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湍流对扩散燃烧的影响

时间:2023-11-22 理论教育 版权反馈
【摘要】:湍流间歇对扩散火焰的影响又有直接和间接两种形式。对于扩散燃烧,湍流间歇影响是通过标量耗散率χ进行局部表征。DNS数值试验表明了这种非稳定性给熄火造成的显著影响。文献[128]采用分层相关随机变量的分析方法进一步研究了w的分布的相关性质,并提出了与燃烧过程相关的级串属性,深入研究了一些基本概念。现在的湍流燃烧模型正逐步达到能够合理计算间隙影响的水平。湍流混合对再燃现象也有影响。

湍流对扩散燃烧的影响

湍流对扩散燃烧的影响主要是因为湍流的间歇属性。湍流间歇对扩散火焰的影响又有直接和间接两种形式。直接影响表现在化学当量比附近平面的拉伸时间历程,这影响和决定着组分和焓流的梯度属性。而火焰面在化学当量比平面附近的区域中,在化学当量比附近常常可能发生熄火或者再燃。非直接影响表现在分子流放大和火焰皱褶共同作用下,提高混合程度,导致火焰之间的相互作用进而使火焰变宽和合并。混合对局部火焰的影响是通过对火焰中混合分数的边界条件的改变来实现的。混合初期,对于两股流体混合来说,混合分数的边界条件是0和1;随着在混合区域中纯流体(来自燃料或者氧流)的面积分数的减少并最后消失,单个的火焰面的边界值会彼此接近并且还伴随着空间和时间上的脉动。因此,直接影响常称为“非稳态拉伸影响”,而非直接影响称为“混合影响”。

湍流的间歇一般分为内部间歇和外部间歇两种。外部间歇是一种随夹带流而变化的属性,这种夹带流是因在湍流区域中,新近被夹带进来的具有非湍流自由流属性的流团和那些已经良好混合的流团共存而产生的。内部间歇则是和当地湍流强度有关的属性。湍流燃烧过程中非常典型地具有这两种间歇的影响。

内部间歇是一个多尺度的时间空间随机过程。从空间特征上研究这种间歇比时间上要多些,这是因为分析和模拟方法的提出从前者角度比后者要更为容易些,并且与间歇相关的试验数据大多数是单点时间历程,而这些数据因为Taylor冻结流假定所提供的是空间信息而不是时间信息。对于扩散燃烧,湍流间歇影响是通过标量耗散率χ进行局部表征。对于间歇的研究通常采用的是“级串模拟方法”,这种方法是一种静态的几何结构方法:

式中,wi是一个因子,是从平均值〈w〉=1 的随机数中随机选取的,下标i代表着级串的步数。随机级串模型的首要目的就是要研究随机变量w的分布与χ场中两点自相关幂函数中指数的关系,由于级串级数水平与Re数相关,故Re数与χ的统计具有相关关系。(www.xing528.com)

在“非稳态拉伸影响”中,火焰拉伸导致温度梯度增大,从而使从扩散火焰中被扩散到外界的热损失增加。在标量耗散率χ足够大的时候,热输运的时间尺度比燃烧放热反应时间尺度要短许多,火焰温度会降低至熄火。对于稳态火焰,如果超过了化学反应相关的标量耗散率阈值χcr,则熄火将会发生。对于湍流火焰,则这个阈值在火焰中存在着随时间和空间变化的性质。DNS数值试验表明了这种非稳定性给熄火造成的显著影响。目前还没有一个很通用的可行的熄火发生的定量判别方法。火焰面模型和PDF模型重现熄火现象所采用的标量耗散率的时间统计属性是对数高斯分布,这种分布就是以湍流级串现象为依据的。研究者通过扩散火焰中熄火诱导的火焰抬升分析了燃烧过程对于χ的脉动的灵敏性。文献[128]采用分层相关随机变量的分析方法进一步研究了w的分布的相关性质,并提出了与燃烧过程相关的级串属性,深入研究了一些基本概念。χ的局部和全局特征在湍流扩散燃烧过程中都起着十分重要的作用,能够反映与Re数相关的湍流现象学的模型结构,可以很好地捕捉到这些χ的特征。现在的湍流燃烧模型正逐步达到能够合理计算间隙影响的水平。

湍流混合对再燃现象也有影响。当一个初始全部燃烧的火焰因局部的χ值超过熄火阈值χcr而在局部引起熄火,此时化学当量比等值面是由燃烧区域和熄火区域组成。但当熄火区域中的χ降低到小于熄火阈值χcr时,再燃可能发生。如果熄火区域没有自燃机制,那么再燃只能由从燃烧区域输入热量或(和)反应中间媒介。这些热量和物质的输入可能由于从燃烧区域散发的沿着化学当量比平面的三重火焰的传播引发;也可能是从燃烧区域沿化学当量比平面的法向方向扩散输运带来。如果已燃和熄火面元素都能够共存在湍流脉动的最小尺度内,那么控制上述两种再燃机制的扩散时间尺度也将控制着再燃过程;如果不能,大于扩散尺度的容积中将包含熄火面元素,再燃速率过程就是由湍流涡旋产生的大尺度混合来控制,因为湍流涡旋能够将熄火面元素和已燃面元素尽可能地靠近以便扩散控制的再燃过程有效发挥作用。因而,对于燃烧模型来说,引入一些详细的多尺度混合模型是很有必要的。

这些模型需要注意的问题是:第一,确定预测结果对于模型假设的敏感程度是十分重要的,这样是为了对模型对于试验测量的预测能够给出合乎实际的评价。第二,敏感性预测可以指导和激发鉴别模型方法的试验设计。第三,这些敏感性可以表明能够捕捉到尽可能多的相关参数的结构模型的重要性,这么做是为了使模型在最宽泛的范围内成立。

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