封闭舱室动态泄放氢喷射火焰行为及关键参数的试验研究

为了研究封闭舱室内动态泄放氢喷射火焰形态、火焰高度、氧气体积分数、火焰上方中心线温度和侧壁气体温度的变化规律,开展了一系列封闭舱室氢喷射火试验。试验采用相机拍摄火焰形态,采用氧浓度传感器、热电偶测量舱室内指定点氧气体积分数和温度。试验结果表明,封闭舱室动态泄放氢喷射火焰形态演变过程分为氢气控制的喷射火和氧气控制的喷射火两种类型。前者的火焰演变过程分为四个阶段,即增长阶段、衰减阶段、升高阶段和熄灭阶段;后者的火焰演变过程分为三个阶段,即增长阶段、衰减阶段和自熄灭阶段。两种类型氢喷射火的氧气体积分数下降趋势明显不同。氢气控制的喷射火的氧气体积分数变化呈先近似线性下降再缓慢下降趋势,而氧气控制的喷射火的氧气体积分数呈近似线性下降趋势。同时,两者最小平均氧气体积分数与喷射压力呈线性下降趋势。舱内火焰上方中心线温度和侧壁气体温度变化的总体趋势大致相同,但氧气控制的喷射火温度下降过程中会出现明显的中断现象。喷射压力对封闭舱内氢喷射火作用下最大温升有显著的影响。基于本试验条件,建立了封闭舱室火焰上方中心线最大温升预测模型。

基于深度学习的氢喷射火事故后果预测方法

加氢站作为氢能应用产业最重要的配套基础设施之一,其中存在的大量高压氢气伴随着泄漏风险。高压氢气一旦泄漏,极易形成喷射火,对加氢站内构筑物及人员生命财产安全造成严重威胁。为了实现氢喷射火事故后果的快速准确预测,提出了基于神经网络的代理模型事故后果预测方法,相较于传统数值仿真方法具有显著的时效性优势。该方法构建了一种基于生成对抗网络和长短期记忆神经网络的混合代理模型,使用数值仿真生成的训练样本对代理模型进行训练,完成训练的代理模型能够预测加氢站高压氢气泄漏产生喷射火事故后的温度分布情况。使用模糊C均值聚类方法和结构相似度指标定量分析了代理模型预测结果的准确度,结果表明氢喷射火后果预测代理模型能够在保证可接受预测精度的前提下,极大地提高后果预测效率,实现了加氢站氢喷射火后果的时空快速预测。