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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：本发明属于燃烧学科数值仿真领域，涉及一种简化高碳燃料的大规模详细化学反应模型的方法，简化高碳燃料的大规模详细化学反应模型，获得在精度和规模同时满足燃烧多维模拟的简化反应动力学模型。此方法以子模型反应类为对象，进行高碳燃料的大规模详细化学反应模型简化，极大地降低了输入变量数目，降低了全局敏感分析的计算时间，使全局敏感性分析应用于大规模详细化学反应模型成为可能。

主权项：1.一种简化高碳燃料的大规模详细化学反应模型的方法，其特征在于：包括以下步骤：1高碳燃料的大规模详细化学反应模型预处理根据高碳燃料的大规模详细化学反应模型结构，按照反应中涉及的组分的最大碳原子数目，将反应划分为不同的子模型；随后，将子模型中的反应按照速率规则划分为不同的反应类；为了降低模型简化的计算量，在随后计算中，将子模型反应类看作一个整体，即对于所有属于第j个子模型反应类的反应 其中，mj为第j个子模型反应类中包含的反应的总数目，为第n个反应的标准不确定速率参数 kn为单次模拟中第n个反应的反应速率，fn为第n个反应的不确定因子fn＝log10kn,maxkn,0＝log10kn,0kn,min，kn,0、kn,max和kn,min分别为第n个反应的标准反应速率、最大值和最小值；2使用全局敏感性分析评估子模型的重要性为执行全局敏感性分析，首先，将输入变量xj离散为0,1p-1,2p-1,…,1；随后，随机生成一组x，并将x中的元素一个接一个的变化Δ，并计算简化目标yi；第j个输入变量对简化目标yi的单次影响为 经过k次计算，获得平均效应 和方差 越大表明扰动第j个子模型反应类中反应的速率常数对第i个简化目标预测值的影响越大，σij越大表明第j个反应类与第i个简化目标存在强烈的非线性关系或者第j个反应类与其他反应类存在强烈的耦合关系；基于和子模型中碳原子数目，将子模型分为小分子子模型、重要大分子子模型和不重要大分子子模型；其中小分子子模型的碳原子数目小于等于4；3使用全局敏感性分析和路径敏感性分析评估重要大分子子模型中反应类的重要性路径敏感性系数由式6计算， yi,j为移除第i个反应类的简化化学反应模型对第j个简化目标的预测值；反应类的重要性由标准化的和共同决定，即 其中，标准化的和由式8-10计算 基于ξj，从小到大逐个删除反应类，直到简化化学反应模型的预测值达到详细化学反应模型对任意简化目标的预测不确定边界；4构建骨架大分子子模型首先，将步骤3保留的反应类中的同分异构体集总为一个代表性组分；随后，将不重要子模型中的反应进行集总，获得骨架大分子子模型；5简化小分子子模型使用式7对小分子子模型中的反应进行评估，并基于ξj，逐个删除反应，直到简化化学反应模型的预测值达到详细化学反应模型对任意简化目标的预测不确定边界，获得初始简化模型；6反应速率优化使用多目标遗传算法，对燃料子模型中的反应速率常数在不确定范围内进行优化，获得最终的简化模型；所述的高碳燃料为异十六烷。

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