Un nuevo modelo conceptual para describir la composición de un combustible puede acelerar y simplificar las simulaciones de combustión. La gasolina y el diésel que inyectamos en nuestros vehículos es un cóctel complejo que puede contener miles de productos químicos diferentes. Pero mira más de cerca el combustible y la abrumadora complejidad comienza a resolverse, Los investigadores de KAUST lo han demostrado.
En lugar de intentar modelar la combustión de combustible basándose en la larga lista de moléculas que contiene el combustible, los investigadores encontraron una abreviatura:ahora muestran que pueden destilar la complejidad en una lista muy corta de subunidades moleculares o grupos funcionales de los que están hechas la mayoría de las moléculas de combustible. Este método radicalmente simplificado para simular con precisión la combustión de combustible fue desarrollado por Abdul Gani Abdul Jameel bajo la dirección de Mani Sarathy y su equipo.
El proyecto partió de la hipótesis de que el comportamiento de combustión de cada componente de un combustible viene dictado por los grupos funcionales que lo integran. Para corroborar la teoría, El equipo realizó un análisis de resonancia magnética nuclear de alta resolución en los Core Labs de KAUST para identificar los principales grupos funcionales en una serie de combustibles complejos. Luego hicieron sustitutos simples para cada combustible seleccionando una o dos moléculas que contenían los grupos funcionales en el mismo equilibrio que el combustible real.
Comparación de parámetros de combustión clave, como el tiempo de retardo de encendido y el punto de humo en el laboratorio, los investigadores confirmaron que los sustitutos simples eran imitaciones fieles del combustible real. Mostraron un buen sustituto necesario para igualar el peso molecular promedio y contener las proporciones correctas de solo cinco grupos funcionales clave de carbono-hidrógeno:CH 3 , CH parafínico 2 , CH parafínico, nafténico CH – CH 2 y C – CH aromático.
El modelado de combustión tradicional captura con precisión el comportamiento de las mezclas de combustibles agregando datos cinéticos químicos detallados para cada vez más componentes del combustible. pero el inconveniente es que la simulación se vuelve prohibitivamente lenta de ejecutar. "Hemos demostrado que no es necesario agregar complejidad a los modelos, siempre que las características subyacentes de parámetros moleculares más simples, los grupos funcionales, son capturados, "Dice Sarathy.
El método del equipo para fabricar sustitutos de combustible simples mejorará directamente el diseño de nuevos motores eficientes, explica Abdul Jameel. "El uso de un número mínimo de componentes reduce significativamente el tiempo necesario para desarrollar modelos cinéticos químicos y los gastos computacionales involucrados en la simulación de combustión en motores de combustión interna, " él dice.
Pero el enfoque basado en grupos funcionales del equipo llegará mucho más allá de la formulación sustituta. "Actualmente estamos desarrollando modelos basados en aprendizaje automático para predecir las propiedades de combustión de los combustibles en función de sus grupos funcionales, ", Añade Abdul Jameel.
