誤差降低超24%，清潔能源技術再突破

氫能時代的燃燒密碼：從實驗室到工業應用的挑戰

在全球碳中和目標驅動下，氫能作爲零碳燃料的戰略地位日益凸顯。據國際能源署預測，到2050年氫能將佔全球終端能源需求的20%。然而，氫燃燒機理的複雜性成爲技術瓶頸——傳統燃燒模型在高溫、高壓等複雜條件下的預測誤差高達30%，導致發動機設計依賴大量試錯實驗，嚴重製約氫能應用效率。

近日，天津大學、上海交通大學與四川大學聯合團隊在《化學科學與工程前沿》發表重要研究，通過機器學習算法優化氫燃燒動力學模型，成功將點火延遲時間（IDTs）和層流火焰速度（LFSs）的預測誤差分別降低24.3%和26.8%。這項突破爲氫能發動機、火箭推進器等關鍵設備的精準設計提供了新工具。

“九步反應”遇上AI：給燃燒模型裝上智能導航

氫燃燒涉及數十個基元反應，傳統模型簡化常面臨“精度與效率不可兼得”的困境。研究團隊採用“最小化反應網絡法”，將氫氧燃燒機理濃縮爲9個核心反應步驟，但簡化後的模型預測性能仍不穩定。

“就像用簡筆畫描繪複雜風景，關鍵筆觸的位置必須精準。”論文通訊作者張斌教授解釋。團隊創新性地引入徑向基函數插值法（RBF）構建機器學習模型，對11個指前因子和11個活化能進行同步優化。通過拉丁超立方採樣生成1000組初始參數，結合Nelder-Mead算法在79次迭代中找到最優解，使模型在1344組實驗數據（覆蓋溫度858-2554K、壓力0.25-88.13atm）中展現出卓越適應性。

誤差銳減背後的科學突破

優化後的模型性能顯著提升：

研究還發現，關鍵反應H₂ + O₂ = HO₂ + H的敏感性發生逆轉：優化後該反應從抑制點火轉爲促進點火，揭示了機器學習對微觀反應路徑的深度重構能力。

從數值模擬到工程落地：氫能技術的“加速器”

這項技術的工業價值體現在三大維度：

研究團隊透露，優化後的氫燃燒機理文件已開源，全球30餘家機構正將其應用於燃燒流場仿真。上海交大航空發動機實驗室的測試顯示，新模型使燃燒模擬耗時從72小時縮短至9小時。

挑戰與未來：讓AI模型“看得更遠”

儘管成果顯著，技術升級仍面臨兩大關卡：

“我們正在開發多目標優化算法，計劃將CO₂稀釋燃燒、湍流火焰等場景納入訓練數據。”論文第一作者曹雙雙表示，團隊目標是在2026年前建成覆蓋氫/氨/生物燃料的通用型燃燒機理庫。

結語：解碼氫能燃燒的“智能方程式”

這項研究不僅改寫了氫燃燒機理的優化範式，更開創了機器學習與計算燃燒學深度融合的新路徑。正如《自然·能源》評論所述：“當AI遇見氫分子，清潔能源的高效利用找到了破局之鑰。”隨着算法迭代與數據積累，未來的燃燒模型或將像天氣預報般精準，爲全球碳中和目標註入強勁動能。

“每一焦耳能量的高效釋放，都是對綠色未來的承諾。”張斌教授在採訪中強調。這項由中國科學家主導的突破，正在爲氫能時代寫下濃墨重彩的註腳。

來源: Engineering前沿