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J-GLOBAL ID：202202264586392507   整理番号：22A0836281

最適化燃焼モデルによる種々のバーナー構造下のNO_x放出の研究【JST・京大機械翻訳】

Investigation of NOx emission under different burner structures with the optimized combustion model

著者 (6件)： Yao Qian (Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process of Ministry of Education, East China University of Science and Technology, 130 Meilong Road, Shanghai 200237, China) ,  Zhang Yu (Shanghai Engineering Research Center of Space Engine, Shanghai Institute of Space Propulsion, Shanghai 201112, China) ,  Wang Xinjie (Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process of Ministry of Education, East China University of Science and Technology, 130 Meilong Road, Shanghai 200237, China) ,  Tian Zhou (Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process of Ministry of Education, East China University of Science and Technology, 130 Meilong Road, Shanghai 200237, China) ,  Hu Guihua (Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process of Ministry of Education, East China University of Science and Technology, 130 Meilong Road, Shanghai 200237, China) ,  Du Wenli (Key Laboratory of Smart Manufacturing in Energy Chemical Process of Ministry of Education, East China University of Science and Technology, 130 Meilong Road, Shanghai 200237, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 482  ページ： 224-235  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： NO_x(窒素酸化物)放出の制約がますます厳しくなるので,多くの努力がNO_x制御戦略の開発に払われてきた。加熱炉のバーナー構造は,火炎温度を変えることによって,NO_x生成に影響を及ぼすことができた。乱流燃焼プロセスをシミュレーションするために,定常拡散火炎(SDF)モデルを使用し,詳細な機構と結合した。SDFモデルの幾つかの重要な小炎パラメータがシミュレーション結果の精度に大きく影響することが分かった。本研究では,代替支援進化アルゴリズムK-RVEAによる燃焼モデルパラメータを最適化するために,効率的な最適化手順を提案した。代理モデルを用いて最適化手順の計算時間を低減した。最適化モデルパラメータを用いて,シミュレーションによって得られた温度場と濃度場は測定値と良く一致した。これに基づいて,NO_x放出に及ぼすパイロット壁の長さと噴流壁の影響の調査を実行した。結果は,パイロット壁と噴流壁の長さが等しいとき,出口NO_x濃度が局所最小値に達することを示した。パイロット壁の長さが増加するとき,出口NO_x濃度が増加する単調増加間隔の長さは30mmである。パイロット壁の長さが噴流壁のそれより比較的30mm長いならば,出口NO_x濃度はさらに減少するであろう。提案した最適化手順と得られた結果は,加熱炉のバーナー構造の改善に役立つであろう。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 加熱炉 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  濃度 ,  酸化窒素 ,  *バーナー ,  拡散火炎 ,  *燃焼モデル ,  火炎温度 ,  計算流体力学 ,  温度場
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  乱流燃焼 ,  モデルパラメータ ,  小炎 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 計算流体力学 ,  バーナ構造 ,  代理支援進化アルゴリズム ,  乱流燃焼 ,  NOx

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 最適化 ,  燃焼モデル ,  バーナー ,  放出 ,  研究