基于PSO优化与数值模拟的甲烷/氨/氢混合燃料MILD燃烧中NOx、CO和CO2排放协同控制研究

《Results in Engineering》：Numerical Simulation and PSO-Based Analysis of NO?, CO, and CO? Emissions in MILD Combustion of Methane/Ammonia/Hydrogen Blends with Steam Addition

本研究针对甲烷燃烧中温室气体和污染物排放问题，通过数值模拟结合粒子群优化（PSO）算法，系统分析了氢（H2）、氨（NH3）和蒸汽（H2O）添加对MILD燃烧特性及污染物生成的影响。研究发现20%氢与19%蒸汽的混合燃料可同步实现CO减排88%、CO2减排29%和NO减排73%，为低碳清洁燃烧技术提供了理论依据和优化方案。

　　

随着全球能源需求持续增长和气候变化问题日益严峻，开发低碳清洁的燃烧技术已成为能源领域的迫切需求。传统天然气燃烧虽然相对清洁，但仍是二氧化碳（CO₂）排放的重要来源。氢（H₂）和氨（NH₃）作为潜在的零碳或低碳燃料备受关注，但它们的燃烧特性各有利弊：氢具有高反应性但会增加氮氧化物（NO_x）排放；氨虽无碳排放却存在燃烧速度慢、易产生燃料型NO_x等问题。MILD（Moderate or Intense Low-oxygen Dilution）燃烧作为一种高效低污染燃烧方式，通过高温低氧环境实现均匀燃烧，可显著降低污染物排放，但多种燃料添加剂在MILD条件下的复杂相互作用尚不明确。

为深入探究甲烷/氨/氢混合燃料在MILD燃烧中的排放特性，伊朗德黑兰KN Toosi科技大学的Neda Firooznia和Cyrus Aghanajafi在《Results in Engineering》发表了这项研究，通过数值模拟与优化算法相结合的方法，系统分析了不同添加剂对燃烧过程和污染物生成的影响。

研究采用计算流体力学（CFD）方法，结合RANS（Reynolds-Averaged Navier-Stokes）框架和SST湍流模型，使用Eddy Dissipation Concept（EDC）处理湍流-化学反应相互作用，Discrete Ordinates（DO）方法处理辐射传热，WSGGM（Weighted Sum of Gray Gases Model）模型计算气体辐射特性。化学动力学机制整合了GRI-Mech 2.11和Stagni的NH₃/H₂机理，能够准确捕捉污染物形成的自由基路径。研究还采用粒子群优化（PSO）算法进行多目标优化，寻找最佳燃料配比。

3.1. 温度和火焰行为

研究发现氢添加提高了火焰温度并将反应区移向燃烧器入口，因氢的高热值和快速链式反应促进了OH自由基生成。氨和蒸汽则降低了峰值温度，蒸汽的高比热容使其冷却效果最显著。OH自由基分布显示，氢增强了反应活性，而氨和蒸汽使火焰向下游移动。

3.2. 最大炉温统计分析

ANOVA分析表明所有添加剂对最大炉温均有显著影响（P<0.05），氢的影响最显著（F=168.74），其次是蒸汽（F=152.05）和氨（F=34.72）。

3.3. 燃烧化学与污染物形成

甲烷氧化主要通过CH₄+OH→CH₃+H₂O等反应路径生成CO₂。氢添加加速了CO氧化（CO+OH→CO₂+H），降低了CO和CO₂排放；氨因碳零排放特性降低CO₂，但通过消耗OH自由基（NH₃+OH→NH₂+H₂O）增加了CO和未燃CH₄；蒸汽降低火焰温度，抑制了CO氧化反应，导致CO排放增加。

3.4. 氢对甲烷燃烧的影响

氢通过加速H₂+O₂→2OH等链式反应提高了自由基浓度，促进甲烷氧化，降低未燃CH₄和CO排放，但增加了反应速率。

3.5. 氨对甲烷燃烧的影响

氨通过自由基清除反应降低反应活性，增加CO和未燃CH₄，但显著降低CO₂排放。

3.6. 蒸汽对燃烧产物的影响

蒸汽通过热容效应降低火焰温度，抑制CO氧化，增加CO排放，高浓度蒸汽（>20%）会破坏燃烧稳定性。

3.7. CO₂和CO排放统计分析

ANOVA确认所有添加剂对CO₂和CO排放有显著影响（P<0.001），氢对减排贡献最大。

3.8. NO_x排放与燃料添加剂效应

氢通过提高温度促进热力型NO和NNH途径（N₂+H+M→NNH+M）增加NO；氨通过燃料氮途径（NH₃→NH₂→NO）显著增加NO；蒸汽通过降温作用抑制所有NO生成途径。MILD条件下，热力型NO被抑制，NNH和N₂O途径占主导。

3.9. 基于PSO的燃料组成优化

PSO优化得到最佳配比：19%蒸汽、20%氢、0%氨，相比纯甲烷燃烧，可实现CO减排88%、CO₂减排29%、NO减排73%。

研究结论表明，氢、氨和蒸汽添加剂对MILD燃烧的排放特性有显著且复杂的影响。氢在减少碳排放的同时会增加NO_x；氨能有效降低CO₂但增加CO和NO；蒸汽可有效抑制NO但增加CO排放。通过PSO多目标优化，可获得同时降低多种污染物的最佳燃料配比。这项研究为开发低碳清洁的混合燃料燃烧技术提供了重要理论基础和优化方法，展示了计算模拟与智能算法在燃烧优化中的强大潜力，对推进能源领域的低碳转型具有重要指导意义。

研究的局限性在于添加剂比例仅限于20%以内，且基于特定几何结构和化学机理，未来工作需要探索更高添加剂比例和更广泛的工况条件，并结合实验验证优化结果的实用性。