核心机理中C4组分的燃烧反应动力学机理研究

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发展一个具有宽范围预测能力的燃烧反应动力学机理是预测燃料燃烧特性、实现能源清洁高效利用的前提,而小分子核心机理是实际燃料燃烧机理中不可或缺的重要组成部分。针对核心机理的发展现状以及对于宽温度和压力范围动力学参数的需求,本工作采用理论计算方法对核心机理C4组分的燃烧反应动力学机理进行了系统性的研究。首先对丁烯自由基异构体的势能面进行了高精度量子化学计算并运用动力学方法计算了速率常数。之后将计算结果用于模型更新,并基于更新后的机理进行了点火延迟时间、层流火焰燃烧速度和重要中间组分浓度的模拟。通过路径分析和灵敏性分析总结归纳了不同的骨架结构对丁烯异构体燃烧活性的控制机制,基于模型对比揭示了温度和压力依赖效应在不同工况下对模型预测能力的影响。其次研究了1,3-丁二烯及其异构体的异构和解离机制,结合量化计算和动力学计算探究了四种C4H6异构体的主要分解路径,并结合模型分析对前人热解实验中的观测现象进行了解释。研究发现,模型中遗漏的“well-skipping”解离反应是实验对1,3-丁二烯初始消耗机制的描述出现矛盾的原因。更新后的模型能较好地解释和预测宽范围下的实验现象。之后对核心机理C4组分中对苯环生成具有重要贡献的共振稳定的C4H5异构体的动力学进行了研究,通过计算新的光电离截面数据结合前人光电离质谱实验量化了C4H5异构体在碳氢燃料火焰中的组成。同时运用RRKM/主方程方法计算了C4H5异构体的异构和解离速率常数并进行了动力学模拟,给出了碳氢燃料火焰中C4H5异构体的比例。进一步计算了和与乙炔反应的温度压力依赖速率常数,探索了上述共振稳定C4H5异构体在火焰中对苯环生成的贡献。最后,基于一个典型的C4体系势能面,结合人工神经网络-高维模型表征方法(ANN-HDMR)对RRKM/主方程模拟过程中输入参数的不确定度传递机制进行了探索,揭示了典型小分子反应温度压力依赖速率常数及其分支比的不确定性控制因素,进一步总结不同类型反应的不确定度随温度和压力变化的规律。基于上述研究评估了C4组分燃烧动力学参数的不确定度,提供了核心机理重要C4组分的温度和压力依赖的速率常数及其不确定性信息。
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