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Mancini, Marco

Name:Mancini, Marco
Thema:Analysis of mild combustion of Natural Gas with preheated air
Abgabe:2007

Zusammenfassung:

Die Oxidation von Brennstoffen mit hocherhitzter Luft ist vielleicht die am schnellsten entwickelte Verbrennungstechnik des vergangenen Jahrzehnts. In dieser Arbeit wird diese Technik als MILD-(Moderate and Intensive Low Oxygen Dilution)-Verbrennung bezeichnet. In Kombination mit hocheffzienten Wärmerückgewinnungssystemen ermöglicht die MILD-Verbrennung beträchtliche Einsparungen beim Brennstoffverbrauch sowie eine drastische Verminderung der CO2-, CO- und NOx-Emissionen. Ziel dieser Arbeit ist es, eine umfassende Analyse der NOx-Bildung bei der MILD-Verbrennung von Erdgas zu erstellen. Hierzu werden verschiedene mathematische Modelle untersucht, sowohl für Turbulenz als auch für chemische Reaktionsmechanismen. Ziel dieser Untersuchungen ist es, ein Verständnis dafür zu entwickeln, ob die für CFD-Berechnungen (Computational Fluid Dynamics) verfügbaren Standardmodelle dazu in der Lage sind, das Betriebsverhalten eines im MILD-Modus arbeitenden Industrieofens abzubilden.

Um die im vorherigen Absatz beschriebenen Ziele zu erreichen, wird der CFD-Code FLUENT als Werkzeug verwendet. Die Modelle und Gleichungslöser werden dazu benutzt, eine Reihe von Experimenten im halbindustriellen Maßstab zu modellieren, welche an der IFRF (International Flame Research Foundation) in IJmuiden (Niederlande) durchgeführt wurden.

In diesen Experimenten wurden jedoch nur einige Betriebsparameter gemessen, so dass die dabei gewonnen Daten für die meisten Messreihen nicht detailliert genug sind, um die relevanten Fragestellungen in Gänze zu erklären. Aus diesem Grunde soll die mathematische Modellierung auch dazu dienen, die Messdaten zu entfalten und die Einüsse einzelner Mechanismen isoliert zu betrachten.

Zur Modellierung der halbindustriellen Experimente werden zum einen verschiedene RANSModelle (Reynolds Average Navier Stokes) in Kombination mit vereinfachten Verbrennungsmodellen verwendet, und zum anderen ein Netzwerkmodell aus idealen Rührkesseln, welches umfassende chemische Reaktionsmechanismen bei einer stark vereinfachten Strömungsmechanik berücksichtigt. Der in den Experimenten verwendete Brenner besteht aus eine mittig angeordneten impulsstarken Düse für die Verbrennungsluft und zwei impulsschwachen Erdgasdüsen. Verschiedene über diesen Brennertyp zeigen, dass RANS-Modelle deutliche Schwächen dabei haben, das Verhalten der impulsschwachen Düsen richtig wiederzugeben. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass die Ursache hierfür in einer fehlerhaften Vorhersage der vom Strahl mitgerissenen Abgasmengen liegt und nicht, wie häufig gefordert wird, auf unzureichende Verbrennungsmodelle zurückzuführen ist. Weiterhin wird der Effekt verschiedener Modelle für die Turbulenz-Chemie-Wechselwirkungen untersucht. Schlussfolgerung dieser Untersuchungen ist, dass die turbulenten Fluktuationen bei der MILD-Verbrennung nur von geringer Bedeutung sind. Es werden die Vor- und Nachteile der einzelnen Modelle gegenübergestellt.

Der Prompt-Mechanismus ist der dominierende NO-Bildungsmechanismus, wobei das meiste NO in einer dünnen Schicht gebildet wird, welche sich in dem Bereich befindet, in der Luftstrahl und die beiden Erdgasstrahlen aufeinander treffen. Verschiedene RANS-basierte Modelle sind in Verbindung mit unterschiedlichen NOPostprozessoren verwendet worden und alle Modellkombinationen liefern befriedigende Vorhersagen für die NOx-Emissionen. Trotzdem wurden auf diesem Wege nicht die korrekten Bildungsmechanismen identifiziert. Diese wurden daher mit dem Reaktornetzwerk untersucht, mit welchem die Berücksichtigung komplexer chemischer Abläufe möglich ist.

Die aus diesen beiden Modellierungsansätzen gewonnenen Berechnungsergebnisse weisen viele Übereinstimmungen auf, aber auch einige Unterschiede. Der Gültigkeitsbereicht beider Ansätze für die MILD-Verbrennung wurde verifiziert. Trotz der im Allgemeinen guten Fähigkeit beider Modellansätze zur MILD-Verbrennung gibt es einige Abweichungen bei den Ergebnissen. RANS-Modelle liefern zuverlässige Ergebnisse bei der Vorhersage der Gesamtemissionen, erlauben aber keine Aussagen über Bildungsmechanismen.

 

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