含氧燃料燃燒的光學診斷研究

李晶鑫，邵琪

含氧燃料燃燒的光學診斷研究

李晶鑫，邵琪

（長安大學汽車學院，陜西 西安 710064）

為研究不同含氧燃料在降低污染物上的差異，選用三種不同燃料，通過自發光的光學診斷方法對燃燒火焰進行研究。發現DMF30的含氧量和CO-O*生成量不一致，推測燃料中的氧可能有其他的轉化方式，B30燃料相對于其他兩種燃料來說的能夠有效減少碳煙、CH等污染物。

含氧燃料；碳煙；光學診斷；火焰自發光診斷

引言

傳統的汽油車與柴油車在燃燒的過程中會產生大量的污染物，如顆粒物、一氧化碳、碳氫和氮氧化物等，這些排放物隨著汽車保有量的上升而不斷增加。含氧燃料是可再生的生物質燃料，同時降低了內燃機燃燒時各種排放物的生成，在環境保護與資源節約方面均有較大優勢。

上海交通大學呂興才等人進行了在柴油中摻混乙醇的燃燒排放特性實驗，實驗表明：隨著乙醇的不斷增加，著火時刻明顯推遲，碳煙和氮氧化物的生成量明顯下降[1]。Wu等人進行了在丁酸甲酯燃料中摻混甲醇的實驗發現：在燃燒過程中由于甲醇的加入增加了燃料中的氧原子，這些氧原子在燃燒的過程中與碳原子結合帶走了更多的碳原子，這在一定程度上減少了CO2的生成[2]。

自發光法相比于其他的光學診斷方法來說較為直接簡便，操作簡單，因此通常被用于缸內的光學檢測[3]。例如Stoj- kovic等人運用了自發光法并結合高速攝像技術研究了燃料在氣缸中燃燒時的碳煙和OH的分布以及變化歷程[4]。

本文的主要研究工作是通過自發光診斷的方法比較不同含氧燃料與柴油燃燒時在降低碳煙及其中間產物生成量上的不同，從而提出含氧結構的顆粒物燃料控制路線。

1 含氧燃料燃燒研究理論基礎

柴油機燃燒時的碳煙的形成要經歷一個復雜的過程，首先柴油機中的燃料受熱分解產生碳煙的主要前驅物PAH，PAH不斷聚集形成碳煙的基核，碳煙的基核形成后，燃燒產生的各種微粒在該基核表面合并，形成碳煙生成過程中的主要粒子[5]。眾多的粒子通過凝聚過程不斷積聚最終生成碳煙26。而在碳煙生成的過程中，會產生各種前驅物如PAH（多環芳烴）、C2、CO-O*、CH、CH2O、OH以及SOOT等。不同的中間產物會發出光強不同的光，且前驅物的生成量越多，輻射強度越大[6]。

2 實驗方法及圖像的處理

2.1 實驗裝置和方法

本實驗的主要裝置為酒精燈、高速攝像機以及采集波段不同的濾鏡和一臺光譜儀。

本研究把正丁醇和2,5-二甲基呋喃與柴油以體積比1:4進行混合，得到了兩種物性參數不同的混合燃料：B30 和DMF30。用高速攝像機拍攝燃燒的火焰自發光圖像，經過標定，光強計算等過程最終得到污染物的光強曲線。

由于兩種混合燃料的摻混量相同，這兩種混合燃料的氧含量也比較類似。因此可以忽略燃料中氧含量對污染物的影響。

2.2 采集波段和濾鏡的選取

本次試驗所選擇的采集波段為372 nm～701 nm。本次試驗所采用的五種不同的濾鏡的型號、采集波段、信號的主要來源物種和測量目標物種在表1中給出。

表1 濾鏡參數

濾鏡型號采集波段/nm信號主要來源物種測量目標物種 FF01?680/42?25659～701碳煙碳煙 FF02?520/28?25506～534碳煙、C2、CO-O*C2 FF02?472/20?25462～482碳煙、CO-O*CO-O* FF01?425/26?25412～438碳煙、CH、CO-O*CH

2.3 信號強度的計算

整個測試系統所能得到的信號V為：

濾光片的中心波長為λ；半高寬為△fi；最大通過率為τp；鏡頭的放大倍數為M；像素點面向鏡頭方向的面積為S；一個像素點的面積為A1；激光片的厚度為W；相機鏡頭面積為A2；ni表示本試驗所采用的高速攝像機在波長為λ時對光強的敏感系數。本文的相機敏感系數ζ如圖1所示。

2.4 濾鏡通過率

取中心波長為425 nm、472 nm、520 nm以及682 nm得到如圖2所示的濾鏡通過率圖像。

通過近似計算可知，中心波長為425 nm的濾鏡片其通過率約為90%；中心波長為475 nm、520 nm和682 nm的濾鏡片其通過率均為93%。

2.5 不同中間產物光強的計算

由圖1可知，相機敏感參數分別為425=0.634；472= 0.756；520=0.8615 7；680=0.953 719。對圖3的碳煙輻射曲線進行基準歸一化處理，表2表示最終歸一化處理的結果。

表2 歸一化結果

中心波長/nmCO2的發光強度碳煙的發光強度 4250.418 8070.117 766 6 4720.406 3610.255 763 5 5200.348 6740.409 669 3 68011

忽略高速攝像機對光接受的差異以及同一種物質在不同波長的發光強度差異可以得到如下公式：

I?425=(I?425+I0*?425+I?425)×425×425（2）

I?472=(I?472+I0*?472)×472×472（3）

I?520=(I2?520+I0*?520+I?520)×520×520（4）

I?680=I?680×680×680（5）

計算所需的參數如表3所示：

表3 計算所需參數

中心波長/nm濾鏡通過率τ相機敏感參數ζCO2的發光強度R碳煙的發光強度A 4250.900.6340.418 8070.117 766 6 4720.930.7560.406 3610.255 763 5 5200.930.861 570.348 6740.409 669 3 6800.930.953 71911

其中I為高速攝像機接受到的光強，為不同物質的發射光強。計算過程如下：I=I?680。

由公式（3）可以推出：

I?472(472×472)=I?472+I0*?472=I0*?472+680?472×

I?680=I0*?472+680?472×I?680(680×680)

因此I0*的計算公式為：

I0*=I0*?472

=I?472(472×472) ?680?472×I?680(680×680)

= I?472(0.93×0.756) ?0.255 763 5×I?680(0.93×0.953 719)

= I?4720.703 8?0.255 763 5×I?6800.886 958 67 （6）

同理，由公式（2）和（4）可以推出：

I?425(425×425)=I425+I?425=I425+(425472)

×I0*?472+680?425×I?680(680×680)

I?520(520×520)=I2?520+I0*?520= I2520+(520472)

×I0*?472+680?520×I?680(680×680)

I和I2的計算公式如下：

I=I?425

= I?425(425×425) ?(472425)×I0*?472?(680?425×I?680)/

(680×680)

= I?425(425×425) ?(472425)×I0*?680?425×I?680/

(680×680)

= I?4250.570 9 ?0.970 282 254 1×I0*?(0.117 766 6×

I?680)/0.886 958 67 （7）

I2= I2?520

= I?520(520×520) ?(520472)×I0*?472?(680?520×I?680)/

(680×680)

= I?520(520×520) ?(520472)×I0*(680?520×I?680)/

(680×680)

= I?5200.801 260 1?0.858 040 018 6×I0*? (0.409 669 3

×I?680)/0.886 958 67 （8）

其中，I?425；I?475；I?520；I?680是經過圖像采集得到的，分別代表四個濾鏡采集到的圖像的灰度值。

通過查閱文獻，引入在已知溫度下的SOOT輻射曲線，如圖3所示[7]：

圖3 SOOT輻射曲線

2.6 火焰自發光圖像的處理

利用Andor soils軟件對采集到的1 800張圖像素材進行挑選，得到符合實驗要求的300張圖像。

將300張圖像分為五組，利用Andor soils軟件中的Com- mand line功能對著60張圖形進行累加計算。

在對上述五組圖像進行累加計算后，通過Andor soils軟件中自帶的Command line功能對圖像進行處理。處理的過程如圖4所示。

圖4 圖像處理

2.7 自發光圖像的標定

標定所使用的儀器主要有刻度尺、標準紙（每一小格對應1 mm）以及高速攝像機組成。將刻度尺放在柴油機燃燒時的火焰旁，隨后將標準紙夾在漫射板上。標定時對焦在漫射板上的標準紙。

3 含氧燃料結構對碳煙生成影響的研究

圖5是通過對自發光圖像處理，光強計算和標定等工作得到的光強圖，該圖的縱坐標代表同一火焰高度下所有像素點的總光強。橫坐標代表火焰的高度。圖6是三種燃料在整個燃燒過程中中間產物的總光強即不同污染物的總生成量。

圖6 四種污染物的總生成量

4 結論

（1）DMF30燃料含氧量高然而CO-O*的生成量卻較少，其燃料中大量的氧可能有其他的轉化方式。

（2）C2與碳煙的最終形成有很大的聯系，然而通過對比C2與碳煙的曲線可知C2的生成規律與碳煙的生成規律并不一致，可以猜測C2轉變為碳煙時有其他可能的轉變路徑。

（3）B30燃料的碳煙、CH等中間產物生成量都比較少，而DMF30雖然碳煙生成減少了但中間產物生成量增加了，因此B30燃料可以有效減少柴油機污染物的生成。

[1] 呂興才,馬駿駿,吉麗斌,等.乙醇/生物柴油雙燃料發動機燃燒過程與排放特性的研究[J].內燃機學報,2008(02):140-146.

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[3] 何旭,馬驍,王建昕.光學診斷在柴油機缸內碳煙測試中的應用[J].車用發動機,2007(03):8-13.

[4] Boris D. Stojkovic, Todd D. Fansler, Michael C. Drake, Volker Sick. High-speed imaging of OH* and soot temperature and concentration in a stratified-charge directinjec- tion gasoline engine[J].Proceedings of the Combustion Institute,2004, (2):30.

[5] Musculus M P,Genzale C L,Reitz R D.Effects of Spray Targeting on Mixture Development and Emissions in Late-Injection Low-Tem- perature Heavy-Duty Diesel.

[6] Combustion.[J].Proceedings of the Combustion Institute,2008,32(2): 2767-2774.

[7] Guiberti T F,Durox D,Schuller T.Flame chemiluminescence from CO2-and N 2-diluted laminar CH 4/air premixed flames[J].Com- bustion and Flame,2017,181:110-122.

[8] Iuliis S D,Barbini M,Benecchi S,et al.Determination of the Soot Vo- lume Fraction in an Ethylene Diffusion Flame by Multiwavelength Analysis of Soot Radiation[J].Combustion and Flame,1998,115(1): 253-261.

Optical Diagnosis of Oxyfuel Combustion

LI Jingxin, SHAO Qi

( School of Automobile of Chang'an University, Shaanxi Xi'an 710064 )

In order to study the difference of reducing pollutants between different oxyfuel, three different fuels were selected to study the combustion flame by self luminous optical diagnosis method. It is found that the oxygen content of dmf30 is not consistent with the CO-O* production. It is speculated that there may be other ways of oxygen conversion in the fuel. Compared with the other two fuels, B30 fuel can effectively reduce soot, CH and other pollutants.

Oxygenated fuel; Soot; Optical diagnosis;Flame self-luminescence diagnosis

TK43

A

1671-7988(2021)23-40-05

TK43

A

1671-7988(2021)23-40-05

10.16638/j.cnki.1671-7988.2021.023.011

李晶鑫，長安大學汽車學院車輛工程碩士研究生。