噴油參數(shù)對(duì)船舶電控柴油機(jī)黑碳排放的影響規(guī)律及權(quán)重分析

楊亮，王順，呂林

(1.廣西玉柴機(jī)器股份有限公司,廣西 玉林 537005；2.武漢理工大學(xué) 能源與動(dòng)力工程學(xué)院，武漢 430063)

目前MARPOL公約中并沒有規(guī)定顆粒物或黑碳排放的具體限值，但是隨著北極航線的開通、全球航運(yùn)需求的持續(xù)增長，預(yù)計(jì)2050年全球船舶黑碳排放量將是2004年的3倍，黑碳對(duì)北極地區(qū)冰川的消融作用將尤為突出[1]。為了降低黑碳排放，已有研究，如從調(diào)整柴油機(jī)噴油參數(shù)方面，如通過研究發(fā)現(xiàn)主噴分為多次可改善混合氣形成過程，抑制黑碳生成[2]；采用多次噴射策略并優(yōu)化正時(shí)和持續(xù)期可有效降低黑碳排放[3]。但是國內(nèi)針對(duì)船舶柴油機(jī)黑碳排放的研究較少，且缺少探究各噴油參數(shù)對(duì)黑碳排放的影響規(guī)律及分析各因素權(quán)重大小的研究。考慮到通過對(duì)比噴油參數(shù)中各因素權(quán)重的大小，可以分析在調(diào)整噴油參數(shù)的措施中降低黑碳排放的最有效的措施，故通過臺(tái)架試驗(yàn)分析船舶電控柴油機(jī)噴油正時(shí)、共軌壓力、預(yù)噴規(guī)律等因素對(duì)黑碳排放的影響規(guī)律，對(duì)比3種權(quán)重計(jì)算方法。

1 試驗(yàn)設(shè)備與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)備

試驗(yàn)用發(fā)動(dòng)機(jī)為玉柴YC4D和YCA05高壓共軌柴油機(jī)，主要性能及測量儀器情況見表1、2。

表1 試驗(yàn)發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)

表2 試驗(yàn)測量設(shè)備型號(hào)及生產(chǎn)廠家

1.2 試驗(yàn)方法

試驗(yàn)采用控制變量法，為了保證試驗(yàn)變量的單一性，利用進(jìn)氣空調(diào)控制進(jìn)氣溫度保持在25 ℃左右，進(jìn)氣濕度控持在55%左右；額定點(diǎn)的排氣背壓控制在(10±0.5) kPa，進(jìn)氣負(fù)壓控制在(5±0.3) kPa；冷卻水溫控制在(85±5) ℃。

利用AVL415SE煙度計(jì)測量得到的尾氣煙度值FSN經(jīng)ISO8178-3中規(guī)定的計(jì)算公式計(jì)算得到船舶柴油機(jī)排氣中的黑碳質(zhì)量濃度。

(1)

式中：BC為每立方米排氣中黑碳的質(zhì)量，mg/m3；FSN為AVL 415SE煙度計(jì)測得的煙度值，F(xiàn)SN。

2 試驗(yàn)結(jié)果分析

2.1 噴油正時(shí)

YC4D型發(fā)動(dòng)機(jī)額定工況點(diǎn)無預(yù)噴時(shí)，噴油正時(shí)變化對(duì)黑碳排放影響的試驗(yàn)結(jié)果見圖1。

圖1 YC4D噴油正時(shí)對(duì)黑碳排放的影響

當(dāng)共軌壓力為80和90 MPa時(shí)，噴油正時(shí)從4(°)CA BTDC增至8(°)CA BTDC，黑碳排量呈下降趨勢；當(dāng)噴油正時(shí)繼續(xù)增大時(shí)，黑碳排量隨之增加，8(°)CA BTDC為此軌壓下的最佳噴油正時(shí)；同樣，7(°)CA BTDC為軌壓100 MPa時(shí)的最佳噴油正時(shí)；5(°)CA BTDC為軌壓110 MPa時(shí)的最佳噴油正時(shí)；噴油正時(shí)從試驗(yàn)起始點(diǎn)變至最佳點(diǎn)，黑碳排量降低了22.7%～38.2%。

不同軌壓下噴油正時(shí)與黑碳排量呈“浴盆曲線”型變化規(guī)律，即存在最佳噴油正時(shí)；軌壓增加，最佳噴油正時(shí)減小。在一定范圍內(nèi)，噴油提前會(huì)使滯燃期延長，使得滯燃期內(nèi)的循環(huán)油量比重增加，預(yù)混合燃燒量增加[4]，導(dǎo)致燃燒溫度較高，生成的黑碳因?yàn)楦邷氐淖饔美^續(xù)氧化，黑碳生成量減少；當(dāng)噴油正時(shí)過于提前，缸內(nèi)壓力較低，較強(qiáng)的噴霧貫穿力使噴霧進(jìn)入擠流區(qū)，部分燃油會(huì)落在活塞頂部壁面或氣缸壁面上并形成過濃混合氣[5]，局部黑碳生成量增加，導(dǎo)致黑碳排量增加。

在YC4D型發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)中得到了噴油正時(shí)對(duì)于黑碳排放降低作用存在最佳點(diǎn)的結(jié)論，利用YCA05驗(yàn)證該結(jié)論是否適用于其余發(fā)動(dòng)機(jī)。

YCA05型發(fā)動(dòng)機(jī)額定工況點(diǎn)無預(yù)噴時(shí)，噴油正時(shí)對(duì)黑碳排放影響的試驗(yàn)結(jié)果見圖2。噴油正時(shí)與黑碳排放量曲線明顯呈“浴盆曲線”型變化。軌壓160 MPa時(shí)，8(°)CA BTDC為最佳噴油正時(shí)；軌壓150 MPa時(shí)，10(°)CA BTDC為最佳噴油正時(shí)；從4(°)CA BTDC變至最佳點(diǎn)，黑碳排量降低了36.3%～57.1%。說明YC4D柴油機(jī)試驗(yàn)中得到的結(jié)論適用于YCA05柴油機(jī)。

圖2 YCA05噴油正時(shí)對(duì)黑碳排放的影響

2.2 共軌壓力

在YC4D發(fā)動(dòng)機(jī)的額定轉(zhuǎn)速和功率工況點(diǎn)，更改共軌壓力進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果見圖3。

圖3 YC4D軌壓對(duì)黑碳排放影響

由圖3可見，當(dāng)噴油正時(shí)不變時(shí)，隨著共軌壓力的增大，黑碳排量先減小后增大。70 MPa為噴油正時(shí)8(°)CA BTDC時(shí)的最佳軌壓；80 MPa為噴油正時(shí)7(°)CA BTDC時(shí)的最佳軌壓；100 MPa為噴油正時(shí)6(°)CA BTDC時(shí)的最佳軌壓；在軌壓從試驗(yàn)起始點(diǎn)變化至最佳點(diǎn)的過程中，黑碳排量降低了20.2%～31.0%。

不同噴油正時(shí)下共軌壓力與黑碳排量同樣呈現(xiàn)“浴盆曲線”型變化規(guī)律，存在最佳軌壓；噴油正時(shí)減小，最佳軌壓增大。在一定范圍內(nèi)，隨著軌壓的增高，促進(jìn)燃油的霧化和混合，預(yù)混合燃燒增加，擴(kuò)散燃燒期縮短，黑碳排量降低；當(dāng)共軌壓力過高時(shí)，燃油碰壁概率增加，淬火現(xiàn)象導(dǎo)致HC排放增加，而HC的氧化分解會(huì)導(dǎo)致黑碳排量的升高[6]。

YCA05型發(fā)動(dòng)機(jī)額定工況點(diǎn)無預(yù)噴時(shí)，軌壓對(duì)黑碳排放影響的試驗(yàn)結(jié)果見圖4。

圖4 YCA05軌壓對(duì)黑碳排放影響

在150 MPa共軌壓力時(shí)曲線變化趨勢發(fā)生改變，軌壓從120 MPa變至150 MPa，黑碳排量降低了57.8%～67.7%。利用YCA05柴油機(jī)驗(yàn)證了最佳共軌壓力的存在。

2.3 預(yù)噴參數(shù)

2.3.1 預(yù)噴開啟與關(guān)閉

為了分析有無預(yù)噴對(duì)黑碳排量的影響，利用YC4D柴油機(jī)在1 500 r/min轉(zhuǎn)速的不同負(fù)荷下進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)中所有工況點(diǎn)的主噴正時(shí)為7(°)CA BTDC，共軌壓力為70 MPa，50%及以下負(fù)荷點(diǎn)預(yù)噴油量為1.7 mg/cyc，50%以上負(fù)荷點(diǎn)預(yù)噴油量為2.7 mg/cyc，所有工況點(diǎn)主預(yù)噴間隔角為5(°)CA。試驗(yàn)結(jié)果見圖5。

圖5 預(yù)噴對(duì)黑碳排量影響

100%負(fù)荷時(shí)，有無預(yù)噴對(duì)黑碳排量無影響，試驗(yàn)中的其余負(fù)荷點(diǎn)無預(yù)噴時(shí)的黑碳排量較開啟預(yù)噴降低了31.4%～46.6%。開啟預(yù)噴后，100%負(fù)荷時(shí)預(yù)噴油量在循環(huán)油量的占比較小，對(duì)混合和燃燒的作用較小，而其余負(fù)荷點(diǎn)預(yù)噴油量占比相對(duì)較大，預(yù)噴階段燃油燃燒產(chǎn)生的熱量對(duì)主噴階段燃油起到引燃作用，主噴滯燃期縮短，導(dǎo)致預(yù)混燃燒比例減小，擴(kuò)散燃燒比例增加[7]，最終導(dǎo)致黑碳排量升高。

2.3.2 預(yù)噴油量

利用YCA05型柴油機(jī)分析預(yù)噴油量對(duì)黑碳排量的影響。試驗(yàn)工況選取2 200 r/min、25%負(fù)荷，主噴正時(shí)設(shè)定為8(°)CA BTDC，共軌壓力為130 MPa。試驗(yàn)結(jié)果見圖6。

圖6 預(yù)噴油量對(duì)黑碳排放的影響

由圖6可看出，主預(yù)噴間隔角不變時(shí)，隨著預(yù)噴油量的增加，黑碳排量整體呈現(xiàn)下降趨勢，當(dāng)預(yù)噴油量由3 mg/cyc增加至10 mg/cyc時(shí)，黑碳排量降低了30%～36%。隨著預(yù)噴油量的增加，預(yù)噴燃油在缸內(nèi)形成的充量分布均勻的預(yù)混合氣量增大[8]，預(yù)混燃燒比例增加，因此黑碳排量有所降低。

2.3.3 主預(yù)噴間隔角

YCA05型柴油機(jī)預(yù)噴油量變化對(duì)黑碳排量的影響見圖7。

圖7 主預(yù)噴間隔角對(duì)黑碳排量的影響

不同預(yù)噴油量水平下，主預(yù)噴間隔角的影響趨勢大致相同，噴油間隔角由8(°)CA增大至42(°)CA時(shí)，黑碳排量先減小后增大，最大降低量為11.6%～21.6%。主預(yù)噴間隔角在一定范圍內(nèi)增大時(shí)，預(yù)噴時(shí)油氣混合時(shí)間增加，混合質(zhì)量有所提高，黑碳排放得到改善，但是間隔角過大時(shí)，燃油會(huì)噴射到氣缸壁和活塞余隙[9]，造成黑碳排量的增加。

3 影響因素權(quán)重分析

3.1 計(jì)算方法選取

計(jì)算時(shí)，考慮3種不同的計(jì)算方法，分別是相關(guān)性大小評(píng)估權(quán)重、多元線性回歸計(jì)算、隨機(jī)森林算法。

3.1.1 相關(guān)性評(píng)估權(quán)重

利用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)集中多個(gè)影響因素與因變量進(jìn)行相關(guān)性分析，探討每個(gè)影響因素對(duì)因變量的相關(guān)性大小。

在利用此方法進(jìn)行權(quán)重計(jì)算過程中發(fā)現(xiàn)，相關(guān)性不能很好地表征影響因素權(quán)重的大小，每個(gè)影響因素相關(guān)性的大小受其變化頻率的影響，變化頻率越高，其與因變量的相關(guān)性越大。即利用相關(guān)性大小評(píng)估權(quán)重的大小并不準(zhǔn)確。

3.1.2 多元線性回歸

利用多元線性回歸分析，求出因變量與多個(gè)影響因素之間的多元線性公式，其每個(gè)影響因素的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)絕對(duì)值大小表征權(quán)重的大小。

利用此方法進(jìn)行權(quán)重計(jì)算時(shí)發(fā)現(xiàn)，對(duì)單獨(dú)某一臺(tái)柴油機(jī)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸，擬合出的回歸公式R2較大，YCA05發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)多元線性回歸結(jié)果見表3，R2為0.9，即擬合結(jié)果可以很好地解釋數(shù)據(jù)的變化。但在對(duì)本文所述2臺(tái)柴油機(jī)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行多元線性回歸時(shí)發(fā)現(xiàn)，其擬合出的計(jì)算公式R2較小，2臺(tái)柴油機(jī)數(shù)據(jù)集多元線性回歸結(jié)果見表4，R2為0.58，表明多元線性回歸方程可以解釋的數(shù)據(jù)集變化程度有限，不能很好地表現(xiàn)出數(shù)據(jù)的變化趨勢。因?yàn)槟承┯绊懸蛩卦诙鄠€(gè)機(jī)型中對(duì)因變量的影響規(guī)律并不是可以簡單得用線性變化來表示，其影響規(guī)律更為復(fù)雜。多元線性回歸方法不適用于本研究的計(jì)算。

表3 單臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)多元線性回歸

表4 兩臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)多元線性回歸

3.1.3 隨機(jī)森林

隨機(jī)森林[10]計(jì)算權(quán)重的大致流程見圖8，簡述如下。

圖8 隨機(jī)森林算法流程

1)先從原始數(shù)據(jù)樣本中利用Bagging方法有放回的隨機(jī)抽取n個(gè)數(shù)據(jù)集，每個(gè)數(shù)據(jù)集構(gòu)成一棵決策樹，在每次抽取數(shù)據(jù)的過程中沒有被抽到的數(shù)據(jù)組成袋外樣本，形成測試集。

2)利用袋外數(shù)據(jù)計(jì)算隨機(jī)森林中的每棵決策樹的袋外數(shù)據(jù)誤差，記作er1；在袋外數(shù)據(jù)樣本所有特征變量中隨機(jī)的加入噪音干擾，再次計(jì)算其袋外數(shù)據(jù)誤差，記作er2。

3)假設(shè)隨機(jī)森林中有N棵樹，那么對(duì)于某個(gè)特征變量的權(quán)重w為

(2)

該公式計(jì)算權(quán)重的原理在于，當(dāng)在某個(gè)變量中加入噪音后，其袋外數(shù)據(jù)誤差變化越大，代表該變量對(duì)于隨機(jī)森林建立的預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果有較大影響，則該變量的權(quán)重越大。

考慮到某些影響因素在多個(gè)機(jī)型中對(duì)因變量的影響規(guī)律存在非線性關(guān)系，而隨機(jī)森林算法能夠有效的處理自變量之間存在相關(guān)性和非線性數(shù)據(jù)集，并且通過多棵決策樹的組合可得到更為精確的計(jì)算結(jié)果，同時(shí)可以利用袋外數(shù)據(jù)組成的測試集對(duì)計(jì)算模型加以驗(yàn)證。故最終選擇隨機(jī)森林算法作為影響因素權(quán)重的計(jì)算方法。

利用隨機(jī)森林算法之前首先對(duì)原始數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理，可避免不同量級(jí)的影響因素對(duì)權(quán)重計(jì)算的最終結(jié)果造成影響。

3.2 權(quán)重計(jì)算結(jié)果

在利用隨機(jī)森林算法計(jì)算權(quán)重前，計(jì)算每條數(shù)據(jù)下的過量空氣系數(shù)，將過量空氣系數(shù)作為一個(gè)因素參與了算法計(jì)算，最終得到各因素權(quán)重見圖9。

圖9 權(quán)重計(jì)算結(jié)果

利用測試集對(duì)算法模型進(jìn)行驗(yàn)證，得到R2為0.92，表明該隨機(jī)森林計(jì)算模型擬合程度較好。

所有參與計(jì)算的變量中，過量空氣系數(shù)的權(quán)重最大；電控柴油機(jī)噴油參數(shù)中共軌壓力對(duì)于黑碳排放影響權(quán)重最大，噴油正時(shí)次之，預(yù)噴油量和主預(yù)噴間隔角對(duì)黑碳排放影響權(quán)重最小。

4 結(jié)論

1)噴油正時(shí)與共軌壓力對(duì)黑碳排放的影響呈“浴盆曲線”型變化規(guī)律，存在最佳作用點(diǎn)。最佳噴油正時(shí)隨著軌壓的增大逐漸減小，最佳共軌壓力隨著噴油正時(shí)的增大逐漸減小。

2)有無預(yù)噴對(duì)于100%負(fù)荷點(diǎn)黑碳排放無影響。

3)參與權(quán)重計(jì)算的變量中，過量空氣系數(shù)的權(quán)重最大；電噴參數(shù)中共軌壓力對(duì)于黑碳排放影響權(quán)重最大，噴油正時(shí)次之，預(yù)噴油量和主預(yù)噴間隔角對(duì)黑碳排放影響權(quán)重最小。

4)因試驗(yàn)條件的限制，只對(duì)2臺(tái)船舶柴油機(jī)進(jìn)行了試驗(yàn)，下一步可在多臺(tái)柴油機(jī)上進(jìn)行試驗(yàn)，從而得出更具普遍性的各噴油參數(shù)權(quán)重大小的排序。