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教授。迈克尔·伯克获得美国国家科学基金会的事业奖

2020年2月12日|由冬青埃瓦茨|图片来源:杰弗里schifman

迈克尔·伯克,助理教授 机械工业,已获得国家科学基金会(NSF)久负盛名的教师早期职业发展(职业)奖为他的项目,设计一个新的预测的计算机模型,这将有助于创造更快,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奖励给早期职业教师最高荣誉,五年$ 50万赠款将支持他的建议,“氮动力学通过在多个尺度的数据获悉extrapolatable,不确定性,量化模型。”

伯克的项目将产生预测工具,减少氮氧化物(NOx),这是负责烟雾,地面臭氧,酸雨,和不健康的两个人与环境等条件的形成。与NSF授予,他将创建并在燃烧过程中验证对氮氧化物(NOx)的形成的预测模型。作为该项目的一部分,伯克与业界同仁在西门子合作,以使自己的预测工具,以带来更好的发动机设计的时候了。

“这些新的预测工具将是发动机设计非常强大,”伯克说,谁是附属教授 化学工程 和哥伦比亚的成员 数据科学研究所。 “它的关键,设计工程师们的模型,可以做出准确的预测与已知的不确定性,使他们能够准确地评估工程风险,尤其是对于那些甚至还没有测试或制造新的尖端发动机的设计。”

燃烧用于发电,以用于运输活塞式发动机的化学过程中必不可少的所有发动机,从燃气涡轮发动机,在我国能源格局中起着很大的作用,很显然,未来的燃烧技术需要使用的燃料更有效,产生较少的排放,以及其上操作的更宽范围的燃料,包括替代品。预测模型可以实现更快,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,探讨了各种各样的问题,正在采取一种创新的方法对这个项目。他将利用既有现代的不确定性量化和计算化学选择,创建,并利用多尺度数据跨度从分子到宏观,并设计有知不确定性的预测模型。

他的办法是找出那些最需要减少不确定性,产生通过计算化学,并通过实验测量宏观数据的分子数据的确切分子和宏观数据,并使用这些数据以较低的不确定性创建模型。他的模型将形成所有常规和替代燃料的燃烧过程中的NOx形成未来的研究骨干,并会导致氮氧化物污染的工程控制改进。

减少NOx的效果,以满足日益严格的法规已经在工程设计中的主要制约因素。事实上,在限制NOx的生成,同时最大限度地提高燃油经济困难导致了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,它的形成是在高压和现代发动机的低峰值温度至少了解,”伯克说。 “我们认为有可能是在引擎从当前的NOx的生成模型缺失形成氮氧化物的重要途径。”

伯克将讨论在高压下形成的NOx目前了解的关键未决问题,并会产生由多尺度数据限制第一不确定性,量化NOx的动力学模型。作为其中的一部分,他hypothesizes到包括在高压力,高效率,低NOx的发动机的低峰值温度的主要路线的NOx他将检查先前未发现的途径。

伯克也期待他的描述中反应混合物的压力依赖新的费率法律和混合规则 - 该项目的另一项成果 - 将提高清洁预测设计工具,更高效的发动机以及更广泛地说,了解基本的气相动力学现象的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,”说伯克,“我们对NOx的科学发现将有助于降低NOx污染及其有害健康和环境的影响,更普遍,完善相关生物质燃烧,可再生燃料,而地球的氮循环氮动力学的理解。 ”