سوخت و احتراق

سوخت و احتراق

مطالعه تجربی و بهینه‌سازی نسبت هم‌ارزی مشعل‌های گازسوز با استفاده از الگوریتم ژنتیک جهت ارتقای عملکرد و کاهش آلاینده‌ها

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی مکانیک، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه بجنورد، بجنورد، ایران
2 قیام ۱۹ پلاک ۲۹
10.22034/jfnc.2025.539531.1435
چکیده
در این پژوهش، به‌منظور بهبود عملکرد حرارتی و کاهش آلاینده‌های مشعل‌های گازسوز صنعتی، یک مطالعه تجربی بر روی دیگ فولادی با ظرفیت ۱۰۰٬۰۰۰ کیلوکالری بر ساعت انجام شد. پارامترهای کلیدی شامل دمای شعله، بازده احتراق و غلظت آلاینده‌های NOو CO در نسبت‌های مختلف هم‌ارزی اندازه‌گیری شد. همچنین برای ارزیابی هم‌زمان شاخص‌های عملکردی، از الگوریتم ژنتیک همراه با نرمال‌سازی داده‌ها در محیط  نرمافزار متلب استفاده شد. نتایج نشان داد با افزایش نسبت هم‌ارزی از 55/0 تا 83/0، دمای شعله از 950 به حدود 1100 کلوین افزایش یافت و بازده احتراق نیز به بیشینه مقدار خود رسید. در همین نقطه(83/0φ =)، غلظت NOبیشینه شد اما در محدوده استاندارد (کمتر از ppm 80) باقی ماند. در مقابل، کمترین مقدار CO در بازه φ = 0.80–0.85 مشاهده شد، هرچند در برخی شرایط از ppm 60 فراتر رفت و به‌عنوان عامل محدودکننده در تعیین نقطه بهینه شناخته شد. بهینه‌سازی نشان داد مقدار بهینه نسبت هم‌ارزی برابر 83/0φ = است؛ نقطه‌ای که بازده احتراق بیشینه و هر دو آلاینده در محدوده استاندارد قرار دارند. این یافته‌ها نشان می‌دهند که تنظیم دقیق نسبت هوا به سوخت با بهره‌گیری از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، روشی مؤثر برای دستیابی به احتراقی پایدار و کم‌انتشار در مشعل‌های گازسوز صنعتی است.

تازه های تحقیق

 

بهبود بازده و عملکرد حرارتی مشعل‌های گازسوز صنعتی در صنایعی چون سیمان، ذوب فلزات، سرامیک، نیروگاه‌ها و صنایع غذایی اهمیت زیادی دارد. در این میان، تنظیم دقیق نسبت هوا به سوخت به‌عنوان یکی از مهم‌ترین عوامل افزایش بازدهی احتراق و کاهش آلاینده‌ها شناخته می‌شود. روش‌های بهینه‌سازی فراابتکاری، به‌ویژه الگوریتم ژنتیک، طی سال‌های اخیر جایگاه برجسته‌ای در حل مسائل پیچیده مهندسی احتراق یافته‌اند.

در این پژوهش، از الگوریتم ژنتیک برای تعیین نسبت هم‌ارزی بهینه در یک مشعل گازی نصب‌شده بر دیگ فولادی با ظرفیت 100,000 کیلوکالری بر ساعت استفاده شد. پارامترهایی مانند دمای شعله و غلظت آلاینده‌های CO و NOx با حسگرهای دقیق اندازه‌گیری و تمامی آزمایش‌ها دوبار تکرار شد. همچنین عدم قطعیت توسعه‌یافته بر اساس اصول آماری محاسبه شد تا اعتبار نتایج تضمین شود.

یافته‌ها نشان داد دمای شعله با افزایش نسبت هم‌ارزی از 55/0 تا 83/0 به‌طور پیوسته رشد کرده و در 83/0φ = به حدود 1100 کلوین و بیشترین بازده رسید. در نسبت‌های بالاتر، کاهش اکسیژن سبب افت دما و بازده شد. بررسی آلاینده‌ها حاکی از آن بود که NOx مطابق مکانیزم زلدویچ با افزایش دما رشد کرده و در 83/0φ = بیشینه شد، اما همچنان در محدوده مجاز (کمتر ازppm 80) باقی ماند. در مقابل، CO رفتاری غیرخطی داشت و تنها در بازه 8/0 تا 85/0 به حداقل رسید؛ خارج از این بازه به دلیل احتراق ناقص یا کاهش دما افزایش یافته و گاه از ppm 80 فراتر رفت، به‌طوری‌که CO عامل محدودکننده تعیین نسبت بهینه شد. برای تحلیل همزمان بازده و آلاینده‌ها، داده‌ها نرمال‌سازی و الگوریتم ژنتیک اجرا شد. نتایج نشان داد 83/0φ = بهترین تعادل میان بازده و حداقل آلاینده‌ها را فراهم می‌آورد.

در مجموع، به‌کارگیری الگوریتم‌های هوشمند در تنظیم نسبت هوا به سوخت می‌تواند رویکردی عملی برای ارتقای کارایی و کاهش آلاینده‌ها در مشعل‌های صنعتی باشد. همچنین پیشنهاد می‌شود در تحقیقات آتی اثر انواع سوخت و مشعل، شرایط محیطی و توسعه سامانه‌های پایش و کنترل هوشمند در زمان واقعی بررسی شود تا راهکارهای مؤثرتری برای احتراق پاک و بهینه ارائه شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Experimental Study and Optimization of the Equivalence Ratio in Gas Burners Using Genetic Algorithm for Performance Enhancement and Emission Reduction

نویسندگان English

Amin Jodat 1
Karim Jafarian 2
Mojtaba Najafian 2
Saeed Shadmir 2
1 Department of Mechanical Engineering, University of Bojnord, 9453155111 Bojnord, North Khorasan, Iran
2 Department of Mechanical Engineering, University of Bojnord, Bojnord, Iran
چکیده English

This study presents an experimental investigation aimed at improving the thermal performance and reducing pollutant emissions of industrial gas burners. Tests were conducted on a steel boiler with a thermal capacity of 100,000 kcal/h, focusing on key parameters such as flame temperature, combustion efficiency, and concentrations of NOₓ and CO across a range of equivalence ratios. Each experiment was repeated and analyzed using the expanded uncertainty method to ensure reliable results. To evaluate multiple performance criteria simultaneously, a genetic algorithm coupled with data normalization techniques was employed. The results showed that increasing the equivalence ratio up to φ = 0.83 leads to noticeable improvements in both flame temperature and efficiency, after which both begin to decline. The highest NOₓ levels were observed near this ratio but remained within acceptable environmental limits. The lowest CO concentrations occurred in the range φ = 0.80–0.85; however, in some cases, CO exceeded regulatory thresholds and was identified as the limiting factor in determining the optimal equivalence ratio. These findings suggest that fine-tuning the air-to-fuel ratio using intelligent optimization algorithms such as genetic algorithms, can serve as an effective and practical approach to achieve a stable, efficient, and low-emission combustion in industrial gas burners. This method can be readily applied in various sectors including thermal furnaces, power plants, baking processes, and the food industry.
 

کلیدواژه‌ها English

Gas burners
Genetic algorithm
Equivalence ratio
Efficiency
Experimental setup
[1]  R. F. Aguilera, R. G. Eggert, L. C. Gustavo, and J. E. Tilton, "Depletion and the future availability of petroleum resources," The Energy Journal, vol. 30, no. 1, pp. 141-174, 2009.
[2]  M. J. Economides and D. A. Wood, "The state of natural gas," Journal of Natural Gas Science and Engineering, vol. 1, no. 1-2, pp. 1-13, 2009.
[3]  M. Mayrhofer, M. Koller, P. Seemann, R. Prieler, and C. Hochenauer, "Assessment of natural gas/hydrogen blends as an alternative fuel for industrial heat treatment furnaces," International journal of hydrogen energy, vol. 46, no. 41, pp. 21672-21686, 2021.
[4]  L. Wei and P. Geng, "A review on natural gas/diesel dual fuel combustion, emissions and performance," Fuel Processing Technology, vol. 142, pp. 264-278, 2016.
[5]  Q. Xu et al., "Effects of optimized operating parameters on combustion characteristics and NO x emissions of a burner based on orthogonal analysis," Journal of Thermal Science, vol. 30, no. 4, pp. 1212-1223, 2021.
[6]  X. Liu and R. Bansal, "Optimizing combustion process by adaptive tuning technology based on Integrated Genetic Algorithm and Computational Fluid Dynamics," Energy conversion and management, vol. 56, pp. 53-62, 2012.
[7]  T. Bullard, A. Steinbrenner, P. Stuttaford, D. Jansen, and T. De Bruijne, "Improvement of premixed gas turbine combustion system fuel flexibility with increased hydrogen consumption in a renewable market place," in Turbo Expo: Power for Land, Sea, and Air, 2018, vol. 51050, p. V04AT04A039: American Society of Mechanical Engineers.
[8]  R. G. Newell and D. Raimi, "Implications of shale gas development for climate change," Environmental science & technology, vol. 48, no. 15, pp. 8360-8368, 2014.
[9]  H. Chu, L. Xiang, S. Meng, W. Dong, M. Gu, and Z. Li, "Effects of N2 dilution on laminar burning velocity, combustion characteristics and NOx emissions of rich CH4–air premixed flames," Fuel, vol. 284, p. 119017, 2021.
[10]         F. Hu, P. Li, J. Guo, K. Wang, C. Gong, and Z. Liu, "New dependence of NO emissions on the equivalence ratio in moderate or intense low-oxygen dilution combustion," Energy & Fuels, vol. 32, no. 12, pp. 12905-12918, 2018.
[11]         P. Kuntikana and S. Prabhu, "Heat transfer characteristics of premixed methane–air flame jet impinging obliquely onto a flat surface," International Journal of Heat and Mass Transfer, vol. 101, pp. 133-146, 2016.
[12]         T. John, N. Magina, F. Han, J. Kaufmann, M. Vogel, and T. Sattelmayer, "Equivalence Ratio-Driven Flame Response of an Industrial Premixed Burner: Experiments and Modeling," Journal of Engineering for Gas Turbines and Power, vol. 147, no. 4, p. 041025, 2025.
[13]         A. Atreya, "Highly preheated combustion Aair system with/without oxygen enrichment for metal processing furnaces," Final Technical Report for DEFC36-02ID14348, The University of Michigan2006.
[14]         A. Jodat, M. Najafian, and A. Mohammadi, "Experimental study of injecting water vapor and oil compounds by nebulizer on the efficiency and natural gas flame pollution," Amirkabir Journal of Mechanical Engineering, vol. 53, no. 1, pp. 31-40, 2021.
[15]         D. Hu, L. Xu, Z. Cao, S. Sun, and J. Sun, "Verification for electrical tomography in flame monitoring by ion probe," in 2019 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC), 2019, pp. 1-6: IEEE.
[16]         B. Ganguly, "Hydrocarbon combustion enhancement by applied electric field and plasma kinetics," Plasma Physics and Controlled Fusion, vol. 49, no. 12B, p. B239, 2007.
[17]         S. Pourhoseini, "A novel configuration of natural gas diffusion burners to enhance optical, thermal and radiative characteristics of flame and reduce NOx emission," Energy, vol. 132, pp. 41-48, 2017.
[18]         A. Jodat, A. Kameli, M. Najafian, and O. Mahian, "Experimental study of nebulized ethanol injection in radiative heat transfer and NOX pollutant of natural gas flame," Fuel and Combustion, vol. 16, no. 4, pp. 16-27, 2024.
[19]         A. Jodat, M. Najafian, and O. Mahian, "Enhancing Gas Burner Efficiency and Reducing Exhaust Emissions: An Experimental Study on the Use of Nebulized Carbon Nanoparticles," Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Mechanical Engineering, vol. 49, no. 2, pp. 709-722, 2025.
[20]         H. Xia, J. Wang, R. Ju, Y. Li, H. Mu, and Z. Huang, "Effect of ionic wind induced by DC electric field on biogas/air turbulent premixed flame structure," Combustion Science and Technology, vol. 195, no. 2, pp. 294-312, 2023.
[21]         J. C. Wollgarten, N. Zarzalis, F. Turrini, and A. Peschiulli, "Ion current measurements as a method for the detection of the reaction rate in combustion with swirl stabilized airblast injection systems," in Turbo Expo: Power for Land, Sea, and Air, 2015, vol. 56758, p. V006T05A006: American Society of Mechanical Engineers.
[22]         H. Xu, W. Fan, J. Feng, P. Yan, S. Qi, and R. Zhang, "Parameter Determination and ion current Improvement of the ion current sensor used for flame monitoring," Sensors, vol. 21, no. 3, p. 697, 2021.
[23]         Y. Ohyama, "Engine control using a real-time combustion model," SAE Technical Paper0148-7191, 2001.
[24]         A. B. Alquaity et al., "New insights into methane-oxygen ion chemistry," Proceedings of the Combustion Institute, vol. 36, no. 1, pp. 1213-1221, 2017.
[25]         A. B. Alquaity et al., "Measurements of positively charged ions in premixed methane-oxygen atmospheric flames," Combustion science and technology, vol. 189, no. 4, pp. 575-594, 2017.
[26]         S. Janta-Lipińska, A. Shkarovskiy, and Ł. Chrobak, "Improving the Fuel Combustion Quality Control System in Medium Power Boilers," Energies, vol. 17, no. 12, p. 3055, 2024.
[27]         J. M. Beér, M. T. Jacques, and J. D. Teare, "Individual burner air/fuel ratio control optical adaptive feedback control system," MIT Energy Laboratory1982.
[28]         A. V. Prabhu, A. Alagumalai, and A. Jodat, "Artificial neural networks to predict the performance and emission parameters of a compression ignition engine fuelled with diesel and preheated biogas–air mixture: AV Prabhu et al," Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, vol. 145, no. 4, pp. 1935-1948, 2021.
[29]         W. Yang and W. Blasiak, "Numerical study of fuel temperature influence on single gas jet combustion in highly preheated and oxygen deficient air," Energy, vol. 30, no. 2-4, pp. 385-398, 2005.
[30]         H. Guo, F. Liu, G. J. Smallwood, and Ö. L. Gülder, "Numerical study on the influence of hydrogen addition on soot formation in a laminar ethylene–air diffusion flame," Combustion and Flame, vol. 145, no. 1-2, pp. 324-338, 2006.
[31]         C. Wang et al., "Co-optimizing NOx emission and power output of a natural gas engine-ORC combined system through neural networks and genetic algorithms," Energy, vol. 289, p. 130072, 2024.
[32]         M. Keshavarzzadeh et al., "Estimation of NOx pollutants in a spark engine fueled by mixed methane and hydrogen using neural networks and genetic algorithm," Heliyon, vol. 9, no. 4, 2023.
[33]         C. Huang et al., "Intelligent Deep Learning Modeling and Multi-Objective Optimization of Boiler Combustion System in Power Plants," Processes, vol. 13, no. 8, p. 2340, 2025.
[34]         J. M. Reumschüssel, J. G. von Saldern, B. Ćosić, and C. O. Paschereit, "Data-driven optimization of a gas turbine combustor: A Bayesian approach addressing NOx emissions, lean extinction limits, and thermoacoustic stability," Data-Centric Engineering, vol. 5, p. e32, 2024.
[35]         J. Xiao, Q. Liu, S. He, S. Wang, and Z. Zhang, "Prediction and optimization of combustion performance and emissions for lean methane-hydrogen non-premixed flame using RSM-PSO methodology," International Journal of Hydrogen Energy, vol. 85, pp. 242-251, 2024.
[36]         Y. Lan, Z. Wang, J. Xu, and W. Yi, "The Impact of Hydrogen on Flame Characteristics and Pollutant Emissions in Natural Gas Industrial Combustion Systems," Energies (19961073), vol. 17, no. 19, 2024.
[37]         P. Madejski, T. Janda, N. Modliński, and D. Nabagło, "A combustion process optimization and numerical analysis for the low emission operation of pulverized coal-fired boiler," Developments in Combustion Technology, pp. 33-76, 2016.