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Development of Numerical Modeling Methods for Prediction of Ignition Processes in Aero-Engines

Weckering, Jeremy (2011)
Development of Numerical Modeling Methods for Prediction of Ignition Processes in Aero-Engines.
Technische Universität Darmstadt
Ph.D. Thesis, Primary publication

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Development of Numerical Modeling Methods for Prediction of Ignition Processes in Aero-Engines
Language: English
Referees: Janicka, Prof. Dr.- Johannes ; Mastorakos, Prof. Epaminondas
Date: 16 February 2011
Place of Publication: Darmstadt
Date of oral examination: 25 June 2010
Abstract:

Entwicklung von numerischen Modellierungsmethoden zur Vorhersage von Zündprozessen in Flugtriebwerken Gegenstand dieser Arbeit ist die Entwicklung von numerischen Methoden zur Vorhersage von Zündprozessen mit dem übergeordneten Ziel, die Wiederzündbarkeit von Flugtriebwerken bei großen Flughöhen numerisch ermitteln zu können. Die Motivation erwächst aus einem verstärkten technischen Interesse der Industrie, numerische Methoden zur Vorhersage der Zündbarkeit einer Brennkammer einzusetzen. In der Tat sind neue Verbrennungskonzepte zur weiteren Senkung der Emissionen von thermischen Stickoxiden durch instabile Verbrennungsbedingungen gekennzeichnet. Gleichzeitig erschweren diese Bedingungen den erfolgreichen Ablauf der Wiederzündung. Folglich ist die Entwicklung von effizienteren Flugtriebwerken durch die notwendige Sicherstellung der effektiven Wiederzündung der Brennkammer bei allen Betriebsbedingungen beeinträchtigt. Schließlich erweisen sich niedrige Drücke und niedrige Temperaturen bei großen Flughöhen als besonders ungünstig und stehen im Mittelpunkt der Bemühungen zur verbesserten Wiederzündbarkeit von Triebwerken. Darüber hinaus erfordern magere Verbrennungskonzepte komplexe Luft-Brennstoff-Mischungsprozesse. Dies führt zur komplexen Brennkammergeometrien, die als numerische Gitter mit Multi-Block Strukturen nur mit großem Aufwand vernetzt werden können. Deshalb wurde die Entwicklung eines unstrukturierten Codes zur Strömungssimulation vorangetrieben. Dieser Code, PRECISE-UNS (Predictive-System for Real Engine Combustors - Unstructured), basiert auf dem Finite Volumen Code Dolfyn, dessen Fortran Quelltext zugänglich ist. Alle dokumentierten Untersuchungen wurden mit PRECISE-UNS durchgeführt. Die erfolgreiche Zündung einer Brennkammer besteht aus mehreren Phasen, darunter die Flammen-Kern-Generierung, der Kern-Wachstum, die Kern-Konvektion, die Flammen-Ausbreitung und -Stabilisierung. Zündsequenzen sind also instationäre Phänomenen, die sich einerseits durch die Interaktion zwischen der langsamen Chemie und der turbulenten Strömung auszeichnen und andererseits ausgeprägte probabilistische Eigenschaften aufweisen. Daher wurden zwei Methoden entwickelt und verwendet, die diese Eigenschaften erfassen können. Zunächst wurde eine rechenzeit-eziente Methode mit Fortschrittsvariablen-Ansatz entwickelt. Diese Methode ermöglicht die Berücksichtigung der Interaktion zwischen der langsamen Chemie und der turbulenten Strömung durch die Anwendung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen. An einer, in einer heißen Begleitströmung selbstzündenden, abgehobenen, turbulenten Methan-Jet-Flamme wurde die Methode angewandt. Hierzu konnte eine abgehobene Flamme simuliert und deren Stabilisierungsmechanismus identiziert werden. Insbesondere konnte das Verlöschen von gezündeten, sehr mageren Fluid-Elementen durch schnelle Mischung mit dem kalten Jet nachgewiesen werden. Dadurch wurde die Eignung der Methode validiert, Effekte der Interaktion zwischen der langsamen Chemie und der turbulenten Strömung wiederzugeben. Der zweite wichtiger Punkt dieser Arbeit besteht in der Entwicklung einer besonders rechen-effizienten Methode zur statistischen Untersuchung von Zündprozessen. Zur Simulation instationärer Phänomenen in technischen Systemen ist die Methode der Grobstruktursimulation, im Englischen Large-Eddy Simulation (LES), besonders geeignet und wurde zur Simulation von Zündsequenzen eingesetzt. Der einhergehende große Rechenaufwand verbietet jedoch jegliche aussagekräftige Ensemble Mittelung zur Ermittlung von statistischen Werten. Die neue Methode wurde konzipiert, um Ensemble Mittelung zu ermöglichen. Zum Monitoring der Zündereignisse verbindet diese Methode die Verfolgung von Lagrangeschen Partikeln mit LES und untersucht die lokale turbulente Flammengeschwindigkeit auf den Oberächen von gezündeten Kernen. Die Methode basiert auf zwei Annahmen: (i) der Verlauf einer Zündung, von der Flammenkern-Generierung bis zum Übergang zu einer Flammenfront, ist durch das gesamte Strömungsfeld zum Zündzeitpunkt vorgegeben. (ii) Das Wachstum von Flammenkernen, inklusiv der Effekte der thermischen Expansion, kann unter Berücksichtigung von experimentellen Beobachtungen modelliert werden. Dadurch können die Oberächen von mehreren Flammenkernen gleichzeitig erfasst werden sowie Zündereignissen, die an unterschiedlichen Orten initiiert wurden, gleichzeitig simuliert werden. Schließlich wird der statistische Verlauf von Zündungsereignissen unter der Berücksichtigung der korrelierten Effekte (i) der Strömungsbedingungen am Ort der Zündvorrichtung, (ii) der Konvektion des Kerns und (iii) des Übergangs des Kerns zu einer ausbreitenden Flammenfront untersucht. Die Methode wurde an einem fremdgezündeten, nicht-vorgemischten Methan-Jet angewandt. Die konditionierten Wahrscheinlichkeiten von Flammenkern Generierung, Konvektion, Wachstum und Stabilisierung stimmen mit den experimentell gemessenen Zündwahrscheinlichkeiten gut überein.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

The focus of this thesis is the development of numerical methods for the prediction of ignition processes as part of predicting the relight capability of aero-engines at high altitudes. It is motivated by an increased demand from aero-engine designers for numerical prediction of the ignitability of modern combustion chambers. Development of lean burn concepts for reducing the formation of thermal nitrogen oxides is accompanied by less stabile combustion conditions, which negatively affect ignition processes, leading to full relight of the combustor. Consequently, the development of advanced aero-engines is impeded by the necessity of ensuring an effective relight in all operating conditions. The adverse conditions of low pressure and low temperature at high altitudes are the focus of efforts to develop combustors with advanced relight capability. Lean-burn combustion concepts imply complex air-fuel mixing and therefore complex combustor geometries, which are laborious to mesh with multi-block mesh structures. A code for computational ow dynamics (CFD) that is able to handle unstructured meshes was necessary. This code, PRECISE-UNS (Predictive-System for Real Engine Combustors - Unstructured), is built on Dolfyn, an open-source code written in Fortran. All investigations documented in this work have been performed using PRECISE-UNS. The effective ignition of a combustor consists of several phases, including the initiation of a kernel of flame, kernel growth and convection, and flame propagation followed by stabilization. Ignition events are intrinsically unsteady combustion phenomena, characterized by slow chemistry effects interacting with the turbulent ow, and probabilistic properties. Therefore two methods have been developed and applied for capturing these effects. First a computationally time-efficient method based on a progress variable approach and relying on probability density functions for considering the interaction between slow chemistry and turbulent flow has been developed. This method was applied to a turbulent methane-air jet flame autoigniting in a hot coflow. The lifted flame could be simulated and the stabilization mechanism identified. In particular, the quenching of ignited, very lean fluid elements by the cold jet could be demonstrated. Thus, the ability of the method to reproduce the effects of slow chemistry interaction with the turbulent flow could be validated. Secondly a particularly cost-effective method for performing statistical investigations of spark ignition has been designed. For this purpose, the method of Large-Eddy Simulation (LES), which is particularly useful in technical systems for simulating unsteady phenomena, such as spark ignition events, was considered. It was successfully applied in simulating ignition sequences. However, the computational cost of such time-resolved investigations is too high for performing statistical analysis based on ensemble averaging. The new method, that has been designed for enabling ensemble averaging, couples LES to a Lagrangian monitoring of fluid particles and explores the effects of local turbulent flow properties on upstream and downstream flame propagation in the axial direction following radial kernel growth through a sub-grid turbulent flame speed model. The method is based on two assumptions: (i) the evolution of an ignition event, from initiation to transition, then to a propagating flame, is determined by the global turbulent flow at ignition time. (ii) The growth of an ignited kernel can be modeled using experimental observations. Thus, the surface of several flame kernels can be captured simultaneously, as well as ignition events that have been generated at different locations. Finally, the conditional statistics of ignition events are analyzed for the joint probabilistic behavior of (i) kernel generation, (ii) convection and (iii) subsequent flame propagation. The method was applied to a spark ignited, non-premixed methane jet. The conditional probability of formation, convection, growth and stabilization of flame kernels results in prediction of the overall flame ignition probability, which agrees well with experimental data.

English
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-24940
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 16 Department of Mechanical Engineering > Institute for Energy and Power Plant Technology (EKT)
Date Deposited: 17 Mar 2011 12:07
Last Modified: 08 Jul 2020 23:52
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/2494
PPN: 232903514
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