概览
Cantera Skill (K-Dense) 是 scientific-agent-skills 集合中的一项指令型资源，附带计算辅助工具。它指导用户使用 Cantera 进行封闭、绝热、均相理想气体点火计算，而非充当自主智能体或替代上游模拟软件包。其范围涵盖定容和定压反应器、温度历程，以及针对特定机理的点火延迟比较。
输入包括动力学机理、反应器约束、初始温度和压力、摩尔组成、模拟时长、输出间隔和数值控制参数。自定义机理必须以 Cantera YAML 文件形式提供。工作流程要求用户保留机理来源记录，并在计算前核实相和物种。辅助工具会生成 JSON 报告、四份 CSV 历程文件和序列化机理快照；其中记录计算条件、哈希值、归一化组成、延迟估算、守恒诊断和热力学温度界限。
点火延迟定义为均匀输出网格上温度导数的全局最大值所对应的时间。如果升温不足，或者最大值过于接近时间边界，则不提供延迟值。通过改变输出间隔、求解器设置和模拟时长进行独立计算，以评估数值分辨率。守恒检查针对质量、元素，以及与反应器约束相适应的能量量。
这些诊断用于确认数值一致性，并不能证明与实验结果一致，也不能验证动力学机理的有效性。该辅助工具不是火焰求解器或通用反应器网络构建器，也不会验证热损失、真实气体效应、表面、流动装置或多阶段实验点火定义。机理选择，以及与测量到的点火观测量进行比较，仍属于科学评估工作。
主要功能
- 附带 Python 辅助工具，用于计算定容或定压条件下封闭、绝热理想气体的点火过程。
- 根据温度导数定义点火延迟，并检查最低升温要求和时间边界；未能确定的情况会返回 null 延迟值及说明状态。
- 通过四次独立反应器计算，评估输出间隔、求解器容差、内部时间步上限和模拟时长的敏感性。
- 守恒诊断涵盖质量、元素组成、物种质量分数一致性，以及总内能或焓。
- JSON 报告和 CSV 历程文件保留计算设置、归一化组成、指定物种、数值比较和热力学范围检查结果。
- 机理来源记录包括原始文件和保存快照的哈希值，并说明导入依赖项及快照可复现性的局限。
使用场景
- 建议的评估方式：在匹配条件下比较候选机理的点火延迟，同时检查各机理的适用验证范围，并采用相同的延迟定义。
- 建议的评估方式：考察计算得到的温升峰值在改变输出间隔、求解器控制参数和模拟时长后是否保持稳定。
- 建议的评估方式：整理可审计的均相反应器计算记录，其中包含条件、历程、机理文件和守恒诊断。
- 建议的评估方式：考察基于温度的延迟是否适合与特定实验比较，尤其是在物种类或多阶段定义不同时。
使用方式
- 阅读 Cantera Skill 说明，并确认封闭、绝热、均相理想气体模型适用于预期研究。
- 选择适用于目标条件范围且经过相应验证的机理。保留其来源、引用、修改记录和依赖项；核实理想气体相及所需物种是否齐全。
- 按照 Skill 文件中链接的配置示例和执行流程操作。设置反应器约束、以 K 为单位的温度、以 Pa 为单位的压力、以秒为单位的时间，以及摩尔量，而非质量分数。示例仅是数值计算的起点，并非通用的机理选择指导。
- 在文档说明的 Python 环境中运行随附辅助工具，并使用新的输出目录。检查 JSON 报告和全部四份 CSV 历程文件；解释约束时可参阅上游反应器方程。
- 分别评估延迟状态、细化变化、守恒情况和热力学范围检查结果。如果峰值尚未得到确定，应延长或细化计算。
- 报告结果时同时说明机理来源、条件、延迟定义、输出间隔和数值局限。除保存的快照外，也要保留原始机理依赖项。