燃烧仿真软件Cantera：化学反应动力学基础教程

燃烧仿真软件Cantera：化学反应动力学基础教程1化学反应动力学原理1.1反应速率与动力学方程化学反应速率描述了反应物转化为产物的速度。动力学方程是数学表达式，用于描述反应速率与反应物浓度之间的关系。对于一个简单的反应：A反应速率可以表示为：r其中，r是反应速率，k是速率常数，A是反应物A的浓度。速率常数k的大小取决于温度、催化剂的存在以及反应物的物理状态。1.1.1示例：一级反应动力学方程假设我们有一个一级反应，其中反应物A分解为产物B。我们可以使用以下Python代码来模拟这个过程：importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义速率常数

k=0.1

#定义时间范围

time=np.linspace(0,10,100)

#初始浓度

[A]_0=1.0

#计算浓度随时间变化

[A]=[A]_0*np.exp(-k*t)fortintime

#绘制浓度随时间变化图

plt.plot(time,[A],label='[A]vsTime')

plt.xlabel('时间(s)')

plt.ylabel('浓度(mol/L)')

plt.legend()

plt.show()此代码模拟了一级反应中反应物A的浓度随时间的指数衰减。1.2Arrhenius定律详解Arrhenius定律描述了温度对反应速率的影响。该定律表明，反应速率常数k与温度T之间的关系遵循以下公式：k其中，A是频率因子，E是活化能，R是理想气体常数，T是绝对温度。活化能是反应物转化为产物所需的最小能量，而频率因子A与分子碰撞的频率有关。1.2.1示例：Arrhenius定律的温度依赖性我们可以使用以下Python代码来展示Arrhenius定律中速率常数随温度变化的关系：importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义Arrhenius参数

A=1e13#频率因子(s^-1)

E_a=100000#活化能(J/mol)

R=8.314#理想气体常数(J/(mol*K))

#定义温度范围

temperature=np.linspace(300,1000,100)

#计算速率常数

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

#绘制速率常数随温度变化图

plt.plot(temperature,k,label='kvsTemperature')

plt.xlabel('温度(K)')

plt.ylabel('速率常数(s^-1)')

plt.legend()

plt.show()此代码展示了在不同温度下，速率常数k的指数变化。1.3多步反应机理多步反应机理是指化学反应通过一系列的中间步骤完成，而不是直接从反应物到产物。每个步骤都有其特定的速率常数和活化能。理解多步反应机理对于预测复杂化学系统的动力学行为至关重要。1.3.1示例：多步反应机理的模拟考虑一个简单的多步反应机理，其中反应物A通过中间体B转化为产物C：A我们可以使用以下Python代码来模拟这个过程：importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义速率常数

k1=0.1#A到B的速率常数

k2=0.2#B到C的速率常数

#定义时间范围

time=np.linspace(0,10,100)

#初始浓度

[A]_0=1.0

[B]_0=0.0

[C]_0=0.0

#使用ODE求解器模拟反应

defreaction_rate(y,t):

A,B,C=y

dA_dt=-k1*A

dB_dt=k1*A-k2*B

dC_dt=k2*B

return[dA_dt,dB_dt,dC_dt]

fromegrateimportsolve_ivp

#求解微分方程

solution=solve_ivp(reaction_rate,[0,10],[1.0,0.0,0.0],t_eval=time)

#绘制浓度随时间变化图

plt.plot(solution.t,solution.y[0],label='[A]vsTime')

plt.plot(solution.t,solution.y[1],label='[B]vsTime')

plt.plot(solution.t,solution.y[2],label='[C]vsTime')

plt.xlabel('时间(s)')

plt.ylabel('浓度(mol/L)')

plt.legend()

plt.show()此代码使用了SciPy的solve_ivp函数来求解多步反应的微分方程，展示了反应物A、中间体B和产物C的浓度随时间的变化。通过以上示例，我们不仅理解了化学反应动力学的基本原理，还学会了如何使用Python和相关库来模拟和可视化这些动力学过程。这对于深入研究燃烧仿真和使用Cantera等软件进行化学反应动力学分析具有重要意义。2Cantera软件介绍2.1Cantera概述与安装Cantera是一个开源软件工具包，用于模拟化学反应动力学、燃烧、和多相化学过程。它提供了丰富的化学和热力学模型，适用于从基础研究到工业应用的广泛领域。Cantera支持多种编程语言，包括C++、Python和MATLAB，使其成为跨学科研究的理想选择。2.1.1安装Cantera在Python环境中安装Cantera，可以使用pip命令：pipinstallcantera或通过conda环境安装：condainstall-cconda-forgecantera2.2Cantera基本操作Cantera的基本操作涉及创建和操作化学物质、反应器和反应网络。以下是一个简单的Python示例，展示如何使用Cantera创建一个理想气体混合物，并设置其状态：importcanteraasct

#创建一个理想气体混合物对象

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

#设置混合物的状态：温度、压力和组成

gas.TP=1300,ct.one_atm

gas.set_equivalence_ratio(0.5,'CH4','O2:1.0,N2:3.76')

#打印混合物的热力学属性

print("Temperature:",gas.T)

print("Pressure:",gas.P)

print("Molefractions:",gas.X)2.3化学反应网络定义在Cantera中，化学反应网络是通过定义一系列反应器和连接它们的流体流动来模拟的。以下是一个使用ct.Reactor和ct.ReactorNet创建简单反应网络的示例：importcanteraasct

#加载化学机制文件

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

#创建反应器

r1=ct.IdealGasReactor(gas)

r2=ct.IdealGasReactor(gas)

#创建反应网络

net=ct.ReactorNet([r1,r2])

#定义反应器之间的流动

m1=ct.MassFlowController(net,upstream=r1,downstream=r2,mdot=0.1)

#设置初始时间

time=0.0

#模拟反应网络

whiletime<1.0:

net.advance(time)

print("Time:",time,"Temperature:",r1.T,r2.T)

time+=0.012.3.1解释加载化学机制：使用ct.Solution加载GRI-Mech3.0机制文件gri30.xml，该文件包含了甲烷燃烧的详细化学反应信息。创建反应器：通过ct.IdealGasReactor创建两个理想气体反应器r1和r2，并使用之前加载的化学机制初始化它们。创建反应网络：使用ct.ReactorNet将两个反应器r1和r2连接成一个网络。定义流动：通过ct.MassFlowController定义从r1到r2的恒定质量流量控制器，设置质量流量为0.1kg/s。模拟反应网络：使用net.advance函数推进反应网络的时间，直到总时间达到1秒。在每个时间步，打印出两个反应器的温度。通过上述示例，我们可以看到Cantera如何被用来定义和模拟化学反应网络，这对于理解燃烧过程中的化学动力学至关重要。3创建化学反应模型3.1定义反应物与产物在使用Cantera进行燃烧仿真时，首先需要定义化学反应模型中的反应物和产物。这一步骤是基于化学反应方程式，确定参与反应的化学物质及其化学计量数。3.1.1原理化学反应方程式描述了反应物转化为产物的化学过程，包括反应物和产物的种类、数量以及反应条件。在Cantera中，通过定义Solution对象来指定反应物和产物，以及它们的化学计量关系。Solution对象基于特定的化学机制文件，如gri30.cti，该文件包含了所有反应的详细信息。3.1.2内容选择化学机制文件：根据研究的燃烧系统选择合适的化学机制文件，如gri30.cti用于天然气燃烧。定义Solution对象：使用Cantera的Solution类，基于化学机制文件创建对象。设置反应物和产物：通过Solution对象的setMoleFractions或setState_TPX方法设置反应物的初始摩尔分数或温度、压力和摩尔分数。示例代码importcanteraasct

#加载化学机制文件

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

#设置反应物的摩尔分数

gas.setMoleFractions({'CH4':0.6,'O2':0.4})

#或者设置温度、压力和摩尔分数

gas.setState_TPX(300,ct.one_atm,{'CH4':0.6,'O2':0.4})

#输出反应物和产物信息

print(gas.species_names)3.1.3解释上述代码首先导入Cantera库，然后加载gri30.cti化学机制文件，创建Solution对象。通过setMoleFractions或setState_TPX方法设置反应物的摩尔分数，最后输出所有物种（反应物和产物）的名称。3.2设置反应条件定义了反应物和产物后，下一步是设置反应条件，包括温度、压力、反应器类型等，这些条件直接影响化学反应的速率和方向。3.2.1原理化学反应速率受温度、压力和反应物浓度的影响。在Cantera中，可以通过Solution对象的setState_TPX方法设置温度、压力和摩尔分数，通过IdealGasConstPressureReactor或IdealGasReactor等类定义反应器类型。3.2.2内容设置温度和压力：使用setState_TPX方法。定义反应器：选择适合的反应器模型，如恒压反应器或恒容反应器。设置反应器初始状态：包括反应物的摩尔分数、温度和压力。示例代码importcanteraasct

#加载化学机制文件

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

#设置反应物的摩尔分数

gas.setMoleFractions({'CH4':0.6,'O2':0.4})

#创建恒压反应器

reactor=ct.IdealGasConstPressureReactor(gas)

#设置反应器的初始温度和压力

reactor.TP=300,ct.one_atm

#创建网络并运行仿真

sim=ct.ReactorNet([reactor])

time=0.0

whiletime<1.0:

time=sim.step()

print(time,reactor.T,reactor.thermo.P,reactor.thermo.X)3.2.3解释此代码示例展示了如何创建一个恒压反应器，并设置其初始温度和压力。通过ReactorNet类创建反应器网络，运行仿真直到指定时间结束，输出每个时间点的温度、压力和摩尔分数。3.3模型验证与优化完成模型创建后，验证模型的准确性和优化模型参数是确保仿真结果可靠的关键步骤。3.3.1原理模型验证通常涉及比较仿真结果与实验数据，确保模型能够准确预测实际燃烧过程。模型优化则是在验证的基础上，调整模型参数以提高预测精度。3.3.2内容数据比较：将仿真结果与实验数据进行对比。参数调整：根据比较结果调整模型参数，如反应速率常数。迭代优化：重复验证和调整过程，直到模型预测与实验数据吻合。示例代码importcanteraasct

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#加载化学机制文件

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

#创建恒压反应器

reactor=ct.IdealGasConstPressureReactor(gas)

#设置反应器的初始状态

reactor.TP=300,ct.one_atm

reactor.setMoleFractions({'CH4':0.6,'O2':0.4})

#创建网络并运行仿真

sim=ct.ReactorNet([reactor])

times=[]

temperatures=[]

whilesim.time<1.0:

sim.advance(sim.time+0.01)

times.append(sim.time)

temperatures.append(reactor.T)

#绘制温度随时间变化的曲线

plt.plot(times,temperatures)

plt.xlabel('时间(s)')

plt.ylabel('温度(K)')

plt.title('温度随时间变化')

plt.show()3.3.3解释这段代码示例展示了如何运行一个燃烧仿真，并绘制温度随时间变化的曲线。通过与实验数据的对比，可以验证模型的准确性。如果曲线与实验数据不符，可能需要调整模型参数，如反应速率常数，然后重新运行仿真，直到模型预测与实验数据一致。以上三个部分详细介绍了如何使用Cantera创建化学反应模型，设置反应条件，并进行模型验证与优化。通过这些步骤，可以构建一个准确预测燃烧过程的仿真模型。4Cantera仿真流程4.1输入文件准备在使用Cantera进行燃烧仿真之前，首先需要准备一系列的输入文件，这些文件包含了化学反应机理、气体状态、边界条件等信息。其中，最重要的文件是化学反应机理文件和输入参数文件。4.1.1化学反应机理文件化学反应机理文件描述了参与反应的物种、反应类型、反应速率常数等详细信息。Cantera支持多种格式的机理文件，包括CHEMKIN、CTI等。下面是一个简单的机理文件示例，描述了氢气和氧气的燃烧反应：units(length='cm',quantity='mol',act_energy='cal/mol',pressure='atm',temperature='K')

ideal_gas(name='H2O2',

elements='HO',

species=['H2','O2','H2O'],

reactions=[

Reaction('H2+0.5O2=>H2O','k1'),

ThreeBodyReaction('H+O2+M=>HO2+M','k2','M'),

ThreeBodyReaction('HO2+M=>H+O2+M','k3','M'),

ThreeBodyReaction('H+O2+M=>H2+O+M','k4','M'),

ThreeBodyReaction('H+O+M=>OH+M','k5','M'),

ThreeBodyReaction('OH+O2+M=>O+HO2+M','k6','M'),

ThreeBodyReaction('OH+HO2+M=>H2O+O2+M','k7','M')

],

global_reactions=True)4.1.2输入参数文件输入参数文件包含了仿真初始条件、边界条件、仿真时间步长等信息。下面是一个简单的输入参数文件示例：#Cantera输入参数文件示例

importcanteraasct

#设置气体状态

gas=ct.Solution('h2o2.cti')

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

#设置仿真参数

sim_time=1.0#仿真时间

dt=1e-6#时间步长

#运行仿真

fortinrange(0,int(sim_time/dt)):

gas.advance(t*dt)

print(gas.T,gas.P,gas.X)4.2运行仿真运行仿真是Cantera工作流程的核心部分。在准备好了输入文件之后，使用Cantera的Solution类加载化学反应机理，然后设置气体的初始状态，包括温度、压力和组分。接下来，使用advance方法逐步推进仿真，直到达到设定的仿真时间。#Cantera仿真运行示例

importcanteraasct

#加载化学反应机理

gas=ct.Solution('h2o2.cti')

#设置初始状态

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

#设置仿真参数

sim_time=1.0#仿真时间

dt=1e-6#时间步长

#运行仿真

fortinrange(0,int(sim_time/dt)):

gas.advance(t*dt)4.3结果分析与可视化仿真结束后，Cantera提供了多种方法来分析和可视化仿真结果。例如，可以使用Solution类的Y和X属性来获取物种的质量分数和摩尔分数，使用T和P属性来获取温度和压力。这些数据可以被进一步处理和可视化，以帮助理解燃烧过程。4.3.1使用Matplotlib进行可视化下面是一个使用Matplotlib进行结果可视化的示例：#Cantera结果可视化示例

importcanteraasct

importmatplotlib.pyplotasplt

#加载化学反应机理

gas=ct.Solution('h2o2.cti')

#设置初始状态

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

#设置仿真参数

sim_time=1.0#仿真时间

dt=1e-6#时间步长

#运行仿真并存储结果

times=[]

temperatures=[]

fortinrange(0,int(sim_time/dt)):

gas.advance(t*dt)

times.append(t*dt)

temperatures.append(gas.T)

#绘制温度随时间变化的曲线

plt.plot(times,temperatures)

plt.xlabel('时间(s)')

plt.ylabel('温度(K)')

plt.title('温度随时间变化')

plt.show()通过上述步骤，可以使用Cantera进行燃烧仿真的输入文件准备、仿真运行以及结果分析与可视化。这些示例代码和数据样例展示了如何在Cantera中加载化学反应机理，设置仿真参数，运行仿真，并使用Matplotlib进行结果的可视化。5高级燃烧仿真技术5.1非预混燃烧模拟5.1.1原理非预混燃烧模拟是燃烧仿真领域中的一种重要技术，主要应用于燃烧过程中燃料和氧化剂在进入燃烧室前未完全混合的情况。这种燃烧模式常见于工业燃烧器、内燃机和喷气发动机中。在非预混燃烧中，燃料和空气的混合程度直接影响燃烧效率和排放特性，因此，准确模拟燃料和空气的混合过程对于预测燃烧行为至关重要。5.1.2内容非预混燃烧模拟通常涉及以下关键内容：湍流模型：由于非预混燃烧往往伴随着湍流，因此需要使用湍流模型来描述流体的不规则运动。常用的湍流模型包括k-ε模型、k-ω模型和雷诺应力模型。扩散火焰模型：在非预混燃烧中，火焰通常表现为扩散火焰，即燃料和氧化剂在火焰面处通过扩散作用相遇并燃烧。模拟扩散火焰需要考虑燃料和氧化剂的扩散速率、化学反应速率以及火焰传播速度。化学反应模型：使用化学反应模型来描述燃烧过程中的化学反应。Cantera提供了丰富的化学反应机制，可以模拟复杂的燃料燃烧过程。5.1.3示例下面是一个使用Cantera进行非预混燃烧模拟的Python代码示例：importcanteraasct

#设置气体状态

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

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

#创建燃烧器对象

burner=ct.IdealGasFlow(gas)

#创建大气对象

atmosphere=ct.IdealGasFlow(gas)

#创建扩散火焰对象

flame=ct.FreeFlame(gas,[burner,atmosphere])

#设置边界条件

burner.mdot=0.01

atmosphere.P=ct.one_atm

#解决问题

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

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

#输出结果

print(flame)5.1.4解释此代码示例使用Cantera的FreeFlame类来模拟一个非预混扩散火焰。首先，通过加载gri30.xml文件定义了气体的化学反应机制，然后设置了气体的初始温度、压力和组成。接下来，创建了燃烧器和大气对象，并通过FreeFlame类将它们连接起来。通过设置燃烧器的质量流率和大气的压力，定义了边界条件。最后，通过调用solve方法求解火焰，并输出结果。5.2预混燃烧模拟5.2.1原理预混燃烧模拟关注的是燃料和氧化剂在进入燃烧室前已经充分混合的情况。这种燃烧模式在许多应用中，如燃气轮机和家用燃气灶，是常见的。预混燃烧的模拟需要精确控制混合比，以避免不完全燃烧和产生有害排放物。5.2.2内容预混燃烧模拟的关键内容包括：火焰速度：预混燃烧的火焰速度是模拟中的一个重要参数，它决定了火焰的传播速度和燃烧效率。化学反应模型：与非预混燃烧类似，预混燃烧也需要使用化学反应模型来描述燃烧过程中的化学反应。湍流模型：即使在预混燃烧中，湍流也可能影响燃烧过程，因此，湍流模型的选择仍然重要。5.2.3示例下面是一个使用Cantera进行预混燃烧模拟的Python代码示例：importcanteraasct

#设置气体状态

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

gas.TPX=300,ct.one_atm,'CH4:1,O2:1,N2:3.76'

#创建燃烧器对象

burner=ct.IdealGasFlow(gas)

#创建大气对象

atmosphere=ct.IdealGasFlow(gas)

#创建预混火焰对象

flame=ct.PremixedFlame(gas,[burner,atmosphere])

#设置边界条件

burner.mdot=0.01

atmosphere.P=ct.one_atm

#解决问题

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

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

#输出结果

print(flame)5.2.4解释此代码示例使用Cantera的PremixedFlame类来模拟预混燃烧。与非预混燃烧模拟类似，首先定义了气体的化学反应机制和初始状态，然后创建了燃烧器和大气对象。通过PremixedFlame类连接燃烧器和大气，并设置边界条件。最后，求解预混火焰并输出结果。5.3燃烧稳定性分析5.3.1原理燃烧稳定性分析是评估燃烧系统在不同操作条件下的稳定性和响应性的过程。不稳定燃烧可能导致燃烧室的振动、噪声增加，甚至损坏设备。燃烧稳定性分析通常涉及对燃烧系统的动态响应进行建模，以预测在扰动下的行为。5.3.2内容燃烧稳定性分析的关键内容包括：动态模型：建立燃烧系统的动态模型，包括燃烧室的压力、温度和化学反应的动态变化。扰动分析：通过引入小扰动来分析燃烧系统的响应，以评估其稳定性。频率响应：计算燃烧系统对不同频率扰动的响应，以识别可能导致不稳定性的频率范围。5.3.3示例下面是一个使用Cantera进行燃烧稳定性分析的Python代码示例：importcanteraasct

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#设置气体状态

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

gas.TPX=1500,ct.one_atm,'CO2:0.7,H2O:0.3'

#创建燃烧室对象

combustor=ct.IdealGasReactor(gas)

#创建大气对象

atmosphere=ct.Reservoir(gas)

#创建燃烧室和大气之间的连接

connector=ct.Wall(combustor,atmosphere)

#设置燃烧室的初始条件

combustor.volume=1.0

combustor.thermal_condition=ct.ThermalCondition.fixed

#创建模拟器

sim=ct.ReactorNet([combustor])

#设置时间步长和模拟时间

time=np.linspace(0,0.1,100)

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

#执行模拟

fortintime:

sim.advance(t)

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

#绘制结果

plt.figure()

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

plt.plot(states.t,states('CO2').X,'r-',label='CO2MoleFraction')

plt.xlabel('Time(s)')

plt.ylabel('Value')

plt.legend()

plt.show()5.3.4解释此代码示例使用Cantera的IdealGasReactor类来模拟燃烧室的动态行为。首先，定义了气体的化学反应机制和初始状态，然后创建了燃烧室对象和大气对象。通过Wall类连接燃烧室和大气，模拟燃烧室和大气之间的热交换和质量交换。设置燃烧室的初始条件和模拟器，然后在指定的时间范围内执行模拟。最后，使用matplotlib库绘制燃烧室的温度和二氧化碳摩尔分数随时间的变化，以分析燃烧稳定性。以上三个部分详细介绍了使用Cantera进行高级燃烧仿真技术的原理、内容和具体示例，包括非预混燃烧模拟、预混燃烧模拟和燃烧稳定性分析。通过这些示例，可以深入了解如何使用Cantera进行燃烧仿真，并掌握关键的仿真技术和算法。6案例研究与实践6.1柴油发动机燃烧仿真6.1.1原理与内容柴油发动机的燃烧过程复杂，涉及燃料喷射、混合、燃烧和排放等多个阶段。使用Cantera进行燃烧仿真，可以精确地模拟这些过程，帮助理解发动机内部的化学动力学和热力学行为。Cantera提供了丰富的化学反应机制库，以及强大的数值求解器，能够处理多组分、多相态的化学反应系统。代码示例importcanteraasct

#设置气体状态

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

gas.TPX=1500,10*ct.one_atm,'CH4:1,O2:2,N2:7.56'

#创建一维燃烧室模型

r=ct.IdealGasReactor(gas)

sim=ct.ReactorNet([r])

#时间步长和仿真时间

time_step=1e-5

end_time=0.001

#仿真循环

fortinrange(0,int(end_time/time_step)):

sim.advance(t*time_step)

print(t*time_step,r.T,r.thermo.P,r.thermo.X)6.1.2讲解描述上述代码示例展示了如何使用Cantera进行柴油发动机燃烧过程的仿真。首先，通过加载gri30.xml反应机制文件，定义了气体状态，包括温度、压力和初始组分。然后，创建了一个理想气体反应器r，并将其添加到反应网络sim中。通过设定时间步长和仿真总时间，代码在循环中逐步推进仿真，记录每个时间点的温度、压力和组分变化，从而分析燃烧过程。6.2燃气轮机燃烧过程分析6.2.1原理与内容燃气轮机的燃烧室是其核心部件，燃烧过程的效率直接影响到整个轮机的性能。Cantera可以模拟燃气轮机燃烧室内的化学反应，包括燃料的氧化、燃烧产物的形成以及热力学状态的变化。通过调整燃料类型、空气燃料比和燃烧室设计参数，Cantera能够帮助优化燃烧过程，提高效率并减少排放。代码示例importcanteraasct

#加载反应机制

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

#设置燃烧室初始条件

gas.TPX=1200,20*ct.one_atm,'CH4:1,O2:2.5,N2:9.34'

#创建燃烧室模型

r=ct.IdealGasReactor(gas)

sim=ct.ReactorNet([r])

#设置仿真参数

time_step=1e-6

end_time=0.01

#仿真并记录数据

data=[]

fortinrange(0,int(end_time/time_step)):

sim.advance(t*time_step)

data.append([t*time_step,r.T,r.thermo.P,r.thermo.X])

#数据分析

importmatplotlib.pyplotasplt

#绘制温度随时间变化图

times=[d[0]fordindata]

temps=[d[1]fordindata]

plt.plot(times,temps)

plt.xlabel('时间(s)')

plt.ylabel('温度(K)')

plt.show()6.2.2讲解描述此代码示例展示了如何使用Cantera进行燃气轮机燃烧过程的分析。首先，加载了gri30.xml反应机制，然后设置了燃烧室的初始温度、压力和组分。通过创建理想气体反应器和反应网络，代码执行了燃烧过程的仿真。在仿真过程中，记录了时间、温度、压力和组分数据。