W. Flagner, F. Wolters, C. Klein, T. Behrendt

In dieser Arbeit werden Rußemissionen einer Magerbrennkammer für verschiedene Flugzustände modelliert. Die Magerbrennkammer orientiert sich an der TAPS-Magerbrennkammer der GEnx-Triebwerksserie. Zur Zeit der Bearbeitung war lediglich die in der GEnx Triebwerksserie verbaute TAPS Magerbrennkammer auf TRL 9. Das Rußmodell verwendet ein Reaktornetzwerk, welches vereinfacht die Strömung in einer TAPS ähnlichen Magerbrennkammer darstellt. Das Reaktornetzwerk ermöglicht kurze Rechenzeiten und somit ist, im Gegensatz zu CFD Berechnungen, die Betrachtung vieler Betriebszustände möglich. Außerdem ermöglicht die Verwendung eines Reaktornetzwerkes die Analyse von Prozessen innerhalb der Brennkammer, welche die Rußbildung und ?oxidation beeinflussen. Der Einfluss der Brennkammergeometrie auf die Rußemissionen wird ebenfalls berücksichtigt. Das Reaktornetzwerk wird an Referenzdaten geankert, welche auf den Rußzahlen der ICAO Emissionsdatenbank für die GEnx-Triebwerksserie beruhen. Hierfür werden mittels Korrelationen die ICAO Rußdaten auf andere Betriebszustände extrapoliert, um eine Ankerung des Reaktornetzwerkes bei verschiedenen Flughöhen und Machzahlen zu ermöglichen. Die mit dem geankerten Reaktornetzwerk berechneten Rußemissionsindizes für Betriebspunkte bis in Flughöhen von 22000 ft und in einem Machzahlbereich von 0,0 bis 0,9 liegen im Rahmen der Unsicherheiten. Die Abweichungen zu den Referenzwerten, welche mit den Korrelationen für verschiedene Flugzustände ermittelt wurden, sind in der Regel kleiner 30 %. Das Reaktornetzwerk verwendet einen Kerosinmechanismus, welcher um ein vereinfachtes Rußmodell erweitert wurde. Das vereinfachte Rußmodell ermöglicht kurze Rechenzeiten. Das geankerte Reaktornetzwerk ermöglicht die Berechnung der Rußemissionsindizes an vielen Flugzuständen für Magerbrennkammern einer ähnlichen Performance Envelope wie die TAPS-Magerbrennkammer der GEnx Triebwerke.

This work models soot emissions from a lean-burn combustion chamber for various flight conditions. The lean-burn combustion chamber is based on the TAPS lean-burn combustion chamber of the GEnx engine series. At the time of this work, only the TAPS lean-burn combustion chamber installed in the GEnx engine series was at TRL 9. The soot model uses a reactor network, which simplifies the flow in a TAPS-like lean-burn combustion chamber. The reactor network enables short computation times, thus allowing the consideration of many operating conditions, unlike CFD calculations. Furthermore, the use of a reactor network enables the analysis of processes within the combustion chamber that influence soot formation and oxidation. The influence of the combustion chamber geometry on soot emissions is also taken into account. The reactor network is anchored to reference data based on the soot numbers from the ICAO emissions database for the GEnx engine series. For this purpose, ICAO soot data are extrapolated to other operating conditions using correlations, enabling the reactor network to be anchored at various flight altitudes and Mach numbers. The soot emission indices calculated with the anchored reactor network for operating points up to flight altitudes of 22,000 ft and in a Mach number range of 0.0 to 0.9 are within the margin of error. The deviations from the reference values, which were determined using correlations for different flight conditions, are generally less than 30%. The reactor network uses a kerosene mechanism, which has been extended with a simplified soot model. This simplified soot model allows for short computation times. The anchored reactor network enables the calculation of soot emission indices for many flight conditions for lean combustion chambers with a similar performance envelope to the TAPS lean combustion chamber of the GEnx engines.

Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2017, München

Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn, 2017

Conference Paper

deutsch

21,0 x 29,7 cm, 8 Seiten

urn:nbn:de:101:1-2017122216467

Magerbrennkammer, Reaktornetzwerk, Rußmodellierung

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22.12.2017