Élaboration d’un outil numérique pour la réduction et l’optimisation des mécanismes cinétiques pour les systèmes de combustion
Institution:
Sorbonne universitéDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
In the modeling of a combustion process, obtention of global data such as flame speed can, under certain circumstances, be achieved through extremely reduced mechanisms. On the contrary, prediction of detailed data such as polluant species requires the use of detailed kinetic mechanisms involving many chemical species. Due to the size and to the presence of many differents time scales, the integration of those models to complex numerical simulations is a non trivial task. A reduction tool based on Directed Relation Graph and sensitivity analysis methods is proposed to tackle this issue. Reduced mechanisms fitting user defined tolerances for quantities of interest such as global (flame speed, ignition delay, etc) and detailed data (concentration profiles) are automatically generated. The reduction process is paired up with an optimisation of reaction rates through a genetic algorithm to make up for the error induced by the loss of information. This process can use both numerical and experimental reference entries. The complete numerical tool has been tested on several canonical configurations for several fuels (methane, ethane and n-heptane) and reduction rates up to 90% have been observed.
Abstract FR:
Lors de la modélisation d’un processus de combustion, l’obtention de données globales telles que la vitesse de flamme peut sous certaines condition être réalisée à l’aide de mécanismes très réduits. En revanche, la prédiction de données détaillées comme la concentration d’espèces polluantes minoritaires nécessite l’utilisation de mécanismes cinétiques détaillés mettant en jeu de nombreuses espèces chimiques. Du fait de leur taille et des différences d’échelles de temps, l’intégration de tels modèles chimiques à des simulations numériques complexes est cependant extrêmement coûteuse en temps de calcul. Pour s’affranchir de cette limite, un outil de réduction basé sur les méthodes de Directed Relation Graph et d’analyse de sensibilité a été développé. Il permet la génération automatique de mécanismes réduits en fonction de quantités d’intérêt telles que les données globales (vitesse de flamme, délai d’auto-allumage, etc) et détaillées (profils de concentration) en fonction de tolérances d’erreur définies par l’utilisateur. Les opérations de réduction sont couplées à une optimisation par algorithme génétique des constantes de réaction afin de compenser au maximum les erreurs issues de la perte d’information. Cette optimisation peut être réalisée par rapport à des données issues de simulations numériques mais également par rapport à des mesures expérimentales. L’outil complet a été testé sur différentes configurations canoniques pour différents combustibles (méthane, éthane et n-heptane) et des taux de réduction supérieurs à 80% ont pu être obtenus.