乙腈池火燃燒場分析與特征產物濃度的定量反演研究

梁亞權, 彭吳迪, 劉 祺, 劉 強, 陳 黎, 陳志莉*

1. 桂林理工大學環(huán)境科學與工程學院, 廣西 桂林 541004 2. 中國人民解放軍軍事科學院防化研究院, 北京 102205

引 言

乙腈廣泛用于農化、 制藥和石油化工等領域[1], 并且隨著我國化工行業(yè)的不斷發(fā)展, 乙腈的需求量也逐年增加[2]。 乙腈具有易燃、 易爆、 易揮發(fā)等特性, 其在制備、 生產和運輸?shù)冗^程中易發(fā)生嚴重的泄漏火災事故[3]。 乙腈燃燒產生的以氮氧化物為主的有毒溫室氣體會對周邊地區(qū)及大氣環(huán)境造成嚴重危害[4]。 因此, 有必要進行乙腈池火的燃燒溫度場、 濃度場和氮氧化物濃度的定量[5]研究。

目前針對池火的非接觸式燃燒診斷研究中, 平面激光誘導熒光(PLIF)技術是應用高效的一種技術。 Yang等[6]使用PLIF測溫法和雙向PLIF研究了甲烷火焰在N2、 CO2和H2O稀釋下, 其燃燒場中OH基的濃度變化。 結果表明, 被H2O、 N2和CO2氣體稀釋后的甲烷火焰中OH基濃度依次減小, 絕對OH基數(shù)密度的峰值分別為9.84×1017、 8.57×1017和7.84×1017cm-3。 Bohon等[7]采用PLIF技術測量了醇和烷烴預混火焰中非熱態(tài)NO濃度, 并結合NOx化學機制對火焰進行建模, 結果表明酒精燃料比烷烴燃料火焰產生的非熱NO少50%。 綜上, PLIF技術可以獲得部分燃燒產物較為準確的分布信息, 但并不能直接獲取燃燒濃度場與溫度場的全部組分數(shù)據(jù)。 因此, 結合軟件仿真進行火焰模擬, 推算出所有燃燒產物組分的溫度場與濃度場數(shù)據(jù), 是獲取火焰整體溫度場與濃度場的一種途徑。 目前利用FDS軟件可以有效模擬火災燃燒產物生成和熱傳遞過程。 Wang等[8]利用火災動力學模擬器(FDS)建立了一個由材料物理特性控制的液化天然氣池火災模型, 并進行了液化天然氣池火災實驗進行驗證。 結果表明, 火災模型可以準確預測實驗中觀察到的火焰幾何形狀; 材料為混凝土堤壩時, 其高度與LNG池火的質量燃燒率呈負相關。

構建火焰光譜輻射模型也是獲取火災燃燒場信息的有效手段[9]。 目前已有學者在火焰光譜輻射模型構建方面取得了一些研究成果。 Bordbar等[10]利用FDS技術模擬了池火火焰的瞬時傳熱傳質情況, 結合燃燒氣體的高分辨率LBL光譜吸收曲線和煙塵吸收系數(shù)構建了火焰的瞬時光譜模型。 結果表明, 低溫大氣氣體具有較強的吸收效應, 距離火焰中心22 m處的CO的發(fā)射峰能夠與熱黑體的光譜輪廓很好地區(qū)分, 可用于火災的探測。 Wang等[11]研究了垂直矩形泄壓管道中五種自由基(C-、 CHO-、 CH-、 O-和OH-)和甲醛(CHO)在不同濃度下火焰?zhèn)鞑C制以及光譜特性, 并探究了甲烷燃燒光譜輻射機制。 實驗結果表明, 瞬時火焰?zhèn)鞑ニ俣取?最大火焰溫度和相對光譜強度會首先隨著甲烷濃度的增加而增加, 隨后逐漸減小。

國內外學者針對火焰光譜模型的構建研究, 主要集中于模擬碳氫燃料以及烷烴類氣體火焰, 而針對PLIF技術的研究大多數(shù)是為了獲取燃燒產物某一組分的信息。 鮮有采用PLIF技術與FDS模擬相結合的方式研究獲取含氮化學品(如乙腈)池火的整體溫度場、 濃度場, 同時采用自行構建的火焰光譜輻射模型實現(xiàn)對燃燒產物濃度的定量反演。

本文首先基于PLIF探測、 CFD[12]和FDS[13]模擬獲取了乙腈池火燃燒場信息。 然后構建了乙腈火焰光譜輻射模型, 并采用相同工況下乙腈燃燒火焰實測光譜數(shù)據(jù)對模型進行了驗證, 而且與Radcal模型進行了精度對比。 最后對乙腈燃燒特征產物一氧化氮(NO)進行了濃度反演。

1 實驗部分

1.1 儀器及參數(shù)

本實驗為了探究乙腈的溫度、 濃度場信息, 以及乙腈火焰輻射光譜, 搭建了PLIF(德國Lavison公司生產)燃燒診斷平臺與火焰光譜探測設備(加拿大LR Tech公司生產的Versatile SpectroRadiometer光譜儀)。 實驗平臺示意見圖1, 該平臺由五部分組成(1)激光診斷系統(tǒng), 包括Nd∶YAG高能脈沖激光器(儀器能量為500 mJ@532 nm)與Sirah染料激光器(可調節(jié)波長為350～610 nm); (2)火焰探測系統(tǒng), 包括VSR光譜儀、 ICCD相機、 OH-PLIF濾光片和NO-PLIF濾光片; (3)低碳化學品燃燒系統(tǒng), 包括同軸燃燒器與低碳化學品燃燒平臺; (4)配氣系統(tǒng), 包括純度為99.9%的甲烷氣體和干空氣; (5)尾氣處理系統(tǒng), 包括燃燒產物吸收裝置與尾氣處理液。 實驗測試時, ICCD相機與激光器通過Davis軟件進行同步, 在實驗中拍攝點火后的熒光圖像。

圖1 PLIF燃燒診斷與火焰光譜探測平臺Fig.1 PLIF combustion diagnosis and flame spectroscopy detection platform

1.2 方法

首先, 采用同軸燃燒器進行甲烷-空氣燃燒實驗, 調整PLIF系統(tǒng)確定OH基激發(fā)波長, 在相機鏡頭前安裝OH-PLIF濾光鏡, 調整相機參數(shù)并設置拍攝頻率為10 Hz后進行拍攝, 開啟同軸燃燒器進行試驗, 獲取甲烷-空氣火焰的OH-PLIF熒光圖像熒光分布圖。 其次, 改變PLIF系統(tǒng)參數(shù)確定NO激光器激發(fā)波長, 將同軸燃燒器換為池火燃燒平臺進行5 cm乙腈池火實驗, 保證平臺其他參數(shù)不變, 開啟ICCD相機后引燃池火, 獲取熒光圖像。 最后進行乙腈火焰光譜探測, 將VSR光譜儀移動至相機位置, 調整VSR光譜儀探測參數(shù), 保證燃燒盤內乙腈體積一致, 進行火焰光譜測量實驗, 獲得乙腈火焰輻射光譜。

1.2.1 激發(fā)波長的確定

選取OH基激發(fā)波長范圍在283.1～284 nm之間, NO基激發(fā)波長范圍在226.0～227.0 nm之間。 通過調節(jié)PLIF系統(tǒng)中的Nd∶YAG激光器的激光功率、 sirah染料激光器激光能量與內置染料等相關參數(shù), 在選定的激發(fā)波長范圍內進行掃描, 得到最佳激發(fā)波長。 掃描結果如圖2所示, 確定了OH基最佳激發(fā)波長為283.553 nm、 NO基最佳激發(fā)波長為226.315 nm。

圖2 激發(fā)波長的選擇(a): OH基激發(fā)波長; (b): NO激發(fā)波長Fig.2 Excitation wavelength selection(a): OH-base excitation wavelength; (b): NO-base excitation wavelength

1.2.2 定量因子測定

實驗設置條件與燃燒工況一致時, 可近似認為火焰的熒光信號強度與OH基濃度成正比[14], 見式(1)

F=CχOH

(1)

式(1)中,F為圖像熒光強度值,C為定量因子值,χOH為OH基濃度。

利用fluent模擬計算能夠獲得χOH較為準確的數(shù)據(jù), 對實驗所得熒光圖像進行灰度化處理可獲得圖像熒光強度值F。 選取火焰相同位置數(shù)據(jù)計算可獲取定量因子C, 其能夠用于相同實驗設置條件下乙腈的燃燒濃度場模擬計算中。

如圖3所示, 甲烷-空氣擴散火焰在當量比為0.7時火焰較為穩(wěn)定, 可用于熒光圖像的分析。 故選取0.7工況下的熒光圖像進行灰度化處理, 提取所需點的熒光強度值。

圖3 甲烷-空氣火焰不同工況的OH基分布Fig.3 OH-base distribution of methane-air flame under different working conditions

火焰軸向實際燃燒高度約為80 mm, 選用2～7 cm范圍內有較強的熒光強度的區(qū)域進行分析; 將火焰相同高度水平方向的熒光強度進行平均后, 得到火焰不同軸向高度下的熒光強度值, 如圖4所示, 46 mm附近熒光強度突然略微變弱主要原因是由于擴散燃燒的影響, 因此出現(xiàn)局部波動的現(xiàn)象。 其中火焰軸線2～6 cm高度范圍內數(shù)據(jù)可結合式(1)進行定量因子的計算。

圖4 0.7工況火焰軸線上的平均熒光強度分布Fig.4 Average fluorescence intensity distribution on the flame axis of 0.7 working condition

通過CFD中的fluent軟件可模擬與實驗相同工況下的甲烷-空氣擴散火焰, 模擬獲得的OH基濃度分布如圖5與表1所示, 實驗與模擬的工況完全相同。 對比圖3與圖5可知, 兩者的火焰結構近似相同, 說明OH基體積分數(shù)的模擬結果具有一定的準確性, 能夠獲取火焰內部的產物濃度分布, 并對PLIF測量的OH基熒光強度進行體積分數(shù)的定量。

表1 軸線上2～6 cm濃度模擬數(shù)據(jù)Table 1 Simulated data of 2～6 cm concentration on the axis

圖5 OH基濃度分布Fig.5 OH-base concentration distribution

將熒光強度值F與表1中模擬所得χOH空間濃度值代入式(1), 得到火焰2～6 cm高度范圍內的定量因子數(shù)據(jù), 計算結果如圖6所示。 根據(jù)火焰形態(tài)選取45～60 mm區(qū)域定量因子數(shù)據(jù)求和平均, 見式(2)

圖6 定量因子計算結果Fig.6 Calculation results of quantitative factors

(2)

式(2)中,Cn為軸線不同高度處的定量因子,C為穩(wěn)定范圍內定量因子平均值。

1.3 乙腈的NO-PLIF熒光圖像測定

實驗測得5 cm尺度乙腈不同時刻的NO-PLIF熒光圖像, 如圖7所示。 5 cm尺度乙腈燃燒持續(xù)時長90 s, 火焰在40與60 s之間較為穩(wěn)定, 熒光圖像寬度較大。

圖7 乙腈不同燃燒時刻下火焰熒光圖像(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 sFig.7 Flame fluorescence images at different combustion moments of acetonitrile(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 s

1.4 火焰燃燒光譜測試

5 cm尺度不同時刻下的乙腈燃燒火焰光譜經黑體輻射定標后結果如圖8所示, 40與60 s時光譜整體輻射亮度值較為接近, 該時間段火焰燃燒逐漸趨于穩(wěn)定, 與實驗中池火火焰的實際燃燒狀態(tài)一致; 2.55和2.7 μm對應H2O的特征峰, 4.3 μm為CO2的特征峰, 5.6和6.3 μm附近為NO的特征峰。 NO為乙腈燃燒的特征污染, 雖然整體輻射亮度值低于CO2特征峰值, 但可更好的用于定量反演。

圖8 不同時刻乙腈燃燒火焰光譜輻射曲線(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 sFig.8 Spectral radiation curve of acetonitrile combustion flame at different moments(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 s

2 結果與討論

2.1 乙腈燃燒濃度場

如圖9所示, 以縱軸間隔1 cm區(qū)域進行劃分, 將式(2)所得定量因子平均值結合圖7中不同時刻乙腈池火的NO熒光圖像進行計算, 獲取了圖10池火上方1～6 cm高度、 同一水平位置不同點的NO濃度值。 燃燒20～60 s期間, NO整體濃度值逐漸上升, NO體積分數(shù)為0.008%～0.020%。 燃燒60 s時, 火焰較為穩(wěn)定, 此時NO整體濃度值較大, 并在池火上方40 mm處達到最大, 其體積分數(shù)為0.015%～0.025%; 燃燒60～80 s期間, 火焰中NO濃度值逐漸下降, NO體積分數(shù)為0.010%～0.022%。 所獲取的濃度場數(shù)據(jù)將用于后續(xù)光譜輻射模型的構建。

圖9 火焰區(qū)域劃分Fig.9 Flame area division

圖10 乙腈不同燃燒時刻NO濃度(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 sFig.10 NO concentration at different combustion moments of acetonitrile(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 s

結合NO濃度場數(shù)據(jù)進行FDS火災動力學模擬, 搭建100 cm×100 cm×200 cm的區(qū)域, 設置的池火盤大小為5 cm×5 cm×2 cm, 并選取池火盤上方每2 cm間距的位置作為一個溫度監(jiān)測點, 共設置6個溫度監(jiān)測點。

如圖11所示, 火焰中心處H2O的濃度分布最高, 濃度值從煙氣中心區(qū)域往四周逐漸降低; 隨著燃燒時間的增加, H2O的濃度也逐漸增加, 在60 s時火焰中心的H2O濃度最大, 體積分數(shù)達到0.094 5%。 如圖12所示, CO2濃度分布情況與H2O相似, 濃度最大體積分數(shù)為0.125%。

圖11 H2O濃度變化(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 sFig.11 Variation of H2O concentration(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 s

圖12 CO2濃度變化(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 sFig.12 Variation of CO2 concentration(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 s

2.2 乙腈燃燒溫度場

根據(jù)FDS火災動力學模擬搭建的燃燒場景, 獲得了不同監(jiān)測點位置的溫度數(shù)據(jù)。 如圖13所示, 每個監(jiān)測點的溫度隨著燃燒時間的增加而逐漸增加, 在10 s內溫度增長較迅速; 監(jiān)測點3池火軸線上方6 cm處, 溫度數(shù)據(jù)在10 s內變化最大, 最高溫度達到約900 K; 監(jiān)測點4軸線上方8 cm處整體溫度達到最高, 最高溫度達到945 K; 監(jiān)測點6軸線上方12 cm處溫度數(shù)據(jù)變化最小, 20 s后溫度變化在300 K之內。 通過比較不同監(jiān)測點的溫度得出, 軸線上2～6 cm處火焰溫度迅速上升, 8 cm處到達最大值; 此后隨著離火點距離的增加, 監(jiān)測點的溫度逐漸降低。

圖13 池火軸線上不同位置溫度Fig.13 Temperature at different locations on the pool fire axis

2.3 火焰光譜輻射模型的構建與驗證

2.3.1 基于HITRAN數(shù)據(jù)庫構建火焰光譜輻射模型

火焰燃燒產物的分子躍遷與自身黑體輻射是構成火焰光譜的主要原因, 而乙腈等低碳化學品燃燒產生炭黑極少, 故炭黑輻射基本可以忽略。 HITRAN數(shù)據(jù)庫擁有高溫氣體分子的譜線參數(shù), 因此本模型基于HITRAN數(shù)據(jù)庫進行構建。 利用PLIF所獲取的燃燒溫度場與濃度場數(shù)據(jù), 對火焰進行區(qū)域劃分, 同時采用火焰總體輻射傳輸方程構建了乙腈火焰光譜輻射模型。

利用PLIF所測得的乙腈空間溫度、 濃度場數(shù)據(jù), 將火焰內部劃分為六個熱力學平衡區(qū)域如圖9所示。

區(qū)域n的光譜輻射強度值計算如式(3)

(3)

式(3)中,Iv(n)是區(qū)域n的光譜輻射強度值,τv(n)為區(qū)域n處的氣體透過率。

光譜整體輻射強度值計算如式(4)

Iv=Iv(1)+Iv(2)+Iv(3)+Iv(4)+Iv(5)+Iv(6)

(4)

當氣體處于熱力學平衡狀態(tài)時, 火焰總體輻射傳輸方程如式(5)[15]

Iv=Ib(v,T)α(v)=

Ib(v,T){1-exp[-dsP∑ki(v)χi]}

(5)

式(5)中,Iv是光譜輻射強度,Ib(v,T)為在波數(shù)v與溫度T條件下的黑體輻射強度,ds為氣體微元的長度,P是氣體壓強,ki(v)為i組分在波數(shù)v處的吸收系數(shù);χi為i組分的濃度。

將火焰每塊區(qū)域濃度和溫度數(shù)據(jù)進行平均后代入模型, 采用逐線法進行計算。 VSR儀器內部為高斯響應函數(shù), 分辨率為4 cm-1, 因此對光譜結果進行高斯卷積運算, 得到了與VSR光譜儀相匹配的分辨率精度。 同時自建光譜模型選用不同儀器響應函數(shù)可得到與多種光譜儀相匹配的分辨率精度。

2.3.2 模型精度驗證

為了驗證自行構建的乙腈火焰光譜輻射模型的精度, 以5 cm乙腈池火在20、 40、 60和80 s時刻下的實驗測試火焰光譜數(shù)據(jù)為依據(jù), 對比分析了乙腈燃燒有較強特征峰(燃燒產物CO2、 H2O和NO的特征峰)處的模型模擬計算值與光譜實測數(shù)據(jù), 結果如圖14和圖15所示。 可能由于NO在5.6 μm處的特征峰不夠明顯的原因, NO模擬精度略低于其他產物的模擬精度; 其中CO2特征峰處模型精度最小為86.8%, 最大為88.7%; NO特征峰處模型精度最小為79.6%, 最大為84.9%; H2O特征峰處模型精度最小為84.6%, 最大為89.1%。 自建模型整體精度較高, 可用于燃燒火焰產物濃度的定量反演。

圖14 不同時刻火焰光譜模擬值與實驗值對比(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 sFig.14 Comparison between simulated and experimental values of flame spectra at different moments(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 s

圖15 5 cm乙腈池火不同時刻光譜特征峰處精度比較Fig.15 Accuracy comparison at the characteristic peaks of the spectra at different moments of the 5 cm-diameter acetonitrile pool fire

2.3.3 模型精度對比

Radcal[16]是一種通過窄譜帶方法計算氣體輻射信息的模型。 如圖16所示, 將所獲取的5 cm乙腈池火組分濃度與溫度數(shù)據(jù)帶入Radcal模型中, 選擇光譜曲線在1.88、 2.55、 2.73、 4.3、 5.65和6.3 μm特征峰處的光譜數(shù)據(jù), 比較本文構建模型的模擬光譜值與Radcal模型的模擬光譜值的準確度。

圖16 5 cm乙腈池火光譜實測值與兩個模型模擬值對比Fig.16 Comparison between measured values and simulated values from two models of fire spectra of 5 cm-diameter acetonitrile pool

如圖17所示, 本文構建的火焰光譜輻射模型的模擬精度基本在80%以上, 乙腈燃燒80 s時2.7 μm特征峰處精度達到最高為89.1%; Radcal模型模擬精度基本在70%以上, 1.88 μm特征峰處精度達到最高為79.1%。 與Radcal模型相比, 本文構建模型的模擬計算精度提升了約10%。

圖17 Radcal與HITRAN模型特征峰處模擬精度對比Fig.17 Comparison of simulation accuracy at the characteristic peaks between Radcal model and HITRAN model

Radcal模型的計算值與實驗數(shù)據(jù)偏差較大主要存在兩個原因:

(1)Radcal模型是窄譜帶擬合建立的, 而本模型中所采用的HITRAN數(shù)據(jù)庫是依據(jù)分子躍遷機理建立的, 因此基于HITRAN數(shù)據(jù)庫所建立的光譜輻射模型理論精度更高。

(2)Radcal模型采用固定光譜分辨率進行計算, 而本模型經過配置儀器響應函數(shù)對光譜進行卷積計算, 模型適用于其他分辨率的儀器。 因此, 本文基于HITRAN數(shù)據(jù)庫構建的火焰光譜輻射模型更加準確。

2.4 燃燒特征產物NO濃度反演

基于自行構建的光譜輻射模型, 可以通過輸入不同梯度的燃燒產物濃度數(shù)據(jù)獲得的光譜輻射值, 然后與實測光譜輻射值相對比, 兩者曲線接近時可知輸入的濃度值與實際燃燒火焰產物濃度一致。 因此, 利用構建的模型模擬的光譜曲線可以反演出火焰內部的燃燒產物濃度。

由乙腈火焰光譜實驗測量值分析表明, 燃燒產生的氮氧化物以NO為主, 主要發(fā)射峰在5.6 μm附近。 以20、 40、 60和80 s時輻射光譜實驗測量值為比較基準, 由圖18可知, NO反演濃度值分別為0.01%、 0.011%、 0.018%和0.013%; 與實驗測量值相比, 精度分別達到76.9%、 78.5%、 94.7%和81.3%。

圖18 不同燃燒時刻下乙腈火焰特征產物NO濃度反演(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 sFig.18 Inversion of NO concentration of acetonitrile flame characteristic products at different combustion moments(a): 20 s; (b): 40 s; (c): 60 s; (d): 80 s

隨著乙腈燃燒尺度變大, 燃燒產物濃度成非線性增大, 20 cm尺度下約為5 cm尺度的3倍。 對10 m尺度以上、 燃燒時長30 min的大型乙腈火災事故, 模擬計算出其燃燒產物NO的體積分數(shù)可能達到0.3%以上。 而燃燒產物組分濃度越高, 火焰光譜輻射越強, 這使依據(jù)火焰光譜特征遙感定量探測火災中污染氣體濃度存在較大可行性。

3 結 論

采用PLIF探測并結合FDS與CFD模擬計算獲得了5 cm尺度下乙腈池火的溫度場與濃度場信息, 探測了不同燃燒時刻的火焰輻射光譜。 基于HITRAN數(shù)據(jù)庫建立了乙腈火焰光譜輻射模型, 驗證了模型精度, 并與Radcal模型精度進行了對比。 最后采用構建的火焰光譜輻射模型反演了燃燒產物NO的濃度, 得出結論如下:

(1)實驗結果表明, 在20、 40、 60、 80 s等時刻下, 火焰中特征污染產物NO濃度體積分數(shù)為0.005%～0.025 5%, 火焰外焰處H2O的體積分數(shù)為0.034 5%～0.062 5%, CO2的體積分數(shù)為0.055 5%～0.085 5%; 火焰溫度在池火上方60～80 mm區(qū)域達到最大, 為800～1 000 K, 最高為945 K。

(2)自行構建了乙腈火焰光譜輻射模型, 模型模擬值與實測光譜數(shù)據(jù)對比得出, 燃燒產物CO2特征峰處準確度最小為86.8%, 最大為88.7%; NO特征峰處準確度最小為79.6%, 最大為84.9%; H2O特征峰處準確度最小為84.6%, 最大為89.1%。 自行構建的乙腈光譜輻射模型與Radcal模型計算的光譜輻射值對比得出, 自行構建的模型整體計算精度提升約10%。

(3)采用所構建的輻射光譜模型反演了乙腈燃燒特征產物NO的濃度, 反演精度分別達到76.9%、 78.5%、 94.7%、 81.3%。 可為遙感監(jiān)測含氮化學品火災與火災中污染產物濃度定量反演提供基礎。