基于时间分辨激光吸收技术的乙烯燃烧中CO生成动力学模型评估

推荐：研究人员针对乙烯(C2H4)燃烧过程中CO生成动力学模型预测精度不足的问题，采用时间分辨激光吸收技术，在激波管中测量了不同当量比(?=0.5-2.0)和温度(1150-2000K)下的CO时间历程。通过与FFCM 2.0、AramcoMech等主流动力学模型对比，发现物种时间历程数据能有效约束模型行为，揭示了HCCO等关键中间体的反应路径差异，为完善C2H4氧化机理提供了新思路。

　　

乙烯作为全球产量最大的化工原料和燃烧关键中间体，其氧化机理研究对能源利用、火灾防控和电池安全等领域具有重要意义。尽管已有大量关于C₂H₄燃烧的研究，但传统模型验证多依赖点火延迟时间(IDT)等全局参数，对CO等关键中间体的时间演化过程缺乏精确测量。这导致模型在预测污染物生成和燃烧效率时存在偏差，特别是在锂离子电池热失控等涉及C₂H₄释放的安全场景中。

为解决这一问题，Olivier Mathieu团队创新性地将量子级联激光(QCL)吸收技术应用于激波管实验，在2059.91 cm^-1处监测CO的P(20)谱线，获得了?=0.5/1.0/2.0三种当量比下高精度CO时间历程数据。研究采用Voigt线型拟合和HITEMP数据库校正，实现5.9%的测量不确定度。通过定义τ_ind(诱导时间)、Δ_COf(10-80%上升时间)等特征参数，建立了多维度模型评估体系。

关键技术包括：(1)Texas A&M大学7.62cm激波管系统，使用He驱动和PCB压力传感器监测；(2)QCL激光吸收诊断系统，采用20%He/79%Ar稀释加速CO振动弛豫；(3)Chemkin Pro 2019 R2进行0-D均相反应器模拟；(4)敏感性分析和反应路径(ROP)分析定位关键反应步骤。

研究结果方面：

1. 1.

   实验测量：在?=0.5/1.0条件下，CO_Max呈现温度无关性；而?=2.0时出现平台区且CO浓度随温度升高。τ_ind表现出与当量比无关的Arrhenius特性，但τ_peak在低于1600K时呈现当量比依赖性。

2. 2.

   模型评估：FFCM 2.0模型综合表现最佳(平均误差19.3%)，其成功预测了Δ_CO2的交叉温度趋势；AramcoMech 2.0在CO_Max预测更优。CRECK模型普遍过反应，而最新版AramcoMech 3.0反而不及2.0版本。

3. 3.

   机理分析：揭示C₂H₄→H₂CC→HCO→CO的初始路径贡献有限，主要CO来自CH₂CHO热解和HCCO氧化。关键反应如H₂CC+O₂??HCO+HCO(R3)的速率常数差异导致模型分歧。

讨论指出，现有模型在HCCO处理上存在显著差异：FFCM 2.0包含HCCO+OH??CH₂O+CO等5条路径，而AramcoMech 2.0采用不同速率和H₂+2CO新路径。通过引入Abdulrahman等的新热力学数据，证明需要结合同位素标记和理论计算进一步完善C₂H₄氧化网络。

该研究发表于《Fuel》的重要意义在于：(1)首次建立CO时间历程与模型子机理的映射关系，证明物种历史数据比IDT更具约束力；(2)发现模型迭代不一定提升预测精度，需针对关键中间体如HCCO开展系统性研究；(3)为锂电池热失控等实际场景中的C₂H₄燃烧预测提供了更可靠的实验基准。