关于80千瓦燃气轮机中氨/氢混合物的优化化学动力学和燃烧特性的数值研究
《International Journal of Hydrogen Energy》:A numerical study on optimized chemical kinetics and combustion characteristics of ammonia/hydrogen blends in an 80 kW gas turbine
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时间:2026年03月06日
来源:International Journal of Hydrogen Energy 8.3
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优化Xiao模型构建M-3部分预混燃烧机制,通过关键反应和参数敏感性分析验证,显著提升层流火焰速度预测精度(偏差降至9.38%)和点火延迟时间准确性(偏差降25.91%)。当氢掺混比40%时,出口温度预测偏差仅2.8%,在35%掺混比及1.3当量比条件下实现NO排放峰值降低50%。研究为氨氢混合燃料燃气轮机应用提供理论支撑。
宋全斌|李亚勤|罗曦|李波|王伟|孙柳涛|李新卓
长沙理工大学能源与动力工程学院,中国湖南长沙410114
摘要
为了解决现有预混氨/氢(NH3/H2)燃烧机制在部分预混条件下的适用性限制,对预混Xiao模型进行了优化,形成了一个适用于部分预混燃烧的精细动力学模型(M - 3)。该优化基于对关键反应、物种和燃烧参数的敏感性分析。结果表明,M - 3模型显著提高了预测精度,将层流火焰速度和点火延迟时间的偏差分别降低了61.63%和65.19%。当H2混合比例(XH2)为40%时,预测的平均出口温度与实验数据的偏差仅为2.8%。在XH2 = 35%和当量比(Φ)为1.3的条件下,该模型实现了更高的H2浓度,同时降低了NO和NH3的排放。值得注意的是,NO的生成量显著减少,其峰值比XH2 = 50%的情况降低了50%。优化后的M - 3模型更准确地预测了NH3/H2混合燃料的燃烧行为,并为燃气轮机中NH3/H2共燃的应用研究提供了理论支持。
引言
随着近年来全球能源消耗的不断增加,能源结构的转型变得越来越紧迫。对于燃气轮机而言,目前正在进行积极的研究,旨在将传统的液化天然气(LNG)转化为非碳氢化合物燃料[1,2]。目前,NH3在燃气轮机发电的脱碳过程中受到了广泛关注[3]。然而,NH3的燃料特性(如层流火焰速度慢、热值低、可燃性范围窄以及氮氧化物排放高)阻碍了其实际应用[[4], [5], [6]]。研究表明,NH3/H2混合燃料的燃烧不仅可以提高点火指数,还可以缩短点火延迟时间,从而实现稳定的火焰形成[7,8]。显然,将高热值的H2与NH3结合用于燃烧是一种提高燃烧效率的有效方法[9,10]。
为了在燃气轮机中最佳利用NH3/H2混合燃料,通过使用详细的化学动力学模型来加深对反应机制的理解至关重要。在基础研究中,学者们提出了各种基于现有实验数据的NH3/H2混合燃料的动力学模型。Han等人[11]在高精度下测量了常压下不同掺杂比例和不同当量比下的NH3/H2混合物的层流火焰速度,同时指出GRI3.0和Okafor模型[12]无法准确预测火焰速度。S. Zitouni等人[13]系统研究了H2混合对层流预混NH3火焰传播速度和内在稳定性的影响。结果表明,H2的添加导致层流燃烧速度非线性增加,这主要归因于动力学的增强作用。随着H2混合比例的增加,Marx长度先减小后增大,拐点出现在30%-40%的H2混合范围内。在贫燃条件下,Marx长度表现出非单调变化。这揭示了扩散-热不稳定性与流体动力不稳定性之间的竞争机制。此外,Lewis数的显著降低进一步加剧了贫燃火焰的不稳定性。Shrestha等人[14]将初始温度为473 K、当量比为1.1、H2混合比例为0–20%的NH3/H2混合物的层流火焰速度测量扩展到了10巴的高压条件,以验证他们的优化动力学模型。Terence Lehmann等人[15]通过线性稳定性分析系统研究了层流预混氨-氢火焰的内在不稳定性。研究发现,热扩散不稳定性随H2混合比例的变化而呈现非单调变化,在XH2 = 0.4和F = 0.4时达到峰值。这种现象归因于有效Lewis数的降低和Zeldovich数的增加。压力效应也表现出非单调性。与纯氢火焰不同,氨的引入使HO2自由基从链终止路径转移到链传播路径,从而改变了整体反应性。Ichikawa等人[16]使用恒压球形火焰测量将层流火焰速度的初始压力扩展到了0.5 MPa。结果表明,随着初始压力的增加,层流燃烧速度和Markstein长度均减小,尽管在0.3 MPa和0.5 MPa之间Markstein长度的变化不大。Kinuata等人[17]通过DNS研究了H2/NH3火焰边界层中的回火特性。结果表明,添加10%的NH3显著抑制了回火,这归因于层流燃烧速度的降低、熄灭距离的增加以及曲率效应的改变。与纯H2火焰相比,H2/NH3火焰对应变率和混合分数的依赖性减弱,表明热扩散不稳定性受到抑制。此外,近壁区域NO、N2O和NO2的生成受到热损失和优先扩散的影响而呈现差异分布。Lehmann等人[18]通过DNS研究了内在火焰不稳定性对层流NH3/H2火焰中NO生成的影响。结果表明,在正曲率区域NO生成显著增加(在低H2稀释下最多增加49%),而在负曲率区域NO生成受到抑制。然而,平均NO浓度与一维火焰中的差异小于5%。路径分析显示HNO是主要的生成途径,而de-paths是主要的NOx消耗机制。Chen等人[19]测量了在1020–1945 K的温度、1.2–10 atm的压力和0–70%的H2混合比例下,反射激波后面的NH3/H2混合物的点火延迟时间。他们的结果显示,表现最好的Glarborg和Otomo模型的相对误差仍超过15%[20,21]。尽管关于NH3/H2混合燃料机制的现有实验数据相当丰富,但仍然存在局限性。大多数关于层流燃烧速度的实验数据是在正常温度和压力条件下获得的,而点火延迟时间的数据主要是在低至中等压力下获得的,没有超过10 atm的高温高压实验数据。此外,值得注意的是,大多数机制只能在特定条件范围内准确预测燃烧特性。
在燃烧过程的工程应用方面,已经进行了大量研究,旨在评估和验证相关的反应机制模型。Kurata等人[22]首次在50 kW的微型燃气轮机中使用NH3燃料进行发电,实现了89%至96%的燃烧效率。然而,由于高NOX排放,需要选择性催化还原(SCR)设备与二次燃烧结合使用来减少NOX排放。Yu等人[23]基于现有的燃烧特性实验数据,使用遗传算法和Powell算法优化并构建了一个氨反应动力学模型,并通过内燃机测试验证了该模型在工程应用中的实际意义。Niszczota等人[24]研究了在微型燃气轮机进气口添加H2的效果,发现当H2占总气体体积的0.91%时,总燃料消耗减少了18%以上。此外,随着H2体积的增加,燃烧室后部的温度显著降低。H2的添加还使CO2浓度降低了30%以上。Mashruk等人[25]研究了NH3/H2混合燃料的燃烧,发现富燃、快速熄灭、贫燃燃烧结合湿润气氛可以有效减少NOX排放。目前关于燃气轮机中NH3/H2混合燃料的研究主要集中在燃烧特性、结构优化和NOX排放上,而动力学模型在燃气轮机应用中的工程应用研究相对较少。
总之,目前的NH3/H2混合燃料动力学模型主要适用于预混或扩散燃烧,而部分预混燃烧的化学反应机制仍然有限。因此,建立适用于部分预混条件下氨-氢混合物的反应机制具有重要的科学意义。
本研究解决了80 kW微型燃气轮机环形燃烧室结构修改过程中预测燃烧温度低、模型尺寸大和计算时间长的问题。通过结合数值模拟和敏感性分析,构建了一个能够准确预测NH3/H2混合燃料燃烧反应的优化动力学模型。此外,还讨论了H2混合比例对燃烧特性、富燃料条件下NO浓度降低、NH3分解为H2的过程以及该动力学模型在80 kW微型燃气轮机环形燃烧室中的燃烧行为的影响。
部分内容摘要
动力学模型
为了开发适用于部分预混氨-氢燃烧的精细动力学模型,对Xiao模型进行了系统的简化与优化,并与实验数据进行了对比分析。Xiao模型是一种专门为燃气轮机燃烧室中的氨-甲烷共燃设计的简化化学模型。其开发、验证和适用运行条件都围绕燃气轮机的实际条件展开
动力学模型验证
在改进的M - 3模型开发完成后,进一步从层流燃烧速度和点火延迟时间等方面进行了验证,以确保动力学模型的准确性。首先,关于层流燃烧速度,使用了Wang等人[29]和Ichikawa等人的实验数据,并与Xiao、Zhang和M - 3等动力学模型的模拟数据进行了比较,如图2所示。从图中可以看出
物种和敏感性分析
随后,在Φ = 1.3和XH2 = 40%的条件下,对NH3/H2混合燃料的反应区进行了分析,如图6所示。可以看出,在1厘米之后NO和NH3的浓度充分降低,而H2的浓度在此之后开始再次上升。这是因为NH3/H2混合燃料在1厘米左右开始燃烧,引发了NH3的分解。图6(a)显示了NO的生成速率(ROP)分析
燃烧特性分析
为了评估M - 3模型在真实燃烧环境中的性能,将其应用于80 kW微型燃气轮机环形燃烧室的模拟。选择了H2混合比例为40%的氢混合氨燃料作为研究对象。将M - 3模型和Xiao模型对燃烧室出口温度的预测结果与甲烷燃料的实验数据和模拟结果进行了比较和分析,详见表6。
结论
本研究优化了原始的预混燃烧机制模型(Xiao模型),并构建了一个适用于部分预混燃烧的M - 3模型。该模型验证了点火延迟时间和层流燃烧速度的预测准确性。通过计算模拟分析了不同H
2混合比例下的燃烧特性和NO排放,得出以下主要结论:
1)M - 3模型计算了NH3/H2
CRediT作者贡献声明
宋全斌:撰写 - 审稿与编辑、可视化、形式分析。李亚勤:撰写 - 原稿、方法论。罗曦:验证。李波:监督。王伟:监督。孙柳涛:软件。李新卓:撰写 - 审稿与编辑、项目管理。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。
致谢
本工作得到了湖南省自然科学基金(2025JJ60325)和湖南省自然科学基金(2024JJ6031)的支持。
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