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在燃烧过程中，烟尘形成影响污染物排放和能源效率。研究人员开展周期性强迫瞬态层流扩散火焰中烟尘形成机制的研究，通过实验和模拟，发现不同强迫机制影响烟尘形成，为研究湍流燃烧和改进烟尘模型提供基础。
在燃烧的世界里，有一个现象时刻影响着我们的生活，那就是烟尘的形成。它不仅关乎工业生产中的污染物排放，还与能源利用效率紧密相连。想象一下，工厂烟囱中滚滚浓烟，不仅污染了空气，还意味着能源在燃烧过程中没有被充分利用。以往，科学家们对稳态和强迫火焰中的烟尘行为进行了探索，但不同强迫机制与烟尘形成过程之间的相互作用，仍如同隐藏在迷雾中的谜题，让人难以看清全貌。同时，现有的模型也难以精准捕捉这类系统中烟尘的瞬态演化。正是在这样的背景下，开展关于周期性强迫层流扩散火焰中烟尘形成机制的研究显得尤为重要。
来自国外的研究人员为了解开这个谜题，进行了深入研究。他们利用详细的实验和数值模拟，对周期性强迫下瞬态层流扩散火焰中的烟尘形成机制展开探究。最终发现，强迫对烟尘形成有着显著影响，声学和机械扰动会增强表面生长过程。而且，研究结果强调了瞬态层流火焰在研究湍流燃烧方面的价值，为改进复杂环境中的烟尘模型奠定了坚实基础，也为开发用于预测燃烧建模的机器学习工具提供了参考。该研究成果发表在《Fuel》杂志上。
研究人员在研究过程中，主要运用了以下关键技术方法：一是采用 CoFlame 代码，利用其改进的算法对层流共流扩散火焰中的火焰烟尘形成进行建模；二是对比多组实验数据，包括来自不同机构的声学强迫火焰数据，评估所实施烟尘模型的适用性 。
火焰配置
研究人员调查了三组火焰。第一组是阿德莱德大学（University of Adelaide）Foo 等人的声学强迫火焰（UoA 组），这组数据丰富，被充分用于模型校准。第二组同样是声学强迫火焰（USM 组），由圣玛丽亚联邦理工大学（Universidad Técnica Federico Santa María）开展，虽然采用相同强迫机制，但不同的火焰配置和强迫水平能提供更多的烟尘体积分数和温度数据。
数值模型
研究使用 CoFlame 代码，该代码运用截面气溶胶形成模型模拟烟尘纳米颗粒和聚集体的形成。原本用于求解稳态层流火焰的代码，经过改进，将求解纳维 - 斯托克斯方程（Navier–Stokes equations）的 SIMPLE 算法更新为 PISO 算法，并添加了额外的密度校正步骤，以提高稳定性和收敛性，使其能够求解瞬态层流火焰情况。
结果
研究人员利用 UoA 组数据对瞬态模拟进行验证。通过对比数值模拟得到的轴向和径向速度剖面与实验粒子图像测速（PIV）数据，以及将 OH 浓度剖面作为反应区准确预测的定量指标，结果表明模拟较为成功，具体内容在补充材料 S5 中展示。
研究结论与讨论
本研究成功将详细的烟尘截面模型应用于圆柱轴对称坐标系下的非稳态层流燃烧。通过对 CoFlame 代码的升级，运用改进的 PISO 算法实现了更稳定和准确的模拟。数值模拟结果与不同共流配置下的实验非预混层流强迫火焰进行对比，揭示了不同强迫机制对烟尘形成的影响。这一研究成果意义重大，它让我们对周期性强迫层流扩散火焰中烟尘形成机制有了更深入的理解，为后续研究湍流燃烧提供了有效的研究手段，也为改进复杂环境下的烟尘模型提供了理论依据。同时，其研究数据还为开发用于预测燃烧建模的机器学习工具提供了支持，有望推动燃烧领域在污染物控制和能源高效利用方面取得新的突破，在工业生产、环境保护等多个领域发挥重要作用。
