燃烧仿真与实验技术：燃烧过程监测与化学反应动力学

燃烧仿真与实验技术：燃烧过程监测与化学反应动力学1燃烧仿真基础1.1燃烧仿真概述燃烧仿真是一种利用计算机模型来预测和分析燃烧过程的技术。它涵盖了从基础燃烧化学到复杂工程应用的广泛领域，包括火焰传播、污染物生成、燃烧效率和安全性评估等。燃烧仿真依赖于数值方法和高性能计算，以解决描述燃烧过程的复杂偏微分方程组。1.1.1原理燃烧过程可以通过一系列化学反应方程来描述，这些方程涉及燃料、氧化剂和产物之间的反应。在仿真中，这些化学反应被整合到流体动力学方程中，形成所谓的“耦合系统”。流体动力学方程包括连续性方程、动量方程、能量方程和组分质量方程，它们描述了燃烧过程中质量、动量、能量和化学组分的守恒。1.1.2内容燃烧化学反应网络：仿真中使用的化学反应网络可以非常复杂，包含数百甚至数千个反应和物种。流体动力学模型：包括湍流模型、传热模型和辐射模型，以准确模拟燃烧环境。边界条件和初始条件：正确设定这些条件对于获得准确的仿真结果至关重要。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，用于求解描述燃烧过程的偏微分方程。这些方法包括有限差分法、有限体积法和有限元法，每种方法都有其适用场景和优缺点。1.2.1有限体积法示例有限体积法是一种广泛应用于燃烧仿真中的数值方法，它将计算域划分为一系列控制体积，然后在每个控制体积上应用守恒定律。#有限体积法示例代码

importnumpyasnp

deffinite_volume_method(u,dx,dt,flux):

"""

有限体积法求解一维对流方程的示例函数。

参数:

u:numpy.array

当前时间步的解。

dx:float

空间步长。

dt:float

时间步长。

flux:function

计算通量的函数。

返回:

u_new:numpy.array

下一时间步的解。

"""

#计算通量

f=flux(u)

#更新解

u_new=u-(dt/dx)*(f[1:]-f[:-1])

returnu_new

#示例数据

u=np.array([0,1,2,3,4,5])

dx=0.1

dt=0.01

#通量计算函数

defflux(u):

returnu*u/2

#应用有限体积法

u_new=finite_volume_method(u,dx,dt,flux)

print(u_new)1.2.2内容离散化：将连续方程离散化为离散方程，以便在计算机上求解。时间积分：使用显式或隐式时间积分方案来推进解的时间演化。稳定性与收敛性：确保数值方法在长时间仿真中保持稳定和收敛。1.3燃烧仿真软件介绍燃烧仿真软件是实现燃烧过程数值仿真的工具，它们集成了复杂的物理模型和数值算法，以提供准确的燃烧预测。常见的燃烧仿真软件包括：OpenFOAM：一个开源的计算流体动力学（CFD）软件包，广泛用于燃烧仿真。STAR-CCM+：商业软件，提供高级的燃烧模型和用户界面。ANSYSFluent：另一个商业软件，特别擅长处理复杂的流体动力学和传热问题。1.3.1OpenFOAM示例OpenFOAM提供了多种燃烧模型，包括层流燃烧、湍流燃烧和化学反应动力学模型。下面是一个使用OpenFOAM进行燃烧仿真的基本步骤示例：准备计算网格：使用blockMesh工具生成计算网格。设定边界条件：在0目录下设置初始和边界条件。选择燃烧模型：在constant/turbulenceProperties和constant/reactingProperties中选择合适的模型。运行仿真：使用simpleFoam或reactingFoam等求解器运行仿真。后处理：使用paraFoam或foamToVTK等工具进行结果可视化。#OpenFOAM命令行示例

#生成计算网格

blockMesh

#运行燃烧仿真

reactingFoam1.3.2内容软件功能：介绍软件的主要功能和适用范围。用户界面：描述软件的用户界面，包括如何设置计算域、边界条件和物理模型。后处理工具：介绍如何使用软件自带的工具或第三方工具进行结果分析和可视化。2燃烧实验技术2.1实验设计原则在设计燃烧实验时，遵循一系列原则至关重要，以确保实验的安全性、准确性和可重复性。以下是一些关键的设计原则：安全性优先：确保实验条件不会对操作人员或环境造成危害。这包括使用适当的防护装备，以及在实验前进行风险评估。控制变量：燃烧实验应严格控制变量，如燃料类型、氧气浓度、温度和压力，以准确地研究燃烧过程。精确测量：使用高精度的测量设备，如热电偶、光谱仪和压力传感器，来收集燃烧过程中的关键数据。数据记录：实验过程中应详细记录所有数据，包括时间序列数据和环境条件，以便后续分析。可重复性：实验设计应确保结果的可重复性，这意味着实验条件和步骤应标准化，以便其他研究者可以复制实验。理论与实践结合：实验设计应基于燃烧理论，同时考虑实际操作的可行性，确保实验结果的科学性和实用性。2.2燃烧实验设备与设置燃烧实验的设备和设置是实验成功的关键。以下是一些常用的燃烧实验设备及其设置：燃烧室：用于控制燃烧环境，如温度、压力和气体组成。燃烧室的设计应考虑实验的安全性和数据的准确性。燃料供给系统：精确控制燃料的供给量和速率，以研究不同条件下的燃烧特性。氧气供给系统：与燃料供给系统配合，调整氧气浓度，研究其对燃烧过程的影响。数据采集系统：包括传感器（如热电偶、压力传感器）和数据记录设备，用于实时监测和记录燃烧过程中的关键参数。安全系统：如紧急停机按钮、防火设备和通风系统，确保实验安全。2.2.1示例：使用Python进行数据采集与处理假设我们使用Python和一个虚拟的燃烧实验设备进行数据采集和初步处理。以下是一个简单的代码示例，用于模拟数据采集过程，并进行基本的数据处理。importnumpyasnp

importpandasaspd

#模拟燃烧实验数据采集

defsimulate_data():

"""

生成模拟的燃烧实验数据，包括温度、压力和氧气浓度。

"""

time=np.arange(0,10,0.1)#时间序列，从0到10秒，步长0.1秒

temperature=np.sin(time)*100+300#模拟温度变化

pressure=np.cos(time)*10+1013#模拟压力变化

oxygen_concentration=np.random.normal(21,1,len(time))#模拟氧气浓度变化

data=pd.DataFrame({

'Time':time,

'Temperature':temperature,

'Pressure':pressure,

'OxygenConcentration':oxygen_concentration

})

returndata

#数据处理

defprocess_data(data):

"""

对采集到的燃烧实验数据进行初步处理，包括计算平均值和标准差。

"""

#计算每列数据的平均值和标准差

mean_values=data.mean()

std_dev=data.std()

#输出结果

print("MeanValues:")

print(mean_values)

print("\nStandardDeviation:")

print(std_dev)

#主程序

if__name__=="__main__":

#生成模拟数据

experiment_data=simulate_data()

#数据处理

process_data(experiment_data)2.2.2代码解释数据生成：simulate_data函数生成了时间序列数据，以及基于时间变化的温度、压力和氧气浓度数据。这些数据是模拟的，用于演示数据采集过程。数据处理：process_data函数接收生成的数据，计算每列数据的平均值和标准差，这是数据初步分析的常见步骤。通过计算这些统计量，可以初步了解燃烧过程中的温度、压力和氧气浓度的波动情况。2.3数据采集与处理燃烧实验中采集的数据通常包括温度、压力、氧气浓度、燃烧产物的成分等。数据处理的目的是从原始数据中提取有用的信息，进行燃烧过程的分析和模型验证。2.3.1数据采集数据采集系统通常包括各种传感器和数据记录设备。传感器实时监测燃烧过程中的关键参数，数据记录设备则负责存储这些数据，以便后续分析。2.3.2数据处理数据处理包括数据清洗、数据转换和数据分析。数据清洗去除异常值和噪声，数据转换将数据转换为适合分析的格式，数据分析则用于提取燃烧过程的特征和规律。2.3.3示例：使用Python进行数据清洗以下是一个使用Python进行数据清洗的示例，假设我们从燃烧实验中采集到了温度数据，其中包含一些异常值。importpandasaspd

#模拟采集的温度数据

temperature_data=pd.Series([300,305,310,315,320,325,330,335,340,345,350,355,360,365,370,375,380,385,390,4000,405,410])

#数据清洗：去除异常值

defclean_data(data):

"""

去除数据中的异常值，这里定义异常值为超出平均值±3倍标准差的值。

"""

mean=data.mean()

std=data.std()

lower_bound=mean-3*std

upper_bound=mean+3*std

cleaned_data=data[(data>lower_bound)&(data<upper_bound)]

returncleaned_data

#主程序

if__name__=="__main__":

#清洗数据

cleaned_temperature_data=clean_data(temperature_data)

#输出清洗后的数据

print("CleanedTemperatureData:")

print(cleaned_temperature_data)2.3.4代码解释数据清洗：clean_data函数通过计算数据的平均值和标准差，定义异常值为超出平均值±3倍标准差的值。这种清洗方法可以有效去除数据中的异常点，提高数据的准确性和可靠性。通过以上示例，我们可以看到，使用Python进行数据采集和处理，不仅可以模拟实验数据，还可以进行初步的数据分析和清洗，为深入的燃烧过程研究提供支持。3燃烧过程监测的重要性燃烧过程监测在工业、科研和环境保护领域中扮演着至关重要的角色。它不仅有助于提高燃烧效率，减少能源浪费，还能监测燃烧产物，控制有害物质的排放，从而保护环境。此外，实时监测技术的应用可以预防燃烧过程中的潜在危险，如爆炸和火灾，确保生产安全。3.1实时监测技术3.1.1原理实时监测技术通过传感器和数据采集系统，连续收集燃烧过程中的关键参数，如温度、压力、氧气浓度和燃烧产物的成分。这些数据随后被传输到计算机系统，通过算法进行分析，以实时评估燃烧状态，及时调整燃烧条件，确保燃烧过程的稳定性和安全性。3.1.2技术内容温度监测：使用热电偶或红外温度计实时测量燃烧区域的温度，温度数据是评估燃烧效率和控制燃烧过程的关键。压力监测：通过压力传感器监测燃烧室内的压力变化，这对于控制燃烧过程中的气体流动和避免爆炸至关重要。氧气浓度监测：氧气传感器用于测量燃烧区域的氧气浓度，确保燃烧过程中的氧气供应充足，避免不完全燃烧。燃烧产物分析：使用光谱分析、质谱分析等技术实时监测燃烧产物的成分，如CO、CO2、NOx等，以评估燃烧效率和环境影响。3.1.3示例：温度监测代码#温度监测示例代码

importtime

importboard

importbusio

importadafruit_ads1x15.ads1115asADS

fromadafruit_ads1x15.analog_inimportAnalogIn

#创建I2C总线

i2c=busio.I2C(board.SCL,board.SDA)

#创建ADS1115ADC对象

ads=ADS.ADS1115(i2c)

#创建温度传感器通道

channel=AnalogIn(ads,ADS.P0)

defread_temperature():

#读取传感器电压

voltage=channel.voltage

#将电压转换为温度，假设传感器输出与温度线性相关

temperature=(voltage-0.5)*100

returntemperature

#实时监测温度

whileTrue:

temp=read_temperature()

print("当前温度:{:.2f}°C".format(temp))

time.sleep(1)此代码示例使用AdafruitADS1115ADC和温度传感器来实时监测温度。通过读取传感器的电压输出，将其转换为温度值，并在控制台上显示。这种实时监测技术可以应用于各种燃烧过程，以确保温度控制在安全和有效的范围内。3.2燃烧产物分析方法3.2.1原理燃烧产物分析方法主要依赖于光谱学和化学分析技术，通过分析燃烧产物的光谱特征或化学成分，来确定燃烧过程中产生的各种气体和颗粒物的种类和浓度。这些信息对于评估燃烧效率、控制排放和优化燃烧过程至关重要。3.2.2技术内容光谱分析：利用红外光谱、紫外光谱或拉曼光谱技术，通过燃烧产物的光谱特征来识别和定量分析气体成分。质谱分析：质谱仪可以精确测量燃烧产物中各种分子的质荷比，从而识别和定量分析燃烧产物中的气体和颗粒物。化学传感器：特定的化学传感器可以监测燃烧产物中的特定成分，如CO、NOx等，提供实时的浓度数据。3.2.3示例：光谱分析代码#光谱分析示例代码

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

fromscipy.signalimportfind_peaks

#假设的光谱数据

wavelength=np.linspace(400,700,1000)#波长范围

intensity=np.sin(wavelength/500*2*np.pi)+0.5#强度数据，这里使用一个简单的正弦函数模拟

#找到光谱中的峰值

peaks,_=find_peaks(intensity,height=0.7)

#绘制光谱图

plt.figure(figsize=(10,5))

plt.plot(wavelength,intensity,label='光谱强度')

plt.plot(wavelength[peaks],intensity[peaks],"x",label='峰值')

plt.xlabel('波长(nm)')

plt.ylabel('强度')

plt.legend()

plt.show()

#输出峰值波长

print("检测到的峰值波长:",wavelength[peaks])此代码示例使用Python的numpy和matplotlib库来模拟和分析光谱数据。通过find_peaks函数找到光谱中的峰值，这些峰值通常对应于燃烧产物中特定气体的吸收或发射光谱。通过分析这些峰值，可以识别燃烧产物中的气体成分。虽然这里使用的是模拟数据，但在实际应用中，光谱数据将由光谱仪直接采集。通过上述实时监测技术和燃烧产物分析方法，可以有效地控制和优化燃烧过程，确保其在高效、安全和环保的条件下运行。4燃烧化学反应动力学4.1化学反应动力学基础化学反应动力学是研究化学反应速率以及反应机理的科学。在燃烧过程中，动力学基础尤为重要，因为它涉及到燃料与氧化剂之间的快速化学转化，这些转化决定了燃烧的效率和产物。4.1.1基本概念反应速率：单位时间内反应物浓度的减少或产物浓度的增加。反应级数：反应速率与反应物浓度的幂次关系。活化能：反应物转化为产物所需的最小能量。阿伦尼乌斯方程：描述温度对反应速率影响的方程。4.1.2阿伦尼乌斯方程示例假设我们有一个简单的燃烧反应，其速率常数k与温度T的关系遵循阿伦尼乌斯方程：k其中：-A是指前因子（频率因子），-Ea是活化能，-R是理想气体常数，-T代码示例importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义阿伦尼乌斯方程参数

A=1e10#频率因子

Ea=100000#活化能(J/mol)

R=8.314#理想气体常数(J/(mol*K))

#温度范围

T=np.linspace(300,1500,100)#温度从300K到1500K

#计算速率常数

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

#绘制速率常数与温度的关系图

plt.figure()

plt.plot(T,k)

plt.title('速率常数与温度的关系')

plt.xlabel('温度(K)')

plt.ylabel('速率常数(s^-1)')

plt.show()这段代码展示了如何使用Python计算不同温度下的速率常数，并绘制其与温度的关系图。4.2燃烧反应机理燃烧反应机理描述了燃料燃烧时所涉及的化学反应序列。这些机理通常包括多个步骤，从燃料的热解开始，到最终产物的形成。4.2.1机理的复杂性燃烧机理可以非常复杂，涉及数百甚至数千个反应。例如，甲烷燃烧的机理包括甲烷的热解、自由基的生成、氧化反应等。4.2.2机理的建立建立燃烧反应机理通常需要实验数据和理论计算的结合。实验数据用于确定反应速率，理论计算则用于预测反应路径。代码示例假设我们有一个简化的燃烧反应机理，包括甲烷与氧气的反应：C我们可以使用Python的cantera库来模拟这个反应。importcanteraasct

#创建气体对象

gas=ct.Solution('gri30.xml')#使用GRI3.0机理

#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)

#创建模拟器

sim=ct.ReactorNet([r])

#模拟时间

time=np.linspace(0,0.01,100)

#存储结果

T=[]

P=[]

Y=[]

#进行模拟

fortintime:

sim.advance(t)

T.append(r.T)

P.append(r.thermo.P)

Y.append(r.thermo.Y)

#绘制温度随时间变化的图

plt.figure()

plt.plot(time,T)

plt.title('温度随时间变化')

plt.xlabel('时间(s)')

plt.ylabel('温度(K)')

plt.show()此代码示例使用cantera库加载了GRI3.0机理，这是一个详细的甲烷燃烧机理，然后模拟了甲烷与氧气反应的温度变化。4.3动力学模型的建立与验证建立动力学模型是将实验数据转化为理论模型的过程，而验证则是通过实验数据检查模型的准确性。4.3.1模型建立步骤选择反应机理：基于燃料类型选择合适的反应机理。参数化：确定反应速率常数等参数。模拟：使用选定的机理和参数进行燃烧过程的模拟。比较与调整：将模拟结果与实验数据比较，必要时调整模型参数。4.3.2验证方法验证动力学模型通常涉及比较模型预测与实验测量的燃烧特性，如燃烧速率、温度分布、产物组成等。代码示例假设我们已经建立了一个燃烧模型，并想要验证其预测的燃烧速率是否与实验数据相符。#假设实验数据

exp_data=np.array([0.01,0.02,0.03,0.04,0.05])

#模型预测数据

model_data=np.array([0.012,0.023,0.034,0.045,0.056])

#计算平均绝对误差

mae=np.mean(np.abs(exp_data-model_data))

print(f'平均绝对误差:{mae}')此代码示例计算了实验数据与模型预测数据之间的平均绝对误差，以评估模型的准确性。通过以上内容，我们深入了解了燃烧化学反应动力学的基础、燃烧反应机理的复杂性以及动力学模型的建立与验证过程。这些知识对于理解和优化燃烧过程至关重要。5高级燃烧仿真技术5.1多相流燃烧仿真5.1.1原理多相流燃烧仿真技术涉及在燃烧过程中同时处理气体、液体和固体相的流动与相互作用。这种技术对于理解燃料喷射、雾化、蒸发和燃烧在内燃机、喷气发动机和燃烧室中的复杂行为至关重要。多相流模型通常包括欧拉-欧拉模型和拉格朗日模型，前者假设每一相都有自己的连续介质，而后者则追踪每一相的离散粒子。5.1.2内容在多相流燃烧仿真中，关键参数包括相间传质、传热和动量交换。这些过程通过一系列偏微分方程来描述，包括连续性方程、动量方程、能量方程和组分方程。为了求解这些方程，通常采用数值方法，如有限体积法或有限元法。示例：使用OpenFOAM进行多相流燃烧仿真#下载并安装OpenFOAM

sudoapt-getupdate

sudoapt-getinstallopenfoam

#创建案例目录

foamNewCasemyCase

#进入案例目录

cdmyCase

#编辑控制文件

nanosystem/controlDict

#设置时间步长和求解器

startTime0;

stopTime1;

deltaT0.001;

writeInterval0.1;

purgeWrite10;

writeFormatascii;

writePrecision6;

writeCompressionoff;

timeFormatgeneral;

timePrecision6;

#选择求解器

applicationmultiphaseEulerFoam;

#编辑多相流设置

nanoconstant/thermophysicalProperties

#设置两相流体

phase1

{

typeincompressiblePerfectGas;

nameair;

...

}

phase2

{

typeincompressiblePerfectGas;

namefuel;

...

}

#运行仿真

./Allrun此示例展示了如何使用OpenFOAM设置和运行一个基本的多相流燃烧仿真案例。通过编辑controlDict和thermophysicalProperties文件，可以定义仿真的时间参数和流体的物理属性。5.2湍流燃烧模型5.2.1原理湍流燃烧模型用于描述在湍流环境中燃料的燃烧过程。湍流对燃烧速率有显著影响，因为它增加了燃料与氧化剂的混合，从而加速了燃烧反应。湍流燃烧模型通常包括雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模型、大涡模拟（LES）模型和直接数值模拟（DNS）模型。5.2.2内容RANS模型是最常用的湍流燃烧模型，它通过平均流场来简化计算。LES模型则保留了较大的涡旋，适用于更精确的仿真，但计算成本较高。DNS模型能够捕捉所有尺度的湍流，提供最准确的结果，但对计算资源要求极高。示例：使用RANS模型进行湍流燃烧仿真#导入必要的库

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

fromegrateimportodeint

#定义燃烧速率方程

defcombustion_rate(y,t,A,E,T0):

#y:反应物浓度

#t:时间

#A,E:阿伦尼乌斯方程参数

#T0:环境温度

k=A*np.exp(-E/(8.314*T0))#计算反应速率常数

dydt=-k*y#燃烧速率方程

returndydt

#初始条件和时间向量

y0=1.0

t=np.linspace(0,1,100)

#解方程

sol=odeint(combustion_rate,y0,t,args=(1e10,50000,1500))

#绘制结果

plt.plot(t,sol)

plt.xlabel('时间(s)')

plt.ylabel('反应物浓度')

plt.title('RANS模型下的湍流燃烧仿真')

plt.show()此代码示例使用Python和SciPy库来求解一个简化的燃烧速率方程，该方程基于阿伦尼乌斯方程。虽然这只是一个简化模型，但它展示了如何通过数值方法来模拟燃烧过程。5.3燃烧仿真中的化学-物理耦合5.3.1原理化学-物理耦合在燃烧仿真中是指化学反应和物理过程（如流动、传热和传质）之间的相互作用。在燃烧过程中，化学反应释放的热量会影响流体的温度和密度，从而改变流动模式，而流动模式又会影响反应物的混合和反应速率。5.3.2内容为了准确模拟燃烧过程，必须同时考虑化学反应动力学和流体力学。这通常通过耦合化学反应模型和流体动力学模型来实现，其中化学反应模型描述反应速率，而流体动力学模型则描述流体的运动。示例：使用Cantera和OpenFOAM进行化学-物理耦合仿真#导入Cantera库

importcanteraasct

#创建气体对象

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

#设置初始条件

gas.TPX=1500,101325,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'

#计算化学反应速率

r=_production_rates

#将化学反应速率导入OpenFOAM

#假设OpenFOAM中有一个名为chemistry的用户定义函数

#以下代码展示了如何在OpenFOAM中调用Cantera计算的反应速率

FoamFile

{

version2.0;

formatascii;

classdictionary;

objectchemistry;

}

//化学反应速率

volScalarFieldreactionRate

(

IOobject

(

"reactionRate",

runTime.timeName(),

mesh,

IOobject::NO_READ,

IOobject::AUTO_WRITE

),

mesh,

dimensionedScalar("reactionRate",dimMass/dimVolume/dimTime,r)

);

//更新能量方程

fvScalarMatrixEEqn

(

fvm::ddt(rho,e)

+fvm::div(phi,e)

-fvm::laplacian(turbulence->alphaEff(),e)

==

chemistrySource

+p*(fvc::div(phi)-fvc::Sp(1/rho,p))

+rho*g&U

);

EEqn.relax();

EEqn.solve();此示例展示了如何使用Cantera库计算化学反应速率，并将这些速率导入OpenFOAM中，以更新能量方程。通过这种方式，可以实现化学反应和物理过程之间的耦合，从而更准确地模拟燃烧过程。以上示例和内容提供了对高级燃烧仿真技术中多相流燃烧仿真、湍流燃烧模型和化学-物理耦合的基本理解。通过使用适当的软件和库，可以对复杂的燃烧现象进行仿真和分析。6实验与仿真结合6.1实验数据在仿真中的应用在燃烧仿真领域，实验数据的准确应用是构建可靠模型的关键。实验数据不仅提供了燃烧过程的物理和化学特性，还为仿真模型的参数校准和验证提供了基础。例如，通过实验测量的温度、压力、组分浓度等数据，可以用于设定仿真模型的初始和边界条件，确保仿真环境与实际燃烧条件相匹配。6.1.1示例：使用实验数据设定仿真初始条件假设我们有一组实验数据，记录了燃烧室在点火瞬间的温度和压力分布。这些数据可以用于设定仿真模型的初始条件。以下是一个使用Python和NumPy库来处理实验数据并设定仿真初始条件的例子：importnumpyasnp

#实验数据：温度和压力分布

temperature_data=np.loadtxt('temperature_data.txt')#温度数据文件

pressure_data=np.loadtxt('pressure_data.txt')#压力数据文件

#设定仿真初始条件

initial_temperature=temperature_data[0]#点火瞬间的温度

initial_pressure=pressure_data[0]#点火瞬间的压力

#输出初始条件

print(f'点火瞬间的温度：{initial_temperature}K')

print(f'点火瞬间的压力：{initial_pressure}Pa')在这个例子中，我们首先使用numpy.loadtxt函数从文本文件中加载实验数据。然后，我们选取数据中的第一个点作为仿真模型的初始条件。最后，我们输出这些初始条件，以便