燃烧仿真技术教程：未来燃烧技术展望与数值方法应用

燃烧仿真技术教程：未来燃烧技术展望与数值方法应用1燃烧仿真的基本原理1.1燃烧化学反应机理燃烧是一种化学反应过程，主要涉及燃料与氧气的反应，产生热能和光能。在燃烧仿真中，理解燃烧化学反应机理至关重要。燃烧反应可以是简单的，如甲烷与氧气的反应：CH也可以是复杂的，涉及多个步骤和中间产物，如柴油燃烧。在复杂的燃烧反应中，使用化学反应机理模型来描述反应过程，这些模型通常包括数百甚至数千个反应方程和物种。1.1.1示例：简单燃烧反应的化学机理假设我们有一个简单的燃烧反应，如氢气与氧气的反应生成水：#定义反应物和产物

reactants={'H2':1,'O2':0.5}

products={'H2O':1}

#定义反应速率常数

A=3.87e10#频率因子

Ea=261.2#活化能(kJ/mol)

R=8.314#气体常数(J/(mol*K))

#定义温度

T=300#温度(K)

#计算反应速率常数

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

#输出反应速率常数

print(f"反应速率常数:{k}")这段代码展示了如何基于Arrhenius方程计算一个简单燃烧反应的速率常数。Arrhenius方程是描述化学反应速率与温度关系的基本方程。1.2燃烧过程的物理模型燃烧过程的物理模型包括对流、扩散、热传导和辐射等物理现象的描述。这些模型用于预测燃烧区域的温度、压力、速度和化学物种浓度等参数。在数值模拟中，通常使用偏微分方程（PDEs）来描述这些物理过程，然后通过数值方法求解这些方程。1.2.1示例：使用有限体积法求解对流扩散方程对流扩散方程是描述燃烧过程中物质和热量传输的基本方程之一。下面是一个使用Python和NumPy库求解一维对流扩散方程的示例：importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义参数

L=1.0#域长度

N=100#网格点数

dx=L/N#网格间距

D=0.1#扩散系数

u=0.5#对流速度

dt=0.001#时间步长

t_end=1.0#模拟结束时间

C0=1.0#初始浓度

#初始化浓度分布

C=np.zeros(N+1)

C[0]=C0

#时间迭代

t=0.0

whilet<t_end:

C[1:-1]=C[1:-1]-u*dt/dx*(C[1:-1]-C[:-2])+D*dt/dx**2*(C[2:]-2*C[1:-1]+C[:-2])

t+=dt

#绘制结果

x=np.linspace(0,L,N+1)

plt.plot(x,C)

plt.xlabel('位置')

plt.ylabel('浓度')

plt.title('对流扩散方程的数值解')

plt.show()这个例子展示了如何使用有限体积法求解对流扩散方程，以模拟燃烧过程中物质的传输。1.3燃烧仿真软件介绍燃烧仿真软件是基于上述化学和物理模型，结合数值方法，用于预测和分析燃烧过程的工具。常见的燃烧仿真软件包括：OpenFOAM：一个开源的CFD（计算流体动力学）软件包，广泛用于燃烧仿真。CONVERGE：一个商业软件，特别设计用于内燃机和燃烧过程的仿真。Cantera：一个开源软件，专注于化学反应动力学和燃烧过程的仿真。1.3.1示例：使用OpenFOAM进行燃烧仿真OpenFOAM提供了多种燃烧模型，如层流燃烧、湍流燃烧和喷雾燃烧。下面是一个使用OpenFOAM进行层流燃烧仿真的基本步骤：准备几何模型和网格：使用OpenFOAM的blockMesh工具生成网格。定义物理和化学模型：在constant目录下设置物理属性和化学反应机理。设置边界条件：在0目录下定义初始和边界条件。运行仿真：使用simpleFoam或rhoCentralFoam等求解器运行仿真。后处理和可视化：使用paraFoam或foamToVTK工具进行后处理和结果可视化。由于OpenFOAM的复杂性和灵活性，具体的代码和数据样例将依赖于具体的仿真设置和目标。然而，以下是一个简化的OpenFOAM案例文件结构示例：#案例目录结构

case/

|--0/

||--U#初始速度场

||--p#初始压力场

||--T#初始温度场

||--Y#初始化学物种浓度

|--constant/

||--transportProperties#物理属性

||--thermophysicalProperties#热物理属性

||--chemistryProperties#化学反应机理

|--system/

||--controlDict#仿真控制参数

||--fvSchemes#数值方案

||--fvSolution#求解器设置这个结构展示了OpenFOAM案例的基本文件布局，包括物理和化学模型的定义、初始和边界条件的设置，以及仿真控制和数值方法的配置。通过以上介绍，我们了解了燃烧仿真的基本原理，包括燃烧化学反应机理、燃烧过程的物理模型，以及常用的燃烧仿真软件。这些知识对于理解和进行燃烧过程的数值模拟至关重要。2数值方法在燃烧仿真中的应用2.1有限体积法在燃烧仿真中的应用2.1.1原理有限体积法(FiniteVolumeMethod,FVM)是一种广泛应用于流体力学和燃烧仿真中的数值方法。它基于守恒定律，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积分形式的守恒方程。这种方法确保了质量、动量和能量的守恒，特别适合处理包含复杂物理现象的燃烧过程。2.1.2内容在燃烧仿真中，有限体积法主要用于求解反应流的连续性方程、动量方程、能量方程和化学反应方程。这些方程描述了燃烧过程中流体的流动、热量的传递和化学反应的速率。示例：有限体积法求解一维扩散方程假设我们有一个一维的燃烧过程，其中燃料的扩散可以用下面的方程描述：∂其中，c是燃料浓度，D是扩散系数，t是时间，x是空间坐标。在有限体积法中，我们首先将空间离散化为一系列体积，然后在每个体积上应用方程。假设我们有N个体积，每个体积的宽度为Δx，则在第ic其中，cin表示在第n个时间步，第代码示例importnumpyasnp

#参数设置

N=100#空间离散化点数

D=0.1#扩散系数

L=1.0#空间长度

T=1.0#时间长度

dx=L/(N-1)#空间步长

dt=0.001#时间步长

alpha=D*dt/dx**2#稳定性参数

#初始条件

c=np.zeros(N)

c[N//2]=1.0#在中间位置设置初始燃料浓度

#边界条件

c[0]=0.0

c[-1]=0.0

#时间迭代

forninrange(int(T/dt)):

c_new=np.copy(c)

foriinrange(1,N-1):

c_new[i]=c[i]+alpha*(c[i+1]-2*c[i]+c[i-1])

c=c_new

#输出最终浓度分布

print(c)2.1.3讲解上述代码示例中，我们使用有限体积法求解了一维扩散方程。首先，我们设置了参数，包括空间离散化点数、扩散系数、空间长度、时间长度、空间步长和时间步长。然后，我们定义了初始条件和边界条件，即在中间位置设置初始燃料浓度，边界燃料浓度为0。在时间迭代过程中，我们使用显式差分格式更新每个体积内的燃料浓度，直到达到指定的时间长度。最后，我们输出了最终的燃料浓度分布。2.2有限元法与燃烧仿真2.2.1原理有限元法(FiniteElementMethod,FEM)是一种数值方法，用于求解偏微分方程。它将计算域划分为一系列有限的单元，然后在每个单元上使用插值函数来逼近未知函数。这种方法在处理复杂的几何形状和边界条件时非常有效，因此在燃烧仿真中，特别是在需要考虑燃烧室几何形状和材料特性的场景下，有限元法被广泛应用。2.2.2内容在燃烧仿真中，有限元法可以用于求解流体动力学方程、传热方程和化学反应方程。它通过在每个单元上使用高阶插值函数，可以更准确地捕捉到燃烧过程中的细节，如火焰前缘的形状和速度。示例：有限元法求解二维热传导方程假设我们有一个二维的燃烧过程，其中热量的传导可以用下面的方程描述：−其中，T是温度，k是热导率，q是热源强度。在有限元法中，我们首先将空间离散化为一系列单元，然后在每个单元上使用插值函数来逼近温度T。假设我们使用线性三角形单元，每个单元内的温度可以表示为：T其中，N1,N代码示例importfenicsasfe

#创建网格

mesh=fe.UnitSquareMesh(32,32)

#定义函数空间

V=fe.FunctionSpace(mesh,'P',1)

#定义边界条件

defboundary(x,on_boundary):

returnon_boundary

bc=fe.DirichletBC(V,fe.Constant(0.0),boundary)

#定义变量

u=fe.TrialFunction(V)

v=fe.TestFunction(V)

k=fe.Constant(1.0)#热导率

q=fe.Constant(1.0)#热源强度

#定义方程

a=-fe.dot(fe.grad(u),fe.grad(v))*fe.dx

L=q*v*fe.dx

#求解方程

u=fe.Function(V)

fe.solve(a==L,u,bc)

#输出结果

fe.plot(u)2.2.3讲解上述代码示例中，我们使用有限元法求解了二维热传导方程。首先，我们创建了一个单位正方形的网格，并定义了函数空间。然后，我们定义了边界条件，即边界上的温度为0。接着，我们定义了变量、热导率和热源强度。在定义方程时，我们使用了弱形式，即将方程乘以测试函数并积分。最后，我们求解了方程，并输出了温度分布的图像。2.3离散化技术在燃烧模型中的实现2.3.1原理离散化技术是将连续的偏微分方程转化为离散形式的过程，以便在计算机上进行数值求解。在燃烧仿真中，离散化技术包括空间离散化和时间离散化。空间离散化通常使用有限体积法或有限元法，而时间离散化则可以使用显式或隐式差分格式。2.3.2内容离散化技术在燃烧模型中的实现涉及将连续的物理量（如浓度、温度和速度）转化为离散的数值。这包括选择合适的离散化方案、确定网格的大小和形状，以及设置边界条件和初始条件。离散化技术的选择和实现对燃烧仿真的准确性和效率有重要影响。示例：离散化技术在燃烧模型中的应用假设我们有一个燃烧模型，其中化学反应速率可以用下面的方程描述：∂其中，c是燃料浓度，k是化学反应速率常数。在离散化技术中，我们首先将时间离散化为一系列时间步，然后在每个时间步上应用方程。假设我们有N个时间步，每个时间步的长度为Δt，则在第nc代码示例importnumpyasnp

#参数设置

N=100#时间离散化步数

k=0.1#化学反应速率常数

T=1.0#时间长度

dt=T/N#时间步长

#初始条件

c=1.0#初始燃料浓度

#时间迭代

forninrange(N):

c_new=c+dt*(-k*c)

c=c_new

#输出最终燃料浓度

print(c)2.3.3讲解上述代码示例中，我们使用离散化技术求解了一个化学反应速率方程。首先，我们设置了参数，包括时间离散化步数、化学反应速率常数、时间长度和时间步长。然后，我们定义了初始燃料浓度。在时间迭代过程中，我们使用显式差分格式更新燃料浓度，直到达到指定的时间长度。最后，我们输出了最终的燃料浓度。通过这些示例，我们可以看到数值方法在燃烧仿真中的应用，包括有限体积法、有限元法和离散化技术。这些方法的选择和实现对燃烧仿真的准确性和效率至关重要。3高级燃烧仿真技术3.1湍流燃烧模型3.1.1原理湍流燃烧模型是燃烧仿真中处理非稳态、高湍流度燃烧过程的关键技术。它基于湍流流动和化学反应的耦合，通过数值方法模拟湍流对燃烧速率、火焰结构和污染物生成的影响。常见的湍流燃烧模型包括：雷诺平均Navier-Stokes(RANS)模型：通过时间平均处理湍流，适用于工程设计和优化。大涡模拟(LES)模型：直接模拟湍流的大尺度结构，适用于研究燃烧机理。直接数值模拟(DNS)模型：完全解析湍流和化学反应，精度高但计算成本巨大。3.1.2内容在RANS模型中，湍流燃烧的模拟通常涉及以下步骤：湍流模型选择：选择合适的湍流模型，如k-ε模型或k-ω模型。化学反应模型：采用详细或简化化学反应机理，如GRI机制或EDC模型。湍流-化学反应耦合：通过湍流扩散系数和化学反应速率的相互作用，模拟燃烧过程。边界条件设置：定义入口、出口和壁面条件，包括温度、压力和燃料浓度。数值求解：使用有限体积法或有限元法求解RANS方程组。示例：RANS模型下的湍流燃烧仿真#导入必要的库

importnumpyasnp

fromegrateimportsolve_ivp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定义湍流燃烧的微分方程

defturbulent_burning(t,y,D_turb,k,epsilon,omega):

#y[0]=温度,y[1]=湍流动能,y[2]=湍流耗散率,y[3]=燃料浓度

dydt=[

k*(1-y[3])*np.exp(-1/y[0]),#温度变化率

D_turb*(y[1]-y[1]**2/y[2]),#湍流动能变化率

D_turb*(y[2]-y[1]*y[2]/y[1]),#湍流耗散率变化率

-k*(1-y[3])*np.exp(-1/y[0])#燃料浓度变化率

]

returndydt

#初始条件和参数

y0=[300,0.1,0.01,1]#初始温度,湍流动能,湍流耗散率,燃料浓度

D_turb=0.01#湍流扩散系数

k=0.001#化学反应速率常数

epsilon=0.005#湍流耗散率

omega=0.002#湍流频率

#时间范围

t_span=(0,10)

#解微分方程

sol=solve_ivp(turbulent_burning,t_span,y0,args=(D_turb,k,epsilon,omega),t_eval=np.linspace(0,10,100))

#绘制结果

plt.figure()

plt.plot(sol.t,sol.y[0],label='温度')

plt.plot(sol.t,sol.y[1],label='湍流动能')

plt.plot(sol.t,sol.y[2],label='湍流耗散率')

plt.plot(sol.t,sol.y[3],label='燃料浓度')

plt.legend()

plt.xlabel('时间(s)')

plt.ylabel('值')

plt.title('RANS模型下的湍流燃烧仿真')

plt.show()3.2多相流燃烧仿真3.2.1原理多相流燃烧仿真涉及气、液、固三相的相互作用，特别是在喷雾燃烧、煤燃烧和生物质燃烧中。它通过追踪不同相的运动、能量交换和化学反应，来预测燃烧效率和排放特性。3.2.2内容多相流燃烧仿真通常包括：相间传质和传热：模拟气液、气固或液固之间的质量、能量和动量交换。颗粒轨迹追踪：使用拉格朗日方法追踪固体颗粒在流场中的运动。化学反应模型：考虑多相反应，如燃料的蒸发和裂解。湍流模型：处理气相中的湍流效应。数值求解：采用耦合求解器，如OpenFOAM或AnsysFluent，求解多相流方程组。示例：使用OpenFOAM进行多相流燃烧仿真#OpenFOAM案例设置

#创建案例目录

foamNewCasemyCase

#进入案例目录

cdmyCase

#设置多相流模型

echo"twoPhaseEulerFoam">system/application

#设置湍流模型

echo"RAS">constant/turbulenceProperties/turbulence

#设置化学反应模型

echo"chemistry">constant/chemistryProperties/chemistry

#设置边界条件

#例如，入口为气相和液相混合物

#出口为自由边界

#壁面为绝热无滑移

#运行仿真

twoPhaseEulerFoam3.3燃烧仿真中的化学动力学3.3.1原理化学动力学是燃烧仿真中描述化学反应速率和机理的核心。它通过反应速率方程和平衡常数，预测燃烧过程中的产物分布和能量释放。3.3.2内容化学动力学在燃烧仿真中的应用包括：详细化学反应机理：如GRI机制，包含数十种燃料和产物的反应路径。简化化学反应机理：如EDC模型，减少计算复杂度，适用于工程应用。化学反应速率方程：基于Arrhenius定律，考虑温度、压力和反应物浓度的影响。化学平衡计算：在高温下，计算化学平衡状态，预测污染物生成。数值求解：采用ODE求解器，如CVODE，求解化学动力学方程组。示例：使用GRI机制进行化学动力学计算#导入Cantera库

importcanteraasct

#创建气体对象，使用GRI机制

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

#设置初始条件

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

#计算化学反应速率

rates=_production_rates

#计算化学平衡状态

gas.equilibrate('HP')

#输出平衡后的组分和温度

print("平衡后的温度:",gas.T)

print("平衡后的组分:",gas.X)以上示例展示了如何使用Python的Cantera库和GRI机制进行化学动力学计算，包括反应速率的计算和化学平衡状态的求解。通过调整初始条件，可以模拟不同的燃烧环境和燃料类型。4燃烧仿真前沿技术4.1机器学习在燃烧仿真中的应用机器学习（MachineLearning,ML）在燃烧仿真领域的应用日益广泛，它能够处理复杂的数据关系，预测燃烧过程中的非线性行为，从而提高仿真精度和效率。下面，我们将通过一个示例来展示如何使用机器学习中的神经网络预测燃烧效率。4.1.1示例：使用神经网络预测燃烧效率假设我们有一组燃烧实验数据，包括温度、压力、燃料类型和燃烧效率。我们将使用Python的scikit-learn库来构建一个简单的神经网络模型。importnumpyasnp

fromsklearn.neural_networkimportMLPRegressor

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

#示例数据

data=np.array([

[300,1,0,0.85],#温度,压力,燃料类型,燃烧效率

[350,1.5,1,0.92],

[400,2,2,0.95],

[450,2.5,3,0.98],

[500,3,4,0.99]

])

#分离特征和目标变量

X=data[:,:3]#特征：温度、压力、燃料类型

y=data[:,3]#目标变量：燃烧效率

#数据预处理

scaler=StandardScaler()

X_scaled=scaler.fit_transform(X)

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X_scaled,y,test_size=0.2,random_state=42)

#构建神经网络模型

model=MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,10),max_iter=1000)

model.fit(X_train,y_train)

#预测燃烧效率

predictions=model.predict(X_test)

#输出预测结果

print("预测的燃烧效率:",predictions)在这个示例中，我们首先导入了必要的库，然后创建了一个包含温度、压力、燃料类型和燃烧效率的数据集。我们使用StandardScaler对特征进行标准化处理，以提高模型的性能。接着，数据被划分为训练集和测试集，使用MLPRegressor构建了一个具有两个隐藏层的神经网络模型，并用训练数据拟合模型。最后，我们使用测试集来评估模型的预测能力。4.2高精度数值方法的发展高精度数值方法在燃烧仿真中至关重要，它们能够更准确地模拟燃烧过程中的物理和化学现象。其中，高阶时间积分方法和空间离散化技术是提高燃烧仿真精度的关键。4.2.1高阶时间积分方法高阶时间积分方法，如Runge-Kutta方法，可以更精确地追踪燃烧过程中的时间演化。下面是一个使用第四阶Runge-Kutta方法的示例。defrunge_kutta_4(f,t0,y0,h,t_end):

"""

使用第四阶Runge-Kutta方法求解微分方程。

参数:

f:微分方程的函数

t0:初始时间

y0:初始条件

h:时间步长

t_end:结束时间

"""

t=t0

y=y0

whilet<t_end:

k1=h*f(t,y)

k2=h*f(t+h/2,y+k1/2)

k3=h*f(t+h/2,y+k2/2)

k4=h*f(t+h,y+k3)

y+=(k1+2*k2+2*k3+k4)/6

t+=h

returny

#示例微分方程

deff(t,y):

return-0.01*y#假设燃烧速率与物质浓度成反比

#初始条件和参数

t0=0

y0=100#初始物质浓度

h=0.1

t_end=10

#使用Runge-Kutta方法求解

y_final=runge_kutta_4(f,t0,y0,h,t_end)

print("最终物质浓度:",y_final)在这个示例中，我们定义了一个runge_kutta_4函数来实现第四阶Runge-Kutta方法。我们还定义了一个简单的微分方程f，假设燃烧速率与物质浓度成反比。通过给定的初始条件和参数，我们使用Runge-Kutta方法来求解最终的物质浓度。4.2.2空间离散化技术空间离散化技术，如有限体积法（FiniteVolumeMethod,FVM），能够更准确地描述燃烧过程中的空间分布。下面是一个使用FVM的简单示例。importnumpyasnp

deffinite_volume_method(u,dx,dt,boundary_conditions):

"""

使用有限体积法求解对流扩散方程。

参数:

u:初始浓度分布

dx:空间步长

dt:时间步长

boundary_conditions:边界条件

"""

#更新浓度分布

u_new=np.zeros_like(u)

foriinrange(1,len(u)-1):

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

#应用边界条件

u_new[0]=boundary_conditions[0]

u_new[-1]=boundary_conditions[1]

returnu_new

#初始浓度分布

u=np.array([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])

#参数

dx=1

dt=0.1

boundary_conditions=(0,0)

#使用有限体积法更新浓度分布

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

print("更新后的浓度分布:",u_new)在这个示例中，我们定义了一个finite_volume_method函数来实现有限体积法。我们假设有一个初始浓度分布u，并使用有限体积法来更新这个分布。通过给定的空间步长dx、时间步长dt和边界条件，我们计算了更新后的浓度分布。4.3燃烧仿真中的不确定性量化燃烧仿真中的不确定性量化（UncertaintyQuantification,UQ）是评估模型预测可靠性的关键。它可以帮助我们理解输入参数的不确定性如何影响输出结果。下面是一个使用蒙特卡洛模拟进行不确定性量化的示例。4.3.1示例：使用蒙特卡洛模拟进行不确定性量化假设我们有一个燃烧模型，其中燃烧效率受温度和压力的影响，但这些参数存在不确定性。我们将使用蒙特卡洛模拟来评估这些不确定性对燃烧效率的影响。importnumpyasnp

defcombustion_efficiency(temperature,pressure):

"""

计算燃烧效率的模型。

参数:

temperature:温度

pressure:压力

"""

return0.8+0.01*temperature+0.005*pressure

#温度和压力的分布

temperature_mean=300

temperature_std=10

pressure_mean=1

pressure_std=0.1

#蒙特卡洛模拟

num_samples=1000

efficiencies=np.zeros(num_samples)

foriinrange(num_samples):

temperature=np.random.normal(temperature_mean,temperature_std)

pressure=np.random.normal(pressure_mean,pressure_std)

efficiencies[i]=combustion_efficiency(temperature,pressure)

#输出燃烧效率的统计信息

print("燃烧效率的平均值:",np.mean(efficiencies))

print("燃烧效率的标准差:",np.std(efficiencies))在这个示例中，我们定义了一个combustion_efficiency函数来计算燃烧效率。我们假设温度和压力服从正态分布，并使用蒙特卡洛模拟来生成大量的温度和压力样本。通过这些样本，我们计算了燃烧效率的平均值和标准差，从而量化了输入参数的不确定性对燃烧效率的影响。通过上述示例，我们可以看到机器学习、高精度数值方法和不确定性量化在燃烧仿真中的应用。这些技术不仅能够提高仿真精度，还能够帮助我们更好地理解和预测燃烧过程中的复杂现象。5未来燃烧技术展望5.1清洁燃烧技术的发展趋势清洁燃烧技术旨在减少燃烧过程中产生的有害排放，如二氧化碳、氮氧化物和颗粒物，同时提高燃烧效率。近年来，随着全球对环境保护意识的增强，清洁燃烧技术的发展趋势主要集中在以下几个方面：微粒控制技术：通过改进燃烧器设计，控制燃烧过程中的微粒生成，减少排放。低氮氧化物燃烧技术：采用预混燃烧、分级燃烧等方法，降低燃烧温度，减少氮氧化物的生成。碳捕获与封存技术：在燃烧后捕获二氧化碳，通过管道输送到地下封存，减少温室气体排放。氢能源燃烧技术：氢燃烧产生的唯一副产品是水，是实现零排放的重要途径。生物质燃烧技术：利用生物质作为燃料，实现碳中和的燃烧过程。5.1.1示例：氢能源燃烧仿真假设我们正在模拟氢气在特定条件下的燃烧过程，可以使用Python中的Cantera库来实现。下面是一个简单的氢气燃烧仿真代码示例：importcanteraasct

#设置反应器条件

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

gas.TPX=1300,101325,'H2:1.0,O2:0.5,N2:1.933'#温度、压力和混合物组成

#创建反应器

r=ct.IdealGasReactor(gas)

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<0.005: