Finding the Optimum Design of Large Gas Engines Prechambers Using CFD and Bayesian Optimization

要約

プレチャンバを用いた乱流ジェット点火コンセプトは、大型ガスエンジンのリーン条件下で安定した燃焼を実現し、低排出ガスレベルで高効率を実現する有望なソリューションである。大型ガスエンジンのプレチャンバーの設計および運転パラメータは多岐にわたるため、さまざまな設計を評価するための好ましい方法は、計算流体力学（CFD）である。しかし，詳細な CFD シミュレーショ ンには，基礎となる物理を解く複雑さゆえに多大な計算時間が必要であり，その適用性にも限界がある．今回のケースと同様の最適化設定、すなわち目的関数の評価に計算コストがかかる場合には、ベイズ最適化が古典的な実験計画法に取って代わることがほとんどである。そこで、本研究では、CFDシミュレーションを用いた大型ガスエンジンのプレチャンバー設計の計算効率の高いベイズ最適化を扱う。レイノルズ平均ナビエ・ストークスシミュレーションを用いて，選択したプレチャンバ設計パラメータの関数として目標値を決定した．その結果、選択した戦略は、望ましい目標値を達成するプレチャンバ設計を見つけるのに有効であることが示された。

要約(オリジナル)

The turbulent jet ignition concept using prechambers is a promising solution to achieve stable combustion at lean conditions in large gas engines, leading to high efficiency at low emission levels. Due to the wide range of design and operating parameters for large gas engine prechambers, the preferred method for evaluating different designs is computational fluid dynamics (CFD), as testing in test bed measurement campaigns is time-consuming and expensive. However, the significant computational time required for detailed CFD simulations due to the complexity of solving the underlying physics also limits its applicability. In optimization settings similar to the present case, i.e., where the evaluation of the objective function(s) is computationally costly, Bayesian optimization has largely replaced classical design-of-experiment. Thus, the present study deals with the computationally efficient Bayesian optimization of large gas engine prechambers design using CFD simulation. Reynolds-averaged-Navier-Stokes simulations are used to determine the target values as a function of the selected prechamber design parameters. The results indicate that the chosen strategy is effective to find a prechamber design that achieves the desired target values.

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