燃烧仿真技术教程：污染物生成与控制中的湍流模型应用

燃烧仿真技术教程：污染物生成与控制中的湍流模型应用1燃烧仿真基础1.1燃烧过程的物理化学原理燃烧是一种复杂的物理化学过程，涉及到燃料与氧化剂（通常是空气中的氧气）的化学反应，产生热能和光能。燃烧过程可以分为几个关键步骤：燃料的蒸发或分解：固体或液体燃料在燃烧前需要蒸发或分解成气体状态，以便与氧气接触。燃料与氧气的混合：燃料分子与氧气分子在适当的条件下混合，形成可燃混合物。点火：通过提供足够的能量（如热源或电火花），使可燃混合物达到点火温度，开始化学反应。化学反应：燃料与氧气发生化学反应，生成二氧化碳、水蒸气和其他可能的副产品，同时释放大量能量。火焰传播：燃烧反应在燃料与氧气的混合物中传播，形成火焰。1.1.1示例：燃烧反应方程式以甲烷（CH4）燃烧为例，其化学反应方程式如下：CH4+2O2->CO2+2H2O+热能1.2湍流燃烧的基本概念湍流燃烧是指在湍流条件下进行的燃烧过程。湍流是一种流体运动状态，其中流体的运动轨迹是不规则的，存在大量的涡旋和混合。在燃烧仿真中，湍流燃烧的模拟是关键，因为它影响燃烧效率、污染物生成和热能分布。1.2.1湍流模型湍流模型用于描述和预测湍流状态下的流体动力学行为。常见的湍流模型包括：雷诺平均纳维-斯托克斯方程（RANS）模型：通过时间平均来简化纳维-斯托克斯方程，忽略湍流的瞬时波动，只保留平均值。大涡模拟（LES）模型：保留湍流的大部分结构，只对小尺度涡旋进行模型化，适用于高分辨率的计算。直接数值模拟（DNS）模型：完全解决所有尺度的湍流，包括最小的涡旋，需要极高的计算资源。1.2.2示例：RANS模型中的k-ε模型k-ε模型是一种常用的RANS湍流模型，其中k表示湍流动能，ε表示湍流动能的耗散率。该模型通过求解k和ε的传输方程来预测湍流行为。k方程:

∂(ρk)/∂t+∇·(ρkV)=∇·(μt/σk∇k)+Gk-ε

ε方程:

∂(ρε)/∂t+∇·(ρεV)=∇·(μt/σε∇ε)+C1εGk/ρk-C2ε^2/ρk其中，ρ是流体密度，V是流体速度，μt是湍流粘度，σk和σε是湍流Prandtl数，Gk是湍流动能的产生项，C1和C2是经验常数。1.3数值模拟方法简介数值模拟是通过计算机算法来求解物理和化学过程的数学模型。在燃烧仿真中，数值模拟方法用于求解流体动力学方程、燃烧化学方程和湍流模型方程。1.3.1有限体积法有限体积法是一种广泛应用于流体动力学和燃烧仿真的数值方法。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，形成离散的方程组。1.3.2示例：有限体积法的离散化考虑一维的连续性方程：∂ρ/∂t+∂(ρu)/∂x=0在有限体积法中，将该方程离散化为：(ρn+1-ρn)/Δt+(F(x+Δx/2)-F(x-Δx/2))/Δx=0其中，ρn+1和ρn分别表示控制体积在n+1和n时刻的密度，F(x+Δx/2)和F(x-Δx/2)分别表示在控制体积右边界和左边界上的通量，Δt和Δx分别表示时间步长和空间步长。1.3.3商业软件与开源工具在燃烧仿真领域，有许多商业软件和开源工具可供使用，如ANSYSFluent、STAR-CCM+、OpenFOAM等。这些软件提供了丰富的物理模型和数值方法，可以模拟复杂的燃烧过程。1.3.4示例：使用OpenFOAM进行燃烧仿真OpenFOAM是一个开源的CFD（计算流体动力学）软件包，可以用于燃烧仿真。以下是一个简单的OpenFOAM燃烧仿真设置示例：定义计算域：使用blockMesh工具定义计算域的几何形状和网格。设置物理模型：在constant/turbulenceProperties文件中设置湍流模型，在constant/thermophysicalProperties文件中设置燃烧模型。初始化条件：在0目录下设置初始条件，如速度、压力、温度和燃料浓度。运行仿真：使用simpleFoam或rhoCentralFoam等求解器运行仿真。后处理：使用paraFoam或foamToVTK工具进行后处理，可视化仿真结果。#定义湍流模型

turbulence

{

simulationTypeRAS;

RAS

{

RASModelkEpsilon;

turbulenceon;

printCoeffson;

}

}

#定义燃烧模型

thermophysicalModel

{

typereactingMultiphaseMixture;

mixturemixtureProperties;

transportconst;

thermodynamicshePsiThermo;

equationOfStateperfectGas;

speciespecie;

energysensibleInternalEnergy;

}以上代码示例展示了如何在OpenFOAM中设置k-ε湍流模型和基本的燃烧模型。通过调整这些设置，可以模拟不同条件下的燃烧过程，包括污染物生成和控制。2湍流模型概述2.1雷诺平均方程(RANS)介绍2.1.1原理雷诺平均方程（RANS，Reynolds-AveragedNavier-Stokesequations）是燃烧仿真中常用的一种湍流模型。RANS方法基于雷诺分解，将流场变量分解为平均值和脉动值两部分，通过求解平均值的方程来预测湍流的统计特性。这种方法适用于工程应用，因为它能够在相对较低的计算成本下提供平均流场的预测。2.1.2内容在RANS模型中，流场变量（如速度、压力）被分解为时间平均值和瞬时脉动值：u其中，ux是时间平均速度，u′RANS方程组包括连续性方程、动量方程和能量方程。以动量方程为例，原始的Navier-Stokes方程在时间平均后会引入雷诺应力项，这是湍流脉动速度的二阶矩，需要通过额外的湍流模型（如k-ε模型、k-ω模型）来封闭。2.1.2.1示例：k-ε模型k-ε模型是一种常用的两方程模型，它通过求解湍动能k和湍流耗散率ε的方程来预测雷诺应力。方程如下：∂∂其中，ρ是流体密度，μ是动力粘度，μt是湍流粘度，σk和σε是湍动能和湍流耗散率的Prandtl数，Pk是湍动能的产生项，C12.1.3数据样例在使用RANS模型进行燃烧仿真时，初始和边界条件是关键。例如，对于一个燃烧室的仿真，初始条件可能包括：温度：T压力：P湍动能：k湍流耗散率：ε边界条件可能包括入口速度、燃料和空气的混合比、出口压力等。2.2大涡模拟(LES)原理2.2.1原理大涡模拟（LES，LargeEddySimulation）是一种更高级的湍流模型，它直接模拟大尺度涡旋，而小尺度涡旋则通过亚格子模型来模拟。LES能够捕捉到湍流的瞬时特性，因此在预测燃烧过程中的污染物生成和控制方面具有更高的准确性。2.2.2内容LES方法通过滤波操作将流场变量分解为可解尺度和亚格子尺度两部分：u其中，ux是可解尺度的速度，u″LES方程组包括连续性方程、动量方程和能量方程，与RANS不同的是，LES中的雷诺应力项通过亚格子模型来封闭，常见的亚格子模型有Smagorinsky模型、WALE模型等。2.2.2.1示例：Smagorinsky模型Smagorinsky模型是一种简单的亚格子模型，它通过计算局部的剪切速率来估计亚格子尺度的湍流粘度。模型公式如下：μ其中，Cs是Smagorinsky常数，Δ是滤波宽度，S2.2.3数据样例在LES燃烧仿真中，滤波宽度的选择是关键，它决定了模型的分辨率。例如，对于一个燃烧室的仿真，滤波宽度可能设置为：Δ此外，初始条件和边界条件与RANS相似，但LES更注重瞬时特性，因此可能需要更详细的输入数据，如瞬时速度场、温度场等。2.3直接数值模拟(DNS)应用2.3.1原理直接数值模拟（DNS，DirectNumericalSimulation）是最精确的湍流模型，它直接求解Navier-Stokes方程，不进行任何平均或模型化。DNS能够提供湍流的全部细节，包括小尺度涡旋，因此在研究燃烧机理和污染物生成方面具有无可比拟的优势。2.3.2内容DNS方法适用于湍流强度较低、计算资源充足的场景。它能够提供流场的瞬时解，包括速度、压力、温度等所有变量的详细信息。然而，DNS的计算成本极高，通常只用于基础研究或小尺度的仿真。2.3.2.1示例：DNS方程组DNS直接求解的方程组包括连续性方程、动量方程和能量方程，没有额外的湍流模型或封闭方程。以动量方程为例：∂其中，ui和uj是速度分量，p是压力，ρ是流体密度，ν2.3.3数据样例DNS燃烧仿真需要非常详细的输入数据，包括：初始速度场：u初始温度场：T初始燃料浓度：Y边界条件：速度、温度、燃料浓度等的精确值或变化规律由于DNS的高分辨率，这些数据通常需要通过实验测量或高精度的数值方法来获得。以上三种湍流模型在燃烧仿真中各有优势和局限性。RANS适用于工程应用，计算成本低；LES能够捕捉到更多的瞬时特性，适用于研究；DNS提供最详细的流场信息，但计算成本极高。选择合适的湍流模型对于准确预测燃烧过程中的污染物生成和控制至关重要。3污染物生成机制3.1NOx生成路径分析NOx（氮氧化物）的生成主要通过三条路径：热力NOx、燃料NOx和瞬态NOx。在燃烧仿真中，理解这些路径对于控制和减少NOx排放至关重要。3.1.1热力NOx热力NOx是在高温条件下，空气中的氮气和氧气反应生成的。其生成速率与燃烧温度和氧气浓度密切相关。在实际仿真中，可以通过调整燃烧器的设计，如采用分级燃烧或降低燃烧区的氧气浓度，来减少热力NOx的生成。3.1.2燃料NOx燃料NOx来源于燃料中含有的氮化合物。在燃烧过程中，这些化合物被氧化生成NOx。减少燃料NOx的关键在于选择低氮含量的燃料，或者在燃烧前对燃料进行预处理，如脱氮。3.1.3瞬态NOx瞬态NOx是在燃烧过程中的瞬态条件下生成的，如燃烧开始和结束时。这种NOx的生成与燃烧过程的动态特性有关，通过优化燃烧过程的动态控制，可以有效减少瞬态NOx的生成。3.2颗粒物形成过程颗粒物（PM）的形成主要通过以下两个过程：直接凝结和二次生成。3.2.1直接凝结在燃烧过程中，未完全燃烧的碳氢化合物和灰分可以直接凝结成颗粒物。这些颗粒物的大小和数量与燃烧条件、燃料类型和燃烧器设计密切相关。3.2.2次生成二次生成的颗粒物是通过燃烧产生的气体在冷却过程中反应生成的。例如，SO2在存在水蒸气的条件下可以转化为硫酸盐颗粒物。控制二次生成颗粒物的关键在于控制燃烧后的气体冷却过程和减少SO2的排放。3.3SOx与CO的生成条件SOx（硫氧化物）和CO（一氧化碳）的生成条件与燃烧过程中的氧气供应、燃烧温度和燃烧效率有关。3.3.1SOx生成SOx主要来源于燃料中的硫。在燃烧过程中，硫与氧气反应生成SO2，进一步氧化可以生成SO3。减少SOx的生成可以通过使用低硫燃料，或者在燃烧后采用脱硫技术，如湿法脱硫或干法脱硫。3.3.2CO生成CO是在氧气供应不足或燃烧温度较低时，燃料中的碳未能完全氧化生成的。在燃烧仿真中，通过优化燃烧条件，如增加氧气供应和提高燃烧温度，可以减少CO的生成。此外，采用后燃烧技术，如二次空气喷射，也可以将CO进一步氧化为CO2。3.4示例：NOx生成的仿真分析假设我们正在使用一个简单的燃烧模型来分析NOx的生成。以下是一个使用Python和Cantera库进行燃烧仿真，分析NOx生成的示例代码。importcanteraasct

#设置燃烧条件

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

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

#创建燃烧器对象

burner=ct.IdealGasConstPressureFlame(gas)

#设置边界条件

burner.set_refine_criteria(ratio=3,slope=0.1,curve=0.14)

#进行仿真

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

#分析NOx生成

no=burner.flame.Y[ct.species_index('NO')]

nox=burner.flame.Y[ct.species_index('NO2')]

#输出NOx生成量

print("NO生成量:",no)

print("NO2生成量:",nox)在这个例子中，我们首先定义了燃烧气体的组成和初始条件，然后创建了一个燃烧器对象，并设置了仿真参数。通过调用solve方法进行仿真，最后分析了NO和NO2的生成量。这只是一个简化的示例，实际的燃烧仿真会更复杂，需要考虑更多的物理和化学过程。3.5结论燃烧仿真中的污染物生成机制分析是减少燃烧排放的关键。通过理解NOx、颗粒物、SOx和CO的生成路径和条件，可以采取相应的措施来优化燃烧过程，减少污染物的生成。在实际应用中，这需要结合具体的燃烧设备和燃料类型，进行详细的仿真和实验研究。4湍流模型在燃烧仿真中的应用4.1RANS模型在燃烧仿真中的应用案例4.1.1原理RANS（Reynolds-AveragedNavier-Stokes）模型是通过时间平均Navier-Stokes方程来简化湍流流动的计算。在燃烧仿真中，RANS模型能够提供一个平均的流动场，从而预测燃烧过程中的平均速度、压力和温度分布。这种模型特别适用于工程设计和优化，因为它能够在相对较低的计算成本下提供燃烧室内部流场的基本信息。4.1.2内容在燃烧仿真中，RANS模型通常与不同的湍流闭合模型结合使用，如k-ε模型、k-ω模型或雷诺应力模型（RSM）。这些模型通过引入额外的方程来描述湍流的统计特性，从而能够更准确地预测燃烧过程中的湍流效应。4.1.2.1示例：k-ε模型在燃烧仿真中的应用假设我们正在模拟一个燃烧室内的湍流燃烧过程，使用k-ε模型作为湍流闭合方案。以下是一个使用OpenFOAM进行RANS模拟的简单示例：#设置湍流模型

turbulenceModelkEpsilon;

#定义湍流动能k和湍流耗散率ε的边界条件

boundaryField

{

inlets

{

typefixedValue;

valueuniform0.5;//湍流动能k的入口值

}

outlets

{

typezeroGradient;

}

walls

{

typekqRhoWallFunction;

valueuniform0;//湍流耗散率ε的壁面值

}

}

#定义湍流模型的参数

kEpsilonCoeffs

{

Cmu0.09;

C11.44;

C21.92;

sigmaK1.0;

sigmaEpsilon1.3;

}在这个示例中，我们定义了湍流模型为k-ε模型，并设置了边界条件和模型参数。通过调整这些参数，可以优化燃烧室的设计，减少污染物的生成。4.2LES模型对污染物生成的影响4.2.1原理LES（LargeEddySimulation）模型是一种更高级的湍流模拟方法，它直接模拟大尺度湍流结构，而小尺度湍流结构则通过亚网格模型来模拟。这种方法能够捕捉到更多的湍流细节，因此在预测燃烧过程中污染物的生成和分布方面具有更高的准确性。4.2.2内容在燃烧仿真中，LES模型能够更精确地预测燃料和空气的混合过程，这对于理解污染物如NOx和CO的生成机制至关重要。通过模拟燃烧室内的湍流流动，LES模型可以帮助工程师优化燃烧过程，减少污染物的排放。4.2.2.1示例：LES模型在燃烧仿真中的应用使用OpenFOAM进行LES模拟时，可以采用以下设置：#设置湍流模型

turbulenceModelLES;

#定义亚网格模型

subGridScaleModeldynamicSmagorinsky;

#定义亚网格模型的参数

dynamicSmagorinskyCoeffs

{

Ck0.1;

deltaauto;

}在这个示例中，我们选择了LES模型，并使用了动态Smagorinsky模型作为亚网格模型。通过调整Ck参数，可以优化模型对湍流结构的捕捉，从而更准确地预测污染物的生成。4.3DNS模型的高精度仿真演示4.3.1原理DNS（DirectNumericalSimulation）模型是湍流模拟的最高精度方法，它直接求解Navier-Stokes方程，不使用任何湍流闭合模型。DNS能够提供燃烧过程中最详细的流动和化学反应信息，但计算成本极高，通常只用于基础研究和模型验证。4.3.2内容在燃烧仿真中，DNS模型能够揭示燃烧过程中的微观机制，如燃料的扩散、燃烧波的传播和污染物的生成。尽管DNS模型的计算成本高，但它对于理解燃烧过程中的复杂物理和化学现象至关重要。4.3.2.1示例：DNS模型在燃烧仿真中的应用由于DNS模型的计算成本极高，下面的示例将展示如何在OpenFOAM中设置DNS模型，但实际运行可能需要高性能计算资源：#设置湍流模型

turbulenceModellaminar;

#定义化学反应模型

chemistryModelfiniteRate;

#定义化学反应的参数

thermophysicalProperties

{

transportlaminar;

thermoType

{

typemixture;

mixtureTypeGRI30;

}

}在这个示例中，我们选择了laminar模型作为湍流模型，实际上意味着进行DNS模拟。同时，我们使用了finiteRate化学反应模型，并选择了GRI30机制来描述化学反应过程。这种设置能够提供燃烧过程的高精度仿真，但需要大量的计算资源。通过以上示例，我们可以看到不同湍流模型在燃烧仿真中的应用，以及它们如何影响污染物的生成和控制。选择合适的湍流模型对于准确预测燃烧过程和优化燃烧系统设计至关重要。5污染物控制技术5.1低NOx燃烧器设计原理低NOx燃烧器设计的核心在于减少燃烧过程中氮氧化物(NOx)的生成。NOx主要在高温条件下形成，因此，低NOx燃烧器通过控制燃烧区域的温度和氧气浓度来抑制NOx的生成。以下是几种常见的设计原理：5.1.1分级燃烧分级燃烧技术通过将燃料和空气分阶段引入燃烧区域，避免了局部高温和富氧条件，从而减少了NOx的生成。例如，首先在燃料富集的区域进行燃烧，然后在后续阶段引入更多的空气，以完成燃烧过程。5.1.2烟气再循环烟气再循环技术通过将部分燃烧后的烟气重新引入燃烧区域，降低了燃烧区域的氧气浓度，从而抑制了NOx的生成。烟气中的氮气和二氧化碳等惰性气体可以吸收热量，降低燃烧温度。5.1.3燃料分级燃料分级技术是将燃料分阶段喷入燃烧区域，使得燃烧过程更加均匀，避免了局部高温，从而减少了NOx的生成。这种方法通常与分级燃烧结合使用，以进一步提高控制效果。5.2颗粒物捕集器的工作机制颗粒物捕集器(DPF)是一种用于捕集和去除柴油发动机排放中颗粒物的装置。其工作机制主要包括过滤和再生两个过程：5.2.1过滤DPF内部通常由多孔陶瓷材料制成的过滤器组成，当废气通过这些过滤器时，颗粒物被截留在过滤器的孔隙中，而清洁的气体则通过过滤器排出。过滤器的设计需要考虑其孔隙大小和形状，以确保既能有效捕集颗粒物，又不会对发动机的性能产生过大影响。5.2.2再生随着DPF捕集的颗粒物增多，其阻力会逐渐增大，影响发动机的正常运行。因此，DPF需要定期进行再生，即通过高温将捕集的颗粒物氧化分解，恢复其过滤性能。再生过程可以通过被动再生、主动再生或组合再生的方式进行。被动再生：利用发动机运行时产生的高温废气自然进行再生。主动再生：通过额外的加热装置或喷入燃料等方式，提高DPF内部温度，加速颗粒物的氧化分解。组合再生：结合被动和主动再生的优点，根据发动机运行状态和DPF的堵塞程度自动选择最合适的再生方式。5.3燃烧过程中的SOx与CO减排策略燃烧过程中生成的SOx(硫氧化物)和CO(一氧化碳)是主要的污染物，对环境和人体健康都有不良影响。以下是几种常见的减排策略：5.3.1SOx减排5.3.1.1燃料预处理通过使用低硫燃料或对燃料进行脱硫处理，可以显著减少燃烧过程中SOx的生成。例如，石油炼制过程中可以采用加氢脱硫技术，将燃料中的硫化物转化为硫化氢，然后通过后续处理去除。5.3.1.2燃烧后处理燃烧后处理技术通常包括湿法脱硫和干法脱硫。湿法脱硫是通过喷入石灰水或氨水等碱性液体，与烟气中的SOx反应生成硫酸盐或亚硫酸盐，从而去除SOx。干法脱硫则是通过喷入石灰石粉或活性炭等吸附剂，吸附烟气中的SOx。5.3.2CO减排5.3.2.1提高燃烧效率CO主要在燃烧不完全的情况下生成，因此，提高燃烧效率是减少CO生成的有效方法。这可以通过优化燃烧器设计、调整燃烧参数(如空气-燃料比)、使用预混燃烧等方式实现。5.3.2.2燃烧后处理对于无法完全避免CO生成的情况，可以采用燃烧后处理技术，如催化转化器，将CO转化为无害的二氧化碳。催化转化器内部装有贵金属催化剂，如铂、钯等，这些催化剂可以加速CO与氧气的反应，从而实现CO的转化。5.3.3示例：燃烧效率优化假设我们有一台燃烧设备，需要通过调整空气-燃料比来优化燃烧效率，从而减少CO的生成。以下是一个使用Python进行燃烧效率优化的示例：importnumpyasnp

fromscipy.optimizeimportminimize

#定义燃烧效率函数，这里简化为一个示例函数

defcombustion_efficiency(air_fuel_ratio):

#燃烧效率与空气-燃料比的关系，实际应用中需要根据具体燃烧设备的特性来定义

efficiency=-1*(air_fuel_ratio-14.7)**2+100

returnefficiency

#定义CO生成量函数，这里简化为一个示例函数

defco_production(air_fuel_ratio):

#CO生成量与空气-燃料比的关系，实际应用中需要根据具体燃烧设备的特性来定义

co=(air_fuel_ratio-14.7)**2

returnco

#定义目标函数，即最小化CO生成量，同时最大化燃烧效率

defobjective_function(air_fuel_ratio):

#燃烧效率和CO生成量的权重可以根据实际情况调整

return-1*combustion_efficiency(air_fuel_ratio)+co_production(air_fuel_ratio)

#初始猜测的空气-燃料比

initial_guess=[15.0]

#使用scipy库的minimize函数进行优化

result=minimize(objective_function,initial_guess,method='SLSQP')

#输出优化后的空气-燃料比

optimal_air_fuel_ratio=result.x[0]

print(f"Optimalair-fuelratio:{optimal_air_fuel_ratio}")

#输出优化后的燃烧效率和CO生成量

optimal_efficiency=combustion_efficiency(optimal_air_fuel_ratio)

optimal_co_production=co_production(optimal_air_fuel_ratio)

print(f"Optimalcombustionefficiency:{optimal_efficiency}")

print(f"OptimalCOproduction:{optimal_co_production}")在这个示例中，我们定义了燃烧效率和CO生成量与空气-燃料比的关系，并通过优化算法找到了最优的空气-燃料比，以实现燃烧效率的最大化和CO生成量的最小化。实际应用中，这些函数需要根据具体燃烧设备的特性来定义，以确保优化结果的准确性和有效性。6案例研究与实践6.1工业锅炉燃烧仿真与污染物控制在工业锅炉的燃烧仿真中，理解湍流模型对于预测燃烧效率和污染物生成至关重要。本节将探讨如何使用OpenFOAM进行工业锅炉的燃烧仿真，并通过调整湍流模型参数来优化燃烧过程，减少污染物排放。6.1.1OpenFOAM中的湍流模型OpenFOAM提供了多种湍流模型，包括：k-ε模型：适用于大多数工业应用，能够处理复杂的流动情况。k-ωSST模型：在边界层和自由流中表现更佳，适用于高雷诺数流动。雷诺应力模型（RSM）：提供更详细的湍流信息，适用于复杂几何和强旋转流。6.1.2示例：使用k-ε模型进行工业锅炉燃烧仿真假设我们有一个工业锅炉的3D模型，我们想要使用k-ε模型来模拟其燃烧过程，并评估污染物生成。6.1.2.1准备数据首先，我们需要准备以下数据：网格文件：constant/polyMesh，包含锅炉的几何信息。边界条件：0目录下的U（速度）、p（压力）、k（湍流动能）、epsilon（湍流耗散率）等文件。物理属性：constant/transportProperties，定义燃料和空气的物理属性。湍流模型设置：constant/turbulenceProperties，选择k-ε模型。6.1.2.2模拟设置在system目录下，创建controlDict和fvSchemes、fvSolution文件，以定义模拟的时间步长、求解器和控制参数。6.1.2.3运行模拟使用以下命令行来运行模拟：#设置环境变量

exportWM_PROJECT_DIR=<path-to-OpenFOAM>

exportWM_PROJECT_VERSION=<version>

exportWM_PROJECT_LIBS=libOpenFOAM.so

#运行模拟

foamJob<case-name>6.1.2.4分析结果通过postProcessing目录下的工具，我们可以分析燃烧效率和污