面向声学强迫层流混合燃烧的贝叶斯推断物理模型
流体动力学
2024-07-08 v1
摘要
我们对进行了二十次实验，针对声学强迫的层流混合 Bunsen 火焰，收集了高速录像的自然发射，并将其同包含七个参数的物理模型相结合。实验装置是由甲烷和乙烯混合气体供给的 ducted Bunsen 火焰。高速相机捕获火焰的自然发射，从中提取火焰前沿位置。我们采用贝叶斯推断将实验数据与对该火焰行为的先验知识相结合。该先验知识通过 (i) 描述火焰前沿在扰动速度场模型中运动的运动学模型，以及 (ii) 对上述模型参数的先验估计（带不确定性）来表达。我们使用贝叶斯参数推断找到最可能的后验模型参数，并通过拉普拉斯方法结合一阶 adjoint 方法量化其不确定性。相较于其他常见的贝叶斯推断框架（如马尔可夫链蒙特卡洛法），此方法计算成本显著降低。该过程结果为声学强迫 Bunsen 火焰构建了一个基于七个参数的定量精确的物理基准简化模型，适用于注入速度 ranging 从 1.75 m/s 到 2.99 m/s 以及当量比值 ranging 从 1.26 到 1.47。我们利用该模型评估实验快照之间的热释放率，推断至不同的实验条件，并计算火焰传递函数及其不确定性。由于该模型仅依赖七个参数，因此可用少量数据进行训练，并成功地在训练数据集之外进行外推。提供 Matlab 代码，以便读者将进一步的火焰图像同模型相结合。
引用
@article{arxiv.2407.03701,
title = {Bayesian inference of physics-based models of acoustically-forced laminar premixed conical flames},
author = {Alessandro Giannotta and Matthew Yoko and Stefania Cherubini and Pietro De Palma and Matthew P. Juniper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.03701},
year = {2024}
}