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系統識別號 U0002-0908201018335300
中文論文名稱 甲醇微燃料反應器之最佳化設計
英文論文名稱 Optimal design of microreactors for methanol fuel processing
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 化學工程與材料工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Chemical and Materials Engineering
學年度 98
學期 2
出版年 99
研究生中文姓名 廖裕翔
研究生英文姓名 Yu-Hsiang Liao
學號 697400819
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2010-07-23
論文頁數 108頁
口試委員 指導教授-張煖
委員-王國彬
委員-程學恆
委員-張正良
委員-陳逸航
中文關鍵字 基因演算法  多目標最佳化  微反應器  燃料處理 
英文關鍵字 Genetic Algorithm  Multiobjective Optimization  Microreactor  Fuel Processor 
學科別分類
中文摘要 微技術之發展已促使利用臨場重組產氫之微燃料處理系統,以應用於可攜式燃料電池,成為可行。微燃料處理系統之微裝置的設計直接影響系統之能源利用效率。本論文使用計算流體力學(Computational Fluid Dynamics, CFD)軟體FLUENT,完成板翅型塗佈觸媒甲醇蒸汽重組反應器之模擬。模擬結果所獲熱傳與質傳係數與傳統尺寸關聯式之預測值有相當差異。本論文並應用整合式多目標最佳化(Integrated Optimization System),包括實驗設計法(Design of Experiment, DOE)、CFD模擬、反應表面法(Response Surface Method, RSM)以及基因演算法(Genetic Algorithm, GA)進行最佳化分析。在裝置設計參數部分考慮氫氣產率及壓降之雙目標函數,在操作條件部分則考慮氫氣產率、氫氣產量與出口一氧化碳濃度之三目標函數。裝置設計參數最佳化設計結果顯示,觸媒塗佈厚度對兩個目標函數的影響有清楚之方向性,而通道數目對兩個目標函數而言則較無明確方向性。反應器操作條件之最佳化結果顯示,這些最佳解是由氫氣產量與出口一氧化碳濃度之妥協關係決定,其他兩組目標函數間則較無清楚的妥協關係。
英文摘要 The development of microtechnology has made possible the micro fuel processing system for in-situ hydrogen supply to portable fuel cells. The design of the micro devices of the micro fuel processing system is crucial to the fuel utilization efficient. In this thesis, the plate-fin catalyst coated microreactor for methanol steam reforming is simulated using Computational Fluid Dynamics (CFD) software FLUENT. The simulation results indicate that the heat and mass transfer coefficients are different from that predicted by the correlations for traditional devices. An integrated optimization scheme, involving design of experiment, computational fluid dynamics simulation, response surface model and genetic algorithm, is further adopted for the multiobjective optimization analysis. For the device design parameters, the objective functions considered are the pressure drop and the hydrogen yield. For the operating conditions, the objective functions considered are the hydrogen yield, the hydrogen production rate and the carbon monoxide concentration in the product. The optimal solutions show clear effects of the catalyst coating thickness on the two objective functions, on the other hand, the effects of the number of channels is unclear. For the operating conditions, the optimal solutions show obvious trade-off relation on the hydrogen production and the carbon monoxide concentration, but not so for the other two pairs of the objective functions.
論文目次 中文摘要 I
英文摘要 II
目錄 III
圖目錄 VI
表目錄 IX
第一章 前言 1
第二章 文獻回顧 5
2.1 微燃料處理系統 5
2.2 板翅型(plate-fin type)蒸汽重組微反應器 5
2.3 整合式多目標最佳化 6
第三章 計算流體力學模式之建立 8
3.1 系統配置與網格建立 8
3.2 理論模式 13
3.2.1 基本統制方程式 13
3.2.2 物理與輸送性質模式 16
3.2.3 反應動力模式 19
3.3 數值方法 21
3.3.1 離散方法 21
3.3.2 速度-壓力耦合方法 22
3.3.3 收斂準則與迭代參數 23
第四章 板翅型甲醇蒸汽重組反應器之計算流體力學模擬 24
4.1 邊界條件設定與模擬個案 24
4.2 網格無關化分析 27
4.2.1 微通道巨相流體區 28
4.2.2 觸媒層部分 34
4.2.3 分配/匯流歧管區域 34
4.2.4 網格無關化分析結論 36
4.3 個案模擬結果分析 37
4.4 參數影響分析 46
4.5 輸送係數之分析與比較 53
4.5.1 輸送係數之計算 53
4.5.2 輸送係數與文獻關聯式之比較 56
第五章 板翅型甲醇蒸汽重組反應器之最佳化 61
5.1 整合式多目標最佳化 61
5.1.1 實驗設計法 62
5.1.2 反應表面法 63
5.1.3 基因演算法 64
5.2 反應器裝置設計參數最佳化 65
5.2.1 目標函數與決策變數 65
5.2.2 實驗設計法 66
5.2.3 反應表面法 68
5.2.4 基因演算法參數決定 71
5.2.5 最佳化結果 73
5.3 反應器操作條件最佳化 75
5.3.1 目標函數與決策變數 75
5.3.2 實驗設計法 76
5.3.3 反應表面法 77
5.3.4 基因演算法參數決定 85
5.3.5 基因演算法 88
第六章 結論 96
符號說明 98
參考文獻 103
附錄 106
圖目錄
圖1.1燃料處理系統(Holladay等人(2004a)) 1
圖1.2板翅型微通道裝置 2
圖3.1板翅型微反應器之內部配置 9
圖3.2通道XY切面 10
圖3.3通道XY切面網格 10
圖3.4歧管部分之分區 11
圖3.5歧管區域XZ平面網格 11
圖3.6通道與歧管連接區域網格 12
圖3.7歧管區域YZ平面網格 12
圖4.1單一微通道幾何形狀 29
圖4.2微通道XY截面之分區 29
圖4.3單一微通道Z=0.0126m處各截線之速度分佈 32
圖4.4單一微通道Z方向速度與壓力分佈(巨相流體區XY平面中心點) 33
圖4.5歧管區速度分佈(Y方向座標=255μm) 36
圖4.6反應器內部壓力分佈 39
圖4.7反應器內部速度分佈 40
圖4.8反應器內部甲醇濃度分佈 41
圖4.9反應器內部水氣濃度分佈 42
圖4.10反應器內部一氧化碳濃度分佈 43
圖4.11反應器內部氫氣濃度分佈 44
圖4.12反應器內部二氧化碳濃度分佈 45
圖4.13操作條件對性能指標之影響 51
圖4.14裝置設計參數對性能指標之影響 52
圖4.15摩擦因子之比較 57
圖4.16熱傳係數之比較 58
圖4.17質傳係數之比較 60
圖5.1整合式最佳化系統流程 62
圖5.2三目標函數之Pareto圖 65
圖5.3反應器裝置設計參數實驗點空間分佈 67
圖5.4反應器裝置設計參數最佳化目標函數之模擬值與迴歸結果比較 69
圖5.5反應器裝置設計參數最佳化RSM圖 70
圖5.6反應器裝置設計參數最佳化-改變基因演算法參數之最佳解分佈 72
圖5.7反應器裝置設計參數最佳化之Pareto圖 74
圖5.8反應器裝置設計參數最佳化-最佳解之變數-目標函數分佈 74
圖5.9反應器操作條件最佳化實驗設計點空間分佈 77
圖5.10反應器操作條件最佳化-目標函數之模擬值與迴歸結果比較 80
圖5.11反應器操作條件最佳化-各目標函數RSM圖(500K) 81
圖5.12反應器操作條件最佳化-各目標函數RSM圖(533K) 82
圖5.13反應器操作條件最佳化-各目標函數RSM圖(563K) 83
圖5.14反應器操作條件最佳化-各目標函數RSM圖 84
圖5.15反應器操作條件改變基因演算法參數改變 86
圖5.16反應器操作條件改變基因演算法參數改變 87
圖5.17反應器操作條件雙目標函數最佳化Pareto圖 89
圖5.18反應器操作條件雙目標函數最佳化之變數-目標函數分佈90
圖5.19反應器操作條件三目標函數最佳化之Pareto圖 92
圖5.20反應器操作條件三目標函數最佳化目標函數妥協情形 93
圖5.21反應器操作條件三目標函數最佳化之變數-目標函數分佈情形95
表目錄
表3.1黏度參數 16
表3.2熱傳導係數參數 17
表3.3原子與官能基擴散體積增量 19
表3.4甲醇製氫系統反應速率常數 21
表3.5甲醇製氫系統吸附係數 21
表3.6離散方法與鬆弛因子設定 22
表3.7收斂準則 23
表4.1邊界條件 25
表4.2模擬個案 26
表4.3網格無關化分析基本物流條件與裝置尺寸 28
表4.4微通道巨相流體區網格分析個案 30
表4.5網格分析個案微通道進出口壓力比較 31
表4.6觸媒層網格無關化個案 34
表4.7歧管區網格無關化個案 35
表4.8最適網格設定 37
表4.9選定個案之操作條件與裝置設計參數 37
表4.10操作條件及裝置設計參數 46
表4.11基本個案設定 48
表5.1反應器裝置設計參數實驗設計結果 67
表5.2反應器裝置設計參數最佳化個案之目標函數值 68
表5.3反應器裝置設計參數最佳化模式係數迴歸結果 68
表5.4反應器裝置設計參數最佳化之基因演算法參數改變個案 71
表5.5反應器裝置設計參數最佳化之部分最佳解 73
表5.6反應器操作條件最佳化實驗設計結果 76
表5.7反應器操作條件模擬個案之目標函數值 78
表5.8反應器操作條件模擬個案目標函數之迴歸係數結果 79
表5.9反應器操作條件最佳化迴歸結果統計分析 79
表5.10反應器操作條件最佳化基因演算法參數改變個案 85
表5.11反應器操作條件最佳化雙目標函數之最佳化部分解 89
表A.1裝置設計參數基因演算法結果106
表A.2操作條件雙目標函數基因演算法結果107
表A.3操作條件三目標函數基因演算法結果108
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論文使用權限
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