火焰中多环芳烃(PAHs)的生成和演变机理

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91441129
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0604.燃烧学
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Soot formed in incomplete combustion of hydrocarbons is an important inducement in the formation of PM2.5. Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are generally accepted as the precursors to soot particles in flame, and the character of PAHs has great impact on the formation of soot. ABF model developed on the basis of hydrogen-abstraction-carbon-addition (HACA) mechanism is still popular in use for premixed flames. But the predicted concentration of soot is not accurate enough. The object of this program is to provide an improved chemical mechanism of PAH growth and oxidation using accurate ab initio density functional theory calculations, as well as TST (transition state theory ) theory and RRKM (Rice-Ramsperger-Kassel-Marcus) theory. At the same time, the concentration of various PAHs will be experimentally measured via PLIF technology. Both theoretical an experimental researches contribute to developing an improved and accurate PAHs chemical kinetics model. The improved model can provide theoretical basis for the accurate prediction of soot formation.
化石燃料燃烧排放的soot是大气PM2.5形成的重要因素之一。在火焰中,多环芳烃(PAHs)是soot的前体物,其生成特性对soot的形成有重要影响。当前基于HACA机理的PAHs化学动力学模型(ABF模型)还不完善,导致应用该模型计算和预测soot生成不够准确。本项目采用量子化学从头算法、过渡态理论、单分子反应理论对碳氢燃料的PAHs生成、长大、氧化过程进行系统研究,并采用PLIF技术对预混火焰中PAHs进行在线测量,通过理论和实验研究发展更完善PAHs化学动力学模型,为准确预测发动机燃烧soot生成提供理论基础。

结项摘要

本项目针对碳烟(soot)生成前体物多环芳烃(PAHs)的生成和演变机理进行了理论计算和实验研究。理论计算方面,使用量子化学密度泛函理论(DFT)和反应势能面分析,探索了碳氢燃料火焰中多环芳烃(PAHs)生成与氧化的新路径,对现有的PAHs反应机理进行了完善,构建了新的PAHs机理模型,对气相分子和PAHs的浓度预测精度较已有模型有改善明显。实验研究方面,搭建了激光诱导荧光(LIF)实验系统,对层流预混火焰中PAHs的相对浓度进行在线测量,并结合DFT、含时密度泛函理论与Franck − Condon理论计算了各气相PAHs的荧光光谱,提高了LIF技术测量PAHs的选择性。最后,结合实验数据对所构建的PAHs机理进行验证和完善,得到更完善 PAHs 化学动力学模型,为准确预测发动机燃烧 soot 生成提供理论基础。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
层流预混乙烯火焰中碳烟颗粒物的粒径分布
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    燃烧科学与技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孔德彧;林柏洋;顾晨;李若昕;管斌;林赫
  • 通讯作者:
    林赫
Theoretical Insights into the Mechanism of CO2 Chemisorption and Subsequent CO Desorption on Char Surface with Zigzag Active Sites
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016-04
  • 期刊:
    Combustion Science and Technology
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Liu Peng;Lin He;Huang Zhen
  • 通讯作者:
    Huang Zhen
温度对预混合乙烯火焰碳烟生成的影响
  • DOI:
    10.16236/j.cnki.nrjxb.201602021
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    内燃机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    顾晨;林柏洋;邵灿;李若昕;顾浩;管斌;林赫;黄震
  • 通讯作者:
    黄震
Size evolution of soot particles from gasoline and n-heptane/toluene blend in a burner stabilized stagnation flame
燃烧器稳定停滞火焰中汽油和正庚烷/甲苯混合物的烟灰颗粒尺寸演变
  • DOI:
    10.1016/j.fuel.2017.04.097
  • 发表时间:
    2017-09
  • 期刊:
    Fuel
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Baiyang Lin;He Lin
  • 通讯作者:
    He Lin
The mechanism and kinetic analysis of C4H4 + C4H4 (but-1-ene-3-yne) reaction with features of H-transfer in combustion
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  • DOI:
    10.1016/j.ijhydene.2015.12.038
  • 发表时间:
    2016-01
  • 期刊:
    International Journal of Hydrogen Energy
  • 影响因子:
    7.2
  • 作者:
    Peng Liu;He Lin;Zhen Huang
  • 通讯作者:
    Zhen Huang

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    --
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    --
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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