Публикации
Реалистичное моделирования процессов горения в STAR-CCM+ v12.06
Prelude FLNG, находящийся в 475 километрах от западного побережья Австралии, является первой в мире плавучей платформой для сжиженного природного газа (СПГ-платформой).
Есть много способов представить данные CAE/CFD моделирования. Графики и таблицы – это то, что мы чаще всего решаем использовать. Но, “Вкладки Excel… не все с ними дружат.”
Когда я начинала работать в данной области, более чем 12 лет назад, моделирование процессов горения в гидро-газодинамике чаще всего выполнялось посредством недорогих подходов вычисления силами CPU, таких как модели распада вихря или модели горения ламинарного пламени при помощи уравнений Навье-Стокса, осредненных по Рейнольдсу. Использование сложной химии в гидро-газодинамике, несмотря на то, что это позволило бы повысить реалистичность моделирования, было крайне необычно и считалось непрактичным в связи с высокой стоимостью конкретных CPU расчетов и моделирование горения при моделировании турбулентных явлений методом крупных вихрей (LES) редко задействовалось в рамках различных отраслевых задач.
С тех пор произошли значительные перемены. LES вычисление таких событий, как зажигание и повторный запуск стало доступным и несмотря на то, что модели горения ламинарного пламени до сих пор остаются оптимальным выбором для большинства задач моделирования (в соотношении стоимости расчетного времени и точности результатов), использование сложной химии, даже в условии наличия сложных сеток, на сегодняшний день является регулярной практикой. Это приводит к повышению точности расчетов, в связи с сочетанием преимуществ и доступности высокопроизводительных вычислений и постоянно обновляющихся инструментов таких как Simcenter STAR-CCM+.
В большинстве методов акселерации присутствует компромисс между скоростью и точностью. Все вычисления, за исключением кластеринга с механизмами Lu и Ahmed, были произведены при использовании настроек акселерации по умолчанию, и решение было достаточно близко к решению без нее. Для Lu, с целью сохранения требуемой точности в качестве группирующей переменной был добавлен OH, для Ahmed - H2O2. Ниже представлено сравнение мгновенной температуры поля при t=2мс и задержкой воспламенения для ECN (струя H) при использовании механизма Lu.
Количество сохраненных DMR компонентов при t=2мс показано на изображении ниже. Важно упомянуть, что только около 10 элементов находятся в зоне высокой температуры пламени, в то время, как 130 из 188 соединений остаются области рядом с пламенем.
STAR-CCM+ отлично подходит для подобных вычислений за счет исключительной масштабируемости и возможности решать задачи сложной химии на больших сетках. В качестве примера, предлагаем ознакомиться с LES моделированием камеры сгорания газовой турбины компании Siemens при использовании модели сложной химии с применением механизма GRI3.0 описывающего реакции между 53 химическими элементами, где размер сетки составляет 10,5 млн. ячеек.
В релизе STAR-CCM+ v12.06 мы расширили данные возможности:
-
Для поддержания практики использования сложной химии со сложными механизмами химических реакций представляем Dynamic Mechanism Reduction (DMR, динамическое уменьшение механизма). Данное нововведение позволит Вам исследовать большие механизмы в сложной химии при значительном сокращении расходов на вычислительные ресурсы.
-
Для поддержания практики использования более переходных LES-вычислений, например, повторный запуск и зажигание, представляем подсеточную модель искрового зажигания. Данное нововведение упрощает вычисление повторного запуска и зажигания, например, в газотурбинных и прочих камерах сгорания и топливных форсунках.
Dynamic Mechanism Reduction адаптивно убирает неактивные соединения в каждой ячейке на каждом шаге и итерации перед задействованием ODE решателя для модели сложной химии. Данное решение строит схему прямого отношения основываясь на скоростях реакции, после чего соотносит ее с каждым целевым соединением (Соединения А на схеме ниже). Связи со значением меньше, чем определённая пользователем погрешность не учитываются (серые стрелки на изображении) и несвязанные элементы удаляются, что, в большинстве случаев, приводит к значительному упрощению механизма реакции. В связи с применением алгоритма к каждой ячейке, со строго определенными условиями, данное упрощение может происходить более эффективно в сравнении с автономными методами, предваряющими последующую стадию CFD-моделирования.
Данный функционал позволяет ускорить процессы моделирования. В действительности, упомянутый алгоритм наиболее эффективен в применении к большим химическим механизмам, что и проиллюстрировано на диаграмме ниже. Диаграмма показывает сравнение эффективности DMR метода с методом кластеринга в STAR-CCM+, а также эффективности получаемой при использовании обоих методов на примере двухмерного моделирования пламени Sadnia D и моделировании воспламеняющегося источника распыления ECN. Как можно заметить, оба метода акселерации эффективны, и Вы можете получить уменьшение времени на вычисление за счет их комбинирования, в данном случае до 6,5 раз. В целом, кластеринг эффективно для больших сеток, в то время, как DMR эффективен для больших механизмов. Подтверждение повышения эффективности с использованием DMR было найдено для механизмов Marinov, Ahmed и Lu с GRI и Wang, а для кластеринга в ECN случае по сравнению с Sandia D.
Таким образом, DMR в STAR-CCM+ v12.06 представляет из себя еще один инструмент для значительного ускорения вычислений при использовании модели сложной химии, и новая подсеточная модель искрового зажигания позволит Вам проводить моделирование соответствующих процессов в, например, камерах сгорания газовых турбин. Мы надеемся, что данные нововведения помогут Вам сократить путь к полностью реалистичному моделированию!
-
http://combustion.berkeley.edu/gri-mech/version30/text30.html
-
https://combustion.llnl.gov/mechanisms/aromatic-and-pah-formation/c1c4-mechanism-with-pah-formation
-
Wang, H. Yao, M. Yue, Z. Jia, M. and Reitz, R. D. Combust. and Flame 162, pp. 2390 – 2404 (2015)
-
Ahmed, S.S., Mauß. F., Moréac, G., Zeuch, T., Phys. Chem. Chem. Phys., 9, 1107 – 1126 (2007)
Новая подсеточная модель искрового зажигания создана для вычисления достоверных характеристик процесса искрового зажигания без необходимости учета воспламенителя на сетке. Высвобождение энергии и начальное расширение сферы пламени для дальнейшего CFD-расчета вычисляется отдельно и интегрируется в процесс моделирования посредствам исходного значения конечной сферы пламени. Так как, диаметр конечной сферы пламени составляет, как минимум, 10 ячеек, то процесс воспламенения на сетке будет посчитан верно без необходимости измельчения сетки в области зажигания.
Ниже представлен пример воспламенения в камере сгорания газовой турбины при использовании FGM-модели горения. Местоположение воспламенителя отмечено красной точкой; фронт пламени изображен оранжевым (0.8 < переменная прогресса горения < 0.9). Голубым полем отмечены области со значением переменной смешения около стехиометрического. Здесь можно наблюдать случайный характер воспламенения, а также быстрое сгорание уже находящегося внутри камеры топлива.
