| Zugriffsnummer | 36261 |
| Dokumenttyp | Konferenzartikel |
| Sprache | Deutsch |
| Titel | Ansatz zur Modellierung von Zündfunken durch elektrische Kontaktvorgänge für die Zündschutzart Eigensicherheit |
| Autor(in); Institution |
Uber, Carsten; 3.6, Explosionsgeschützte Sensorik und Messtechnik, PTB-Braunschweig
Shekhar, Rajiv; 3.6, Explosionsgeschützte Sensorik und Messtechnik, PTB-Braunschweig
Gerlach, Udo; 3.6, Explosionsgeschützte Sensorik und Messtechnik, PTB-Braunschweig
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| Quelle/Jahr | 14. Kolloquium zur chemischen und physikalischen Sicherheitstechnik:(2016), 76 - 83 |
| Herausgeber(in) |
Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung
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| ISSN | 0938-5533 |
| ISBN | 978-3-9817853-5-7 |
| Verlag | Berlin: Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung |
| Konferenzangaben | 14. Kolloquium zur chemischen und physikalischen Sicherheitstechnik, Berlin, 14-15, Juni, 2016, Deutschland |
| Freie Schlagworte | Zündfunken ; Modellierung ; Eigensicherheit |
| Zusammenfassung | Elektrische Entladungen durch Kontaktvorgänge können bei kleinen Werten von Strom und Spannung Zündungen einer explosiven Atmosphäre bewirken. Mit der Entwicklung einer Alternative zum Funkenprüfgerät nach IEC 60079-11 [1] werden diese Zündvorgänge untersucht und ein Modell für deren Simulation entwickelt. Im vorliegenden Beitrag werden ein Modellansatz für elektrische Entladungen und für die thermochemischen Prozesse bei der Zündung vorgestellt. Für elektrische Entladungen wird ein Ansatz basierend auf klassischen Gleichungen und messtechnisch ermittelten Parametern diskutiert. Das Modell der Zündung nutzt die grundlegenden Gleichungen von reaktiven Strömungen. Dieser erste Ansatz ermöglicht eine orts- und zeitaufgelöste Darstellung relevanter Parameter, z. B. Temperatur und Dichte und es kann ermittelt werden, ob unter den Bedingungen der Simulation das Gasgemisch durch die Entladung zündet oder nicht zündet. Dieses Modell bietet eine Diskussionsgrundlage für weitere Arbeiten und erfordert eine Validierung durch weitere Messungen sowie eine Optimierung in Hinblick auf statistische Effekte und bisher nicht berücksichtigte Einflüsse. |
