Unter Gasturbinenbedingungen beeinflussen aerodynamische Kräfte maßgeblich die Zerstäubung flüssiger Brennstoffe. Unsere Forschung zielt darauf ab, ein grundlegendes Verständnis dieser komplexen Wechselwirkungen mithilfe modernster quantitativer Diagnostik und Datenanalyse zu entwickeln. Dafür setzen wir innovative Deep Learning-Modelle ein, um experimentelle Daten präzise auszuwerten und Ligamente sowie Tropfen klar voneinander abzugrenzen. Auf diese Weise können wir die Sprühprozesse von der primären Zerstäubung bis hin zur turbulenten Dispersion detailliert beschreiben. Diese ganzheitliche Vorgehensweise liefert wichtige Erkenntnisse für die gezielte Optimierung von Einspritzsystemen, wodurch eine exzellente Zerstäubungsqualität erzielt wird. Die verbesserte Zerstäubung ermöglicht eine schnelle Verdampfung sowie optimale Gemischbildung – entscheidend für die Reduktion von nicht-CO2 Emissionen wie Stickoxiden (NOX) und Partikeln in modernen Verbrennungssystemen.
Das entwickelte Modell ermöglicht eine präzise Unterscheidung von Ligamenten und Tropfen zur quantitativen Bestimmung geometrischer Form- und Tropfengrößenverteilungen. Die Validierung durch unabhängige Diagnosemethoden gewährleistet hohe Genauigkeit, Robustheit und zuverlässige Vorhersagen über einen breiten Bereich von Betriebsbedingungen.
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