A numerical study of turbulent combustion systems was pursued to examine different computational modeling techniques, namely computational fluid dynamics (CFD) and chemical reactor network (CRN) methods. Both methods have been studied and analyzed as individual techniques as well as a coupled approach to pursue better understandings of the mechanisms and interactions between turbulent flow and mixing, ignition behavior and pollutant formation. A thorough analysis and comparison of both turbulence models and chemistry representation methods was executed and simulations were compared and validated with experimental works. An extensive study of turbulence modeling methods, and the optimization of modeling techniques including turbulence intensity and computational domain size have been conducted. The final CFD model has demonstrated good predictive performance for different turbulent bluff-body flames. The NOx formation and the effects of fuel mixtures indicated that the addition of hydrogen to the fuel and non-flammable diluents like CO2 and H2O contribute to the reduction of NOx. The second part of the study focused on developing chemical models and methods that include the detailed gaseous reaction mechanism of GRI-Mech 3.0 but cost less computational time. A new chemical reactor network has been created based on the CFD results of combustion characteristics and flow fields. The proposed CRN has been validated with the temperature and species emission for different bluff-body flames and has shown the capability of being applied to general bluff-body systems. Specifically, the rate of production of NOx and the sensitivity analysis based on the CRN results helped to summarize the reduced reaction mechanism, which not only provided a promising method to generate representative reactions from hundreds of species and reactions in gaseous mechanism but also presented valuable information of the combustion mechanisms and NOx formation. Finally, the proposed reduced reaction mechanism from the sensitivity analysis was applied to the CFD simulations, which created a fully coupled process between CFD and CRN, and the results from the reduced reaction mechanism have shown good predictions compared with the probability density function method. / Ph. D.

O presente trabalho trata da modelagem de combustão em um queimador industrial de gás natural utilizando cadeias de reatores químicos idealizados. A partir de simulações de CFD e dados experimentais do ensaio denominado BERL 300 kW, sucessivas cadeias de reatores são propostas, baseando-se em premissas sobre as condições de temperatura e fluxo de massa entre as diversas regiões do escoamento reativo. O objetivo é obter uma cadeia de reatores que reproduza as emissões de NOx do ensaio. O erro relativo das emissões é de 98,23% na primeira cadeia, de 82,30% na segunda cadeia e de 1,54% na terceira cadeia. A partir da terceira cadeia de reatores proposta, considerada representativa do ensaio, realiza-se uma análise de sensibilidade e um estudo paramétrico, para avaliar a sensibilidade do modelo aos ajustes de segmentação de correntes e a capacidade de reproduzir os dados experimentais de emissão em condições de pré-aquecimento do ar de combustão e em operação fora do ponto de projeto. O modelo produz resultados satisfatórios para os casos de pré-aquecimento do ar até 110°C e para potências térmicas até 33% superiores ao ponto de projeto, não oferecendo bons resultados para as demais condições de operação. / This work shows the development and application of chemical reactor networks (CRN) to the modeling of a natural gas burner. The CRN development is based on experimental and CFD simulation results of the BERL 300 kW test. The CRN element arrangement, reactor volumes and flow splits are adjusted based on the best agreement with characteristic temperatures of the reactive flow, aiming to reproduce the experimental NOx emissions data. The relative error in the emissions predictions are 98,23% for the first CRN proposed, 82,30% for the second CRN and 1,54% for the third one. A sensitivity analysis and a parametric study of the third CRN are carried out to evaluate its sensitivity to the flow splits adjustments and its ability to predict emission with air preheat and turndown operation. The NOx emissions predicted by CRN are in good agreement until 110ºC preheating and for a turndown ratio of 1,33.

O presente trabalho trata da modelagem de combustão em um queimador industrial de gás natural utilizando cadeias de reatores químicos idealizados. A partir de simulações de CFD e dados experimentais do ensaio denominado BERL 300 kW, sucessivas cadeias de reatores são propostas, baseando-se em premissas sobre as condições de temperatura e fluxo de massa entre as diversas regiões do escoamento reativo. O objetivo é obter uma cadeia de reatores que reproduza as emissões de NOx do ensaio. O erro relativo das emissões é de 98,23% na primeira cadeia, de 82,30% na segunda cadeia e de 1,54% na terceira cadeia. A partir da terceira cadeia de reatores proposta, considerada representativa do ensaio, realiza-se uma análise de sensibilidade e um estudo paramétrico, para avaliar a sensibilidade do modelo aos ajustes de segmentação de correntes e a capacidade de reproduzir os dados experimentais de emissão em condições de pré-aquecimento do ar de combustão e em operação fora do ponto de projeto. O modelo produz resultados satisfatórios para os casos de pré-aquecimento do ar até 110°C e para potências térmicas até 33% superiores ao ponto de projeto, não oferecendo bons resultados para as demais condições de operação. / This work shows the development and application of chemical reactor networks (CRN) to the modeling of a natural gas burner. The CRN development is based on experimental and CFD simulation results of the BERL 300 kW test. The CRN element arrangement, reactor volumes and flow splits are adjusted based on the best agreement with characteristic temperatures of the reactive flow, aiming to reproduce the experimental NOx emissions data. The relative error in the emissions predictions are 98,23% for the first CRN proposed, 82,30% for the second CRN and 1,54% for the third one. A sensitivity analysis and a parametric study of the third CRN are carried out to evaluate its sensitivity to the flow splits adjustments and its ability to predict emission with air preheat and turndown operation. The NOx emissions predicted by CRN are in good agreement until 110ºC preheating and for a turndown ratio of 1,33.

O presente trabalho trata da modelagem de combustão em um queimador industrial de gás natural utilizando cadeias de reatores químicos idealizados. A partir de simulações de CFD e dados experimentais do ensaio denominado BERL 300 kW, sucessivas cadeias de reatores são propostas, baseando-se em premissas sobre as condições de temperatura e fluxo de massa entre as diversas regiões do escoamento reativo. O objetivo é obter uma cadeia de reatores que reproduza as emissões de NOx do ensaio. O erro relativo das emissões é de 98,23% na primeira cadeia, de 82,30% na segunda cadeia e de 1,54% na terceira cadeia. A partir da terceira cadeia de reatores proposta, considerada representativa do ensaio, realiza-se uma análise de sensibilidade e um estudo paramétrico, para avaliar a sensibilidade do modelo aos ajustes de segmentação de correntes e a capacidade de reproduzir os dados experimentais de emissão em condições de pré-aquecimento do ar de combustão e em operação fora do ponto de projeto. O modelo produz resultados satisfatórios para os casos de pré-aquecimento do ar até 110°C e para potências térmicas até 33% superiores ao ponto de projeto, não oferecendo bons resultados para as demais condições de operação. / This work shows the development and application of chemical reactor networks (CRN) to the modeling of a natural gas burner. The CRN development is based on experimental and CFD simulation results of the BERL 300 kW test. The CRN element arrangement, reactor volumes and flow splits are adjusted based on the best agreement with characteristic temperatures of the reactive flow, aiming to reproduce the experimental NOx emissions data. The relative error in the emissions predictions are 98,23% for the first CRN proposed, 82,30% for the second CRN and 1,54% for the third one. A sensitivity analysis and a parametric study of the third CRN are carried out to evaluate its sensitivity to the flow splits adjustments and its ability to predict emission with air preheat and turndown operation. The NOx emissions predicted by CRN are in good agreement until 110ºC preheating and for a turndown ratio of 1,33.