NH3/H2/空气湍流预混燃烧火焰传播特性的实验研究及基于数据的湍流燃烧速度预测

《Journal of the Energy Institute》：Experimental Study on Flame Propagation Characteristics of NH3/H2/air Turbulent Premixed Combustion and Data-driven Prediction of Turbulent Burning Velocity

　　郭汤松|李洪蒙|李国秀|曹建斌
北京交通大学机械、电子与控制工程学院，北京，100044，中国

**摘要**
氨（NH3）被广泛认为是最有前景的清洁能源载体之一。通过适当且精确的方式将氨与氢混合，可以在不产生碳排放的情况下增强燃烧强度，这是推进基于氨的燃料实际应用的关键策略。本研究在不同的当量比、初始压力、湍流强度和氢混合比条件下，实验研究了NH3/H2/空气湍流预混火焰的演变特性。结果表明，增加湍流波动速度和氢的比例都能促进火焰传播。在低湍流强度下，压力会抑制火焰发展；而在高湍流强度和高氢比例条件下，加压则能增强火焰传播。NH3/H2/空气湍流预混火焰在湍流场中表现出自相似的传播行为，这种行为受到扩散-热不稳定性和流体动力不稳定性的共同影响。通过考虑扩散-热不稳定性、流体动力不稳定性、湍流拉伸和压力对火焰传播的耦合效应，建立了一个湍流燃烧速度的相关方程。使用包括Da、Ka、Le和归一化压力在内的无量纲参数对NH3/H2/空气湍流预混火焰的燃烧速度进行了表征。此外，基于随机森林算法开发了一个NH3/H2/空气混合物湍流燃烧速度的预测模型，该模型平均平方误差为0.1284，平均绝对误差为0.0929。该模型可以作为促进氨作为燃料实际应用的便捷工具，并支持氨燃料燃烧器的设计和开发。

**引言**
在传统化石能源危机和环境污染的背景下，氨（NH3）作为一种潜在的未来能源来源受到了关注，因为它具有高能量密度且无碳[1]、[2]、[3]。与氢（H2）相比，氨的体积能量密度更高，且易于储存、运输和大规模生产[4]、[5]、[6]。目前，氨的燃烧速度较低且燃限较窄，这使得纯氨的完全燃烧变得困难[7]、[8]、[9]。在预混燃烧中，燃限主要受到爆燃和回火的限制。钝体火焰中的爆燃动态涉及多阶段的局部熄灭和流火相互作用[10]、[11]，而回火则由燃烧速度和流速之间的局部平衡决定[12]、[13]。相比之下，氨/空气火焰的稳定性特征明显不同。纯氨的较低燃烧速度使其更容易受到火焰拉伸引起的爆燃影响。因此，有必要开发燃烧增强技术并应用相关方法。
在实际应用中，将氨与其他燃料混合燃烧是一个重要的发展方向。多项研究表明[14]、[15]、[16]，向氨中添加氢是提高燃烧速度的重要方法，这可以显著改善燃烧稳定性和效率。此外，氨具有较高的氢密度，因此可以通过分解氨来获得氢[17]。合理精确地混合氨和氢还可以在不产生任何碳排放的情况下增加氨的燃烧强度[18]。因此，氨-氢燃料在燃烧性能方面具有显著的优势和应用前景。
氨-氢混合物的燃烧不可避免地会产生氮氧化物（NOx）和未燃尽的氨，这对它们的实际应用至关重要[19]。氨燃烧产生的NOx排放量受当量比、压力和混合条件的显著影响[20]、[21]。值得注意的是，NOx的形成与燃烧速度密切相关，因为两者都受到火焰温度、当量比和自由基化学的影响。因此，深入了解湍流燃烧速度对于优化氨-氢燃烧至关重要。燃烧速度是表征湍流燃烧特性的重要参数，可以为发动机运行及相关湍流燃烧模型的验证和发展提供参考[22]。为了研究湍流拉伸、化学反应速率、湍流尺度、压力和不稳定性和湍流燃烧速度之间的关系，人们广泛研究了湍流燃烧速度的相关方程。不同学者针对不同类型的燃料、燃烧形式和影响因素提出了不同的湍流燃烧速度相关方程[23]、[24]、[25]、[26]、[27]、[28]、[29]、[30]、[31]。Damk?hler[32]提出了一个湍流燃烧速度的理论表达式。湍流火焰被分为大尺度湍流和小尺度湍流两类。Chaudhuri等人[33]在恒定压力和Lewis数Le=1的条件下，使用双腔风扇搅拌容器测量了甲烷/空气膨胀湍流预混火焰的湍流燃烧速度，并得到了一个湍流燃烧速度的表达式。为了考虑压力对湍流燃烧速度的影响，Kobayashi等人[34]在研究高压下甲烷/空气湍流燃烧时提出了一个包含压力项的燃烧速度相关方程。Liu等人[35]测量了不同条件下的甲烷/空气球形火焰的湍流燃烧速度，并根据Damk?hler数Da提出了一个湍流燃烧速度相关方程。该方程能够使不同压力和条件下的所有数据最佳收敛到一条具有最小数据分散的曲线上。为了考虑Le对湍流燃烧速度的影响，Nguyen等人[36]测量了不同Le条件下各种液态和气态燃料/空气混合物的高压湍流燃烧速度，并提出了三个湍流燃烧速度相关方程。Wang等人[37]研究了Le、湍流强度和压力对氨/氢混合燃料湍流燃烧速度的影响，并通过引入Da进一步改进了湍流燃烧速度相关方程。Dai等人[38]研究了高压条件下的氨/氢/空气预混燃烧过程，并提出了一个通用的湍流燃烧速度相关方程。Wang等人[39]研究了高压条件下氨/氧/氮混合物的湍流燃烧速度，并验证了多种湍流燃烧速度相关方程。他们基于Karlovitz数Ka和Da提出了通用的湍流燃烧速度相关方程。Lhuillier等人[40]研究了甲烷或氢混合对氨/空气混合物湍流燃烧速度的影响，并利用湍流燃烧速度表达式研究了热扩散和拉伸对湍流火焰的影响。不同燃料类型、燃烧条件和无量纲数的湍流燃烧速度表达式存在差异。基于碳氢燃料的湍流燃烧速度相关方程是否适用于氨-氢燃料还有待进一步探索。
随着计算机技术的快速发展，使用机器学习技术分析和预测湍流燃烧速度的方法受到了广泛关注。机器学习技术作为一种采用数据驱动策略的分析工具，可以挖掘实验数据中参数之间的复杂非线性关系[41]。üstün等人[42]基于机器学习技术，在广泛的条件下对氨/氢/甲烷/空气混合物的层流燃烧速度进行了预测研究。他们开发了一个模型，用于预测在不同温度、压力、当量比和混合比条件下的混合物层流燃烧速度。此外，他们[43]使用混合机器学习模型构建了一个氨/氢/空气层流燃烧速度预测模型，并优化了模型超参数。Mehra等人[44]基于氢/一氧化碳/天然气在球形膨胀火焰中的层流燃烧实验数据以及神经网络结构，开发了一个预测混合气体层流燃烧速度的模型。An等人[45]基于深度学习方法开发了一个新的湍流燃烧模拟框架，该模型不仅准确预测了训练集内的流动和燃烧场，还展示了将预测结果外推到训练集外数据的能力。深度学习技术在燃烧研究中的应用已取得初步成果，为燃烧领域的科学研究提供了新的方法。然而，由于关于氨-氢燃料湍流燃烧的实验数据不足，尚未开发出基于机器学习技术的氨-氢燃料湍流燃烧速度预测模型。

**本文内容**
本文研究了在不同当量比（φ，0.6～1.2）、初始压力（P，0.1～0.3 MPa）、湍流强度（u'，0.814～2.533 m/s）和氢比例（，0.3～0.7）条件下NH3/H2/空气湍流燃烧火焰的非线性传播特性。分析了湍流和内在不稳定性对湍流燃烧速度的影响，并考虑了扩散-热不稳定性（DT）和压力对NH3/H2/空气湍流燃烧火焰的影响，建立了多因素相互作用下的湍流燃烧速度相关方程。最后，基于随机森林（RF）算法建立了NH3/H2/空气湍流燃烧速度预测模型，以湍流燃烧速度相关方程的关键参数作为特征参数。该模型对燃烧速度的预测结果具有良好的合理性，平均平方误差为0.1284，平均绝对误差为0.0929。该模型可以作为促进氨燃料实际应用和氨燃料燃烧器设计与开发的便捷工具。

**实验系统设置**
本文中的实验工作是在NH3/H2/空气湍流预混燃烧实验系统中进行的，如图1所示。实验系统由五个部分组成：恒容燃烧室、湍流生成单元、进气和排气单元、同步触发和点火单元以及图像采集单元。恒容燃烧室是NH3/H2/空气湍流预混燃烧的重要场所，确保了燃烧火焰的形态和传播特性。图7展示了在不同当量比（φ）、初始压力（P）和湍流强度（u'）下湍流预混火焰形态和Ra的演变。图8显示了燃烧范围内的操作条件分布。实验条件主要集中在薄反应区，部分情况接近皱缩火焰区域的边界。增加压力使数据点向Ka较高的区域移动，表明火焰拉伸和扰动增强。

**结论**
为了推进清洁氨燃料的应用，本研究在不同当量比（φ，0.6～1.2）、初始压力（P，0.1～0.3 MPa）、湍流强度（u'，0.814～2.533 m/s）和氢比例（，0.3～0.7）条件下，研究了NH3/H2/空气湍流预混燃烧的火焰传播特性。建立了多因素相互作用下的湍流燃烧速度相关方程。通过整合NH3/H2/空气的实验数据...

**作者贡献声明**
李洪蒙：撰写 – 审稿与编辑、项目管理、资金获取、数据管理。
郭汤松：撰写 – 原始草稿、方法论、研究、数据管理。
曹建斌：可视化、研究、形式分析、概念化。

**利益冲突声明**
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，这些关系可能会影响本文报告的工作。

**致谢**
本工作得到了中央高校基本科研业务费（编号2022JBZY033）的支持。