Combustion regimes of hydrogen at its direct injection into the internal combustion engine chamber

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The paper is dedicated to the analysis of processes in the combustion chamber of spark ignition engine under direct jet injection of hydrogen during compression stroke. By means of numerical modeling the features of hydrogen mixing with air and its combustion after the spark ignition at the instant when piston reaches top dead center (TDC) are investigated. Combustion regimes developing under the variation of injection pressure: from 20 to 140 atm, and start of injection, from 180° to 45° crank angle (CA) before TDC, are considered. In all cases the mass of hydrogen necessary for the formation of stoichiometric mixture with air during injection into the combustion chamber is supplied. It is received that the most uniform mixture by the instant of ignition is formed at advanced injection (180°–135° CA before TDC) under a relatively low pressure (20–60 atm). The ignition of uniform mixture in the conditions considered leads to detonation regime of combustion. Lower degree of mixture uniformity corresponds to slow, deflagration, regime of combustion. It is important to note that non-uniformity of mixture specifies the uncertainty of formation of a certain combustion regime depending on the local mixture composition in the vicinity of a spark. Herewith, the slowest combustion regime provides the maximum hydrogen combustion incompleteness, up to 8.2%. Generally, the considered ranges of injection pressure and start of injection lead to satisfactory levels of hydrogen combustion incompleteness, less than 4%.

全文:

受限制的访问

作者简介

A. Smygalina

Joint institute for high temperatures of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: smygalina-anna@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

A. Kiverin

Joint institute for high temperatures of the Russian Academy of Sciences

Email: smygalina-anna@yandex.ru
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. A.M. Tereza, G.L. Agafonov, E.K. Anderzhanov, A.S. Betev, S.P. Medvedev, and S.V. Khomik, Russ. J. Phys. Chem. B 16 (4), 686 (2022). https://doi.org/10.1134/S1990793122040297
  2. S.P. Medvedev, O.G. Maximova, T.T. Cherepanova, G.L. Agafonov, E.K. Anderzhanov, A.M. Tereza, and S.V. Khomik, Russ. J. Phys. Chem. B 16 (6), 1112 (2022). https://doi.org/10.1134/S1990793122060082
  3. S.M. Frolov and V.S. Ivanov, Russ. J. Phys. Chem. B 15 (2), 318 (2021). https://doi.org/10.1134/S1990793121020184
  4. H. Wei, Z. Hu, J. Ma, W. Ma, S. Yuan, Y. Hu, K. Hu, L. Zhou, and H. Wei, Int. J. Hydrogen Energy 48 (34), 12905 (2023). https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2022.12.031
  5. Y. Duan, B. Sun, Q. Li, X. Wu, T. Hu, and Q. Luo, Energy Convers. Manag. 291, 117267 (2023). https://doi.org/10.1016/j.enconman.2023.117267
  6. C. Park, Y. Kim, S. Oh, J. Oh, Y. Choi, H. Baek, S.W. Lee, and K. Lee, Int. J. Hydrogen Energy 47 (50), 21552 (2022). https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2022.04.274
  7. Z. Fu, W. Gao, Y. Li, X. Hua, J. Zou, and Y. Li, Int. J. Hydrogen Energy 48 (51), 19700 (2023). https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.02.041
  8. M. Yosri, R. Palulli, M. Talei, J. Mortimer, F. Poursadegh, Y. Yang, and M. Brear, Int. J. Hydrogen Energy 48 (46), 17689 (2023). https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.01.228
  9. F. Lai, B. Sun, X. Wang, D. Zhang, Q. Luo, and L. Bao, Int. J. Hydrogen Energy 48 (20), 7488 (2023). https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2022.11.091
  10. A. Anticaglia, F. Balduzzi, G. Ferrara, M. De Luca, D. Carpentiero, A. Fabbri, and L. Fazzini, Int. J. Hydrogen Energy 48 (83), 32553 (2023). https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.04.339
  11. F. Zhao, B. Sun, S. Yuan, L. Bao, H. Wei, and Q. Luo, Int. J. Hydrogen Energy 49, Part B, 713 (2024). https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.09.039
  12. R. Babayev, A. Andersson, A.S. Dalmau, H.G. Im, and B. Johansson, Int. J. Hydrogen Energy 46 (35), 18678 (2021). https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2021.02.223
  13. M.O Conaire, H.J. Curran, J.M. Simmie, W.J. Pitz, and C.K. Westbrook, Int. J. Chem. Kinet. 36 (11), 603 (2004). https://doi.org/10.1002/kin.20036
  14. O.M. Belotserkovskii and Yu.M. Davydov, Large-Particle Method in Gas Dynamics (Nauka, Moscow, 1982) [in Russian].
  15. M.A. Liberman, M.F. Ivanov, D.M. Valiev, and L.E. Eriksson, Combust. Sci. Technol. 178 (9), 1613 (2006). https://doi.org/10.1080/00102200500536316
  16. V.M. Zaichenko, A.D. Kiverin, A.E. Smygalina, and A.I. Tsyplakov, Thermal Engineering 65 (13), 1009 (2018). https://doi.org/10.1134/S0040601518130141
  17. A.E. Smygalina, A.D. Kiverin, V.M. Zaichenko, and A.I. Tsyplakov, J. Eng. Phys. Thermophys. 95 (1), 168 (2022). https://doi.org/10.1007/s10891-022-02478-y
  18. A. E. Smygalina and A. D. Kiverin, Journal of Zhejiang University Science A 23 (10), 838 (2022). https://doi.org/10.1631/jzus.A2200217
  19. A.D. Kiverin and A.E. Smygalina, High Temperature 60 (1), 94 (2022). https://doi.org/10.1134/S0018151X22010138
  20. M.F. Ivanov, A.D. Kiverin, I.S. Yakovenko, and M.A. Liberman, Int. J. Hydrogen Energy 38 (36), 16427 (2013). https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2013.08.124
  21. A.D. Kiverin, A.E. Smygalina, and I.S. Yakovenko, Russ. J. Phys. Chem. B 14 (4), 607 (2020). https://doi.org/10.1134/S1990793120040168
  22. A.E. Smygalina and A.D. Kiverin, Russ. J. Phys. Chem. B 16 (6), 1102 (2022). https://doi.org/10.1134/S1990793122060124
  23. J.B. Heywood, Internal Combustion Engine Fundamentals (McGraw-Hill, New York, 1988).
  24. J. Warnatz, U. Maas, and R. W. Dibble, Combustion: Physical and Chemical Fundamentals, Modeling and Simulation, Experiments, Pollutant Formation (Springer, Berlin, 2006).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Schematic diagram of the computational domain: 1 – axis of symmetry, 2 – wall with a gap, 3 – cylinder, 4 – high-pressure chamber, 5 – spark ignition position, 6 – bottom dead center, 7 – top dead center.

下载 (11KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Evolution of the mass fraction of hydrogen in the cylinder, w(H2), as H2 is injected under pressures of 20, 60, 100, and 140 atm (curves 1–4, respectively). The injection start time is 10 ms or 90° p.c.v.

下载 (19KB)
索引源数据
4. Fig. 3. The degree of mixture homogeneity σ depending on time during hydrogen injection under pressure of 20, 60, 100 and 140 atm (fragments a–g, respectively) at injection start times of 0°, 45°, 90° and 135° p.c.v. (curves 1–4, respectively, in each fragment).

下载 (59KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Fields of the mole fraction of hydrogen, Y(H2), at successive moments of time during injection under pressure of 20 (a) and 100 atm (b) at the moment corresponding to 0° p.c.v.

下载 (44KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Fields of the mole fraction of hydrogen, Y(H2), at successive moments in time during injection under pressure of 20 (a) and 100 atm (b) at the moment corresponding to 135° p.c.v.

下载 (26KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Indicator diagrams in the case of ignition at 180° CV for the following injection conditions: under a pressure of 20, 60, 100 and 140 atm (fragments a–g) at times corresponding to 0°, 45°, 90° and 135° CV (curves 1–4, respectively, in each fragment).

下载 (66KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Change in time of the proportion of burnt hydrogen by mass, xb, in the case of ignition at 180° C.P.K. for the following injection conditions: under pressure of 20, 60, 100 and 140 atm (fragments a–g) at times corresponding to 0°, 45°, 90° and 135° C.P.K. (curves 1–4, respectively, in each fragment).

下载 (56KB)
索引源数据
9. Fig. 8. Change in the mass fraction of hydrogen in the cylinder, w(H2), over time in the case of ignition at 180° CVH for the following injection conditions: under a pressure of 20, 60, 100 and 140 atm (fragments a–g) at times corresponding to 0°, 45°, 90° and 135° CVH (curves 1–4, respectively, in each fragment).

下载 (57KB)
索引源数据
10. Fig. 9. Dependence of the degree of hydrogen underburning by mass, δm, on the injection start time (fragment a, curves 1–4 correspond to initial pressures of 20, 60, 100 and 140 atm) and injection pressure (fragment b, curves 1–4 correspond to injection start times of 0°, 45°, 90° and 135° p.c.v.).

下载 (30KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».