Multi-component concentration mesureament from restricted TDLAS spectral lines and neural network

Combustion directly converts fuels into effective energy and involves various complicated physical and chemical reactions. In a combustion process of carbonaceous fuels such as methane, spatial concentrations of methane and water vapor are essential indicators to combustion model verification and flame tuning. Tunable diode laser absorption spectroscopy technology (TDLAS) is suitable for flame monitoring for its free calibration, fast response, high accuracy and multiple parameter detection. However, the aliasing of adjacent absorption spectrum, complicated laser tuning and experimental setup limit its applications in multi-parameter measurement. In this work, numerical simulation models of typical flames and a neural network are used to estimate multi-component concentrations from the spectral data of several absorption lines main contents are organized as follows. Firstly, principles and methods as well as the state-of-art of TDLAS techniques are introduced. The challenges of the traditional real-time measurement for multiple components are analyzed in aspects of systematical and computational complexities. Secondly, computational fluid dynamics is applied with a simplified reaction mechanism, to simulate premixed combustion flames of methane and air in cases of different equivalence ratios. Two spectral lines near 7185 cm-1 and 7444 cm-1 are selected to generate the absorption spectral profile data of water vaper molecules. An error back propagation neural network is used for training and prediction of the multi-component concentrations from these two spectral lines. The proposed algorithm predicts the concentration of methane along a single laser path from the absorption spectra of water vapor, and the relative error is within 0.5% compared with concentration measured from the actual spectral data. Finally, the proposed multi-component prediction method is applied in flames of the Mckenna burner. Lasers centered at the wavelengths of 1391.8 nm and 1343.4 nm are used to measure the absorption spectra of water vapor and calculate the average temperature along the laser path. A laser centered at 1684nm is selected to determine the average concentration of methane. These three lasers were scanned in a fast cascade way to simultaneously measure the absorption spectra of water vapor and methane. The average temperature and concentrations of water vapor and methane in the flame are measured at different axial heights and radial heights from the traditional direct absorption method. The feasibility of the proposed method is preliminarily verified by the experimental results.

La combustione converte direttamente i combustibili in energia efficace e coinvolge varie complicate reazioni fisiche e chimiche. In un processo di combustione di combustibili carboniosi come il metano, le concentrazioni spaziali di metano e vapore acqueo rispettivamente come reagente e prodotto sono essenziali per la verifica del modello di combustione e la regolazione della fiamma. La tecnologia di spettroscopia di assorbimento laser a diodi sintonizzabili (TDLAS) è adatta per il monitoraggio della fiamma per la sua calibrazione gratuita, risposta rapida e alta precisione e rilevamento di parametri multipli. Tuttavia, l'aliasing dello spettro di assorbimento adiacente, la complicata messa a punto del laser e la configurazione sperimentale ne limitano le applicazioni nella misurazione multiparametrica. In questo lavoro, vengono utilizzati modelli di simulazione numerica di fiamme tipiche e una rete neurale per stimare le concentrazioni multicomponenti dai dati spettrali di diverse righe di assorbimento e i contenuti principali sono organizzati come segue. In primo luogo, vengono introdotti principi e metodi, nonché lo stato dell'arte delle tecniche TDLAS. Le sfide della tradizionale misurazione in tempo reale per più componenti vengono analizzate in aspetti di complessità sistematica e computazionale. In secondo luogo, la fluidodinamica computazionale viene applicata con un meccanismo di reazione semplificato, per simulare fiamme di combustione premiscelate di metano e aria in casi di rapporti di equivalenza diversi. Due linee spettrali vicino a 7185 cm-1 e 7444 cm-1 vengono selezionate per generare i dati del profilo spettrale di assorbimento delle molecole di vaporizzatore d'acqua. Una rete neurale di propagazione dell'errore viene utilizzata per l'addestramento e la previsione delle concentrazioni multicomponente da queste due linee spettrali. L'algoritmo proposto prevedeva la concentrazione di metano lungo un singolo percorso laser dagli spettri di assorbimento del vapore acqueo e l'errore relativo è compreso tra lo 0,5% rispetto alla concentrazione misurata dai dati spettrali effettivi. Infine, il metodo di previsione multicomponente proposto viene applicato alle fiamme del bruciatore Mckenna. I laser centrati alle lunghezze d'onda di 1391,8 nm e 1343,4 nm vengono utilizzati per misurare gli spettri di assorbimento del vapore acqueo e calcolare la temperatura media lungo il percorso del laser. Viene selezionato un laser centrato a 1684 nm per determinare la concentrazione media di metano. Questi tre laser sono stati scansionati in una rapida cascata per misurare simultaneamente gli spettri di assorbimento del vapore acqueo e del metano. La temperatura media e le concentrazioni di vapore acqueo e metano nella fiamma sono misurate a diverse altezze assiali e altezze radiali dal metodo tradizionale di assorbimento diretto. La fattibilità del metodo proposto è preliminarmente verificata dai risultati sperimentali.