面向发动机的雾化-蒸发-点火特性及其关联性研究中的关键技术

Ignition stability is crucial to the combustion in an internal combustion engine (ICE) and aero-engines, which could affect the combustion efficiency and pollution formation, or even cause catastrophic consequences. It is known that the fuel components, liquid/vapor distributions, temperature fields, velocity fields, pressure and initial flame kernel characteristics may affect ignition stability. And these parameters show random characteristics due to strong turbulent flow in the fully developed engines. Therefore, unveiling the correlation between the physical processes of fuel atomization, evaporation, velocities and the chemical processes of the ignition is the key of the combustion stability research. In this project, based on UV/visible Laser Absorption and Scattering (UV-LAS) technique, a new technique that enables simultaneous multi-component fuel distributions and temperature field measurements is proposed. Meanwhile, combined by the improved LIF-PIV and PLIF techniques, a big-database that comprises fuel component distributions, temperature fields, velocity fields and the intermediate radicals (OH, CH2O) distributions, which obtained within a high-pressure chamber could be established. Through introducing the supervised learning algorithm, a new big data-driven analysis method based on POD and DMD will be developed. By this approach, the correlations between atomization/evaporation characteristics and kernel characteristics in the engine condition is investigated, which gains the interaction principles between atomization-evaporation of multi-component fuel and ignition characteristics in a more fundamental and comprehensive way.

着火稳定性对于内燃机和航空发动机的燃烧至关重要，小则影响燃烧效率和污染物生成，大则造成灾难性后果。在高湍流的发动机中这些参数大多随机变化，掌握燃料雾化、蒸发、流动等物理过程与着火的化学过程的关联性是研究着火稳定性的关键。本项目着重利用燃料各组分蒸气相对紫外波长的吸收特性的差异性和吸光特性对温度的敏感性，开发一种多组分燃料的浓度分布和温度场的同时测量方法。并采用改进的LIF-PIV和PLIF等激光测试技术，实测高压受限空间内着火前后各燃料组分浓度分布、温度场、流场和燃烧中间产物（羟基、醛基等）/局部发热率分布，建立大数据库；通过引入监督学习（supervised learning）算法，发展一种基于POD和DMD的大数据分析方法，深入探究发动机雾化蒸发特征谱与火核特征谱的相关关系，揭示燃烧室内多组分燃料雾化蒸发特性对着火燃烧特性的影响规律。

着火稳定性对于内燃机和航空发动机的燃烧至关重要，小则影响燃烧效率和污染物生成，大则造成灾难性后果，掌握燃料雾化、蒸发、流动等物理过程与着火化学过程的关联性是研究着火稳定性的关键。本项目完成的研究内容和取得成果有：（1）基于各燃料组分蒸气对紫外波长的吸收特性的差异性和吸光特性对温度的敏感性的原理，开发了一种高温高压受限空间内多组分燃料的气液两相浓度分布和温度场的同时测量方法，并建立了光学测试系统（UVLAS，多波长吸收与散射测试），解决了蒸发喷雾气液共存时混合气浓度和温度同时测量这一难题；（2）基于开发的UVLAS技术、米氏散射高速成像技术、高速纹影技术系统性地测得不同喷油压力、燃油温度下喷雾气液相及其浓度分布的波动性，并通过引入PPI（出现概率图像）、IoU（交并比）和EFL（边缘波动长度）等统计分析方法，对波动性进行了定量分析，发现：喷雾波动性随时间逐渐增加，喷雾在贯穿距，面积，形状和浓度分布方面有很大波动性；沿喷射方向上的喷雾波动性占主导；适当降低喷油压力或燃料温度有助于减小喷雾气液相的波动性；单一组分的喷雾相较于多组分更加稳定等规律。（3）基于所有实验数据对考虑波动性的喷雾贯穿距进行了拟合，发现：波动性影响因子与喷雾出现概率为三阶多项式关系，解决了原有贯穿距预测公式无法预测考虑喷雾循环波动性的问题。（4）通过大量试验获得了不同喷油参数、环境参数、点火参数下的着火燃烧特性，揭示了喷雾波动性和着火、燃烧稳定性的关联性，建立了喷雾-点火-燃烧的实验数据库。项目成果的应用前景：（1）所开发的浓度场和温度场同时测量技术可应用于各类燃烧场中燃料雾化蒸发过程中气液两相共存条件下混合气浓度和温度的同时测量；（2）所提出的考虑喷雾循环波动性时贯穿距公式可以更准确预测实际发动机中的贯穿距；（3）喷雾-点火-燃烧的关联性，可应用于发动机喷雾波动性和燃烧稳定性的研究，为发动机燃烧系统优化提供科学依据。