雙燃料發動機溫室氣體排放預測和影響因素分析

陳暉,官維,黃豪中

(1.柳州職業技術學院汽車工程學院,廣西 柳州 545005 ;2.廣西玉柴機器股份有限公司,廣西 玉林 537005;3.廣西大學機械工程學院,廣西 南寧 530004)

目前氣候變化在全球范圍內造成了規模空前的影響,海平面不斷上升,糧食生產短缺,火災等自然災害頻發,冰川融化等等,全球生態平衡正在遭受著前所未有的破壞。導致這些災害的原因,追根溯源是人類活動所造成的溫室氣體排放。因此,控制溫室氣體排放總量,逐步實現碳達峰和碳中和,對于應對全球氣候變化具有重要意義。采用天然氣作為發動機替代燃料,相比柴油、汽油、煤油等傳統化石燃料,可以有效降低溫室氣體排放[1-2]。同時天然氣與其他替代燃料相比,具有價格便宜、儲量大、存儲與運輸設施完善等優勢。柴油-天然氣雙燃料發動機以天然氣作為主要燃料,通過柴油引燃缸內預混的天然氣實現燃燒放熱并對外做功,相比點燃式天然氣發動機,因其壓縮比更高,具有更高的熱效率,而相比傳統柴油機,可同時降低NOx和PM排放。因此柴油-天然氣雙燃料發動機受到了廣泛關注[3-4]。

人工神經網絡(ANN)是一種以網絡拓撲知識為理論基礎,模擬人腦神經結構和功能對信息處理的數學模型,因具有非線性映射能力、并行分布處理能力、容錯能力和自學習能力等特點,在科學和工程領域被廣泛應用[5]。人工神經網絡通過對試驗數據進行模型訓練后具有預測能力,并且當存在新的試驗數據時,已建立好的神經網絡可以繼續重新學習,提高模型預測性能[6]。因此,越來越多的學者開始利用人工神經網絡對發動機的燃燒、性能和排放特性進行預測。Syed等[7]采用少量試驗數據訓練建立人工神經網絡模型,有效預測了氫氣-柴油雙燃料發動機的熱效率、油耗以及排放物,預測結果顯示模型的相關性系數R在0.989 8～0.999 6范圍,模型具有很高的預測精度。Ramalingam等[8]以生物柴油-柴油摻混比例和發動機功率作為輸入參數,以CO、CO2、NOx、HC、炭煙、熱效率、燃油消耗率作為輸出參數,構建了生物柴油-柴油混合燃料發動機性能和排放預測模型,預測結果的相關性系數R在0.907 6～0.996 5之間,平均絕對百分比誤差(MAPE)值在0.98%～4.26%之間,預測值和試驗值很接近,表明所構建的模型能有效地預測發動機的性能和排放。Francesco等[9]采用人工神經網絡模型對發動機控制參數進行標定,顯著減少了發動機標定開發工作的試驗時間和成本。楊蓉等[10]利用遺傳算法優化長短期記憶神經網絡,構建了GA-LSTM模型對柴油機瞬態NOx排放進行預測。模型預測結果的R值和R2值分別為0.993和0.985,均方根誤差(RMSE)和平均絕對誤差(MAE)分別為75.645和56.218,表明模型泛化性好,能較精準地預測NOx排放值。

已有研究表明,基于試驗數據訓練所構建的神經網絡模型能準確預測發動機性能和排放,并減少開發試驗時間和成本,在內燃機工程領域具有重要的應用價值,但目前基于模型的柴油-天然氣雙燃料發動機溫室氣體排放預測的研究較少。本研究以發動機扭矩、噴油正時、噴油壓力、天然氣替代率作為輸入參數,以溫室氣體CO2和CH4排放作為輸出參數,通過試驗數據的訓練,建立了基于粒子群算法優化的BP神經網絡的柴油-天然氣雙燃料發動機溫室氣體排放預測模型,并通過MIV算法研究模型輸入參數對輸出參數的影響權重,分析溫室氣體排放的關鍵影響因素。研究成果將為天然氣雙燃料發動機溫室氣體排放控制提供參考,并為發動機排放影響因素的分析提供一種新的方法。

1 試驗裝置及試驗方法

試驗在一臺排量10.338 L的6缸增壓中冷電控高壓共軌柴油機上進行,發動機的主要參數見表1。為了實現雙燃料燃燒,在原機柴油供給系統不改變的基礎上增加了天然氣供給系統,天然氣采用進氣道噴射的方式。柴油的噴油量由原機ECU控制,天然氣進氣量由天然氣供給系統控制。發動機試驗臺架的主要測試儀器設備見表2。

表1 發動機的主要技術參數

表2 試驗主要儀器設備

為了保證試驗數據的可重復性和可對比性,試驗過程中,冷卻水溫度控制在(87±1) ℃,進氣溫度控制在(24±1) ℃,發動機轉速設定為1 500 r/min。發動機依次運行在400,800,1 200,1 600 N·m 4個不同的扭矩工況,這4個負荷工況能反映雙燃料發動機在小負荷、中負荷、中高負荷和大負荷的工作情況。在每個扭矩工況,對不同噴油正時、噴油壓力、天然氣替代率參數下發動機的排放數據進行采集,一共采集了4個扭矩工況下的279組試驗數據。噴油正時、噴油壓力、天然氣替代率的調整范圍如表3所示,參數的調整采用交叉式的變化,即每個單一參數變化時,其余的所有參數隨之變化,保證了用于模型訓練的數據具有豐富的樣本特征和較全面的覆蓋范圍。由于受到雙燃料發動機失火和爆壓過高的限制,每個扭矩工況噴油正時和天然氣替代率的調整范圍有區別。試驗所得到的測試數據用于發動機排放預測模型的訓練和驗證測試。天然氣替代率的定義如下[11]：

(1)

式中：mCNG,mdie分別為天然氣和柴油的消耗量;Hu,CNG為天然氣低熱值;Hu,die為柴油低熱值。

2 神經網絡預測模型

2.1 數據的選取與處理

將試驗得到的279組數據隨機按比例分為三部分,其中80%的數據作為訓練數據,10%的數據作為驗證數據,10%的數據作為測試數據。由于樣本中數據的量綱差異較大,為了減小數據間的量綱差異,提高求解速度和計算精度,需對數據樣本進行歸一化處理[12]。常用的方法是按Min-Max標準化對數據進行線性變換,并映射到[0,1]區間,由于本研究建立的神經網絡模型隱含層采用了sigmoid激活函數,為避免模型訓練過程中隱藏層神經元sigmoid激活函數的飽和現象,因此按式(2)進行歸一化處理,將原始數據映射到[0.1,0.9]區間。

(2)

式中：x′和x分別為歸一化前后的樣本數據;xmin,xmax分別為數據樣本中的最小值和最大值。

2.2 神經網絡結構的確定

預測模型選擇了4個輸入參數,分別是發動機扭矩、噴油正時、噴油壓力和天然氣替代率,模型輸出參數為2個,分別是CO2和CH4排放值,因此模型的輸入層和輸出層的神經元個數分別確定為4和2。模型采用單層隱含層,隱含層中神經元個數的選擇對模型的收斂速度、泛化能力有重要影響,神經元個數過少,則模型預測誤差大,神經元個數過多,則容易導致模型出現過擬合、容錯性差的問題[13]。隱含層中神經元個數采用試錯法進行選擇,逐漸遞增神經元個數,通過對比不同神經元個數計算得到的模型誤差,最后確定隱含層節點數為12。預測模型的結構最終確定為4-12-2,建立的BP神經網絡模型拓撲結構如圖1所示。模型隱含層選用Sigmoid為激活函數,輸出層選用purelin為激活函數。

圖1 BP神經網絡拓撲結構

2.3 基于粒子群算法的模型優化

本研究采用粒子群算法對BP神經網絡模型的權值和閾值進行更新調整,將粒子群優化算法求得的最優種群粒子解碼,得到 BP 神經網絡最優連接權值和閾值。BP神經網絡模型優化流程如圖2所示,粒子的位置和速度更新公式如下[14]：

圖2 BP神經網絡模型優化流程

vid=vid+c1r1(pbest-xid)+
c2r2(gbest-xid),

(3)

xid=xid+vid。

(4)

式中：vid為粒子速度;xid為粒子位置;c1和c2是常數,稱為加速因子;r1,r2為[0,1]內的隨機數;pbest為個體最佳位置;gbest為群體最佳位置。經過調試,進化次數為60,種群規模為20,加速因子c1和c2都為1.5時,模型預測精度高且收斂速度較快。

2.4 模型評價指標

模型建立后,需對模型的預測結果進行評價,選用決定系數R2和平均絕對百分比誤差(MAPE)作為評價指標[15],見式(5)和式(6)。R2越接近1,MAPE越小,表明模型預測值與試驗值之間的誤差越小,預測性能越好。

(5)

(6)

3 預測結果分析

圖3示出預測模型預測值與試驗值的回歸圖。從圖中可以看到,模型對于CO2和CH4的試驗值和預測值都是收斂于對角線附近,決定系數R2分別為0.997 62和0.998 09,R2越接近1,說明預測模型的泛化能力越強。模型對CO2和CH4預測的MAPE分別為0.97%和3.85%,說明模型具有很高的預測精度。

圖3 預測值與試驗值回歸圖

圖4示出模型預測值與試驗值的對比。從圖中可以看到,CO2和CH4排放預測值的變化趨勢與試驗值一致,并且預測值與試驗值很接近,能很好反映出不同發動機控制參數變化下的排放特性。基于神經網絡構建的預測模型具有很好的預測柴油-天然氣雙燃料發動機溫室氣體排放的能力,可作為發動機排放性能開發過程中一種高效低成本的工具。

圖4 預測值與試驗值對比

4 溫室氣體排放影響分析

平均影響值(MIV)算法是一種通過逐一改變每個自變量大小來計算其對因變量影響的方法,該算法應用在神經網絡時可以分析輸入特征變量對預測結果的影響。MIV算法的計算流程如下：

1) 將包含n組數據的樣本P中第i輸入變量特征在其原值基礎上增加和減少15%構建兩個新樣本Pi_inc和Pi_dec。

2) 將Pi_inc和Pi_dec作為樣本數據用已訓練好的神經網絡模型進行仿真測試,得到的仿真結果分別為Ai_inc和Ai_dec。

3) 計算第i個輸入變量增減后的差值IVi,該差值為輸入變量變動后對預測值產生的影響變化值。具體的計算公式如下：

IVi=Ai_inc-Ai_dec。

(7)

4) 最后計算第i輸入變量對預測值的平均影響值MIVi,計算公式如下：

(8)

MIVi的絕對值大小反映了輸入變量對預測值的影響程度,正負則代表了輸入變量與預測值的相關性,正值為正相關,負值為負相關。

為了更清晰地量化對比不同輸入參數對CO2和CH4排放預測的影響程度,采用貢獻率δi進行分析,貢獻率δi計算公式如下[16]：

(9)

圖5示出4個輸入參數發動機扭矩、噴油壓力、噴油正時和天然氣替代率對于CO2和CH4排放的MIV值。從圖中可以看出,發動機扭矩和CO2排放之間具有明顯正相關性,和CH4排放之間具有明顯負相關性。發動機的CO2排放量取決于燃料的碳含量、氧含量和燃燒效率,燃料在發動機中燃燒越完全,CO2排放量越高。發動機排放的CH4主要形成于缺氧或者低溫區域,缸內狹隙區域是CH4排放的主要來源[17]。發動機扭矩增加,缸內燃燒溫度增加,促進了燃料的完全燃燒,因此CO2排放增加,CH4排放降低。

圖5 輸入參數的MIV值

圖6示出4個輸入參數對CO2和CH4排放影響的貢獻率。從圖中可以看出,4個輸入參數對CO2排放影響從大到小排序為發動機扭矩、天然氣替代率、噴油正時、噴油壓力,對CH4排放影響從大到小排序為發動機扭矩、噴油正時、噴油壓力、天然氣替代率,發動機扭矩對CO2和CH4排放影響的貢獻率分別達到了71.8%和50.8%。

圖6 輸入參數的貢獻率

提高天然氣替代率,有助于降低柴油-天然氣雙燃料發動機CO2排放,提高燃油經濟性。但是在小負荷工況下,天然氣與空氣的混合氣較稀,在天然氣替代率較高的情況下燃燒不完全現象嚴重,導致CH4排放會大幅增加[18],對滿足嚴格的排放法規存在一定的挑戰。因此針對小負荷工況開展了柴油-天然氣雙燃料發動機CO2和CH4排放研究,為天然氣替代比例和柴油噴油策略的優化提供理論參考。將構建好的溫室氣體排放預測模型的扭矩輸入參數設置為400,繼續采用MIV算法進行計算分析。

圖7示出3個輸入參數在小負荷工況 (扭矩為400 N·m)下對于CO2和CH4排放的MIV值。從圖中可以看出,在小負荷工況下,天然氣替代率和CO2排放呈現了明顯的負相關性。一方面,隨著天然氣替代率增加,混合燃料碳含量減少,燃燒產生的CO2排放減少;另一方面,替代率增加會導致燃燒相位推遲,缸內燃燒溫度降低,燃燒效率下降,使得有效熱效率降低,CO排放增加,CO2排放減少。天然氣替代率和CH4排放呈現正相關性,在小負荷工況,由于混合氣稀薄,缸內溫度低,容易導致火焰中止,隨著天然氣替代率增加,未燃CH4排放物顯著增加;在小負荷工況噴油正時和噴油壓力與CH4排放呈現負相關性。隨著噴油正時增大,燃燒相位提前,缸內溫度升高,混合氣燃燒更充分,CH4排放減少。提高噴油壓力可以加快油滴破碎蒸發的速率,促進油氣混合,使預混燃燒比例增加,改善缸內燃燒情況,從而減少CH4排放。

圖7 小負荷工況輸入參數的貢獻率

圖8示出小負荷工況下3個輸入參數對CO2和CH4排放影響的貢獻率。從圖中可以看出,3個輸入參數對CO2和CH4排放影響從大到小排序都為天然氣替代率、噴油正時、噴油壓力。天然氣替代率對CO2排放的影響占主導地位,貢獻率達到69.5%,而天然氣替代率、噴油正時和噴油壓力對CH4排放均有重要影響。

5 結論

a) 在發動機中等轉速(1 500 r/min)工況,影響CO2排放的因素中貢獻率從大到小排序為發動機扭矩、天然氣替代率、噴油正時、噴油壓力,影響CH4排放的因素中貢獻率從大到小排序為發動機扭矩、噴油正時、噴油壓力、天然氣替代率;

b) 在小負荷工況,三個因素中天然氣替代率對CO2排放的影響占主導地位,而天然氣替代率、噴油正時和噴油壓力對CH4排放均有重要影響;

c) 采用優化的BP神經網絡模型結合MIV算法可以靈活地分析不同負荷工況下雙燃料發動機溫室氣體排放的影響因素,為天然氣雙燃料發動機排放特性的研究提供了一種高效的方法,在工程應用上具有良好的效果。