碳烟颗粒表面生长及氧化的详细反应动力学机理

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51206090
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0604.燃烧学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

The objective of this research project is to develop a reliable detailed kinetics model of surface growth and oxidation of soot particles, and to study the key chemical reactions responsible for soot surface growth and oxidation during combustion. According to the hypothesis of chemical similarity, the surface of soot particles can be assumed to resemble the edge of large polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) molecules, and chemical reactions taking place on a soot particle surface are analogous to those of the large PAHs. We will select PAHs of the similar structure with the edge sites of soot surface, study their reaction kinetics with important gaseous species produced in combustion, and estimate the rates of the corresponding surface reactions. Based on the new computed rates and those from the literature, we will develop a detailed kinetic Monte-Carlo model for soot surface growth and oxidation, and simulate dynamically the evolution of PAH and soot surface growth and oxidation at various combustion conditions. This study is expected to deepen our understanding of the reaction mechanism of surface growth and oxidation of PAHs and soot particles during combustion, and improve the model predictive ability for soot formation.
本项目的目标是建立一个可靠的碳烟颗粒表面生长及氧化的详细化学动力学模型,并研究燃烧过程中影响碳烟表面生长氧化的重要化学反应。根据结构相似假设,碳烟颗粒表面可设想与多环芳烃(PAH)分子的边相似,表面活性位发生的化学反应与相似边缘结构的PAH上的类似。本项目将选择与碳烟表面边缘结构相似的PAH分子,研究它们与燃烧过程中重要气相组分之间的反应机理,估算碳烟表面与这些气相组分的反应速率。根据计算的表面反应速率和文献中相关的数据,建立碳烟表面生长及氧化的详细化学动力学Monte-Carlo模型,动态模拟各种燃烧气氛下PAH及碳烟表面生长氧化过程。本项目的研究将会加深对燃烧过程中PAH及碳烟表面生长氧化机理的认识,提高预测碳烟生成的能力。

结项摘要

准确预测碳烟生成速率和形态需要我们清楚的认识碳烟表面生长氧化机理。特别是那些在碳烟表面发生的重要基元反应,是当前研究的热点问题。在过去的三年里,本项目深入细致研究了这些重要的生长及氧化反应。首先,在生长机理方面,研究了具有多自由基特性的多环芳烃分子导致的二聚,以及这类多环芳烃分子与乙炔等小分子的反应,证实了多环芳烃分子二聚可能导致颗粒成核,及与多环芳烃类似的碳烟表面的这种多自由基特性对于表面生长的重要作用。其次,研究了在碳烟表面氧化过程中一类重要的中间产物氧化基的热分解,并探索了内嵌五碳环对分解速率的影响。最后,基于以上基元反应速率常数的研究,发展了一个可靠的碳烟颗粒表面生长及氧化的详细化学动力学模型,动态模拟了燃烧气氛下表面生长和氧化过程。这些研究结果加深了我们对碳烟生成机理的认识,改进了模型对碳烟形成的预测能力。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
化学动力学模型预测H2/CO燃烧的不确定性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    工程热物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李晓宇;游小清
  • 通讯作者:
    游小清
Effects of CO2 addition on the evolution of particle size distribution functions in premixed ethylene flame
CO2 添加对预混乙烯火焰中粒度分布函数演变的影响
  • DOI:
    10.1016/j.combustflame.2015.12.026
  • 发表时间:
    2016-03
  • 期刊:
    Combustion and Flame
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Quanxi Tang;Junyu Mei;Xiaoqing You
  • 通讯作者:
    Xiaoqing You
Uncertainty analysis of the kinetic model prediction for high-pressure H2/CO combustion
高压H2/CO燃烧动力学模型预测的不确定性分析
  • DOI:
    10.1016/j.proci.2014.07.047
  • 发表时间:
    2015-01-01
  • 期刊:
    PROCEEDINGS OF THE COMBUSTION INSTITUTE
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Li, Xiaoyu;You, Xiaoqing;Law, Chung K.
  • 通讯作者:
    Law, Chung K.

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其他文献

多环芳烃Lennard-Jones系数理论研究
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  • 通讯作者:
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    --
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  • 通讯作者:
    游小清
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    工程热物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王蒙达;唐权喜;游小清
  • 通讯作者:
    游小清

其他文献

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链烃化合物及其含氧衍生物热化学性质的智能精确预测方法
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AI项目解读示例

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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