燃燒仿真.燃燒器設(shè)計與優(yōu)化：燃燒不穩(wěn)定性控制：燃燒基礎(chǔ)理論

燃燒仿真.燃燒器設(shè)計與優(yōu)化：燃燒不穩(wěn)定性控制：燃燒基礎(chǔ)理論1燃燒基礎(chǔ)理論1.1燃燒的化學(xué)反應(yīng)燃燒是一種化學(xué)反應(yīng)，通常涉及燃料和氧氣的快速氧化。這一過程釋放出大量的熱能和光能，是許多工業(yè)過程和日?；顒樱ㄈ缙囈妗⒓彝ト∨┑幕A(chǔ)。燃燒反應(yīng)可以表示為：燃料例如，甲烷（CH4）的燃燒反應(yīng)如下：CH1.2燃燒熱力學(xué)與動力學(xué)1.2.1熱力學(xué)燃燒的熱力學(xué)主要關(guān)注反應(yīng)的熱效應(yīng)，即反應(yīng)過程中能量的釋放或吸收。燃燒反應(yīng)通常是放熱的，意味著它們釋放能量。熱力學(xué)的第一定律（能量守恒定律）和第二定律（熵增定律）在燃燒過程中起著關(guān)鍵作用。1.2.2動力學(xué)燃燒的動力學(xué)研究反應(yīng)速率，即燃料轉(zhuǎn)化為產(chǎn)物的速度。這涉及到反應(yīng)物之間的碰撞頻率、活化能以及反應(yīng)路徑。燃燒速率受溫度、壓力、燃料和氧化劑的濃度以及催化劑的存在等因素的影響。1.3火焰?zhèn)鞑ダ碚摶鹧鎮(zhèn)鞑ナ侵溉紵磻?yīng)在燃料和氧化劑混合物中的傳播過程。這一理論主要關(guān)注火焰如何在混合物中移動，以及影響火焰?zhèn)鞑ニ俣鹊囊蛩?。火焰?zhèn)鞑ニ俣龋⊿）可以通過以下公式估算：S其中，ΔH是燃燒反應(yīng)的焓變，ρ是混合物的密度，Cp是混合物的比熱容，D是混合物的擴散系數(shù)，1.4燃燒模型與分類燃燒模型用于描述燃燒過程，幫助設(shè)計和優(yōu)化燃燒器。燃燒模型可以分為以下幾類：1.4.1預(yù)混燃燒模型預(yù)混燃燒模型假設(shè)燃料和氧化劑在燃燒前已經(jīng)完全混合。這種模型適用于預(yù)混燃燒器，如天然氣燃燒器。1.4.2擴散燃燒模型擴散燃燒模型假設(shè)燃料和氧化劑在燃燒過程中通過擴散混合。這種模型適用于非預(yù)混燃燒器，如柴油引擎。1.4.3層流燃燒模型層流燃燒模型描述在層流條件下火焰的傳播。這種模型適用于低速燃燒過程，如某些工業(yè)爐。1.4.4湍流燃燒模型湍流燃燒模型描述在湍流條件下火焰的傳播。這種模型適用于高速燃燒過程，如航空引擎。1.4.5示例：預(yù)混燃燒模型的簡單仿真#導(dǎo)入必要的庫

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#定義燃燒反應(yīng)的參數(shù)

rho=1.2#混合物的密度，單位：kg/m^3

Cp=1005#混合物的比熱容，單位：J/(kg*K)

D=0.15e-5#混合物的擴散系數(shù)，單位：m^2/s

lambda_=0.025#混合物的熱導(dǎo)率，單位：W/(m*K)

Delta_H=-800e3#燃燒反應(yīng)的焓變，單位：J/kg

#計算火焰?zhèn)鞑ニ俣?/p>

S=np.sqrt((2*Delta_H)/(rho*Cp))*np.sqrt(D/lambda_)

#輸出火焰?zhèn)鞑ニ俣?/p>

print(f"火焰?zhèn)鞑ニ俣?{S:.2f}m/s")

#繪制火焰?zhèn)鞑ニ俣入S溫度變化的示意圖

T=np.linspace(300,1500,100)#溫度范圍，單位：K

S_T=S*np.sqrt(T/300)#火焰?zhèn)鞑ニ俣入S溫度變化

plt.figure()

plt.plot(T,S_T)

plt.title('火焰?zhèn)鞑ニ俣入S溫度變化')

plt.xlabel('溫度(K)')

plt.ylabel('火焰?zhèn)鞑ニ俣?m/s)')

plt.grid(True)

plt.show()1.4.6解釋上述代碼示例展示了如何使用Python計算預(yù)混燃燒模型中的火焰?zhèn)鞑ニ俣龋⒗L制其隨溫度變化的示意圖。首先，我們定義了燃燒反應(yīng)的物理參數(shù)，然后使用這些參數(shù)計算火焰?zhèn)鞑ニ俣?。最后，我們通過繪制火焰?zhèn)鞑ニ俣入S溫度變化的曲線，直觀地展示了溫度對燃燒過程的影響。通過調(diào)整參數(shù)，如燃料的類型、混合物的密度、比熱容、擴散系數(shù)和熱導(dǎo)率，可以模擬不同條件下的燃燒過程，這對于燃燒器的設(shè)計和優(yōu)化至關(guān)重要。2燃燒器設(shè)計原理2.1燃燒器類型與應(yīng)用燃燒器是將燃料與空氣混合并點燃，以產(chǎn)生熱能的設(shè)備。根據(jù)燃燒方式和應(yīng)用領(lǐng)域，燃燒器可以分為多種類型：擴散燃燒器：燃料和空氣在燃燒前不預(yù)先混合，燃燒在燃料噴出后與周圍空氣擴散混合時發(fā)生。適用于低速燃燒過程，如家用燃氣灶。預(yù)混燃燒器：燃料和空氣在進入燃燒室前預(yù)先混合，然后一起進入燃燒室點燃。這種燃燒器效率高，但容易產(chǎn)生燃燒不穩(wěn)定性，適用于工業(yè)鍋爐和燃氣輪機。大氣燃燒器：使用環(huán)境空氣作為氧化劑，適用于家庭和商業(yè)用途。強制通風(fēng)燃燒器：通過風(fēng)機強制送入空氣，適用于需要高熱效率的工業(yè)應(yīng)用。2.2燃燒器幾何設(shè)計燃燒器的幾何設(shè)計對其性能至關(guān)重要。設(shè)計時需考慮以下因素：燃燒室形狀：燃燒室的形狀影響燃料和空氣的混合效率，以及燃燒的穩(wěn)定性。常見的形狀有圓柱形、錐形和扁平形。噴嘴設(shè)計：噴嘴的尺寸和形狀決定了燃料的噴射速度和噴射角度，影響燃燒效率和排放?？諝馊肟冢嚎諝獾娜肟谠O(shè)計影響空氣的流動和與燃料的混合，對燃燒過程的控制至關(guān)重要。2.2.1示例：計算燃燒器噴嘴的流量假設(shè)我們設(shè)計一個預(yù)混燃燒器，需要計算噴嘴的流量。我們可以使用伯努利方程來估算：#計算燃燒器噴嘴流量的示例代碼

importmath

defcalculate_flow_rate(pressure_difference,density,area):

"""

使用伯努利方程計算噴嘴流量。

參數(shù):

pressure_difference(float):噴嘴前后壓力差，單位為Pa。

density(float):燃料的密度，單位為kg/m^3。

area(float):噴嘴的截面積，單位為m^2。

返回:

float:流量，單位為m^3/s。

"""

flow_rate=area*math.sqrt(2*pressure_difference/density)

returnflow_rate

#假設(shè)參數(shù)

pressure_difference=100000#壓力差為100kPa

density=0.7#燃料密度為0.7kg/m^3

area=0.001#噴嘴截面積為1mm^2

#計算流量

flow_rate=calculate_flow_rate(pressure_difference,density,area)

print(f"噴嘴流量為:{flow_rate:.3f}m^3/s")2.3燃燒器材料選擇燃燒器材料的選擇需考慮其耐熱性、耐腐蝕性和機械強度。常用的材料包括：不銹鋼：具有良好的耐熱性和耐腐蝕性，適用于大多數(shù)燃燒器。耐熱合金：如Inconel，適用于高溫環(huán)境，如工業(yè)燃燒器。陶瓷材料：在極端高溫下使用，如火箭發(fā)動機燃燒室。2.4燃燒器熱效率優(yōu)化熱效率是衡量燃燒器性能的重要指標(biāo)。優(yōu)化熱效率的方法包括：改善燃料和空氣的混合：通過優(yōu)化噴嘴和空氣入口設(shè)計，提高燃料和空氣的混合效率。減少熱損失：通過改進燃燒室的絕熱設(shè)計，減少熱量向環(huán)境的散失。提高燃燒溫度：通過使用預(yù)熱空氣或燃料，提高燃燒溫度，從而提高熱效率。2.4.1示例：使用數(shù)值模擬優(yōu)化燃燒器熱效率數(shù)值模擬是優(yōu)化燃燒器設(shè)計的有效工具。以下是一個使用OpenFOAM進行燃燒器熱效率優(yōu)化的示例：#OpenFOAM數(shù)值模擬示例

#步驟1：準(zhǔn)備網(wǎng)格和初始條件

#步驟2：設(shè)置燃燒模型和邊界條件

#步驟3：運行模擬

#步驟4：分析結(jié)果，優(yōu)化設(shè)計

#運行OpenFOAM模擬

foamrun-case<your_case_name>

#分析結(jié)果

foamprobe-case<your_case_name>-latestTime-writeFields-writePatches-writeSets

#優(yōu)化設(shè)計

#根據(jù)模擬結(jié)果調(diào)整燃燒器幾何參數(shù)，如噴嘴尺寸、燃燒室形狀等

#重新運行模擬，直到達到滿意的熱效率在上述示例中，<your_case_name>應(yīng)替換為您的具體案例名稱。通過調(diào)整燃燒器的幾何參數(shù)，如噴嘴尺寸、燃燒室形狀等，然后重新運行模擬，直到達到滿意的熱效率。以上內(nèi)容詳細介紹了燃燒器設(shè)計原理，包括燃燒器類型與應(yīng)用、燃燒器幾何設(shè)計、燃燒器材料選擇以及燃燒器熱效率優(yōu)化。通過理解和應(yīng)用這些原理，可以設(shè)計出高效、穩(wěn)定的燃燒器。3燃燒仿真技術(shù)3.1計算流體動力學(xué)(CFD)簡介計算流體動力學(xué)（ComputationalFluidDynamics，簡稱CFD）是一種利用數(shù)值分析和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)技術(shù)，解決并分析流體流動的物理問題的科學(xué)。在燃燒仿真中，CFD是核心工具，它能夠模擬燃燒過程中的流體動力學(xué)、傳熱、化學(xué)反應(yīng)等復(fù)雜現(xiàn)象，為燃燒器設(shè)計與優(yōu)化提供理論依據(jù)。3.1.1原理CFD基于流體力學(xué)的基本方程，包括連續(xù)性方程、動量方程、能量方程和化學(xué)反應(yīng)方程。這些方程描述了流體的密度、速度、壓力、溫度和化學(xué)組分隨時間和空間的變化。通過數(shù)值方法，如有限體積法、有限元法或有限差分法，將這些方程離散化，轉(zhuǎn)化為計算機可以求解的代數(shù)方程組。3.1.2示例以下是一個使用Python和scikit-fdtd庫進行簡單CFD模擬的代碼示例，模擬一維熱傳導(dǎo)問題：importnumpyasnp

fromscikit_femimportMesh1D,solve

fromscikit_fem.assemblyimportBilinearForm

fromscikit_fem.elementimportElementLineP1

#定義網(wǎng)格

mesh=Mesh1D(np.linspace(0,1,10))

#定義有限元

el=ElementLineP1()

#定義熱傳導(dǎo)方程的弱形式

defbilinear_form(u,v,w):

returnnp.sum(w['dx'](u)*w['dx'](v))

#定義邊界條件

boundary_conditions={

0:{'type':'dirichlet','value':100},

mesh.n_nodes-1:{'type':'dirichlet','value':200}

}

#求解

A,b=BilinearForm(bilinear_form,el,mesh).assemble(bcs=boundary_conditions)

u=solve(A,b)

#輸出結(jié)果

print(u)這段代碼模擬了一維熱傳導(dǎo)問題，其中兩端的溫度分別固定為100和200，通過求解得到內(nèi)部節(jié)點的溫度分布。3.2燃燒仿真軟件與工具燃燒仿真軟件與工具是實現(xiàn)CFD模擬的關(guān)鍵，它們提供了用戶界面、網(wǎng)格生成、物理模型設(shè)定、求解器和后處理等功能。常見的燃燒仿真軟件包括ANSYSFluent、STAR-CCM+、OpenFOAM等。3.2.1特點用戶界面：提供圖形化界面，便于用戶設(shè)定模擬參數(shù)。網(wǎng)格生成：自動或手動生成模擬所需的網(wǎng)格。物理模型：包括湍流模型、燃燒模型、輻射模型等，用于描述燃燒過程中的物理現(xiàn)象。求解器：采用高效數(shù)值算法，求解CFD方程。后處理：可視化模擬結(jié)果，進行數(shù)據(jù)分析。3.3燃燒仿真模型建立建立燃燒仿真模型是將實際燃燒過程轉(zhuǎn)化為計算機可處理的數(shù)學(xué)模型的過程。這包括選擇合適的網(wǎng)格、設(shè)定邊界條件、選擇物理模型和化學(xué)反應(yīng)模型等。3.3.1步驟網(wǎng)格劃分：根據(jù)燃燒器的幾何形狀和流體流動特性，選擇合適的網(wǎng)格類型和尺寸。邊界條件設(shè)定：根據(jù)燃燒器的運行條件，設(shè)定入口、出口、壁面等邊界條件。物理模型選擇：選擇適合的湍流模型、燃燒模型和輻射模型。化學(xué)反應(yīng)模型：根據(jù)燃料類型，選擇合適的化學(xué)反應(yīng)機制，如GRI機制用于天然氣燃燒。3.3.2示例使用OpenFOAM建立一個簡單的燃燒仿真模型，以下是一個system/fvSolution文件的示例，用于設(shè)定求解器的參數(shù)：#系統(tǒng)求解參數(shù)

solvers

{

p

{

solverpBiCG;

preconditionerDILU;

tolerance1e-06;

relTol0;

}

U

{

solversmoothSolver;

smootherGaussSeidel;

nSweeps2;

}

k

{

solversmoothSolver;

smootherGaussSeidel;

nSweeps2;

}

epsilon

{

solversmoothSolver;

smootherGaussSeidel;

nSweeps2;

}

T

{

solversmoothSolver;

smootherGaussSeidel;

nSweeps2;

}

}

#求解控制參數(shù)

PISO

{

nCorrectors2;

nNonOrthogonalCorrectors0;

pRefCell0;

pRefValue0;

}此文件設(shè)定了壓力、速度、湍流能量、湍流耗散率和溫度的求解器參數(shù)，以及PISO算法的控制參數(shù)。3.4燃燒仿真結(jié)果分析燃燒仿真結(jié)果分析是解讀和評估模擬結(jié)果的過程，包括流場分析、溫度分布、化學(xué)組分分析、燃燒效率和穩(wěn)定性評估等。3.4.1方法流場分析：分析速度矢量圖，了解流體流動模式。溫度分布：檢查溫度等值線圖，評估燃燒區(qū)域的溫度分布?；瘜W(xué)組分分析：分析化學(xué)組分濃度，了解燃燒產(chǎn)物的生成。燃燒效率和穩(wěn)定性評估：計算燃燒效率，分析燃燒穩(wěn)定性指標(biāo)，如壓力波動。3.4.2示例使用Python和matplotlib庫對OpenFOAM的模擬結(jié)果進行后處理，繪制溫度分布圖：importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

#讀取溫度數(shù)據(jù)

data=np.loadtxt('postProcessing/sets/0/T.xy',skiprows=1)

x=data[:,0]

T=data[:,1]

#繪制溫度分布圖

plt.figure()

plt.plot(x,T)

plt.xlabel('位置(m)')

plt.ylabel('溫度(K)')

plt.title('燃燒器出口溫度分布')

plt.grid(True)

plt.show()這段代碼讀取了OpenFOAM后處理目錄中的溫度數(shù)據(jù)文件，并使用matplotlib庫繪制了溫度分布圖，展示了燃燒器出口的溫度變化情況。4燃燒不穩(wěn)定性控制4.1燃燒不穩(wěn)定性的類型燃燒不穩(wěn)定性主要分為兩大類：熱聲不穩(wěn)定性和流體動力學(xué)不穩(wěn)定性。4.1.1熱聲不穩(wěn)定性熱聲不穩(wěn)定性是由于燃燒過程中的熱釋放與聲波相互作用而產(chǎn)生的。這種不穩(wěn)定性的特征是燃燒室內(nèi)的壓力波動，這些波動可以達到足以損壞設(shè)備的幅度。熱聲不穩(wěn)定性的頻率通常與燃燒室的自然頻率相匹配，形成共振現(xiàn)象。4.1.2流體動力學(xué)不穩(wěn)定性流體動力學(xué)不穩(wěn)定性則與燃燒室內(nèi)的流體流動特性有關(guān)，如湍流、旋流等。這種不穩(wěn)定性的表現(xiàn)形式更為復(fù)雜，可能包括火焰的閃爍、移動或熄滅。流體動力學(xué)不穩(wěn)定性通常與燃燒器的設(shè)計和操作條件緊密相關(guān)。4.2燃燒不穩(wěn)定性的原因分析燃燒不穩(wěn)定性的原因多樣，包括但不限于：燃燒器設(shè)計：燃燒器的幾何形狀、燃料噴射方式、空氣混合條件等設(shè)計因素。操作條件：燃燒室內(nèi)的壓力、溫度、燃料與空氣的比例等。燃料特性：燃料的化學(xué)成分、燃燒速度、揮發(fā)性等。環(huán)境因素：如燃燒室的聲學(xué)特性，外部振動等。4.3燃燒穩(wěn)定性評估方法評估燃燒穩(wěn)定性通常采用以下幾種方法：4.3.1壓力波動分析通過監(jiān)測燃燒室內(nèi)的壓力波動，分析其頻率和幅度，以判斷燃燒是否穩(wěn)定。這通常需要使用高速壓力傳感器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。4.3.2火焰圖像分析利用高速攝像機捕捉火焰的動態(tài)圖像，通過圖像處理技術(shù)分析火焰的形態(tài)和穩(wěn)定性。例如，可以使用OpenCV庫進行圖像處理。importcv2

importnumpyasnp

#加載火焰圖像

image=cv2.imread('flame.jpg',0)

#應(yīng)用高斯模糊減少噪聲

blurred=cv2.GaussianBlur(image,(5,5),0)

#使用Canny邊緣檢測

edges=cv2.Canny(blurred,50,150)

#顯示邊緣圖像

cv2.imshow('Edges',edges)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()4.3.3數(shù)值模擬使用計算流體動力學(xué)(CFD)軟件，如ANSYSFluent或OpenFOAM，對燃燒過程進行數(shù)值模擬，分析燃燒的動態(tài)特性。#OpenFOAM案例設(shè)置示例

#設(shè)置湍流模型

turbulenceModelkOmegaSST;

#設(shè)置燃料和空氣的混合比

scalarfuelAirRatio=0.05;

#設(shè)置邊界條件

inlet

{

typefixedValue;

valueuniform(0010);

}

#運行模擬

foamrun-case<caseName>4.4燃燒器設(shè)計中的穩(wěn)定性控制策略4.4.1燃料噴射優(yōu)化通過調(diào)整燃料噴射的角度、速度和位置，優(yōu)化燃料與空氣的混合，減少燃燒不穩(wěn)定性。4.4.2燃燒室?guī)缀蝺?yōu)化改變?nèi)紵业男螤詈统叽?，以改善燃燒室?nèi)的流體動力學(xué)條件，避免共振現(xiàn)象。4.4.3引入穩(wěn)定器在燃燒器設(shè)計中加入穩(wěn)定器，如旋流器或聲學(xué)阻尼器，以控制燃燒過程中的不穩(wěn)定因素。4.4.4操作條件調(diào)整通過調(diào)整燃燒器的操作條件，如壓力、溫度和燃料與空氣的比例，來維持燃燒的穩(wěn)定性。4.4.5燃料選擇選擇化學(xué)性質(zhì)穩(wěn)定、燃燒特性良好的燃料，以減少燃燒不穩(wěn)定性。通過上述方法的綜合應(yīng)用，可以有效控制和優(yōu)化燃燒器的燃燒穩(wěn)定性，確保設(shè)備的安全運行和高效性能。5燃燒器優(yōu)化實踐5.1燃燒器性能指標(biāo)燃燒器的性能指標(biāo)是評估燃燒器設(shè)計和操作效率的關(guān)鍵參數(shù)。這些指標(biāo)包括：燃燒效率：衡量燃料完全燃燒的程度，通常以百分比表示。熱效率：表示燃燒器將燃料化學(xué)能轉(zhuǎn)換為熱能的效率。NOx排放：燃燒過程中產(chǎn)生的氮氧化物量，是評估燃燒器環(huán)保性能的重要指標(biāo)。CO排放：一氧化碳排放量，反映燃燒的完全性。燃燒穩(wěn)定性：燃燒器在不同操作條件下的穩(wěn)定燃燒能力。壓力損失：燃料通過燃燒器時的壓力降，影響燃燒器的能耗。5.2燃燒器優(yōu)化目標(biāo)設(shè)定優(yōu)化燃燒器的目標(biāo)通常圍繞提高燃燒效率、降低污染物排放、增強燃燒穩(wěn)定性以及減少能耗。設(shè)定優(yōu)化目標(biāo)時，需要考慮：提高熱效率：通過優(yōu)化燃燒器結(jié)構(gòu)和操作參數(shù)，減少熱損失，提高熱能轉(zhuǎn)換效率。減少NOx和CO排放：通過控制燃燒溫度和氧氣供給，降低有害氣體的生成。增強燃燒穩(wěn)定性：確保在各種操作條件下燃燒器都能穩(wěn)定工作，避免熄火或燃燒波動。降低壓力損失：優(yōu)化燃燒器內(nèi)部流道設(shè)計，減少燃料流動的阻力。5.3燃燒器設(shè)計參數(shù)調(diào)整燃燒器設(shè)計參數(shù)的調(diào)整是實現(xiàn)優(yōu)化目標(biāo)的關(guān)鍵步驟。主要參數(shù)包括：燃料噴嘴設(shè)計：調(diào)整噴嘴的尺寸、形狀和位置，以改善燃料的霧化和混合。空氣供給系統(tǒng)：控制空氣的流量、壓力和溫度，以達到最佳的燃燒條件。燃燒室?guī)缀涡螤睿焊淖內(nèi)紵业某叽绾托螤睿绊懭紵^程的熱力學(xué)和流體力學(xué)特性。燃燒器操作參數(shù)：如燃燒溫度、壓力和燃料與空氣的混合比，這些參數(shù)直接影響燃燒效率和污染物排放。5.3.1示例：使用Python進行燃燒器設(shè)計參數(shù)調(diào)整假設(shè)我們有一個簡單的燃燒器模型，需要調(diào)整燃料噴嘴的尺寸以優(yōu)化燃燒效率。我們可以使用Python的scipy.optimize庫來找到最佳的噴嘴尺寸。importnumpyasnp

fromscipy.optimizeimportminimize

#定義燃燒效率函數(shù)，這里簡化為噴嘴尺寸的函數(shù)

defcombustion_efficiency(diameter):

#假設(shè)燃燒效率與噴嘴直徑的平方成正比

returndiameter**2

#定義目標(biāo)函數(shù)，即我們想要最大化的燃燒效率

defobjective_function(diameter):

return-combustion_efficiency(diameter)

#初始猜測噴嘴直徑

initial_guess=1.0

#約束條件：噴嘴直徑必須在0.5到2.0之間

bounds=[(0.5,2.0)]

#使用L-BFGS-B算法進行優(yōu)化

result=minimize(objective_function,initial_guess,bounds=bounds)

#輸出最佳噴嘴直徑

best_diameter=result.x[0]

print(f"最佳噴嘴直徑:{best_diameter}")在這個例子中，我們定義了一個簡化的燃燒效率函數(shù)，它與噴嘴直徑的平方成正比。然后，我們使用scipy.optimize.minimize函數(shù)來找到最大化燃燒效率的噴嘴直徑。注意，我們使用了負燃燒效率作為目標(biāo)函數(shù)，因為minimize函數(shù)默認(rèn)尋找最小值。5.4燃燒器優(yōu)化案例分析5.4.1案例1：降低NOx排放在降低NOx排放的優(yōu)化案例中，我們可以通過調(diào)整燃燒