188体育在线-188体育平台

教授。迈克尔·伯克NSF事业胜利奖

2020年2月12日|冬青埃瓦茨|图片来源:杰弗里Schifman

迈克尔·伯克,助理教授 机械工业,被赋予了美国国家科学基金会(NSF)的教师早期著名的职业发展(职业)奖为他的项目设计一个新的预测的计算机模型将有助于创造更快,更清洁的设计更便宜,更高效的发动机。美国国家科学基金会的颁发给早期职业教师最高荣誉,五年$ 50万赠款将支持他的建议,“extrapolatable,氮动力学的不确定性,量化建模跨越多个鳞屑知情的数据。”

伯克的项目将产生的预测工具尽量减少氮氧化物(NOX),这是负责烟雾,地面臭氧,酸雨,并为双方人民和环境等不卫生的条件下形成。与NSF授予,我将创建和验证氮氧化物(NOx)的形成的预测模型在燃烧过程中。作为该项目的一部分,伯克是合作对象,在西门子业界同仁,以使预测工具,他的领先优势,以更好的发动机设计的时候了。

“这些新的工具将能预测无比强大的引擎设计,”伯克,谁是一附院教授说: 化学工程 和哥伦比亚的成员 数据科学研究所。 “它的关键设计工程师可以进行有机型有了准确的预测已知的不确定性,使他们能够准确地评估工程风险,特别是对新的尖端发动机的设计,还没有被连测试或生产。”

燃烧,化学必不可少的所有发动机过程中,从发动机采用燃气轮机发电,以用于运输活塞式发动机,在我国能源格局中起着很大的作用,很显然,未来技术燃烧时会需要使用燃油高效多,生产少排放,以及其上操作的更宽范围的燃料,包括替代品。可以预测建模实现更快,更清洁的设计更便宜,更高效的发动机我们的星球所以迫切需要。

伯克,谁在基本的物理化学和工程实际设备之间的接口探索各种各样的问题,正在采取一种创新的方法对这个项目。双方将有杠杆现代不确定性量化和计算化学选择,创建和利用多尺度数据跨度从分子到宏观,并设计预测模型与已知的不确定性。

他的做法是,以得到精确的分子和宏观所需要的数据,以减少不确定性MOST,产生通过分子的那些计算化学,并通过实验测量宏观数据,以及利用模型数据来创建数据具有较低的不确定性。他的模型将成为NOx形成燃烧的未来研究骨干在所有的常规和替代燃料,会导致氮氧化物污染控制工程改进。

减少NOx的效果,以满足日益严格的法规已经过气的工程设计的主要制约因素。事实上,在限制NOx形成的困难,同时最大限度地提高燃油经济性导致了2015年大众汽车排放的丑闻。

“在发动机减轻氮氧化物的主要挑战是最不被理解它的形成是在高压和现代发动机的低峰值温度,”伯克说。 “我们认为有可能是很重要的途径,以形成发动机氮氧化物从目前缺少这NOx的生成模型。”

伯克将讨论在NOx形成目前了解的关键未决问题在高压力和不确定性将产生第一个量化的NOx的动力学模型,通过多尺度数据的限制。作为其中的一部分,我将考察以前没有发现的途径有推测,包括在高峰压力,高效率,低NOx的发动机的低温下的主要途径氮氧化物。

伯克预计公司目前他的新率的法律和混合规则,在反应混合物中描述的压力依赖性 - 该项目的另一项成果 - 将提高增加的预测设计工具,更清洁,更高效的发动机以及更广泛地说,了解基本的气相现象动力学影响行星大气层,包括地球的大气层和气候建模,销毁化学武器,并高超声速。

“此外,”伯克说,“我们对NOx的科学发现将有助于减少氮氧化物污染及有害健康和环境的影响,更一般地说,提高氮动力学相关的生物质燃烧,可再生燃料,而地球的氮循环的理解。 “