Numerical Combustion Process Development for Large Gas Engines considering different Fuel Qualities

Zusammenfassung in englischer SpracheAbweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersDie wesentlichen Faktoren, die den Betriebsbereich und damit eine weitere Wirkungsgradsteigerung von Großgasmotoren einschränken, sind die klopfende Verbrennung und die Stickoxidbildung. Diese Arbeit behandelt deshalb die Modellierung dieser Prozesse mittels Reaktionskinetik im Rahmen eines prädiktiven Ladungswechselmodells. Mithilfe dieses Modells wurde das Betriebsverhalten eines Großgasmotors untersucht und im Hinblick auf höchste Wirkungsgrade optimiert. Um ein prädiktives 1D-Verbrennungsmodell für den Versuchsmotor abzuleiten, beschäftigt sich der erste Teil dieser Arbeit mit der detaillierten Untersuchung des Brennverfahrens. Dafür wurde einerseits eine 3D-LES-Berechnung mit 29 gefeuerten Zyklen durchgeführt. Aufgrund der hohen Modellierungstiefe konnte die Flammenausbreitung in der Vorkammer und im Zylinder sowie dessen zyklischen Schwankungen analysiert werden. Um die Sensitivität des Brennverfahrens gegenüber Betriebspunktvariationen zu bewerten, wurden andererseits Indizierdaten vom Motorprüfstand ausgewertet. Durch die Adaption eines bestehenden Verbrennungsmodells konnte der Brennverlauf von Gasmotoren mit Vorkammerzündkerze mit hoher Genauigkeit abgebildet werden. Des Weiteren zeigten die experimentellen Daten, dass eine klopfende Verbrennung vor allem bei Zyklen mit kurzer Zündverzugszeit eintritt. Um den Einsatz der Reaktionskinetik im Ladungswechselmodell zu ermöglichen, wurde ein Zyklusschwankungsmodell entwickelt und in das prädiktive Verbrennungsmodell implementiert. Die Selbstzündung des Endgases sowie die Stickoxidbildung wurden mit einem stochastischen Reaktormodell untersucht und dabei passende Reaktionsmechanismen validiert und reduziert. Diese wurden ebenfalls in das prädiktive Motormodell implementiert. Durch die Abbildung der geschwindigkeitsbestimmenden Elementarreaktionen konnte eine hohe Modellierungstiefe für die kinetisch kontrollierten Prozesse erreicht werden. Um den breiten Anwendungsbereich zu verdeutlichen, wurde das prädiktive Motormodell für unterschiedliche Kraftstoffmischungen und Betriebsparameter validiert. Im letzten Teil der Arbeit wird das prädiktive Motormodell eingesetzt, um optimale Betriebspunkte in Abhängigkeit eines gegebenen Brenngases darzustellen. Dabei wurde eine systematische Variation der Miller-Steuerzeit und des Ladedrucks betrachtet. Es zeigte sich, dass hohe Ladedrücke und aggressive Miller-Strategien vorteilhaft für hohe Wirkungsgrade sind. Um den Wirkungsgrad für unterschiedliche Kraftstoffmischungen zu steigern, wurde das Motormodell mit einem Optimierungsalgorithmus gekoppelt. Betriebsgrößen wie die Miller-Steuerzeit, Ladedruck, Äquivalenzverhältnis, Zündzeitpunkt und das Verdichtungsverhältnis wurden variiert, um für unterschiedliche gesetzliche NOx-Grenzwerte den optimalen klopffreien Betriebspunkt zu ermitteln. Die Optimierungen wurden für unterschiedliche Kraftstoffmischungen mit einer Methanzahl zwischen 100 und 43 durchgeführt. Des Weiteren wurde die Auswirkung von hohen Inert-Anteilen im Kraftstoff ermittelt. Zukünftig soll der vorgestellte Ansatz den Entwicklungsprozess von neuen und noch effizienteren Großgasmotoren unterstützen und so einen Beitrag zu einer effizienteren Energieerzeugung leisten.The main limiting factors for the thermal efficiency of large gas engines are the knocking combustion and the nitric oxide emissions. The aim of the presented work is, therefore, to model these effects with reaction kinetic in the framework of a predictive 1D model. Consequently, the model was used to investigate the operating behaviour of the gas engine and to optimise the engines fuel consumption for different given fuel mixtures. To obtain a predictive 1D combustion model, the first part of this thesis deals with a comprehensive investigation of the combustion process. The combustion of 29 consecutive cycles was simulated with a 3D LES approach and due to the high model depth, the flame propagation in the prechamber and cylinder including their cyclic variations could be observed. Afterwards, experimental test bench data were analysed in order to quantify the effect of varied operating parameter on the combustion process. Based on these investigations, a combustion model for gas engine application was adapted and modified. Therefore, the predictive 1D model was able to predict the heat release of the combustion for large gas engine with prechamber spark plug in good agreement with the test bench data. Further, the cycle resolved measurements showed a strong correlation between the knocking combustion and the cyclic variations, which mainly comes form the flame kernel development. To enable the usage of reaction kinetic in the process simulation, a cyclic variation model was developed and implemented into the 1D combustion model. The self-ignition of the unburned zone and the nitric oxide emissions were investigated with a stochastic reactor model and suitable reaction mechanisms were validated. Subsequently, the mechanisms were implemented into the predictive 1D engine model. The modelling of the rate-determining elementary reaction enabled a high model depth for the kinetic controlled processes. To show the wide scope, the 1D engine model was validated for different fuel mixtures and operating parameters. The last part of this thesis concentrates on the analysis of the engines operating behaviour. Therefore, a systematic variation of the miller timing and load revealed, that early miller strategies and high loads are suitable for good thermal efficiencies. The process simulation software was further coupled with an optimisation algorithm in order to optimise the fuel consumption for different fuel mixtures. Operating parameters like the miller timing, boost pressure, equivalence ratio, spark timing and compression ratio were varied to explore the optimal none knocking operating point for different nitric oxide emission limits. The minimal fuel consumption for different fuel mixtures with a methane number between 100 and 43 was determined and the effect of high inert admixtures to the fuel will be shown. In future, the presented numerical approach can support the development process of new large gas engines with even higher thermal efficiencies and therefore contribute to a sustainable energy production.13