Mecanismo Reducido para la Combustión de Mezclas de Amoníaco y Gas Natural
Autores: Khade, Aniket R.; Damodara, Vijaya D.; Chen, Daniel H.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Mecanismo Reducido para la Combustión de Mezclas de Amoníaco y Gas Natural
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Desarrollo sostenible
Palabras clave
Mezcla de combustible
Amoníaco
Gas natural
Emisiones
Mecanismo reducido
Predicciones
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Una mezcla de combustible de amoníaco y gas natural como una alternativa de bajo carbono para la generación de energía y el transporte futuro es una opción atractiva. En este trabajo, se desarrolla un mecanismo reducido de 50 especies, NHNG, adecuado para simulaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD), para la co-combustión de amoníaco y gas natural, abordando problemas importantes de emisiones, como la formación de óxidos de nitrógeno (NOx), hollín, monóxido de carbono y metano/amoníaco no quemado. La adopción de mecanismos reducidos es imperativa no solo para ahorrar almacenamiento en computadora y tiempo de ejecución, sino también para la convergencia numérica en aplicaciones prácticas. El mecanismo reducido NHNG puede predecir la emisión de hollín porque incluye especies precursoras de hollín. Además, puede manejar componentes más pesados en el gas natural, como el etano y el propano. El error absoluto es del 5% para predecir las emisiones de NOx y CO en comparación con el mecanismo completo de Konnov modificado. La validación con parámetros clave de rendimiento (retraso de ignición, velocidad de llama laminar, temperatura adiabática y emisiones de NOx y CO) indica que las predicciones del mecanismo reducido NHNG están en buena concordancia con los datos experimentales publicados. El error promedio de predicción del 13% para el retraso de ignición está dentro de las incertidumbres típicas de los datos experimentales del 10-20%. Las temperaturas adiabáticas predichas están dentro de 1 grado Celsius. Para la velocidad de llama laminar, la R entre la predicción y los datos es 0.985. NHNG sobreestima las emisiones de NOx y CO, similar a todos los demás métodos de la literatura, pero las predicciones de NOx están más cerca de los datos experimentales.
Descripción
Una mezcla de combustible de amoníaco y gas natural como una alternativa de bajo carbono para la generación de energía y el transporte futuro es una opción atractiva. En este trabajo, se desarrolla un mecanismo reducido de 50 especies, NHNG, adecuado para simulaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD), para la co-combustión de amoníaco y gas natural, abordando problemas importantes de emisiones, como la formación de óxidos de nitrógeno (NOx), hollín, monóxido de carbono y metano/amoníaco no quemado. La adopción de mecanismos reducidos es imperativa no solo para ahorrar almacenamiento en computadora y tiempo de ejecución, sino también para la convergencia numérica en aplicaciones prácticas. El mecanismo reducido NHNG puede predecir la emisión de hollín porque incluye especies precursoras de hollín. Además, puede manejar componentes más pesados en el gas natural, como el etano y el propano. El error absoluto es del 5% para predecir las emisiones de NOx y CO en comparación con el mecanismo completo de Konnov modificado. La validación con parámetros clave de rendimiento (retraso de ignición, velocidad de llama laminar, temperatura adiabática y emisiones de NOx y CO) indica que las predicciones del mecanismo reducido NHNG están en buena concordancia con los datos experimentales publicados. El error promedio de predicción del 13% para el retraso de ignición está dentro de las incertidumbres típicas de los datos experimentales del 10-20%. Las temperaturas adiabáticas predichas están dentro de 1 grado Celsius. Para la velocidad de llama laminar, la R entre la predicción y los datos es 0.985. NHNG sobreestima las emisiones de NOx y CO, similar a todos los demás métodos de la literatura, pero las predicciones de NOx están más cerca de los datos experimentales.