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横风下幂律燃料射流的全局敏感性分析
2021-11-19 15:49:36· 来源：内燃机学报
藻制乳化油、动物油脂酸化油和混制可燃生物浆等燃料，在实际应用过程中被发现其流变特性同传统燃料柴/汽油具有非常大的差异性，被称之为幂律流体燃料。这些生物
藻制乳化油、动物油脂酸化油和混制可燃生物浆等燃料，在实际应用过程中被发现其流变特性同传统燃料柴/汽油具有非常大的差异性，被称之为幂律流体燃料。这些生物质燃料在其自身流变特性的影响下，其射流破碎特征与雾化规律会呈现出与传统燃料不同的特征。但对于该种类型燃料在具有横向气流的环境中射流破碎机理的研究仍较少，故笔者以已获得的横风下幂律燃料射流不稳定性模型作为研究对象，采用基于全局敏感性的基本效应法来研究各实际参量对幂律燃料射流不稳定性的影响规律，并给出各实际参量之间的耦合作用程度，为相关的仿真计算和试验探究提供参考。
01、研究方法
本文采用基本效应法进行研究。基本效应法是一种便捷高效的全局敏感性分析方法，其通过计算基本效应EE(elementary effects)来计算各个参数的敏感性。其基本原理为采用完全随机的方式在参数的域值内进行抽选，通过对参数改变而计算获得的基本效应值。该研究方法的详细介绍见参考文献[1]。
02、结果与分析
2.1 各物理参数对射流不稳定性的敏感性分析
图1 展示了各物理参数对最大扰动增长率的敏感性分析结果。在图1a 中可以发现，环境气体密度的平均值也比较大，这表明环境气体密度对于横向气流运动下的圆射流不稳定性具有较大的影响。但气体密度的标准差较小，表明其与其他参数之间的耦合作用低。通过对比图1a 和图1b 中各影响因素的平均值大小，液体的密度、表面张力这两个变量的平均值及绝对平均值为最小，同时其标准差也是最小的，这表明圆射流不稳定性对这两者的敏感度较低，且这两个参数同其他参数之间的耦合作用也很弱。综合考量平均值和标准差，液体密度是最小的灵敏因子。在全局敏感性分析中可以发现，除了液体射流速度以外，与液相相关的几个因素(稠度系数、幂律指数、液体密度和表面张力)其平均值和绝对平均值都是很小的。也就是说，液相自身的流体特性对于射流不稳定影响较小。因此，在射流不稳定性方面，可以在实际工程应用中将更多的精力放到研究如何优化流体射流速度、环境气流速度、环境压力以及喷孔半径，而不是如何改变液体密度、液体表面张力系数等流体的自身特性。
图1 基于EE方法的各参数对最大扰动增长率的敏感性分析
2.2 物理参数对占优波数的敏感性分析
图2 展示了各个物理参数对占优波数的敏感性分析结果。射流速度的平均值最大，同时样本标准差也最大，这说明射流速度的变化对占优波数，或者说对初次破碎尺度的影响最大，且射流速度同其他参数之间的耦合作用也最明显，是一个需要着重关注的射流参数。综合比较，液相密度的平均值和标准差都很小，它对破碎尺度的影响最小，同其他参数的耦合作用也很弱。而液体的幂指数与稠度系数的平均值和标准差也很小，说明这两参数同样对破碎尺度影响很小，与其他参数之间的耦合作用也很小。
图2 基于EE方法的各参数对占优波数的敏感性分析
2.3 物理参数对截断波数的敏感性分析
图3 为各个物理参数对截断波数的敏感性分析结果。液体射流速度的平均值最大，同时其样本标准差也是最大的，超过了6，说明射流速度的变化对不稳定波范围的影响波动也是最大的，随着液体射流速度的增加，其不稳定波的范围会逐渐增大，越小的波会变得越不稳定。此外，除了液相密度，液体表面张力、喷孔半径、环境气体密度和气流速度4 个影响因子平均值很大，说明这4 个参数对截断波数的影响也很大，同时其标准差也都超过了2.0，这说明它们的耦合作用也较强。但是相比较射流速度的平均值和标准差，这4 个影响因子对不稳定波范围影响还是小很多，只有气流速度的平均值超过了10。总之，除了液相密度以外，其余不论射流参数、环境参数还是结构参数，对不稳定波范围的影响都很大。
图3 基于EE方法的各参数对截断波数的敏感性分析
2.4 物理参数对液体射流过程影响趋势的分析
在图4a 中可以看到，气相速度、气相密度和喷嘴半径对射流不稳定性的影响都是单调递增的，表明随着数值的增加，射流愈发不稳定。液相密度、表面张力、稠度系数和幂律指数对射流不稳定性的影响是单调递减的，这些参数对射流不稳定性会起到相反的作用。在图4b 中可以看到，环境介质因素以及结构参数对破碎尺度都是单调正向影响，环境气体与射流表面之间的相互作用会优化初次破碎尺度。对于与液相相关的各种参数，射流速度对破碎尺度的影响非常明显，要比所有的影响因子的累加都高。在图4c 中，除了液体密度之外，影响因子对截断波数的影响都是单调的，其中只有液体表面张力对截断波数的影响是单调递减的，即表面张力越大则不稳定表面波范围越小。喷孔半径、环境气体密度以及气流速度能够促进射流不稳定，也能优化初次破碎结果和扩大射流的不稳定波范围。而幂律流体的特征参数则降低射流不稳定性和破碎效果，这也解释了为什么幂律流体要比牛顿流体更难破碎。同时，为了让幂律流体射流更容易失稳，在提升液体射流速度的时候，也要考虑瑞利模式与泰勒模式之间的转换，在一定射流速度范围内，提升射流速度反而有可能会出现相反的结果。因此，在此建议在实际工程应用中，对于横风下幂律流体燃料圆射流破碎及雾化过程中，可以更多地关注敏感因素如环境参数、射流速度以及喷孔尺寸等，而不是在那些不敏感因素上。
图4 各参数敏感性分析
03、结论
(1) 幂律燃料射流的最大扰动增长率对气相参量的变化非常敏感，如气相密度的均值超过了0.05，横向气流速度的均值大于0.15 且标准差大于0.06；横向气流速度对射流不稳定过程的影响为非线性的，那么在实际选择时，需要根据具体的需求以及工况变化范围，对气流速度进行优化调整，此外，虽然最大扰动增长率对射流速度的变化并非十分敏感，但是其标准差很大，表明射流速度与其余参量之间的相关性很强，标准差超过了0.06；而射流燃料的密度对其不稳定性的影响较小。
(2) 对于初次破碎尺度，燃料射流速度、喷孔直径、环境气体密度以及表面张力系数的均值数值均大于2.0，标准差大于1.5，这表明射流初次破碎尺度对该4 个参数的变化非常敏感，同时这些参数同其余参数的耦合作用也很明显。
(3) 对于射流表面波波长的产生范围，燃料射流速度的均值大于15.0，标准差超过6.0，远远超出其余参数，这表明射流表面波波长范围对射流速度的变化非常敏感，同时由于其标准差较大，表明射流速度同其他参量之间的耦合作用很强。综合来看，射流的不稳定性对气/液两相速度的变化最敏感，同时这两个参数与其他参数的耦合作用明显，数值上的变化会引起射流最大扰动增长率及破碎尺度的较大波动；在实际工程应用过程中，为保证幂律流体燃料圆射流更容易与氧化剂充分反应，应将更多精力放于如何控制射流速度及周围环境气体上，这样会有更好的收益。
04、参考文献
[1]郭瑾朋,王毅博,白富强,杜青.横风下幂律燃料射流的全局敏感性分析[J].内燃机学报,2021,39(05):445-450.
期刊
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