基于人工蜂群算法优化旋流数对炉内生物柴油-柴油混合燃料燃烧污染物排放的影响研究

《DeCarbon》：Optimization of swirl number on the pollutants emitted from the combustion of biodiesel-diesel fuel mixtures in a furnace combustion chamber by artificial bees colony algorithm

为解决工业炉窑使用柴油/生物柴油混合燃料时难以兼顾燃烧效率与污染物排放控制的问题，研究人员采用计算流体动力学（CFD）模拟与人工蜂群（ABC）算法优化相结合的方法，系统研究了旋流数和生物柴油掺混比例对圆柱形炉膛内燃烧性能及排放的影响。研究发现，优化后的旋流数为2.7和80%生物柴油含量能在显著降低CO排放的同时，将NOx排放控制在可接受水平，为高效低排放的液体燃料工业炉设计提供了关键指导。

　　

工业炉窑是能源生产和制造业的核心设备，但它们也是空气污染物的“大户”，会排放大量的一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)和二氧化碳(CO₂)。在全球追求绿色低碳发展的背景下，如何让这些“能耗巨人”在保持高效产热的同时，还能“管住嘴”，实现清洁燃烧，成为了一个紧迫的工程挑战。特别是在使用柴油、生物柴油等液体燃料的炉窑中，由于燃料雾化、蒸发等过程比气体燃料更复杂，实现高效低排放燃烧的难度更大。其中一个关键但研究不足的控制“阀门”就是“旋流数”(Swirl Number)——它描述了气流旋转的强度，直接影响燃料与空气的混合、火焰稳定性乃至最终的污染物生成。目前，关于旋流对液体燃料，尤其是生物柴油混合燃料在工业规模炉膛中燃烧影响的研究尚属空白，这限制了设计最优燃烧系统以同时满足高效与环保要求的能力。

为此，来自伊朗伊斯兰阿萨德大学纳杰法巴德分校的研究人员Alireza Shirneshan在《DeCarbon》期刊上发表了一项研究。他们巧妙地结合了数值模拟与智能优化算法，旨在揭示旋流数与生物柴油比例如何“携手”影响炉内燃烧与排放，并找到那个能平衡环保与效率的“黄金组合”。

为了开展这项研究，作者主要采用了几个关键技术方法：首先，他们建立了炉膛的三维计算流体动力学(CFD)模型，使用标准的k-ε湍流模型和详细的氮氧化物(NO_x)形成机制来模拟燃烧过程，并将模拟结果与实验数据进行了对比验证。其次，他们利用经过验证的CFD模型，对不同旋流数（0, 0.7, 1.5, 2.7）和生物柴油混合比例（B0纯柴油，B20， B50， B80）的组合工况进行了系统模拟，获得了排放物(CO, NO_x)和排气温度的关键数据。最后，他们将这些数据输入到一个基于Python实现的人工蜂群(ABC)优化算法中，该算法模拟蜜蜂觅食行为进行全局寻优，以排气温度最高、CO和NO_x排放最低为目标函数，寻找最优的旋流数与生物柴油配比组合。

研究结果部分揭示了旋流与燃料如何塑造炉内的“火焰图景”：

3.1. 旋流数对温度分布的影响

模拟结果显示，旋流能极大改变火焰结构和温度场。无旋流时，火焰细长，沿炉膛轴线分布，初始温度较低。而当旋流数增至2.7时，更强的湍流混合使火焰变得短粗且向壁面区域移动，峰值火焰温度更高且更靠近燃烧器，这加速了燃烧反应但也可能增加壁面热负荷。图6直观展示了这种温度分布的显著差异。

3.2. 旋流数对CO分布的影响

旋流能有效降低一氧化碳(CO)排放。增加旋流强度增强了燃料与空气的混合，为CO进一步氧化为二氧化碳(CO₂)提供了更多氧气，从而显著降低了沿炉膛轴线的CO浓度。数据显示，在靠近燃烧器的位置（x=0.25 m），旋流数为2.7时的CO浓度比无旋流时降低了超过60%。然而，过强的旋流（如2.7）会导致火焰过于贴近壁面，局部温度下降，反而略微抑制了CO的最终氧化，使其排放有小幅回升。图7和表3量化了这一变化趋势。

3.3. 旋流数对NOx分布的影响

氮氧化物(NO_x)的形成对旋流的响应更为复杂。适度增加旋流（至1.5）通过提高火焰温度和改善混合，会促进NO_x的生成。但当旋流数进一步增加到2.7时，由于火焰被推向壁面，中心线峰值温度下降，反而显著降低了热力型NO_x的生成率。图8和表4显示了NO_x在炉内不同位置的浓度变化，揭示了旋流对污染物空间分布的重塑作用。

3.4. 燃料中生物柴油掺混比例和空气旋流对炉膛燃烧及排放特性的影响

这部分研究综合考察了燃料与旋流的交互作用。研究发现，提高生物柴油比例会增加排气温度并降低CO排放，这得益于其自带的氧分子促进了更完全的燃烧。但同时，生物柴油的含氧特性也使其NO_x排放普遍高于纯柴油。旋流数对排气温度的影响存在一个最优值（约1.5），过度旋流会导致温度下降。图9、图10和图11分别展示了排气温度、CO和NO_x随旋流数与生物柴油比例变化的详细关系。

3.5. 基于ABC算法的优化结果

研究的最终目标并非单独最小化某一项指标，而是寻找一个综合最优解。研究人员将CFD数据拟合为二次回归模型，并构建了一个以最大化排气温度、最小化CO和NO_x为目标的多目标函数，利用人工蜂群(ABC)算法进行优化。图12展示了算法寻优的收敛过程。优化结果表明，当旋流数为2.7，生物柴油混合比例为80%时，系统能达到最佳平衡点。在此最优工况下，排气温度为631.32°C，CO排放为47.5 ppm，NO_x排放为63.46 ppm。

综上所述，本研究通过CFD与ABC算法的结合，系统阐明了旋流强度与生物柴油比例对工业炉内液体燃料燃烧及污染物生成的作用机制。核心结论指出，增加旋流能有效改善混合、降低CO排放，但对NO_x的影响呈现先升后降的非单调性。生物柴油的加入有助于降低CO，但会推高NO_x。最重要的发现是，通过优化找到了一个能兼顾排放与效率的“最佳操作点”：旋流数2.7配合80%生物柴油掺混。这项工作不仅填补了液体燃料（特别是生物柴油）在工业炉窑旋流燃烧领域的研究空白，其采用的“模拟-优化”一体化研究框架也为未来设计满足严格环保标准的高效燃烧系统提供了有力的方法论支持和具体的技术参数指导。未来研究可进一步考虑更复杂的湍流模型、壁面共轭传热等因素，使模型预测更贴近工程实际。