柴油機燃用B20生物柴油的性能優化

姜峰，李明海，李遠哲，張元新

(1.大連交通大學 交通運輸工程學院，遼寧 大連 116028； 2.廣西科技大學 汽車與交通學院，廣西 柳州 545006)*

摘要：研究某柴油機燃用20%生物柴油-柴油混合燃料，通過改變預噴油量和增壓壓力，進行該機型經濟性和排放性的優化.采用拉丁超立方法分別對穩態循環試驗低、中轉速下低、中、高和全負荷共計8個工況點設計試驗方案，對各工況樣本點進行仿真計算.搭建試驗因子和響應變量模型，完成基于模型的遺傳優化.優化結果表明：優化預噴油量和增壓壓力，可使NOx平均降低17.2%，燃油消耗率平均下降4.2%，soot略有升高.

關鍵詞：性能優化；穩態循環；試驗因子

文獻標識碼：ADOI：10.13291/j.cnki.djdxac.2018.03.012

0 引言

隨著全世界經濟日益發展，能源短缺、大氣污染和氣候變化等環境問題給全球產業發展帶來了巨大的挑戰[1- 2]，尋求替代燃料是解決石化能源短缺的有效方法之一.生物柴油作為一種有效的液體替代能源，其來源和分布廣泛，且燃用生物柴油燃料，可以降低燃燒生成的碳煙和碳氫化合物排放[3].

國內外專家學者對生物柴油理化特性及燃用生物柴油性能和排放特性展開了大量的試驗研究[4- 6]，研究表明：燃料密度、粘度、十六烷值隨著生物柴油摻混比例增加而增加；燃料熱值隨著生物柴油摻混比例增加而減少. 其中，燃用高配比生物柴油對機型經濟性、動力性影響較大，不適合直接在柴油機內摻混使用，必須與電控燃油系統重新匹配.因此，目前市場推廣使用的生物柴油燃料以低體積含量配比為主[7]，所以本文選取體積含量為20%(簡稱B20)生物柴油燃料進行研究.

1 仿真建模與臺架試驗

本文研究機型為一款直列四缸渦輪增壓柴油機，其機型參數如下：缸徑×行程為98 mm×100 mm;排量為3.1 L;壓縮比為18∶1；標定功率為160 kW(計3 000 r/min)；標定扭矩為550 N·m (計2 400 r/min).搭載高壓共軌燃油噴射系統，最大噴射壓力可達到200 MPa.

1.1 仿真建模

本文利用GT-power軟件搭建了機型的仿真模型，采用準維燃燒模型對燃燒排放進行預測，woschni傳熱模型進行缸內傳熱系數的計算，壓縮機和渦輪出口的溫度和壓力定義為排氣和進氣的邊界條件，仿真模型如圖1所示.生物柴油來源于大豆油與甲醇脫脂反應，生成的大豆油甲脂，把該燃料的理化參數及燃料的傳遞屬性設定在燃料庫內，進行機型燃用B20仿真研究[8- 9].

圖1 整機仿真模型

1.2 模型驗證

為驗證本文所建立仿真模型準確性，對該柴油機在外特性各轉速工況下進行燃用B20生物柴油仿真計算，得出功率與比油耗隨轉速變化值，并將試驗值與仿真值對比，如圖2所示.圖2(a)為功率仿真與試驗值對比，由圖可知功率仿真與試驗值趨勢一致，且隨轉速增加，功率也相應遞增.在外特性工況下，柴油機油門開度為100%最大位置，功率輸出值與進氣量和轉速成正相關，因此在標定轉速工況下功率達到最大.圖2(b)為比油耗仿真與試驗值對比，從圖中可知仿真值與實驗值比較吻合，且比油耗隨轉速增加呈現先減小后增加趨勢.低轉速工況時缸內過量空氣系數小，溫度較低，需燃燒更多燃料使其達到缸內能量需求，因此低轉速時油耗較大；高轉速工況，缸內過量空氣系數降低，燃空比增大，比油耗略有上升；中等轉速工況，油氣混合均勻，燃燒充分，比油耗到達到最小，轉速為2 200 r/min時達到最低比油耗點.由圖2可知柴油機在不同轉速范圍內，仿真值較試驗值比油耗和功率，平均誤差分別為1.3%和3.0%，誤差主要由于計算采用的流動、傳熱、燃燒等模型都為半經驗公式，對比其誤差在工程允許范圍內，驗證了仿真模型的準確性，表明該模型可進行該型柴油機的性能優化.

(a) 功率對比

(b) 比油耗對比

2 試驗設計方案

拉丁超立法采樣法屬于一種空間填充的試驗設計方法，與全因子設計方法相比較，該方法的試驗樣本點均勻分布在特定區間內，減少了試驗次數、時間和人力及物力成本.試驗設計中選用發動機穩態循環13點工況中的低、中轉速下低、中、高和全負荷總計8個工況，其中字母A代表1 950 r/min，B代表2 100 r/min，字母后面數字代表固定轉速下負荷比，工況分布如表1所示.

表1 試驗設計工況

本文所研究的柴油機搭載渦輪增壓和高壓共軌燃油噴射技術，增壓壓力和噴油規律因素對柴油機動力性、經濟性及排放性會產生影響，因此本研究提出選用增壓壓力預噴油量為試驗因子方案，進行燃用B20生物柴油，探討生物柴油機型性能優化工作.根據試驗標定數據，增壓壓力和預噴油量變化范圍分別為：2.2 ～2.8 bar, 0～6 mg.參照軟件提供的試驗設計操作指南，選定100個點進行拉丁超立方試驗設計.然后對不同種工況所采集樣本點，利用軟件進行仿真計算.圖3為A50工況試驗因子分布圖.

圖3 試驗因子分布

3 基于模型優化

利用GT-power軟件計算試驗設計中布置樣本點的柴油機性能參數，包括比油耗、NOx比排放和soot比排放.由于柴油機控制參數與其性能參數存在非線性關系.若利用常規線性建模方法，不適用本研究對象，可采用基于徑向基函數(RBF)的神經網絡模型搭建試驗因子與響應之間的函數關系.輸入層為試驗因子即發動機控制參數，輸出層為響應變量即性能參數，隱函數層是基于徑向基函數所搭建，該層具有“黑箱”特點，不能給出近似模型中響應與因子之間的具體函數關系式，但能逼近最佳響應目標值. 圖4為A50工況因子與響應間的RBF數學模型示意圖.

圖4基于RBF神經網絡建模計算出A50工況下NOx、soot、比油耗的確定性系數分別為0.976、0.98、0.96，響應變量的決定性系數都非常接近1，表明建模效果良好，能反映試驗因子與響應變量間的函數關系，可用于模型優化.

生物柴油含氧成分能有效促進缸內燃燒，使NOx排放上升，本文提出考慮柴油機NOx排放要求，其次滿足顆粒物排放要求，且兼顧柴油機經濟性原則，設定了多目標優化函數，如式(1)所示，NOx比排放量、soot比排放量、燃油消耗率的權重設定為2、1.5、1.

(1)

式中,F(case)為各工況目標函數；Nt為目標NOx比排放；N為實際NOx比排放；St為目標碳煙比排放；S為實際碳煙比排放；Bt為目標燃油消耗率；B為實際燃油消耗率.

燃用B20生物柴油機型NOx比排放量為4.26 g/(kW·h)，碳煙比排放量達到GB17691- 2001《車用壓燃發動機排汽污染物排放限值及測量》法規0.05 g/(kW·h)要求，燃油消耗率為219.58 g/(kW·h),考慮預噴射能降低柴油機排放，NOx目標值設定為：3.5 g/(kW·h), soot比排放量允許一定量的上升,設定為0.06 g/(kW·h),比油耗維持在優化前左右水平：220 g/(kW·h).其中，遺傳代數設定為100，變異率設定為10%，變異方法采用均勻變異，采用單點交叉法；通過RBF神經網絡建模，搭建了因子和響應之間關系，再進行基于模型遺傳優化.表2和表3分別是優化前、后機型燃用B20燃料性能數據及預噴油量和增壓壓力優化組合.

表2 優化后的最佳組合

表3 優化前機型性能參數 g/(kW·h)

對比表2和表3，通過基于模型優化的方法，NOx平均降低17.2%，soot比排放平均增加2.5%，燃油消耗率平均下降4.2%，優化8種工況目標函數都接近1，說明基于模型優化結果良好，側面驗證RBF神經網絡建模的準確性.

本文對燃用B20生物柴油機匹配優化發動機預噴油量和增壓壓力的控制參數方式，進一步提高機型的性能和挖掘生物柴油節能減排的優勢.對燃用B20生物柴油在中低轉速下中低高和全負荷工況，優化后和優化前方案進行對比，對比結果分析：NOx比排放平均降低17.2%，燃油消耗率平均降低4.2%，soot增加2.5%.

4 結論

(1)在外特性工況下對柴油機進行燃用B20生物柴油仿真計算，對比功率與比油耗試驗值與仿真值，吻合較好，驗證了仿真模型的準確性；

(2)敘述了試驗設計方案，對控制參數采用拉丁超立方試驗設計方法布置試驗樣本點，進行穩態循環下8個工況點仿真計算；

(3) 基于計算結果，利用RBF神經網絡，建立試驗因子與響應變量之間模型，三個響應變量的決定系數都接近1，表明了建模的準確性；

(4) 基于模型進行多目標遺傳優化，對優化前后兩種方案進行了對比，NOx比排放平均降低17.2%，燃油消耗率平均降低4.2%，soot增加2.5%.

參考文獻:

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