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J-GLOBAL ID：202002214345392252   整理番号：20A0747932

人工神経回路網を用いたメタンの温和な燃焼のためのグローバル反応機構の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of the Global Reaction Mechanism for MILD Combustion of Methane Using Artificial Neural Network

著者 (4件)： Si Jicang (College of Engineering, Peking University, P. R. China) ,  Wang Guochang (College of Engineering, Peking University, P. R. China) ,  Li Pengfei (State Key Laboratory of Coal Combustion, School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, China) ,  Mi Jianchun (College of Engineering, Peking University, P. R. China)
資料名： Energy & Fuels  (Energy & Fuels)
巻： 34  号： 3  ページ： 3805-3815  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0805B  ISSN： 0887-0624  CODEN： ENFUEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,計算流体力学(CFD)シミュレーションのための人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて,JonesとLindstedt(Combust Flame198,73,233-249)からのメタンMILD燃焼のグローバル化学機構を最適化した。このような最適化されたJL機構は,「JL-ANN」と呼ばれ,GRI-Mech3.0からの結果と一致する最適反応パラメータに対するANN探索により得られ,プラグ流反応器におけるメタン燃焼の詳細な機構である。次に,このJL-ANN機構を,その性能をGRI-Mech3.0のそれと比較することによってチェックし,反応パラメータを種々のCFDシミュレーションにおいて,参照に利用可能な実験測定に対して精密化した。結果は,JL-ANNが,高温共流および炉内MILD燃焼における非予混合メタン噴流火炎の数値シミュレーションに対して,すべての以前のJL機構よりも著しく優れていることを実証した。したがって,ANN法は,MILD燃焼のCFDシミュレーションまたは燃焼の任意のモードに対する燃焼化学の様々なグローバルメカニズムの最適化における有望なツールと考えられる。Copyright 2020 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高温 ,  精密化 ,  シミュレーション ,  計算流体力学 ,  *最適化 ,  *ニューラルネットワーク ,  プラグ流 ,  *反応機構 ,  反応器 ,  アルカン
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  噴流火炎 ,  CFDシミュレーション ,  メタン燃焼 ,  反応パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 燃焼理論  (XE04020H) ,  無触媒気相反応  (CB06050Y) ,  流体動力学一般  (BC02010G)

物質索引 (1件)： メタン

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工神経回路網 ,  メタン ,  燃焼 ,  グローバル ,  最適化