发展模型和煤焦燃烧模式模型对大型生物质与煤共燃火焰结构影响的大涡模拟研究

抽象

这项工作的重点是发展和碳燃烧模式模型对结构的影响，生物质和煤共燃火焰使用大涡模拟。煤模型框架之前开发的模拟燃烧在大型设施扩展到生物质能力。采用一种迭代程序来获得试验案例中特定燃料和加热条件下的煤和生物质的脱挥发动力学。这是通过校准单一级模型和分布活化能模型两种经验模型的模型常数来实现的。校准的参考数据是用预测煤和生物质多步动力学机制获得的脱烃产率。燃烧过程中颗粒密度和直径的变化受转换模式的控制，转换模式采用两种方法建模:使用一个恒定参数的幂律，假设燃烧过程中模式是恒定的，以及考虑燃烧过程中模式是可变的无恒定模式。考虑了三种情况:恒焦燃烧模式下的单一级反应、恒焦燃烧模式下的分布活化能和变焦燃烧模式下的单一级反应。将大涡模拟的数值模拟结果与煤和生物质高共燃率大尺度实验火焰的实验结果进行了比较。此外，从理想条件下的单一粒子转换的结果，隔离湍流的影响，被提出来协助解释与大旋涡模拟获得的预测。研究了传输型和转换模式对火焰发射、火焰长度、空间分布和径向分布的影响₂和有限公司₂提出并讨论。在理想条件下，脱挥和转换模式模型对粒子的转换都有显著的影响。大涡模拟结果表明，传递模型对火焰结构有较大影响，但对火焰的升程没有影响。另一方面，对于测试的数值条件，焦炭燃烧模式模型对预测结果的影响很小。

1.介绍

生物质与煤的联合燃烧可以在实现欧盟可再生能源发电目标方面发挥重要作用，同时有助于能源安全和电网稳定[1]。尽管生物质共燃已经在全球超过150个装置中成功演示，但在火焰稳定性、燃烧效率和污染物排放方面仍有许多悬而未决的问题[2]。

有大型实验室共烧的详细的实验研究的文献是相关电力生产运行条件下的几个例子而已。相关研究包括Annamalai和同事。[3，4]， Damstedt等[五，6]， Lu等[7]，和Casaca和科斯塔[8]。这些研究已经显示对污染物的排放增加的生物量，特别是排放的积极影响 。其中，工作报告Damstedt和同事[五，6]提供了一组最完整的火焰内实验数据，用于与高共燃比下的数值预测进行比较()。粉碎生物质燃烧或煤和生物质的现实条件下共烧制的数值研究很少，这并不奇怪，因为在详细的实验测量的不足。Yin等。[9]相比RANS预测与实验数据[五，6，并取得了合理的协议。他们发现，模拟大生物量颗粒的颗粒内温度梯度对预测几乎没有影响。此外，四步法的气体反应机制，结合旋涡析出率，优于两步法的机制，结合旋涡裂解。其他数值研究是Ghenai和Janajreh的研究[10]，Ma等人。[11]，Black等。[12]，和Blackreedy等。[13，关注于工业规模的生物质燃烧和生物质与煤共燃的RANS模拟的纯数值结果。Blackreedy等人的研究[13重点研究了热解过程和焦炭燃烧速率对颗粒燃尽的影响;但是没有与实验数据进行比较。作者强调了在研究的加热条件下挥发化模型常数的绝对值的不确定性的重要性，假定，对于生物质燃烧，挥发化是负责主要的质量释放到气相的过程。值得注意的是，本研究中的低共燃率为3%，因此火焰的特性基本上与基煤火焰相同。

脱挥发分的过程中，对火焰的稳定和对火焰长度和因此对颗粒烧尽和燃烧效率的显著影响。一批先进的煤和生物质转化机型已经出现在过去的十年中，如化学渗透脱挥（CPD）模型[14]与生物PoliMi [15]。在CPD模型包括网络建模，煤结构表征，解聚反应，交联反应，和不凝结的气体，焦油，和焦炭的形成。生物PoliMi模型具有“机械师”的方法基于生物质（纤维素，木质素和半纤维素）的三个基准分量的常规多步脱挥发分的模型并预测脱挥发份产物的产率和集总组合物。所述这些模型使得复杂在LES它们的使用禁止;因此，需要策略来弥合先进转换模型和成本效益的经验模型适合于CFD代码Hashimoto等人[。16[使用基于粒子温度历史的制表策略来存储转移模型的结果，以便在模拟期间检索。Vascellari等[17[[endnoteref: 7]]使用CFD模拟中的若干升温速率来校准挥发性产率的简单动力学表达式，以便以后直接使用。后一种方法过去已成功地应用于煤的大规模燃烧控制[18和Rieth等人[19结果表明，它产生的平均预测值与直接将CPD模型与小规模火焰的LES相耦合时得到的预测值相似。校准方法已应用于单一一阶下放模型(SFOR)，但其他经验模型也是很好的候选对象，如分布式活化能模型(DAEM)，该模型假设在降低计算成本的情况下进行多个分解步骤[20.，21]。

与生物质焦燃烧相比，煤焦燃烧是多年来的研究课题。尽管如此，可以假定煤的焦燃烧机理也适用于源自木质纤维素燃料的焦[22]。异构焦炭转化取决于炭表面积，表面可及性，碳的活性位点，并通过土著或添加的无机物质在催化活性位点，颗粒温度，和本地气态反应物的浓度。这些参数影响焦炭燃烧模式，在大规模的设备通常由两个动力学和扩散（政权II）或仅由扩散（政权III）控制，根据不同的操作条件。Mitchell等人[23表明，基于可调模型常数的幂律模式，在预测中等区II燃烧状态下氧化的焦颗粒的尺寸和表观密度的变化时，容易失败。最近，Haugen和Mitchel [24]表明，颗粒半径与所述时间导数的比率和颗粒密度的在颗粒的表面上的空间导数减小。一个模型提出了可用于描述在一个范围的不同的应用反应性多孔粒子的转化模式，例如夹带流气化器，微粉煤燃烧器，和循环流化床燃烧器中，而无需任何的可调参数。

这项工作的主要目的是评估脱挥模型和一个大规模，生物质与煤共烧火焰结构的焦炭燃烧模式模式的影响。脱挥发校准程序预先施加到PCC [18，25]延伸到生物质，使用稳定部队和DAEM到模型脱挥发，和焦炭燃烧模式是使用两种不同的方法来建模来描述的炭颗粒的密度和直径的变化。首先，单个粒子转换，以评估在脱挥发和炭燃烧测试模型的理想化的条件下和在不存在湍流的影响进行分析。随后，3 LES试验例进行了模拟，以评估脱挥发和转换模式建模对炉内的颗粒转换，火焰结构，并且气相主要种类径向轮廓的效果。数值的预测进行比较，以通过Damstedt等人进行的高共烧比率研究的主要气体种类的实验测量。[五，6]和讨论了火焰结构转换模型的影响。

2.实验条件

Damstedt和合作者测量了一组煤和生物质火焰中几种气体物种摩尔分数的分布[五，6]。在这项研究中共烧1.0情况下，有针对性的。数字1示出了杨百翰大学（BYU）炉和表的上述燃烧器和燃道的几何形状1列出操作条件。表格2列出煤(高挥发性烟煤盲峡谷)和生物质(秸秆)的性质，同时图2示出的颗粒尺寸分布。需要注意的是生物质的粒径分布比煤的宽得多。

用水冷式探头在炉内几个轴向位置沿半径取样燃烧产物。气体样品被送入在线Horiba气体分析仪以测量主要物种摩尔分数。CO的测量₂的4.6％，表现出高度的可重复性，而ö₂重复性降低了20.3%。实验研究的不确定度，包括边界条件、测量重复性和实验火焰不对称，不允许进行广泛的验证。在本工作中，实验研究的火焰的全局特征为了解转换模型对火焰形状的影响，即火焰的起飞、火焰的破裂和火焰长度提供了有价值的比较数据。

3.煤和生物质燃烧模型

这项工作是对Rabacal等人之前工作中使用的模型框架的扩展。18]，其中大型实验室煤火焰的LES被提出，通过添加脱挥发DAEM模型和豪根和米切尔[24字符转换模式模型。为简单起见，这里总结了关于颗粒运动、颗粒热平衡、挥发性燃烧和气相辐射的建模细节，而DAEM、Haugen和Mitchel [24]模型中更详细地描述。

3.1。粒子运动

粒子的轨迹在拉格朗日框架描述。颗粒是点源假定为不可变形和，考虑到分散相被假定为稀，颗粒 - 颗粒相互作用被忽略。作用于粒子的加速度只考虑力量是拖和重力由下式给出 。重力被计算为 ，其中为粒子质量，是粒子密度，气体密度是多少是重力加速度。阻力计算为 哪里是颗粒直径，是气体的速度，和是粒子的速度。风阻系数经验已经显示关联与颗粒雷诺数 ，其中是气体的粘度。由于在实验研究中没有定量报道颗粒形状，假设煤和生物质颗粒都是球形的。对于球形粒子，相关性由Yuen和Chen的阻力相关性定义[26]： 粒径小于最大未解决尺度，这意味着必须考虑未解决尺度对粒子轨迹的影响。这是通过在粒子的速度方程中增加一项来实现的 上的RHS的最后一项（3）表示次网格尺度对粒子运动，其中，所述影响是色散常数和由亚网格尺度平衡假设可得的气相未解动能为 。汹涌的粒子弛豫时间被编写为 哪里在粒子弛豫时间，由下式给出 最后，代表了增量维纳过程，这是从一个正态分布采样具有零平均值和标准偏差[27]。粒子的位置根据进化 。

3.2。粒子热平衡

热传导的颗粒内部的时间尺度通常比该粒子的表面上的对流的高得多;因此，没有内部的温度梯度被考虑。在这些条件下，颗粒温度可以从颗粒表面（对流和辐射）和内部消耗和生成能量（干燥和焦炭燃烧）的对传热的平衡来获得。颗粒和周围的气体之间由于对流通过所述颗粒的表面的热交换由下式给出 哪里和分别为气体和粒子的比热容，和是气体和颗粒，温度分别与 为扩散弛豫时间。努塞尔数是使用Ranz-马歇尔相关性，这对于球体被给定为计算 另外，还有吹气因素被包括以考虑缩小传热由于粒子和气相[之间的质量传递28]。在干燥阶段，颗粒失去的热量将成比例的蒸发水的质量蒸发潜热 ，由华生关系计算，由 。在煤焦燃烧阶段，产生的热量有助于颗粒加热 。假设焦炭是纯碳，加热值取值32.76兆焦/千克。颗粒和其周围之间的辐射热交换由下式给出 其中颗粒辐射率是由表示 ，粒子黑体强度表示为 ，和总的入射辐射被表示为 。

3.3。脱挥

在模拟大型设施时，将详细的多步转移模型直接耦合到LES会导致巨大的成本。经验模型提供了成本效益，但需要特定于燃料和加热条件的模型常数。在这项工作中，经验模型的模型常数被校准到特定的燃料和加热条件，使用详细的煤和生物质的多级挥发性模型的预测作为参考数据，遵循Vascellari等人提出的相同方法。17， Rabacal等人将其应用于大型煤火[18]。

Grant等人开发的现象学网络模型CPD [14]中，煤，和机械模型生物PoliMi开发由Ranzi和同事[15]，生物质，被用来获得参考脱挥发分率和产量。特定组合物参数是必需的，作为可以从近端和燃料的最终分析来计算这两种模式的输入。在CPD的情况下，相关开发通过Genetti等。[29[]，基于30个煤的数据库，得到了煤的平均化学结构性质:每侧链的平均分子量、每个芳香簇的平均分子量、桥与总附着体的比例、每个簇的总附着体。在Bio-Polimi中，Cuoci等人提出的三角剖分方法[三十]用于获得在其主要成分的术语生物质的组合物：纤维素，半纤维素和木质素。

用两个经验公式来描述退化。以建立良好且具有成本效益的SFOR作为参考，其中只考虑一个全局分解反应，其表示为 哪里是挥发物的质量分数公布可达时间和是总挥发物含量。反应常数由阿仑尼乌斯表达，其中给定为指数前因子，是表观活化能，理想气体常数是多少是颗粒的温度。

在DAEM制剂，大量独立的平行反应被认为是。的贡献反应是由一级反应描述： 各反应中挥发分的释放量由(10)。假设指前因子保持恒定，并且该反应的数量是足够大的，以允许能量的分布被表示为高斯分布，其平均活化能还有一个标准差 ，挥发分的总量在一定时间内被释放可以被描述为 方程（11）是使用改进的高斯 - 厄米特积分方法[离散化20.使用四个正交节点。

数字3示出了校准过程。在第一个LES运行，稳定部队是用来考虑的初始猜测被认为是模型常数。在这项工作中，指前因子和活化能使用Yin等。[9[]为煤和生物质作为最初的猜测。从第一组LES中，提取了煤和生物质的几种颗粒加热速率，以获得三种具有代表性的加热剖面。在接下来的迭代中，利用CPD和PoliMi预测模型，利用前一次迭代提取的加热剖面，计算了转移率和产量。由此产生的权力下放 ，为获得 加热曲线和 时间步长，是用于当前迭代校准稳定部队和DAEM的模型常数基准数据。脱挥发率是计算与经验模型考虑一组模型参数（和SFOR, ， ，和对于DAEM）。模型参数的校准是通过最小化与遗传算法的以下目标函数来实现的： 有关校准方法的更多细节可以在Vascellari等人的著作中找到。[17]。一个LES使用在当前迭代和新的粒子的加热速率对所得到的校准模型常数下一个迭代获得随后执行。在这项研究中，只要求2次迭代步骤来实现所述粒子的加热曲线的收敛，如在以前的研究中[17，18]。

3.4。炭燃烧

单个颗粒的由于焦炭燃烧瞬时燃烧速度是基于由化学冷冻边界层，所述单层膜的假设包围的反应粒子的假设建模。对于本试验的情况下，其中该煤颗粒的80％为下130直径为m，这个假设是充分的。生物质颗粒较大，但由于其固定碳含量明显较低，生物质焦燃烧对气相的影响远不如煤明显。木质纤维素焦的燃烧已被证明类似于煤焦的燃烧[22]因此煤炭和生物质字符假定是纯碳。灰烬（催化和热）的影响被忽略了这项工作。对于这两种煤和生物质，CO被假定为焦炭燃烧的唯一的产品和焦炭消耗率使用史密斯模型[建模31]其中，动能和扩散速率的限制被认为是： 那里的产品是粒子周围气体中氧气的分压。本体分子质量扩散速率为: 哪里是粒子和周围气体之间的平均温度。化学速率既依赖于本征化学速率，也依赖于孔隙扩散 哪里为真实燃烧速率与不存在孔隙扩散阻力时的燃烧速率之比，是比内表面积，和为本征反应速率常数。后者计算为 ，与本征指数前因子的值和内在的活化能基于在氧分压为1 atm的情况下标准化的几个焦的最佳拟合线[31]，特别是305克/厘米²S（大气压）¹和42.8千卡每摩尔。有效系数与Thiele模量有关用于在球形多孔颗粒的第一阶不可逆反应： Thiele模量定义为 哪里 假设CO是焦炭燃烧的唯一产物，则为化学计量系数。Mitchell等人[23]已经表明的关系 由所述（16)能准确描述I区、中度II区和强烈II区氧化条件下孔隙扩散阻力的影响。此外,是利用气孔中氧气的体积扩散和克努森扩散的联合效应，根据Bosanquet关系式计算的有效总氧孔扩散系数: 跟进过往工作[32]，采用树形孔模型，该模型基于碳质材料的分级转化，描述了随着碳转化率的增加，碳的比表面积的变化 ：

在大规模应用中，焦炭燃烧通常在燃烧区II和II之间进行。在这项工作中，两种不同的方法被用来描述密度和直径随粒子转换的变化。第一种方法采用经典幂律模式: 在参数（20.)和(21)与表达式相关 为球形颗粒。对于焦炭燃烧下区II，取的恒定值 。Mitchell等人[23]表明，幂律模式是在预测的大小和在燃烧政权适度区域II进行氧化的炭颗粒的表观密度的偏差容易出现故障。在这项工作中所使用的第二种方法已被引入最近由霍根和米切尔[24]，谁得到的无参数模型。在这个模型中，一个特征时间被定义为粒子最外层的质量被完全消耗所花费的时间(木炭燃烧的初始阶段)。在此基础上，假设了粒子外层的反应性和有效因子当特性时间是独立的时，其特征时间对应于转换等于有效因子时的特征时间。当特征时间过去时，假设梯勒模量( )允许派生关系 。最后，半径和密度变化由下式给出

在本工作中，第一种方法使用幂律和一个常数被命名为恒定转换模式模型，而第二种方法被称为可变转换模式模型。为了分离转换模式的影响，并排除变异性的焦炭燃烧速率的任何其它源，炭特性（孔隙率，弯曲度和初始比表面积）保持基于典型的高挥发性同样为两种燃料在以前的研究中使用烟煤值[18]。

3.5。气相燃烧

每种燃料的挥发分用一种假定的物质表示 ，这方面在干燥无灰（DAF）和硫和氮的近端和最终分析游离（SNF）的基础上，分别与假定纯碳的固定碳consistes，如由Hashimoto等人描述。[16]。煤的挥发物的分子量设为50千克/千摩尔[17]，而对于生物质的情况下，假定在20千克/千摩尔。的挥发性物质的热值低，从得到=(-)/ ，同= 32.76兆焦/千克。考虑到与空气的假设挥发物的全球燃烧反应，并分配燃料作为反应热的低热值，形成的假设的挥发物的标准焓可以基于全球燃烧反应的焓平衡来计算。

均匀燃烧减小到两步机制为两种燃料。反应 和 分别描述挥发物和一氧化碳的氧化过程。 亚网格水平上的湍流-化学相互作用用旋涡破碎模型来描述[33]。反应速率依赖于逆混合时间，它是从所解析的应变张量速率使用计算 == ，根据胡等人的建议[34]。

3.6。辐射

一般辐射传递方程采用离散纵坐标法求解[35-37，被离散化，并解决24个方向使用近似。参与介质的光谱特性采用灰气体加权和模型[38]。粒子的吸收系数和散射系数在给定的计算单元中，由Chui等人定义[37]： 哪里视乎碳燃尽，以及在颗粒中发现的挥发性含量和灰分比例[37]。方程(24)和(25）是有效的为大，灰色，和弥漫性颗粒。只有颗粒散射被认为这主要是占主导地位的过气，烟尘和粉煤灰散射。此外，在整个这项工作只有各向同性散射被考虑。在这项工作中所用的实验测试案例，考虑到测量的和预测的温度和最小的颗粒直径（15)，可以估计，只有微不足道的辐射能发射在波长上，而大粒子假设不成立。

4.数值设置

酒店内的代码PsiPhi [18，25，39-43用]，解决了隐式过滤，低马赫数纳维斯托克斯用于可变密度流动方程。PsiPhi通过使用投影方法的压力修正方案确保连续性。笛卡尔，等距离网格被使用，通过避免缓，非顺序的存储器存取提供良好的数值精度，各向同性滤波，高并行效率和良好的向量化。该配置允许在CPU之间MPI通信期间分解域变换到最大效率的块。

对流通量近似与动量的二阶中心差分方案和标量总变差减小方案。低存储，显式的Runge Kutta格式被用于时间积分与0.3的CFL数，以确保精度和稳定性。该质点运动被嵌入到LES代码和粒子和LES场之间的耦合的龙格 - 库塔过程由三线性插值方案来完成。

在这项工作中，采用了一种粒子打包策略来实现精度和计算代价之间的折衷。给定生物质质量流输入和生物质颗粒粒径分布(c.f.图)2)，约十个粒子被注入每时间步长。对于煤颗粒，每个时间步长大约注入200个颗粒。虽然每个时间步进注入的物理生物质颗粒数的数量级是可以承受的，但如果物理煤颗粒数太大。因此，十个物理煤颗粒被分成一个数值煤颗粒。颗粒被注射在区域内使用随机分布拟合粒度分布和随机定位在注射平面内。

通过涡粘性方法确保亚网格应力张量的闭合，其中湍流粘度采用Smagorinsky-Lilly模型进行建模[44]。模型常数取值为0.173。伪湍流入流条件使用Klein湍流发生器的有效实现[45]，为波动幅度的紊流水平的10%。入口平均速度分配使用a-匹配各气流质量流量的幂律剖面。

浸入的边界描述了炉壁，由于火焰从炉壁燃烧，而且炉壁的粗糙度几乎不为人知，因此没有尝试进行额外的炉壁建模。墙的温度分布被强加到浸入的边界(D.树，个人交流)。炉的几何形状被描述为等距笛卡尔网格2250x750x750毫米的大小使用的单元大小= 3.0毫米。该分辨率已被证明可以对类似尺寸、在类似条件下工作的炉子和燃烧器中的煤火焰进行合理预测[18]。网格具有总共40个百万细胞和1024个内核中SuperMUC（LRZ，慕尼黑，德国）使用。统计数字历时1秒5秒初始化的后收集。每次运行的数值成本为100000 CPUH和3个运行是必需的迭代优化过程中，对应于共0500000 CPUH。三个数值的设置进行了模拟，列于表3中，改变脱挥发模型和焦炭燃烧模式模型。

5.结果

5.1。理想条件下的单粒子转换

数据4和五显示的脱挥发分的总收率和速率曲线煤和生物质，分别。优化的常数列于表4，其中Q因子是指从LES和由邻近分析报告的总挥发性收率检索到的加热条件下，通过CPD和PoliMi预测总挥发产量之间的比率。注意，后者被下列测量标准，其中加热速率和最高温度还远远没有那些在典型的大型燃烧（例如，ASTM D3172和ASTM E872）获得。需要注意的是煤和颗粒暴露于不同的加热速率，由于不同粒度分布（见图2)。煤和类似大小的生物质颗粒都受到加热速率的顺序为 K/s，而较大的生物质颗粒额外受到加热速率的顺序 K / S给予其更广泛的分布。煤脱挥发呈现几个速率峰值，而生物质呈现在这样高的加热速率一个单峰。在煤的情况下，比稳定部队的CPD曲线DAEM曲线呈现更好的协议。在生物质的情况下，两个校准曲线呈现与PoliMi曲线具有良好的一致性。

数字6示出了在焦炭转化转换模式建模方法，归一化密度，和归一化的直径变化的单个颗粒的焦炭转化过程中的作用。用100甲炭粒子在直径上浸没在大气中Ø₂和在两个温度下，1200 K和1500K，分别对应于中度和密集区II燃烧模式。

转换模式模型会影响焦炭的直径和密度，但对工作倦怠的时间几乎没有影响。与变量转换模式获得的趋势是在与豪根和Mitchell [获得吻合较好24用于类似的条件。在1200 K的温度较低，这两种模式预测直径的类似变型中，虽然小偏差可以在转换的后期被观察到。密度变化曲线呈现出更明显的偏差在整个转换。在1500 K，直径和密度变化的较高温度显示转换模型之间明确的偏差。下燃烧模式（1500 K）密集区II，其中预期的密度变化接近于一个收缩核模式，可变转换模式产率合理的结果。

5.2。粒子转换炉模拟

数字7示出了瞬时LES脱挥发分率超过在物理运行时间的情况下SC和DC，参见6秒收集的颗粒合奏的时间表格3。当SFOM用于校准（图7（a）和7（C）），对应于壳体SC，每种燃料的脱挥发分主要发生在很窄的位置。当DAEM用于校准（图7(b)和7(d))，对应于case DC，两种燃料的脱化跨度较长，最大速率略有下降。由于挥发分在炉内的局部分布影响了局部气相混合物的组成，这些结果为研究条件下的挥发分模型对气体火焰长度的影响提供了第一个指标。

数字8显示了在物理运行时间为SC和SV的6秒时收集的粒子集合在字符转换期间的LES瞬时归一化粒子直径、密度、温度和速度大小(参见表)3)。粒子温度使用SC情况下获得的最高温度进行归一化，并将类似的归一化应用于速度大小。数据8(c)和8（d）示出了转换模式模型具有在颗粒上的空气动力特性，通过在转换过程中的颗粒速度变化为代表的影响。作为结果，本地炭燃烧条件可能会有所不同，产生在焦炭燃烧时的颗粒温度观察到的差异，如在图可见8（a）和8（b）中。

5.3。在火焰结构粒子转换模型的影响。

数字9显示瞬时径向中间平面气相温度对应于2.5秒物理运行时，足以建立气态火焰的分布。其中强烈放热发生，并且因此在那里燃烧反应发生的温度被用作区域的指示器。数据图9（a）和图9（c）表明当使用SFOR时，反应发生在一个明确的包膜内，包住内部再循环区和下游低温未反应气体的口袋。另一方面，图图9（b）表明，采用DAEM当高温区是更广泛的和空间梯度激烈的内部再循环区的下游以下。最后，图9示出了火焰剥离高度略微通过在所研究的条件下脱挥发分模型的影响，由燃道内反应的早期发作为代表。

数据10和11显示CO的实验和数值地图₂和O₂分别平均浓度。实验图表明，火焰的体积很大，轴向延伸超过125厘米，径向向外扩展15-20厘米。这种大的火焰体积可以由几个因素来解释，即[五]：给定的在生物质的质量的基础能量密度低，相当大的质量的运输空气需要被用来以一定的热输入供给炉流动;因此颗粒将具有高动量使得颗粒通过内部再循环区穿透供给;大生物质颗粒，相比于煤，典型地示出的挥发性更高的产率和更长的脱挥发分次，散布在更大的体积中的生物质颗粒的反应;生物质的高挥发分产率由于低的气体速度，从而限制了均匀的气相反应创建在炉其中混合是更有限的截面局部富含燃料的体积。火焰的结构的另一个有趣的方面是“中断” 20和35厘米的发生。Damsteadt [五将“断裂”的发生归因于研究中使用的生物质的特性。稻草有两种主要结构:茎和膝。膝盖比杆子坚硬得多，渗透性也小得多。经过研磨，磨膝的形状接近球形，而柄是片状或圆柱形。双膝进行大部分未反应通过内部再循环区进入反应堆的较低的区域，在那里在热的反应堆环境已经经过了足够的时间来开始燃烧过程。当比较不同的转移模型，特别是SC和DC两种情况时，可以看到只有DAEM使用时才捕捉到火焰断裂。此外，可以在两幅图中观察到受内部再循环区轻微影响的大生物量颗粒的影响，这些颗粒穿过内部再循环区并向下移动。结果表明，SFOR对燃烧器附近的挥发化速率预测过高，使煤和生物质颗粒的燃尽速度更快。同时，气相反应也更加强烈，导致内部循环区域的径向扩张更大。如图所示，由于挥发分释放的分布更加分散，DC箱内循环区径向致密，较小的颗粒被夹带和燃烧，火焰破裂后二次反应区径向致密7。注意图7表明，在最大的脱挥发分率发生炉中的位置上，视脱挥发模型的选择而变化。从本质上讲，这表明与稳定部队预测脱挥利率出现非常接近燃烧器出口与脱挥过程就结束了400毫米。在实验上，火焰断裂是在约250毫米，在其下游的大颗粒经过脱挥发分产生第二火焰观察。这是通过在两个图的DAEM捕获7和数字10和11。将O₂和有限公司₂地图与例SC和SV示出获得的，这些条件的主要种类的平均空间分布不受选择焦炭燃烧模式模型，这是高强度反应区在炉子的上部区域中的结果下从而导致在高温下月初倦怠。

数字12示出了实验测量和O的数值预测之间的比较₂和有限公司₂。火焰表现出了相当的不对称性;因此，测量和预测之间的绝对比较，应被视为定性。为了最小化的不对称性，点和相应的误差棒显示的在相对的，径向对称的位置上进行测量的平均值和标准偏差。从箱子SC和DC预测表明，该脱挥发分模型在火焰结构的显着的效果，而焦炭转化模式模型不显示显著差异。当稳定部队被使用，例SC和SV，很显然，总的粒子加热和反应速率overpredicted，给出的O​​的underprediction₂以及CO的超预测₂。此外，在那些情况下，域的出口处的粒子倦怠接近100％，但在炉子的出口处的实验收集的炭的定性分析表明，生物质，特别是膝盖，表现出有限的倦怠水平。当使用DAEM，所述预测是在计算域的出口更靠近所述实验结果和倦怠水平是在60％的量级。

6.结论

研究了热解模型和煤焦燃烧模型对大型实验煤和生物质火焰结构的影响。测试了单一级反应和分布活化能的两种热解模型，以及含模型常数的幂律模式和无恒常模式。在理想条件下进行了单粒子模拟，以评估在没有湍流情况下不同模型的影响。随后进行了大涡模拟，并与实验结果进行了比较。考虑了三种情况:恒焦燃烧模式下的单一级反应、恒焦燃烧模式下的分布活化能和变焦燃烧模式下的单一级反应。对理想条件下的单颗粒转化的模拟表明，在使用典型的炉内条件，即加热速率、温度和氧气浓度时，转移模型和焦碳转化模型对颗粒的转化都有显著的影响。粒子散射数据获得的大涡模拟显示,液化作用往往发生在一个狭窄的区域靠近燃烧器区域使用单一一阶反应时液化作用模型,同时与分布活化能液化作用模型液化作用是迟钝和发生炉轴向距离。这种效应对O的空间分布产生了深远的影响₂和有限公司₂，因为在单一级反应脱挥模型中，越强烈和局部的脱挥阶段会导致气相燃烧区域越强烈，导致燃尽越早，径向膨胀越强，火焰越短。另一方面，分布活化能转移模型能够预测实验中观察到的火焰破裂，从而使火焰在径向上更紧凑、更持久。实验工作的作者将火焰破裂归因于粒子动力学，特别是不同粒子类别所遵循的不同轨迹;因此，这项工作的结果激励了进一步的研究，对退化模型对粒子动力学的影响。在什么有关火焰起飞，在这两种情况下，火焰稳定在靠近燃烧器的quarl区域。最后，由于较强的反应区靠近燃烧器区域，不同的煤焦燃烧模式对O的空间分布影响较小₂和有限公司₂。

数据可用性

在论文中提出的数据可以从作者那里得到。

泄露

杨千嬅Rabaçal的现住址是Aerothermochemistry和燃烧系统实验室，苏黎世，瑞士。

利益冲突

作者声明，本论文的发表不存在任何利益冲突。

致谢

这项工作部分由FCT资助，通过IDMEC，在LAETA下，UID/EMS/50022/2013项目和PTDC/EMS- ene /5710/2014项目。M. Rabacal感谢FCT提供的奖学金SFRH/BD/72583/2010。作者感谢PRACE和高斯超级计算中心授予位于德国慕尼黑leibnz - rechenzentrum的超级muc使用权(项目分别为2013081677和HLRB pr84mu)。作者要感谢杨百翰大学的Dale Tree教授所做的许多有益的讨论。

参考

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