燃烧仿真.燃烧化学动力学：反应速率常数：燃烧过程中的链式反应机理

燃烧仿真.燃烧化学动力学：反应速率常数：燃烧过程中的链式反应机理1燃烧仿真基础1.1燃烧仿真的物理模型在燃烧仿真中，物理模型是理解燃烧过程的关键。燃烧本质上是燃料与氧化剂（通常是空气中的氧气）之间的化学反应，产生热能和光能。燃烧过程可以分为几个阶段：燃料的蒸发、燃料与氧化剂的混合、化学反应的发生，以及最终的热辐射和热传导。1.1.1燃料的蒸发燃料在燃烧前需要蒸发成气态，这一过程受到温度、压力和燃料性质的影响。例如，液体燃料在高温下蒸发速度更快，这可以通过Arrhenius方程来描述：k其中，k是反应速率常数，A是频率因子，Ea是活化能，R是理想气体常数，T1.1.2燃料与氧化剂的混合燃料与氧化剂的混合效率直接影响燃烧的效率和稳定性。在仿真中，通常使用湍流模型来描述这一过程，如k-ε模型或大涡模拟（LES）。1.1.3化学反应的发生化学反应是燃烧的核心，涉及到复杂的化学动力学。在仿真中，需要定义化学反应机理，包括反应物、产物、反应路径和反应速率常数。例如，甲烷燃烧的简化机理可以表示为：C1.1.4热辐射和热传导燃烧产生的热量通过热辐射和热传导传递，影响周围环境的温度分布。在仿真中，需要考虑这些热传递过程，以准确预测燃烧区域的温度和压力。1.2数值方法在燃烧仿真中的应用数值方法是燃烧仿真中不可或缺的工具，用于求解控制燃烧过程的偏微分方程。这些方程包括连续性方程、动量方程、能量方程和物种守恒方程。1.2.1控制方程的离散化控制方程的离散化是将连续的方程转化为离散形式，以便在计算机上求解。常用的离散化方法有有限差分法、有限体积法和有限元法。1.2.2求解算法求解离散化后的方程组需要使用数值求解算法，如迭代法（如SIMPLE算法）或直接求解法（如LU分解）。以下是一个使用Python和SciPy库求解线性方程组的简单示例：importnumpyasnp

fromscipy.linalgimportsolve

#定义系数矩阵A和常数向量b

A=np.array([[3,2,0],[1,-1,0],[0,5,1]])

b=np.array([2,4,-1])

#使用SciPy的solve函数求解线性方程组

x=solve(A,b)

#输出解

print("解为：",x)1.2.3稳定性和收敛性在燃烧仿真中，选择合适的数值方法和求解算法对于保证计算的稳定性和收敛性至关重要。不恰当的选择可能导致计算结果不准确或计算过程失败。1.3燃烧仿真软件介绍燃烧仿真软件是进行燃烧过程数值模拟的工具，它们集成了物理模型、数值方法和求解算法，提供用户友好的界面和后处理功能。1.3.1OpenFOAMOpenFOAM是一个开源的CFD（计算流体动力学）软件包，广泛用于燃烧仿真。它提供了多种物理模型和数值方法，适用于各种燃烧场景。1.3.2ANSYSFluentANSYSFluent是商业CFD软件中的佼佼者，拥有强大的物理模型库和求解算法，特别适合于工业燃烧应用的仿真。1.3.3CanteraCantera是一个用于化学动力学和燃烧仿真的开源软件库，特别擅长处理复杂的化学反应机理。1.3.4CONVERGECONVERGE是一款专门用于内燃机燃烧仿真的软件，采用独特的自适应网格技术，提高计算效率和准确性。这些软件各有特点，选择合适的软件取决于具体的应用场景和计算资源。在使用这些软件进行燃烧仿真时，理解其背后的物理模型和数值方法是至关重要的。2燃烧化学动力学原理2.1燃烧反应类型与分类燃烧反应是化学反应的一种，涉及燃料与氧化剂之间的快速氧化过程，通常伴随着光和热的释放。根据燃烧反应的特性，可以将其分为以下几类：均相燃烧：反应物和产物在相同的相态中进行反应，如气体燃烧。非均相燃烧：反应物和产物在不同的相态中进行反应，如固体燃料的燃烧。扩散控制燃烧：燃烧速率由燃料和氧化剂的扩散速率决定。动力学控制燃烧：燃烧速率由化学反应速率决定。2.1.1示例：气体燃烧反应假设我们有甲烷（CH4）和氧气（O2）的燃烧反应，其化学方程式为：C在均相燃烧中，反应速率可以由Arrhenius方程描述：k其中，k是反应速率常数，A是频率因子，Ea是活化能，R是理想气体常数，T2.2化学反应网络的构建化学反应网络是描述燃烧过程中所有化学反应的集合，包括反应物、产物、中间产物和反应路径。构建化学反应网络是燃烧仿真中的关键步骤，它可以帮助我们理解燃烧过程的复杂性。2.2.1构建步骤确定反应物和产物：列出所有参与燃烧反应的化学物质。识别反应路径：确定每种反应物转化为产物的可能路径。定义反应速率：为每个反应路径定义反应速率常数。建立动力学模型：将所有反应路径和速率常数整合到一个动力学模型中。2.2.2示例：构建简单的燃烧反应网络假设我们有一个简单的燃烧反应网络，包含以下反应：CCC我们可以使用Python的cantera库来构建这个网络：importcanteraasct

#创建气体对象

gas=ct.Solution('gri30.xml')

#设置初始条件

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2'

#创建反应器对象

r=ct.IdealGasReactor(gas)

#创建仿真器

sim=ct.ReactorNet([r])

#进行仿真

states=ct.SolutionArray(gas,extra=['t'])

fortinnp.linspace(0,0.01,100):

sim.advance(t)

states.append(r.thermo.state,t=t)2.3化学动力学方程解析化学动力学方程描述了化学反应速率与反应物浓度之间的关系。在燃烧过程中，这些方程通常是非线性的，需要数值方法来求解。2.3.1方程形式对于一个一般的化学反应：a其动力学方程可以表示为：dddd其中，k是反应速率常数，a、b、c、d是反应物和产物的化学计量数。2.3.2示例：使用ODE求解动力学方程我们可以使用Python的egrate.solve_ivp函数来数值求解上述动力学方程：importnumpyasnp

fromegrateimportsolve_ivp

#定义动力学方程

defkinetics(t,y,k):

A,B,C,D=y

dAdt=-k*A**1*B**1

dBdt=-k*A**1*B**1

dCdt=k*A**1*B**1

dDdt=k*A**1*B**1

return[dAdt,dBdt,dCdt,dDdt]

#设置初始条件和参数

y0=[1.0,2.0,0.0,0.0]#初始浓度

k=0.1#反应速率常数

t_span=(0,1)#时间范围

#求解动力学方程

sol=solve_ivp(kinetics,t_span,y0,args=(k,),t_eval=np.linspace(0,1,100))

#输出结果

print(sol.t)

print(sol.y)在这个例子中，我们定义了一个简单的动力学方程，然后使用solve_ivp函数来求解它。y0是反应物和产物的初始浓度，k是反应速率常数，t_span是时间范围。求解结果存储在sol对象中，可以通过sol.t和sol.y来访问时间点和对应的浓度值。通过以上三个部分的详细讲解，我们不仅了解了燃烧反应的类型和分类，还学习了如何构建化学反应网络以及如何解析化学动力学方程。这些知识对于深入理解燃烧过程和进行燃烧仿真至关重要。3反应速率常数解析3.11Arrhenius定律与反应速率Arrhenius定律是描述温度对化学反应速率影响的基本定律。该定律表明，反应速率与温度的指数关系，具体表达式为：k其中：-k是反应速率常数。-A是指前因子，也称为频率因子，它与反应物分子碰撞的频率有关。-Ea是活化能，即反应物转化为产物所需的最小能量。-R是理想气体常数。-T3.1.1示例：计算不同温度下的反应速率常数假设我们有一个化学反应，其活化能Ea=100 kJ/mol，频率因子importnumpyasnp

#定义参数

Ea=100*1000#活化能，单位转换为J/mol

A=1e13#频率因子，单位s^-1

R=8.314#理想气体常数，单位J/(mol·K)

#定义温度范围

T=np.linspace(300,1000,100)#温度从300K到1000K，共100个点

#计算反应速率常数

k=A*np.exp(-Ea/(R*T))

#输出结果

print("不同温度下的反应速率常数：")

foriinrange(0,len(T),10):#每10个温度点输出一次

print(f"在{T[i]}K时，k={k[i]:.2e}s^-1")这段代码首先定义了Arrhenius定律中的参数，然后计算了在一系列温度点下的反应速率常数，并输出了部分结果。3.22温度与压力对反应速率的影响温度和压力是影响化学反应速率的两个重要因素。温度的升高通常会增加反应速率，因为更多的分子具有足够的能量来克服活化能。压力对反应速率的影响主要体现在气体反应中，压力的增加意味着分子间的碰撞频率增加，从而可能提高反应速率。3.2.1示例：压力对气体反应速率的影响假设我们有一个气体反应，其反应速率常数k与压力P的关系可以简化为：k其中k0是标准压力P0下的反应速率常数，n#定义参数

k0=1e-3#标准压力下的反应速率常数，单位s^-1

P0=1e5#标准压力，单位Pa

n=0.5#压力指数

#定义压力范围

P=np.linspace(1e5,1e6,100)#压力从100kPa到1MPa，共100个点

#计算反应速率常数

k=k0*(P/P0)**n

#输出结果

print("不同压力下的反应速率常数：")

foriinrange(0,len(P),10):#每10个压力点输出一次

print(f"在{P[i]/1e5:.1f}atm时，k={k[i]:.2e}s^-1")此代码示例展示了如何根据压力的变化计算反应速率常数。3.33反应速率常数的实验测定方法反应速率常数的实验测定通常涉及动力学实验，其中反应物的浓度随时间的变化被监测。通过分析这些数据，可以确定反应的速率常数。实验方法包括初始速率法、积分法和微分法。3.3.1示例：使用初始速率法测定反应速率常数假设我们进行了一系列实验，测量了不同初始浓度下反应的初始速率。我们可以通过线性回归分析这些数据来确定反应的速率常数和反应级数。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

fromscipy.optimizeimportcurve_fit

#定义反应速率方程

defreaction_rate(c,k,n):

returnk*c**n

#实验数据

c=np.array([0.01,0.02,0.03,0.04,0.05])#反应物初始浓度，单位mol/L

r=np.array([0.002,0.008,0.018,0.032,0.05])#初始反应速率，单位mol/(L·s)

#使用curve_fit进行线性回归

params,_=curve_fit(reaction_rate,c,r)

#输出结果

k=params[0]

n=params[1]

print(f"反应速率常数k={k:.2e}L^{n}/(mol·s)")

print(f"反应级数n={n:.2f}")

#绘制数据和拟合曲线

plt.figure()

plt.scatter(c,r,label='实验数据')

plt.plot(c,reaction_rate(c,*params),'r-',label='拟合曲线')

plt.xlabel('反应物初始浓度(mol/L)')

plt.ylabel('初始反应速率(mol/(L·s))')

plt.legend()

plt.show()在这个示例中，我们使用了Python的scipy.optimize.curve_fit函数来拟合实验数据，从而确定反应速率常数k和反应级数n。通过绘制实验数据和拟合曲线，我们可以直观地看到两者之间的关系。4链式反应机理详解4.11链引发反应的机理与特点链引发反应是链式反应的起始阶段，它通常需要较高的能量输入，以打破稳定的分子键，生成自由基或离子，这些活性中间体能够引发后续的链传递反应。链引发反应的特点在于其能量需求高，反应速率相对较低，但一旦引发，就能迅速产生大量的活性中间体，从而加速整个燃烧过程。4.1.1机理分析链引发反应通常涉及光、热或电能的输入。例如，在火焰燃烧中，高温可以提供足够的能量来分解燃料分子，生成自由基。这些自由基随后会参与链传递反应，引发更多的分子分解，形成一个自我维持的反应链。4.1.2特点描述能量需求高：链引发反应需要外部能量输入，如高温、光照或电火花，以克服分子键的稳定性。生成活性中间体：链引发反应生成的自由基或离子具有高反应活性，能够迅速参与后续反应。反应速率低：由于能量需求高，链引发反应的速率通常较低，但其产生的活性中间体对后续反应速率有显著影响。4.22链传递与链终止反应分析链传递反应是链式反应的核心阶段，活性中间体（如自由基）与反应物分子相互作用，生成新的活性中间体和产物。这一过程可以迅速放大反应速率，是燃烧过程中的主要动力学机制。链终止反应则是链式反应的结束阶段，活性中间体通过相互反应或与非活性分子反应，失去反应活性，从而终止链式反应。4.2.1链传递反应链传递反应可以分为两种主要类型：链分支传递和链非分支传递。链分支传递链分支传递反应中，一个活性中间体可以生成两个或更多的活性中间体，从而加速反应链的扩展。例如，在烃类燃烧中，一个氢自由基可以与氧气反应生成过氧化氢自由基，同时释放出一个新的氢自由基，形成分支链传递。链非分支传递链非分支传递反应中，活性中间体与反应物分子反应，生成一个产物和一个新的活性中间体，但不会增加活性中间体的数量。这种反应通常不会加速链的扩展，但会维持链的持续性。4.2.2链终止反应链终止反应通过活性中间体的相互反应或与非活性分子的反应，消耗活性中间体，从而终止链式反应。链终止反应可以是两个自由基的结合，形成一个稳定的分子，也可以是自由基与非活性分子的反应，生成一个非活性产物。4.33链式反应在燃烧过程中的作用与影响链式反应在燃烧过程中扮演着关键角色，它不仅加速了燃烧速率，还影响了燃烧产物的组成和燃烧效率。链式反应的特性使得燃烧过程能够在较低的氧气浓度下进行，同时也解释了为什么某些燃料在特定条件下能够产生更清洁的燃烧产物。4.3.1燃烧速率的加速链式反应通过生成大量的活性中间体，加速了燃烧速率。一旦链引发反应发生，活性中间体的生成和传递可以迅速增加，导致燃烧速率呈指数增长。4.3.2燃烧产物的影响链式反应的路径和中间体的种类直接影响燃烧产物的组成。例如，在烃类燃烧中，链传递反应可以生成不同类型的碳氢化合物，而链终止反应则决定了最终产物中二氧化碳和水的比例。4.3.3燃烧效率的提升链式反应机制使得燃烧过程能够在较低的氧气浓度下进行，提高了燃烧效率。在实际应用中，理解链式反应的机理有助于设计更高效的燃烧系统，减少污染物的排放。4.3.4示例：链式反应的模拟下面是一个使用Python和Cantera库模拟链式反应的简单示例。Cantera是一个用于化学动力学、燃烧和多相反应的开源软件包。importcanteraasct

#创建气体对象，定义反应机制

gas=ct.Solution('gri30.xml')

#设置初始条件

gas.TPX=1500,101325,'CH4:1,O2:2,N2:7.52'

#创建反应器对象

r=ct.IdealGasReactor(gas)

#创建模拟器

sim=ct.ReactorNet([r])

#模拟时间步长和结果存储

time=0.0

states=ct.SolutionArray(gas,extra=['t'])

#进行时间积分

whiletime<0.001:

sim.advance(time)

states.append(r.thermo.state,t=time)

time+=1e-6

#输出结果

print(states('CH4','O2','CO2','H2O'))在这个示例中，我们使用了GRI3.0反应机制，这是一个描述甲烷燃烧的详细化学动力学模型。通过设置初始温度、压力和组分，我们创建了一个理想气体反应器，并使用ReactorNet进行时间积分，模拟了燃烧过程。最后，我们输出了甲烷、氧气、二氧化碳和水的浓度随时间的变化，以分析链式反应在燃烧过程中的作用。通过上述分析和示例，我们可以看到链式反应机理在燃烧过程中的重要性，以及如何通过化学动力学模型和数值模拟来理解和预测燃烧行为。5燃烧仿真中的链式反应应用5.1subdir5.1:链式反应模型在仿真中的构建链式反应模型在燃烧仿真中的构建是理解燃烧过程的关键。链式反应，特别是在燃烧化学中，涉及到一系列的反应，其中反应产物可以作为后续反应的反应物，形成一个反应链。这种模型的构建需要详细定义反应机理，包括反应物、产物、反应路径和反应速率常数。5.1.1反应机理定义在构建链式反应模型时，首先需要定义反应机理。这通常包括一系列的化学反应方程式，每个方程式描述了反应物如何转化为产物。例如，对于简单的氢气燃烧，反应机理可以包括以下反应：H2+O2→2OHOH+H2→H2O+HH+O2→OH+OO+H2→OH+H5.1.2反应速率常数每个反应的速率常数是模型中的关键参数，它决定了反应的快慢。速率常数通常依赖于温度，并可以通过Arrhenius方程来描述：k其中，k是速率常数，A是频率因子，Ea是活化能，R是理想气体常数，T5.1.3代码示例使用Python和Cantera库来构建一个简单的链式反应模型：importcanteraasct

#创建气体对象

gas=ct.Solution('gri30.xml')

#设置初始条件

gas.TPX=300,ct.one_atm,'H2:1.0,O2:0.5,N2:19.5'

#创建反应器对象

r=ct.IdealGasReactor(gas)

#创建仿真器

sim=ct.ReactorNet([r])

#仿真时间步长和结果存储

time=0.0

states=ct.SolutionArray(gas,extra=['t'])

#进行仿真

whiletime<0.01:

time=sim.step()

states.append(r.thermo.state,t=time)

#输出结果

print(states('OH'))这段代码使用Cantera库加载了GRI30机制，这是一个详细的链式反应模型，用于描述氢气和甲烷的燃烧。然后，它设置了一个反应器的初始条件，进行了仿真，并输出了OH自由基的浓度随时间的变化。5.2subdir5.2:链式反应对燃烧效率的影响链式反应在燃烧过程中起着至关重要的作用，它们可以显著提高燃烧效率。在链式反应中，自由基的产生和消耗是关键步骤，这些自由基可以加速燃烧反应，使更多的燃料在更短的时间内被氧化。5.2.1自由基的作用自由基，如OH和H，是链式反应的催化剂。它们可以与燃料分子反应，产生更多的自由基，从而加速燃烧过程。例如，在氢气燃烧中，OH自由基可以与H2反应，产生H2O和H自由基，H自由基再与O2反应，产生更多的OH自由基。5.2.2燃烧效率的提高链式反应通过自由基的循环产生和消耗，可以显著提高燃烧效率。在没有链式反应的情况下，燃烧反应可能需要更长的时间才能完成，或者可能无法完全氧化燃料。链式反应的存在使得燃烧反应更加迅速和彻底，从而提高了燃烧效率。5.3subdir5.3:链式反应仿真结果的分析与优化分析和优化链式反应仿真结果是提高燃烧效率和理解燃烧过程的重要步骤。这通常涉及到对仿真结果的详细分析，识别关键的反应路径，以及调整反应速率常数和初始条件以优化燃烧效率。5.3.1仿真结果分析仿真结果通常包括随时间变化的温度、压力和物种浓度。通过分析这些数据，可以识别出哪些反应路径对燃烧效率有显著影响。例如，如果OH自由基的浓度在燃烧过程中迅速增加，这可能表明OH自由基的产生和消耗是关键的反应路径。5.3.2优化策略优化燃烧效率可以通过调整反应速率常数和初始条件来实现。例如，如果发现某个反应路径对燃烧效率有负面影响，可以通过调整该反应的速率常数来减少其影响。此外，调整燃料和氧化剂的比例，或者改变燃烧环境的温度和压力，也可以优化燃烧效率。5.3.3代码示例使用Python和Cantera库来分析和优化链式反应仿真结果：importcanteraasct

importmatplotlib.pyplotasplt

#创建气体对象

gas=ct.Solution('gri30.xml')

#设置初始条件

gas.TPX=300,ct.one_atm,'H2:1.0,O2:0.5,N2:19.5'

#创建反应器对象

r=ct.IdealGasReactor(gas)

#创建仿真器

sim=ct.ReactorNet([r])

#仿真时间步长和结果存储

time=0.0

states=ct.SolutionArray(gas,extra=['t'])

#进行仿真

whiletime<0.01:

time=sim.step()

states.append(r.thermo.state,t=time)

#分析OH自由基的浓度

plt.plot(states.t,states('OH'))

plt.xlabel('Time(s)')

plt.ylabel('OHConcentration')

plt.show()

#优化策略：调整反应速率常数

#例如，降低H+O2→OH+O的速率常数

gas.set_multiplier(0.5,reaction_index=3)

#重新进行仿真

r=ct.IdealGasReactor(gas)

sim=ct.ReactorNet([r])

time=0.0

states_optimized=ct.SolutionArray(gas,extra=['t'])

whiletime<0.01:

time=sim.step()

states_optimized.append(r.thermo.state,t=time)

#比较优化前后的OH自由基浓度

plt.plot(states.t,states('OH'),label='Original')

plt.plot(states_optimized.t,states_optimized('OH'),label='Optimized')

plt.xlabel('Time(s)')

plt.ylabel('OHConcentration')

plt.legend()

plt.show()这段代码首先进行了链式反应的仿真，然后分析了OH自由基的浓度随时间的变化。接着，它通过调整反应速率常数来优化燃烧效率，并比较了优化前后的OH自由基浓度。通过这种方式，可以识别出哪些反应路径对燃烧效率有显著影响，并通过调整参数来优化燃烧过程。6案例研究与实践6.1subdir6.1:柴油燃烧过程的链式反应仿真在柴油燃烧的链式反应机理中，关键的步骤包括自由基的生成、自由基的传播以及自由基的终止。这些过程可以通过化学动力学模型进行仿真，以预测燃烧速率和产物分布。下面，我们将通过一个简化的柴油燃烧模型来展示如何进行链式反应的仿真。6.1.1模型设定假设我们有一个包含柴油主要成分的简化模型，例如正十六烷（n-Hexadecane）的燃烧。模型中包括了自由基的生成、传播和终止反应。6.1.2反应机理自由基生成：通过热裂解或光解生成自由基。自由基传播：自由基与燃料分子或其他自由基反应，生成新的自由基。自由基终止：自由基与其他自由基或分子反应，形成稳定产物。6.1.3仿真代码示例我们将使用Python中的Cantera库来仿真柴油燃烧过程。首先，需要安装Cantera库：pipinstallcantera然后，使用以下代码进行仿真：importcanteraasct

#设置反应机理文件路径

mechanism_file='gri30.xml'

#创建气体对象

gas=ct.Solution(mechanism_file)

#设置初始条件

gas.TPX=1500,101325,'1.0:O2,3.76:N2,0.1:C16H34'

#创建反应器对象

r=ct.IdealGasReactor(gas)

#创建仿真器

sim=ct.ReactorNet([r])

#设置时间步长和仿真时间

time_step=1e-6

end_time=0.001

#仿真结果存储

times=[]

temperatures=[]

mass_fractions=[]

#进行仿真

t=0.0

whilet<end_time:

sim.advance(t)

times.append(t)

temperatures.append(r.T)

mass_fractions.append(r.Y)

t+=time_step

#输出结果

fori,timeinenumerate(times):

print(f"Time:{time:.6f}s,Temperature:{temperatures[i]:.2f}K")6.1.4代码解释创建气体对象：使用Cantera的Solution类，指定反应机理文件gri30.xml，这是一个通用的燃烧机理文件，包含了多种燃料的燃烧反应。设置初始条件：设定反应器的初始温度、压力和组分。这里使用了正十六烷（C16H34）作为柴油的代表。创建反应器和仿真器：使用IdealGasReactor创建反应器，然后使用ReactorNet创建仿真器，将反应器添加到仿真器中。进行仿真：通过advance方法按时间步长推进仿真，记录每个时间点的温度和组分质量分数。6.2subdir6.2:汽油燃烧过程的化学动力学分析汽油燃烧的化学动力学分析通常涉及更复杂的反应机理，因为汽油是由多种碳氢化合物组成的混合物。分析汽油燃烧过程，需要考虑不同组分的反应速率和相互作用。6.2.1反应机理汽油燃烧的反应机理包括：1.燃料裂解：汽油中的碳氢化合物在高温下裂解成更小的分子。2.氧化反应：裂解产物与氧气反应，生成CO2、H2O等。3.自由基反应：自由基的生成、传播和终止。6.2.2分析方法使用化学动力学软件，如CHEMKIN或Cantera，可以进行汽油燃烧的化学动力学分析。下面，我们使用Cantera进行一个简化的分析。6.2.3代码示例importcanteraasct

#设置反应机理文件路径

mechanism_file='ct2017.xml'

#创建气体对象

gas=ct.Solution(mechanism_file)

#设置初始条件

gas.TPX=1000,101325,'1.0:O2,3.76:N2,0.1:C8H18'

#创建反应器对象

r=ct.IdealGasReactor(gas)

#创建仿真器

sim=ct.ReactorNet([r])

#设置时间步长和仿真时间

time_step=1e-6

end_time=0.001

#仿真结果存储

times=[]

temperatures=[]

mass_fractions=[