Application of Artificial Neural Networks for Mathematical Modelling of Horizontal Jet Fires

Aim: This article focuses on the use of artificial neural networks to mathematically describe the parameters that determine the size of a jet fire flame. To teach the neural network, the results of a horizontal propane jet fire, carried out experimentally and using CFD mathematical modelling, were used. Project and methods: The main part of the work consisted of developing an artificial neural network to describe the flame length and propane-air mixing path lengths with good accuracy, depending on the relevant process parameters. Two types of data series were used to meet the stated objective. The first series of data came from field tests carried out by CNBOP-PIB and from research contained in scientific articles. The second type of data was provided by numerical calculations made by the authors. The methods of computational fluid mechanics were used to develop the numerical simulations. The ANSYS Fluent package was used for this purpose. Matlab 2022a was used to develop the artificial neural network and to verify it. Results: Using the n_ftool function included in Matlab 2022a, an artificial neural network was developed to determine the flame length L_flame and the length of the S_lift-off mixing path as a function of the diameter of the d_nozzle and the mass flux of gas leaving the nozzle. Using Pearson’s correlation coefficient, a selection was made of the best number of neurons in the hidden layer to describe the process parameters. The neural network developed allows L_flame and S_lift-off values to be calculated with good accuracy. Conclusions: Artificial neural networks allow a function to be developed to describe the parameters that determine flame sizes in relation to process parameters. For this purpose, the results of the CFD simulations and the results of the jet fire experiments were combined to create a single neural network. The result is a ready-made function that can be used in programmes for the rapid determination of flame sizes. Such a function can support the process of creating scenarios in the event of an emergency. A correctly developed neural network provides opportunities for the mathematical description of jet fires wherever experimental measurements are not possible. Solution proposed by the authors does not require a large investment in ongoing calculations, as the network can be implemented in any programming language.

Cel: W artykule skupiono się na wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych do opisu matematycznego parametrów określających rozmiary płomienia pożaru strumieniowego. Do uczenia sieci neuronowej wykorzystano wyniki badań poziomego pożaru strumieniowego propanu, przeprowadzone doświadczalnie i przy pomocy modelowania matematycznego metodą CFD. Projekt i metody: Główna część pracy polegała na opracowaniu sztucznej sieci neuronowej, która z dobrą dokładnością będzie opisywała długość płomienia oraz długości drogi mieszania propanu z powietrzem w zależności od istotnych parametrów procesowych. Do realizacji postawionego celu wykorzystano dwa typy serii danych. Pierwsza seria danych pochodziła z badań poligonowych wykonanych przez CNBOP-PIB oraz z badań zawartych w artykułach naukowych. Drugi typ danych dostarczyły obliczenia numeryczne wykonane przez autorów. Do opracowania symulacji numerycznych wykorzystano metody obliczeniowej mechaniki płynów. W tym celu zastosowany został pakiet ANSYS Fluent. Do opracowania sztucznej sieci neuronowej oraz jej weryfikacji użyto programu Matlab 2022a. Wyniki: Korzystając z funkcji n_ftool, zawartej w programie Matlab 2022a, opracowano sztuczną sieć neuronową do wyznaczenia długości płomienia L_flame i długości drogi mieszania S_lift-off w zależności od średnicy dyszy d_nozzle i strumienia masowego gazu opuszczającego dyszę. Do opisu parametrów procesowych wybrano najbardziej adekwatną liczbę neuronów w warstwie ukrytej. Wykorzystano do tego współczynnik korelacji Pearsona. Opracowana sieć neuronowa pozwala z dobrą dokładnością obliczyć wartości L_flame i S_lift-off. Wnioski: Sztuczne sieci neuronowe pozwalają na opracowanie funkcji opisującej rozmiar płomienia w zależności od parametrów procesowych. W celu stworzenia jednej sieci neuronowej połączono wyniki symulacji CFD i wyniki doświadczeń pożarów strumieniowych. W rezultacie otrzymano gotową funkcję, która może być użyta w programach służących do szybkiego określania rozmiarów płomienia. Funkcja taka może wspomagać proces tworzenia scenariuszy na wypadek wystąpienia sytuacji awaryjnej. Poprawnie opracowana sieć neuronowa pozwala opisać w sposób matematyczny pożary strumieniowe wszędzie tam, gdzie wykonanie pomiarów doświadczalnych nie jest możliwe. Proponowane rozwiązanie nie wymaga dużych nakładów finansowych na prowadzone obliczenia, ponieważ sieć może być zaimplementowana w dowolnym języku programowania.