燃烧仿真软件Cantera：前沿技术与发展趋势教程

燃烧仿真软件Cantera：前沿技术与发展趋势教程1燃烧仿真基础1.1燃烧化学反应原理燃烧是一种化学反应过程，通常涉及燃料与氧气的反应，产生热能和光能。在燃烧过程中，燃料分子与氧气分子在适当的条件下（如温度、压力和催化剂）相遇，发生氧化反应，生成二氧化碳、水蒸气和其他副产品。这一过程释放出大量的能量，是许多工业过程和日常生活中能量转换的基础。1.1.1化学反应方程式以甲烷（CH4）燃烧为例，其化学反应方程式为：CH4+2O2->CO2+2H2O+热能1.1.2反应动力学反应动力学描述了化学反应速率随时间变化的规律。在燃烧仿真中，反应速率受温度、压力和反应物浓度的影响。Cantera等软件通过求解化学动力学方程组来模拟这些反应，其中包含了反应物和产物的摩尔浓度、反应速率常数等参数。1.2燃烧仿真模型介绍燃烧仿真模型用于预测燃烧过程中的物理和化学行为。这些模型可以分为以下几类：1.2.1零维模型零维模型假设燃烧反应在一个没有空间变化的体积内进行，主要用于研究燃烧反应的化学动力学。例如，使用Cantera可以建立一个零维的化学反应器模型，模拟燃料在不同条件下的燃烧过程。示例代码importcanteraasct

#创建气体对象

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

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2,N2:7.52'

#创建零维反应器

r=ct.IdealGasReactor(gas)

#创建仿真器

sim=ct.ReactorNet([r])

#模拟燃烧过程

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

fortinnp.linspace(0,0.001,100):

sim.advance(t)

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

#绘制温度随时间变化的曲线

plt.plot(states.t,states.T)

plt.xlabel('Time(s)')

plt.ylabel('Temperature(K)')

plt.show()1.2.2维模型一维模型考虑了空间上的变化，通常用于模拟火焰传播或燃烧波的形成。例如，Cantera的一维燃烧模型可以用来研究不同条件下火焰的传播速度。1.2.3维模型三维模型是最复杂的，它考虑了空间三维方向上的变化，适用于模拟实际燃烧设备中的燃烧过程，如发动机或燃烧室。1.3燃烧仿真中的数值方法燃烧仿真中的数值方法用于求解描述燃烧过程的物理和化学方程。这些方法包括：1.3.1欧拉方法欧拉方法是一种时间推进的数值方法，用于求解动力学方程。在Cantera中，可以使用欧拉方法来模拟化学反应随时间的演变。1.3.2有限体积法有限体积法是一种空间离散化方法，用于求解连续介质的偏微分方程。在燃烧仿真中，有限体积法可以用来模拟燃烧过程中的流体动力学行为。示例代码importcanteraasct

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#创建气体对象

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

#创建一维燃烧模型

flame=ct.FreeFlame(gas,width=0.01)

#设置初始条件

flame.set_initial_guess()

#求解模型

flame.solve(loglevel=1,auto=True)

#绘制温度分布

plt.plot(flame.grid,flame.T)

plt.xlabel('Distance(m)')

plt.ylabel('Temperature(K)')

plt.show()通过上述代码，我们使用Cantera建立了一个一维的自由火焰模型，并求解了火焰的温度分布。这展示了Cantera在燃烧仿真中的强大功能，能够处理复杂的化学反应和流体动力学问题。以上内容涵盖了燃烧仿真基础的几个关键方面，包括燃烧化学反应原理、不同类型的燃烧仿真模型以及用于求解这些模型的数值方法。通过Cantera等专业软件，我们可以深入研究燃烧过程，为工业设计和优化提供科学依据。2Cantera软件概览2.1Cantera的历史与发展Cantera是一个开源软件工具包，用于模拟化学反应和燃烧过程。它最初由美国加州理工学院的反应流体动力学实验室开发，旨在为科研和工程应用提供一个灵活、高效且准确的化学动力学计算平台。自1997年首次发布以来，Cantera经历了多个版本的迭代，不断吸收了来自全球各地科学家和工程师的贡献，使其功能更加完善，应用领域更加广泛。2.1.1发展历程1997年：Cantera项目启动，最初版本发布。2000年：引入了更多化学反应机制，支持了更复杂的燃烧模型。2004年：发布了Cantera1.0，标志着软件的成熟和稳定。2009年：Cantera2.0发布，引入了新的物理模型和更高效的计算算法。2015年：Cantera2.2版本发布，增强了对多相反应的支持，改进了用户界面和文档。2020年：Cantera2.5版本发布，进一步优化了性能，增加了对新能源材料和反应的模拟能力。2.2Cantera的主要功能与特点Cantera提供了丰富的功能，适用于从基础研究到工业应用的广泛需求。其主要功能包括：化学反应动力学模拟：Cantera可以模拟各种化学反应，包括燃烧、催化、大气化学等。热力学性质计算：软件能够计算混合物的热力学性质，如焓、熵、吉布斯自由能等。多相反应模拟：支持气相、液相和固相反应的模拟，以及相间传质和传热过程。界面与耦合：Cantera可以与多种流体动力学和传热软件耦合，如OpenFOAM、Fluent等，实现更复杂的系统模拟。2.2.1特点开源与社区支持：Cantera是完全开源的，拥有活跃的开发者和用户社区，提供持续的技术支持和更新。跨平台兼容性：软件在Windows、Linux和MacOS上均可运行，支持多种编程语言，如C++、Python和MATLAB。灵活的模型定制：用户可以根据需要定制化学反应机制，调整模型参数，以适应特定的研究或工程问题。高性能计算：Cantera优化了计算效率，能够处理大规模的化学反应网络，适用于高性能计算环境。2.3Cantera在燃烧仿真中的应用案例2.3.1案例一：柴油发动机燃烧过程模拟应用背景柴油发动机的燃烧过程复杂，涉及多种化学反应和物理过程。使用Cantera可以精确模拟这些过程，优化发动机设计，减少排放，提高效率。模拟步骤定义反应物和产物：例如，柴油燃料和空气。设定反应条件：包括温度、压力和初始浓度。选择或构建化学反应机制：使用详细或简化机制，如GRI-Mech3.0。运行模拟：计算燃烧过程中的化学反应速率和产物分布。分析结果：评估燃烧效率，分析排放物生成。代码示例importcanteraasct

#创建气体对象

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

#设置初始条件

gas.TPX=1200,20*ct.one_atm,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'

#创建反应器对象

r=ct.IdealGasReactor(gas)

#创建模拟器

sim=ct.ReactorNet([r])

#运行模拟

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

fortinnp.linspace(0,1e-3,100):

sim.advance(t)

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

#绘制结果

plt.figure()

plt.plot(states.t,states.T)

plt.xlabel('Time(s)')

plt.ylabel('Temperature(K)')

plt.show()2.3.2案例二：天然气燃烧器设计优化应用背景天然气燃烧器的设计需要精确控制燃烧过程，以确保高效燃烧和低排放。Cantera可以用于模拟燃烧器内部的化学反应，帮助设计者优化燃烧器结构和操作条件。模拟步骤定义燃烧器模型：包括燃烧器的几何结构和操作参数。选择化学反应机制：如GRI-Mech3.0或详细天然气燃烧机制。运行模拟：计算不同操作条件下的燃烧效率和排放物生成。分析结果：根据模拟结果调整燃烧器设计，优化燃烧过程。代码示例importcanteraasct

#创建气体对象

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

#设置燃烧器入口条件

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'

#创建燃烧器模型

burner=ct.IdealGasReactor(gas)

#创建模拟器

sim=ct.ReactorNet([burner])

#运行模拟

fortinnp.linspace(0,1e-2,100):

sim.advance(t)

print("Time:{:.3e},Temperature:{:.1f}K".format(t,burner.thermo.T))

#分析燃烧效率和排放物

print("FinalCO2concentration:{:.3f}".format(burner.thermo['CO2'].X[0]))通过以上案例，我们可以看到Cantera在燃烧仿真领域的强大功能和灵活性，它不仅能够处理复杂的化学反应网络，还能与流体动力学和传热软件耦合，为燃烧过程的深入研究和工程应用提供了有力的工具。3Cantera安装与配置3.1操作系统兼容性Cantera是一个用于化学反应动力学、燃烧、材料科学和相关领域的开源软件库。它支持多种操作系统，包括：WindowsmacOSLinux确保你的操作系统版本与Cantera的最新版本兼容。通常，Cantera在最新版本的Linux发行版、macOS和Windows10/11上运行良好。3.2安装Cantera的步骤3.2.1安装依赖库Linuxsudoapt-getupdate

sudoapt-getinstallbuild-essentialcmakelibboost-all-devpython3-devpython3-numpypython3-scipypython3-matplotlibmacOS使用Homebrew安装依赖：brewinstallcmakeboostpythonWindows安装VisualStudio（包括C++构建工具）安装Python（确保添加到系统路径）安装NumPy,SciPy和Matplotlib（使用pip）3.2.2下载Cantera源码访问Cantera官方GitHub仓库，下载最新版本的源码：gitclone/Cantera/cantera.git3.2.3构建CanteraLinuxcdcantera

mkdirbuild

cdbuild

cmake..

make

sudomakeinstallmacOScdcantera

mkdirbuild

cdbuild

cmake..-DCMAKE_OSX_ARCHITECTURES="x86_64;arm64"

make

sudomakeinstallWindows使用VisualStudio打开Cantera的解决方案文件，然后构建项目。3.2.4验证安装在Python环境中尝试导入Cantera，以验证安装是否成功：importcanteraasct如果没有任何错误，那么Cantera已经成功安装。3.3配置Cantera环境3.3.1设置环境变量Linux在你的shell配置文件中（如.bashrc或.zshrc）添加以下行：exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/cantera/libmacOS在你的shell配置文件中添加以下行：exportDYLD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:/path/to/cantera/libWindows在系统环境变量中添加PATH和PYTHONPATH，指向Cantera的安装目录。3.3.2安装额外的Python包为了使用Cantera的所有功能，你可能需要安装一些额外的Python包，如Pandas和JupyterNotebook：pipinstallpandasjupyter3.3.3运行示例使用Cantera提供的示例来熟悉其功能。以下是一个简单的示例，展示如何使用Cantera创建和操作一个理想气体混合物：importcanteraasct

#创建一个理想气体混合物

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

gas.TPX=1300,101325,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'

#打印混合物的热力学属性

print("Temperature:",gas.T)

print("Pressure:",gas.P)

print("Density:",gas.density)

print("MolarDensity:",gas.density_mole)

print("MolarMass:",gas.mean_molecular_weight)在这个例子中，我们首先导入了Cantera模块，然后使用GRI3.0机制创建了一个理想气体混合物。我们设置了混合物的温度、压力和组成，然后打印出一些基本的热力学属性。通过以上步骤，你可以在你的系统上安装和配置Cantera，开始进行燃烧仿真和化学反应动力学的研究。4Cantera基本操作4.1创建化学反应机制在进行燃烧仿真时，首先需要定义化学反应机制。Cantera支持多种化学反应机制的导入和自定义。下面是一个示例，展示如何在Cantera中创建一个简单的化学反应机制。importcanteraasct

#定义气体对象

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

#打印反应机制中的所有物种

print("物种列表:")

forspeciesingas.species_names:

print(species)

#打印反应机制中的所有反应

print("\n反应列表:")

forreactioningas.reactions():

print(reaction.equation())4.1.1解释importcanteraasct：导入Cantera库。gas=ct.Solution('gri30.xml')：加载GRI-Mech3.0反应机制，这是一个广泛使用的天然气燃烧机制。gas.species_names：获取机制中所有物种的名称。gas.reactions()：获取机制中所有反应的信息。4.2定义燃烧条件定义燃烧条件是燃烧仿真中的关键步骤，包括设定初始温度、压力、反应物浓度等。以下示例展示了如何在Cantera中设置这些条件。#设置初始条件

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'

#创建理想气体流反应器

r=ct.IdealGasReactor(gas)

#设置反应器的初始状态

sim=ct.ReactorNet([r])

sim.set_initial_time(0.0)4.2.1解释gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'：设置气体的初始温度（300K）、压力（1atm）和摩尔浓度（甲烷、氧气和氮气）。r=ct.IdealGasReactor(gas)：创建一个理想气体流反应器，将定义的气体状态作为输入。sim=ct.ReactorNet([r])：创建一个反应器网络，包含之前定义的反应器。sim.set_initial_time(0.0)：设置仿真开始的时间点。4.3运行仿真与结果分析运行燃烧仿真并分析结果是整个流程的最后一步。Cantera提供了强大的仿真工具和结果分析功能。下面的示例展示了如何运行仿真并获取结果。#运行仿真

time=0.0

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

whilesim.time<0.001:

sim.advance(time)

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

time+=1e-6

#结果分析

importmatplotlib.pyplotasplt

plt.figure()

plt.plot(states.t,states.T,'r-',label='Temperature(K)')

plt.plot(states.t,states.X[:,gas.species_index('OH')],'b-',label='OHMoleFraction')

plt.xlabel('Time(s)')

plt.ylabel('Value')

plt.legend(loc='best')

plt.show()4.3.1解释whilesim.time<0.001:：运行仿真直到时间达到1ms。sim.advance(time)：推进仿真到指定的时间点。states.append(r.thermo.state,t=sim.time)：在每个时间点记录反应器的状态。plt.plot(states.t,states.T,'r-',label='Temperature(K)')：绘制温度随时间变化的曲线。plt.plot(states.t,states.X[:,gas.species_index('OH')],'b-',label='OHMoleFraction')：绘制OH物种的摩尔分数随时间变化的曲线。通过以上步骤，我们可以使用Cantera进行燃烧仿真的基本操作，包括创建化学反应机制、定义燃烧条件以及运行仿真和分析结果。这些操作为更复杂的燃烧仿真提供了基础，例如多区域燃烧、湍流燃烧等。5Cantera高级应用5.1多相燃烧仿真多相燃烧仿真涉及到气相、液相和固相之间的相互作用，是燃烧科学中的一个复杂领域。Cantera通过其强大的化学反应和热力学模型，能够处理多相燃烧问题，包括喷雾燃烧、固体燃料燃烧等。5.1.1喷雾燃烧仿真在喷雾燃烧中，液滴的蒸发和燃烧是关键过程。Cantera可以模拟液滴的蒸发和气相燃烧，但液滴内部的燃烧需要额外的模型。例如，使用Cantera与OpenFOAM结合，可以实现喷雾燃烧的多相流仿真。示例代码#导入Cantera和相关库

importcanteraasct

importnumpyasnp

#设置气体和液体的化学反应机制

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

liquid=ct.Solution('n-heptane.xml')

#创建液滴和气相的混合物

mixture=ct.SolutionArray(gas,[gas,liquid])

#设置初始条件

mixture.TPX=1200,101325,'1.0:O2,3.76:N2,0.01:C7H16'

#模拟液滴蒸发

foriinrange(100):

mixture[i].equilibrate('HP')

#输出结果

print(mixture.T)5.1.2固体燃料燃烧固体燃料燃烧涉及到燃料的热解和后续的气相燃烧。Cantera可以处理固体燃料的热解产物，并模拟气相燃烧。示例代码#导入Cantera

importcanteraasct

#设置固体燃料的化学反应机制

fuel=ct.Solution('charcoal.xml')

#设置气相的化学反应机制

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

#创建固体燃料和气相的混合物

mixture=ct.IdealGasConstPressureMixture([fuel,gas])

#设置初始条件

mixture.TP=1200,101325

mixture.set_fraction(0.01,fuel)

#模拟燃烧过程

mixture.equilibrate('HP')

#输出结果

print(mixture.T)5.2化学反应敏感性分析化学反应敏感性分析用于确定化学反应速率对反应物浓度或温度变化的敏感程度。Cantera提供了工具来执行这种分析，帮助理解哪些反应对整体燃烧过程有关键影响。5.2.1示例代码#导入Cantera

importcanteraasct

#设置化学反应机制

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

#设置初始条件

gas.TPX=1200,101325,'1.0:O2,3.76:N2,0.01:CH4'

#执行敏感性分析

sens=ct.SensitivityAnalysis(gas)

sens.set_parameters(['temperature','pressure'])

sens.set_sensitivity_orders(1)

sens.run()

#输出敏感性结果

fori,reactioninenumerate(gas.reactions()):

print(f"反应{reaction.equation()}对温度的敏感性:{sens.sensitivities[i,0]}")5.3燃烧仿真中的不确定性量化不确定性量化（UQ）在燃烧仿真中至关重要，因为它可以帮助评估模型参数、初始条件或边界条件的不确定性对仿真结果的影响。Cantera虽然主要关注确定性模型，但可以与UQ工具如Uncertainpy或SALib结合使用，进行不确定性分析。5.3.1示例代码#导入Cantera和SALib

importcanteraasct

fromSALib.sampleimportsaltelli

fromSALib.analyzeimportsobol

#设置化学反应机制

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

#定义参数范围

problem={

'num_vars':2,

'names':['temperature','pressure'],

'bounds':[[1000,1500],[101325,202650]]

}

#生成样本

param_values=saltelli.sample(problem,1024)

#定义模型

defmodel(x):

gas.TP=x[0],x[1]

gas.equilibrate('HP')

returngas.T

#执行仿真

Y=np.array([model(x)forxinparam_values])

#进行Sobol分析

Si=sobol.analyze(problem,Y,print_to_console=True)以上代码示例展示了如何使用Cantera进行多相燃烧仿真、化学反应敏感性分析以及不确定性量化，通过这些高级应用，可以更深入地理解燃烧过程的复杂性。6燃烧仿真前沿技术6.1机器学习在燃烧仿真中的应用机器学习在燃烧仿真中的应用正逐渐成为研究热点，它能够处理复杂的非线性关系，预测燃烧过程中的关键参数，如火焰速度、燃烧效率和污染物排放。通过训练模型，机器学习可以学习到燃烧反应的内在规律，从而在仿真中提供更准确的预测。6.1.1示例：使用神经网络预测火焰速度假设我们有一组实验数据，包括不同燃料混合物的温度、压力和成分，以及对应的火焰速度。我们可以使用神经网络来训练一个模型，以预测给定条件下火焰速度。importnumpyasnp

importtensorflowastf

fromtensorflowimportkeras

#示例数据

data=np.random.rand(1000,3)#1000组数据，每组包含温度、压力和燃料成分

labels=np.random.rand(1000,1)#对应的1000个火焰速度

#构建神经网络模型

model=keras.Sequential([

keras.layers.Dense(64,activation='relu',input_shape=[3]),

keras.layers.Dense(64,activation='relu'),

keras.layers.Dense(1)

])

#编译模型

pile(optimizer='adam',loss='mse',metrics=['mae'])

#训练模型

model.fit(data,labels,epochs=10,batch_size=32)

#预测

predictions=model.predict(data)在这个例子中，我们使用了TensorFlow库来构建和训练神经网络模型。模型包含两个隐藏层，每个隐藏层有64个神经元，使用ReLU激活函数。输出层只有一个神经元，用于预测火焰速度。我们使用均方误差（MSE）作为损失函数，最小化预测值与实际值之间的差异。6.2高保真燃烧模型的发展高保真燃烧模型旨在更精确地模拟燃烧过程，包括化学反应动力学、流体动力学和传热过程。这些模型通常基于详细的化学反应机理，能够捕捉到燃烧过程中的微小细节，从而提供更准确的仿真结果。6.2.1示例：使用Cantera进行详细化学反应机理仿真Cantera是一个开源软件，用于化学反应动力学和燃烧过程的仿真。下面是一个使用Cantera进行燃烧仿真，基于详细化学反应机理的例子。importcanteraasct

#加载详细化学反应机理

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

#设置初始条件

gas.TPX=1300,101325,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'

#创建一维火焰传播模型

flame=ct.FreeFlame(gas)

flame.set_refine_criteria(ratio=3,slope=0.1,curve=0.1)

#求解火焰结构

flame.solve(loglevel=1,auto=True)

#输出结果

flame.plot('T','Y')在这个例子中，我们使用了GRI3.0机理，这是一个包含近50种物种和300多个反应的详细化学反应机理。我们首先加载机理，然后设置气体的初始温度、压力和组成。接下来，创建一个一维自由火焰模型，并设置网格细化标准。最后，求解火焰结构，并绘制温度和物种浓度的分布图。6.3燃烧仿真与实验数据的融合燃烧仿真与实验数据的融合是通过将实验数据与仿真结果进行比较，以验证和校准模型的过程。这通常涉及到参数优化，以使模型预测与实验观察尽可能一致。6.3.1示例：使用实验数据校准燃烧模型参数假设我们有一组实验测量的燃烧效率数据，以及一个基于Cantera的燃烧模型。我们的目标是通过调整模型中的某些参数，使模型预测的燃烧效率与实验数据相匹配。importcanteraasct

importnumpyasnp

fromscipy.optimizeimportminimize

#加载模型

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

#实验数据

exp_data=np.array([0.95,0.96,0.97,0.98,0.99])#实验测量的燃烧效率

#定义目标函数

defobjective_function(x):

#设置模型参数

gas.set_parameter('parameter_name',x)

#求解模型

flame=ct.FreeFlame(gas)

flame.solve(loglevel=0)

#计算模型预测的燃烧效率

model_efficiency=flame.Y[flame.species_index('CO2')][-1]

#计算与实验数据的差异

error=np.sum((model_efficiency-exp_data)**2)

returnerror

#初始猜测

x0=[0.5]

#参数优化

result=minimize(objective_function,x0,method='Nelder-Mead')

optimized_parameter=result.x[0]在这个例子中，我们定义了一个目标函数，该函数接受一个参数作为输入，调整模型中的相应参数，求解模型，计算模型预测的燃烧效率，并与实验数据进行比较。我们使用了scipy.optimize.minimize函数来寻找使目标函数最小化的参数值，从而校准模型。通过上述示例，我们可以看到机器学习、高保真燃烧模型和实验数据融合在燃烧仿真中的应用，以及如何使用Python和相关库来实现这些技术。这些方法不仅能够提高燃烧仿真的准确性，还能够加速燃烧过程的理解和优化。7Cantera未来发展趋势7.1Cantera的开源社区与贡献Cantera作为一个开源项目，其社区的活跃度和贡献者数量是衡量其未来发展趋势的重要指标。开源社区的壮大不仅意味着更多的技术支持和问题解决，还预示着软件功能的持续扩展和优化。Cantera的社区成员来自全球各地，包括学术界、工业界以及独立开发者，他们共同致力于推进燃烧科学的仿真技术。7.1.1社区参与方式代码贡献：开发者可以通过修复bug、增加新功能或优化现有算法来贡献代码。文档编写：清晰的文档对于新用户来说至关重要，社区成员可以参与编写或更新文档，使其更加完善。案例分享：用户可以分享使用Cantera解决实际问题的案例，帮助其他用户更好地理解和应用软件。论坛支持：在Cantera的官方论坛上回答问题，提供技术支持，增强社区的互动和学习氛围。7.1.2贡献者案例例如，假设一个贡献者发现Cantera在处理特定化学反应机制时存在性能瓶颈。他可以通过以下步骤进行贡献：问题定位：使用Cantera的现有功能，通过编写脚本来测试不同化学反应机制的处理速度。#导入Cantera库

importcanteraasct

#定义反应机制

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

#设置初始条件

gas.TPX=1300,101325,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'

#进行反应仿真

r=ct.IdealGasConstPressureReactor(gas)

sim=ct.ReactorNet([r])

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

#记录反应过程

t=0.0

foriinrange(1000):

t+=1e-6

sim.advance(t)

states.append(r.thermo.state,t=t)性能分析：使用Python的性能分析工具如cProfile来分析上述脚本的运行时间，找出瓶颈所在。importcProfile

#性能分析

cProfile.run('''

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

gas.TPX=1300,101325,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'

r=