应机理的CRN模型法,计算1.0、1.4、1.8 MPa时3个温度(600、700、800 K)下的 NOx排放,并与试验结果[9]进行对比。从图5中的对比结果可看出,相同进口温度(或压力)下,NOx的排放随压力(或温度)的升高而增大;模拟计算得出的NOx排放量与试验所得值趋势一致,误差在9%以内,具有较高的计算精度。

5.2 预测模型建立

根据上述9个工况建立CRN模型,通过改变进口温度、压力和空气/燃油流量,对剩余6个工况的NOx排放进行预测,并采用最小二乘原理对15个工况计算得到的NOx排放数据进行拟合,构建EI(NOx)与DIPME燃烧室进口温度、压力之间的预估关系式。在参考文献[9]和国外已有研究成果[11-15]的基础上,选定拟合关系式的目标形式为:

表1 各个PSR的容积cm3Table 1 The volume of different PSRs

式中:EI(NOx)为NOx污染物排放发散指数;a0、a1、a2和b均为常数,由试验数据拟合获得;T3为燃烧室进口总温;p3为燃烧室进口总压。通过计算,最终得到的CRN模型预估NOx排放的公式为:

试验数据拟合公式[11]为:

数值模拟分析获得的EI(NOx)预测公式与试验获得的EI(NOx)预估公式非常接近。尤其是影响NOx排放的最重要的温度因子的比例系数一致,且压力项的指数因子也很接近。可见,采用CRN模型法对贫油预混预蒸发燃烧室NOx排放进行预测可以获得较高的预测精度,具有一定的工程应用价值。

6 结论

对一种贫油预混预蒸发低排放燃烧室方案进行了CFD计算,在其温度分布特点的基础上根据Da数原则划分了代表不同反应器模块的区域,并建立了CRN模型对NOx排放特性进行了计算分析,研究结果表明:

(1)采用CRN模型计算得出的NOx排放量与试验结果很接近,且NOx排放随温度、压力的变化趋势也一致;计算值略低于试验值,但其差异在工程上可接受。

(2)CRN模型计算得到的NOx排放预估公式与试验结果拟合出的预估公式采用相同的函数表达形式,各个系数量级很接近,表明本文建立的CRN模型有效,能利用该模型对DIPME燃烧室方案开展其他工况的NOx排放预测,且具有较高预测精度。

参考文献:

[1]Russo C,Mori G,Parente J.Micro gas turbine combustor emissions evaluation using the chemical reactor modelling approach[R].ASME GT2007-27687,2007.

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[4]杨小龙.燃气轮机燃烧室化学反应器网络模型研究[D].北京:中科院热物理研究所,2009.

[5]刘富强,杨金虎,刘存喜,等.燃油分级多点喷射低污染燃烧室的化学反应网络模型分析[J].工程热物理学报,2012,33(03):537—541.

[6]李朋玉.低排放燃烧室燃烧性能和污染排放预测模型研究[D].南京:南京航空航天大学,2013.

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