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    柴油機微粒捕集器碳載量估計與分布特性研究

    2017-06-27 08:12:06劉洪岐姜鴻澎陳金軍裴卡斯鄭德源
    農(nóng)業(yè)機械學報 2017年6期
    關(guān)鍵詞:集器床層載量

    劉洪岐 高 瑩 姜鴻澎 陳金軍 裴卡斯 鄭德源

    (1.吉林大學汽車仿真與控制國家重點實驗室, 長春 130025; 2.中國重型汽車集團有限公司, 濟南 250101)

    柴油機微粒捕集器碳載量估計與分布特性研究

    劉洪岐1高 瑩1姜鴻澎2陳金軍2裴卡斯2鄭德源2

    (1.吉林大學汽車仿真與控制國家重點實驗室, 長春 130025; 2.中國重型汽車集團有限公司, 濟南 250101)

    建立了一種考慮催化再生的微粒捕集器碳煙沉積量估計模型。通過試驗數(shù)據(jù)辨識出NO2與碳煙的反應(yīng)以及熱催化再生反應(yīng)參數(shù)和載體捕集特性參數(shù)。在不同工況下,碳煙沉積量估計模型的計算值與實際碳載量稱量值相比,誤差可以控制在10%以內(nèi)。經(jīng)過計算,隨著排氣溫度的不斷提升,碳煙再生量權(quán)重不斷提升,催化再生有效地降低了顆粒物沉積量,延長了主動再生周期。通過深床層離散分層和餅層累積碳載量計算,碳煙加載量主要分布在餅層,深床層占比較少,且深床層碳煙量主要集中在離散層的第1層中。經(jīng)過驗證,引入NO2輔助再生及熱催化再生反應(yīng)的模型有效地估計了碳煙加載量并對碳載量分布特性給出了有效的分析,為微粒捕集器內(nèi)碳煙顆粒物主動再生時機的判斷提供了參考。

    柴油機; 微粒捕集器; 加載量; 溫度; 再生; 估計

    引言

    隨著機動車排放法規(guī)的不斷升級以及亟待解決的大氣污染等問題,重型柴油車污染物作為機動車污染的主要來源,其排放需要進行嚴格控制[1]。目前,機外凈化方式中,微粒捕集器作為一種解決尾氣顆粒物的有效手段,在柴油車輛上得到了廣泛使用[2-3]。

    在實際車輛運行過程中,隨著運行時間和里程的增加,柴油機微粒過濾器(Diesel particulate filter,DPF)內(nèi)部顆粒物累積量增加,發(fā)動機排氣阻力增大,進而導致排氣不暢,新鮮進氣量不足,燃燒惡化,顆粒物及氣態(tài)污染物排放加劇,此時需要通過碳煙再生降低排氣阻力。如果再生時載體內(nèi)部碳煙量過大,將會引起再生峰值溫度過高,導致載體過熱燒結(jié)損壞;如果載體內(nèi)部碳煙量過少,再生過程燃油經(jīng)濟性下降。因此,通過準確估計載體內(nèi)部碳煙加載量進行再生時機判斷,可有效保障再生安全性和經(jīng)濟性[4-6]。

    本文從碳煙加載和再生機理角度出發(fā),研究不同排氣狀態(tài)下,催化氧化作用對碳煙顆粒物再生的影響,結(jié)合碳煙捕集機理,建立考慮再生反應(yīng)的催化型DPF碳煙沉積量估計模型,實現(xiàn)對DPF內(nèi)部沉積碳煙質(zhì)量的準確估計,并進行碳載量分布特性研究,為DPF再生時機判斷及控制提供基礎(chǔ)。

    1 DPF碳煙加載量估計模型建立

    1.1 微粒捕集器捕集及催化再生反應(yīng)

    碳煙進入捕集器載體過程中,從潔凈狀態(tài)開始,首先進入深床層,深床層捕集完成后開始餅層捕集,當總捕集量達到一定程度后需要進行再生[7]。但是,在碳煙捕集過程中,隨著排氣溫度的變化,碳煙顆粒會發(fā)生不同的反應(yīng),其中參與反應(yīng)的氧化劑主要是O2與NO2[8]。當溫度在250℃以下時,所有碳煙再生反應(yīng)均不發(fā)生,當排氣溫度在250~350℃之間時,由于發(fā)動機原始排氣中有NO2存在,其具有強氧化性[9],設(shè)定為NO2氧化再生,其反應(yīng)為

    (2-gCO)NO

    (1)

    式中g(shù)CO為生成CO的比例,考慮到NO2強氧化性,載體加載過程中的碳煙加載量估計需要考慮其再生帶來的影響[10]。對于催化型DPF,在載體貴金屬涂覆區(qū)域會發(fā)生NO到NO2的轉(zhuǎn)化

    (2)

    該反應(yīng)會進一步促進NO2與顆粒物的反應(yīng)。

    隨著溫度的進一步提升,載體內(nèi)部會發(fā)生顆粒物催化氧化,氧氣開始參與再生反應(yīng)[11]

    (3)

    當溫度達到550℃以上時微粒捕集器內(nèi)部將會發(fā)生碳煙顆粒的熱氧化,即主動再生[13],此時碳載量快速下降,載體溫度快速上升,因此通過建立碳煙捕集與NO2輔助氧化、熱催化氧化反應(yīng)模型,形成碳煙加載量估計模型,可為主動再生提供合理的再生時機。

    1.2 捕集與再生建模

    為準確預測微粒捕集器主動再生反應(yīng)時機,綜合考慮上述反應(yīng),載體內(nèi)部的碳煙沉積量在發(fā)生主動再生之前可以根據(jù)進入載體的碳煙量、排出載體比例以及發(fā)生NO2氧化以及催化氧化再生的反應(yīng)量進行計算。碳煙總體分配如圖1所示,將DPF看成一個整體,圖中左邊是催化型DPF入口。

    圖1 DPF碳煙質(zhì)量平衡示意圖Fig.1 Schematic of particulate mass balance in DPF

    微粒捕集器內(nèi)碳煙質(zhì)量平衡方程為

    (4)

    假定反應(yīng)發(fā)生在恒定溫度條件下,則方程(4)為常微分方程,設(shè)定載體的初始狀態(tài)為時間t=0,初始質(zhì)量m(0)=m0,求解得

    (5)

    式中KR——顆粒物反應(yīng)速率

    (6)

    (7)

    對于碳煙顆粒物捕集過程,通過建立基于填充床捕集理論的碳煙捕集模型,可有效地計算碳煙捕集量[16]。將壁面層離散分層,對每一層等效為多個捕集單元,離散過程如圖2所示。

    圖2 深床層分層捕集示意圖Fig.2 Schematic of deep bed slabs

    由于碳煙捕集過程主要是受布朗擴散和直接攔截作用影響,但每個顆粒物只能被一種捕集機理所捕集[17],因此載體單個捕集單元的綜合捕集效率表達式為

    ηDR=ηD+ηR-ηDηR

    (8)

    其中

    (9)

    (10)

    (11)

    式中ηD——布朗擴散捕集效率ηR——直接攔截捕集效率Pe——貝克來數(shù)ε——孔隙率NR——碳煙顆粒直接攔截系數(shù)K——Kuwabara流體動力學因子[18]

    當載體處于新鮮狀態(tài)時,捕集效率與載體壁面厚度ω有關(guān),總捕集效率為[19]

    (12)

    其中

    dc0=1.5(1-ε0)dpore/ε0

    (13)

    式中dc0——球形單元捕集體初始直徑ω——潔凈壁面厚度dpore——多孔介質(zhì)微孔直徑ε0——潔凈壁面的孔隙率

    隨著碳煙顆粒的不斷沉積,t時刻第i層薄壁單元層中“球形單元捕集體”的直徑不斷增加,加載過程直徑變化表達式為[20]

    (14)

    式中mω(i,t)——t時刻第i層中球形單元捕集體碳煙沉積量

    ρsoot,ω——壁面內(nèi)沉積的碳煙顆粒密度

    隨著碳煙顆粒在載體壁面內(nèi)部沉積,第i層薄壁單元層的局部滲透率也隨時間發(fā)生變化,滲透率變化過程為

    (15)

    式中k0——潔凈狀態(tài)滲透率k(i,t)——i層t時刻的滲透率H(ε(i,t))——平滑因子

    第i層捕集效率計算公式為

    (16)

    式中ωi——薄壁單元層的厚度

    依據(jù)碳煙質(zhì)量平衡、碳煙捕集和再生機理建立Simulink模型,如圖3所示,用于碳煙加載量估計。

    圖3 碳煙加載量估計模型Fig.3 Particulate loading estimation model

    2 試驗設(shè)計及模型驗證

    圖4 試驗臺架測試系統(tǒng)Fig.4 Schematic of test cell setup1.測功機 2.發(fā)動機 3.排氣調(diào)節(jié)閥1 4.排氣調(diào)節(jié)閥2 5.散熱器 6.壓差傳感器 7.溫度傳感器 8.DPF載體 9.廢氣分析儀 10.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

    根據(jù)模型需要,應(yīng)進行加載試驗和催化再生試驗,用于校核捕集過程的模型參數(shù)和被動再生反應(yīng)的化學反應(yīng)動力學參數(shù)。試驗臺架如圖4所示,其中發(fā)動機參數(shù)如表1所示,DPF載體參數(shù)如表2所示。選用HORIBA 7100DEGR型排氣分析儀監(jiān)測氣體組分,K型熱電偶測量排氣溫度,使用AVL-483型煙度計測量排氣顆粒物濃度,采用PTQ-A30000型天平進行載體稱量,稱量時確保在試驗臺架上載體溫度保持在300℃以上,通過拆解快接卡箍保證載體拆卸在短時間內(nèi)完成,進入密閉室測量載體質(zhì)量變化,保證載體稱量溫度高于125℃[21]。

    表1 試驗用發(fā)動機參數(shù)

    表2 催化型DPF參數(shù)

    試驗過程中,后處理系統(tǒng)只加裝催化型DPF,且通過控制排氣調(diào)節(jié)閥調(diào)整進入載體內(nèi)部的排氣溫度。采用排氣調(diào)節(jié)閥確保加載試驗中,排氣溫度控制低于250℃。再生試驗過程選取排氣溫度在300~350℃之間校核NO2催化再生反應(yīng),400~450℃的排氣狀態(tài)校核熱催化再生參數(shù),保證碳煙加載過程中有催化氧化再生的發(fā)生。

    根據(jù)分析選取1 000 r/min和1 900 r/min 2個轉(zhuǎn)速下25%、50%、75%和100% 4個負荷工況點進行試驗。利用試驗數(shù)據(jù)辨識模型中的參數(shù),使用最小二乘法校核得到的餅層碳煙密度和滲透率分別為ρsoot=115 kg/m3,ksoot=1.95×10-14m2。經(jīng)過迭代優(yōu)化計算得到k0=2.14×10-13m2。由連續(xù)再生反應(yīng)校核的NO2與碳煙反應(yīng)的活化能參數(shù)和指前因子分別為ENO2=7.103×104J/mol,k0,NO2=3.62×103K-1·s-1,催化氧化再生反應(yīng)的活化能和指前因子分別為Ecat=1.5×105J/mol,k0,cat=2×104K-1·s-1。

    將捕集參數(shù)直接代入未考慮再生影響的模型中進行計算,并與引入再生影響的模型進行比較,模型估計結(jié)果與試驗測量結(jié)果對比如圖5所示。引入再生影響模型和無再生影響模型估計值與實際碳煙加載量的相對誤差曲線如圖6所示。將引入再生影響的碳煙估計模型定義為模型1,未考慮再生影響的碳煙估計模型定義為模型2。通過結(jié)果對比分析可以發(fā)現(xiàn),在1 000 r/min、575 N·m和1 900 r/min、450 N·m工況點即兩種轉(zhuǎn)速下的25%負荷點,排氣溫度僅為225℃和246℃,且NOx濃度體積分數(shù)為2.59×10-4和1.47×10-4,此時模型1和模型2估計值與試驗值誤差均小于5%。

    圖5 碳載加載量估計值與試驗值對比Fig.5 Comparison of particulate loading estimation and measured value

    圖6 碳載量估計誤差曲線Fig.6 Estimation error curves of particulate loading

    在1 000 r/min、2 300 N·m外特性工況下,排氣溫度達到490℃,NOx體積分數(shù)為3.60×10-4,催化再生作用增強,模型2估計值與實際加載量的相對誤差達到46%,而模型1的相對誤差為5.46%。在1 900 r/min、1 800 N·m外特性工況點,排氣溫度為420℃,NOx體積分數(shù)為4.57×10-4時,模型1估計值的相對誤差為5.23%,模型2估計值的相對誤差達到98.1%。

    分析可以發(fā)現(xiàn)隨著發(fā)動機排氣溫度的不斷提升,未考慮催化再生影響的模型在發(fā)動機排氣溫度較高的工況下已無法給出準確的碳煙估計量,引入再生影響的碳煙估計模型可以有效地計算碳煙加載量,通過試驗標定及驗證,模型相對誤差在10%以內(nèi)。

    3 碳煙加載量估計與分布特性分析

    3.1 碳煙加載量估計結(jié)果分析

    經(jīng)過模型參數(shù)校核,進一步選取1 700 r/min轉(zhuǎn)速點下的25%、50%、75%和100%負荷工況點進行碳煙加載量估計分析,1 700 r/min工況下外特性點扭矩為2 000 N·m。 4種工況下排氣溫度分別為272℃、326℃、377℃和442℃,NOx體積分數(shù)分別為1.59×10-4、2.37×10-4、3.26×10-4和4.62×10-4。在該轉(zhuǎn)速下碳載量估計值與實際加載量測量如圖7所示。從結(jié)果可以看出,4種模式下的模型估計相對誤差分別為3.46%、6.19%、3.09%和4.88%。模型估計值可以在不同發(fā)動機排氣狀態(tài)下有效地估計實際碳煙加載量。

    圖7 碳載量預測值與實際值對比Fig.7 Comparison of particulate loading estimation and measured value

    圖8 碳煙加載及催化再生過程Fig.8 Particulate loading and catalytic regeneration process

    分析碳煙捕集過程中受催化再生影響的碳煙量變化規(guī)律,4種工況下的加載過程如圖8所示。各工況下的碳煙再生曲線顯示,隨著排氣溫度的不斷提升,再生氧化的碳煙量不斷增加,再生量占總的排氣碳煙量的比重分別為3.38%、10.86%、26.60%和45.42%。在低排溫區(qū)間基本呈現(xiàn)線性再生趨勢,當排溫達到377℃和442℃時呈現(xiàn)出明顯的高次函數(shù)再生趨勢。原因在于,隨著排溫的提升除了NO2的強氧化作用外,熱催化氧化作用起到明顯作用,有效地加快了碳煙顆粒物的再生,在442℃條件下接近延長一倍的再生周期。

    3.2 碳煙加載量分布特性分析

    為研究碳煙在微粒捕集器內(nèi)部的分布特性,模型通過捕集體半徑的變化判斷出深床捕集的結(jié)束狀態(tài),進而可以分析深床層和餅層碳煙的沉積量。圖9和圖10分別顯示了4種工況下的碳煙餅層沉積量和深床層沉積量。結(jié)果顯示,再生反應(yīng)量的減少主要是餅層沉積量的下降,同時深床層所占權(quán)重極小,4種工況下的比例分別為0.81%、0.76%、0.93%和1.23%,但是深床層捕集是碳煙捕集的起始階段,其對載體壓降及捕集效率的影響較大。

    圖9 餅層碳載量Fig.9 Particulate mass in cake layer

    圖10 深床層碳載量Fig.10 Particulate mass in deep bed

    圖11 深床層碳煙分布Fig.11 Particulate mass distribution in different slabs

    圖12 各離散層滲透率Fig.12 Permeability at different slabs

    由于對微粒捕集器深床層進行了分層處理,本文中將深床層離散為5層,經(jīng)過計算,4種工況下的各離散層最終碳煙質(zhì)量分布狀態(tài)如圖11所示。結(jié)果表明,深床層碳煙沉積量主要分布在第1層,即最貼近入口孔道的位置,4種工況下第1層分別占深床層總捕集質(zhì)量的86.25%、86.20%、85.69%和87.94%。同時由于深床層碳煙分布特性的規(guī)律,各層對應(yīng)的滲透率最終狀態(tài)如圖12所示。深床層第1層滲透率分別為3.32×10-14m2、3.38×10-14m2、3.41×10-14m2和3.66×10-14m2。對于第2~5層,滲透率變化范圍為1.98×10-13~2.08×10-13m2。與第1層相比,其滲透率要高1個數(shù)量級,原因在于深床層碳煙主要分布在第1層,導致第1層捕集體直徑變大,孔隙率下降,引起顆粒物透過能力下降,進而使第2~5層顆粒物沉積量較少。同時由于第1層的滲透率快速下降,餅層過濾層迅速形成,進一步降低了顆粒物向深層擴散的能力,因此,碳煙主要沉積在餅層。

    圖13 各離散層碳煙沉積量變化過程Fig.13 Particulate mass filtration process in different slabs

    圖14 各離散層滲透率變化過程Fig.14 Permeability variation process in different slabs

    選取1 700 r/min、25%負荷和100%負荷工況點進一步分析碳煙捕集過程中深床層變化規(guī)律,深床層碳煙沉積量變化過程如圖13所示,滲透率變化過程如圖14所示。結(jié)果顯示,25%負荷工況下,深床層各層均處于穩(wěn)定狀態(tài),由于此狀態(tài)下排氣溫度較低,NO2催化再生作用較弱,其滲透率也保持在穩(wěn)定狀態(tài)。在100%負荷工況點,除深床層第1層碳載量和滲透率基本保持穩(wěn)定外,第2~5層碳載量在第1階段加載完成后有逐步下降的過程,第2層下降35.36%,第3層下降40.8%,第4層和第5層下降41.44%,同時各層滲透率逐漸上升。原因在于第1層靠近餅層碳煙,當發(fā)生催化再生后可以快速補充,但是餅層的形成和深床層第1層的低滲透率使得第2~5層的碳煙發(fā)生催化反應(yīng)后無法繼續(xù)補充,造成了內(nèi)部碳煙量的單向下降和滲透率的上升。

    4 結(jié)論

    (1)建立了引入NO2催化氧化再生及熱催化再生后微粒捕集器碳煙加載量估計模型,在不同排氣狀態(tài)下碳載量估計誤差可控制在10%以內(nèi),模型可有效估計實際碳煙加載量。

    (2)排氣溫度的提升可以有效地增強NO2氧化再生及熱催化再生,在442℃條件下再生比例可達到總碳煙量的45.32%,有效地降低了顆粒物加載量,可延長微粒捕集器主動再生周期。

    (3)餅層碳煙量占總碳煙沉積量的98%以上,深床層加載后基本處于穩(wěn)定狀態(tài),且深床層碳煙主要分布在靠近微粒捕集器入口孔道壁面的位置,離散后的第1層滲透率快速下降導致第2~5層碳煙加載量過低。

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    22 KONSTANDOPOULOS A G, SKAPERDAS E, MASOUDI M. Microstructural properties of soot deposits in diesel particulate traps[C]. SAE Paper 2002-01-1015, 2002.

    Particulate Matter Load Estimation and Distribution Characteristics of Diesel Particulate Filter

    LIU Hongqi1GAO Ying1JIANG Hongpeng2CHEN Jinjun2PEI Kasi2ZHENG Deyuan2

    (1.StateKeyLaboratoryofAutomotiveSimulationandControl,JilinUniversity,Changchun130025,China2.ChinaNationalHeavyDutyTruckGroupCo.,Ltd.,Ji’nan250101,China)

    A particulate matter estimation model was established to calculate the particulate retained in diesel particulate filter with consideration of catalytic reaction in filter. The filtration and catalytic regeneration parameters were identified by engine dynamometer test data, including permeability of carrier and activation energy and pre-exponential factors of the NO2catalytic reaction and thermal catalytic reaction. The estimation model was validated under different operation conditions and model error was less than 10%. Analysis based on the catalytic reaction sub-model approved that the weight of catalytic regeneration was increased with the rise of temperature. At 442℃, percentage of regeneration mass in all engine emission was risen to 45.42%. The regeneration during filtration can effectively prolong the active regeneration cycle. After thorough analysis of the model, most of the particulate mass was distributed in cake layer, accounting more than 98%. The particulate mass in deep bed was discrete in five slabs and mass distribution in deep bed was mainly in the first slab. Under different test conditions, the mass in the first slab accounted more than 85%. And the permeability of the first slab was less than half of those of the other slabs. At 272℃, the particulate mass in different slabs remained stable quickly and the second to the fifth slabs were decreased more than 35% at 442℃. Chemical catalytic reaction at high temperature was the reason for decreasing. For the first slab, cake layer can effectively replenish the regeneration mass. After the theoretical analysis and practical verify, the estimation model included NO2catalytic reaction and thermal catalytic reaction can effectively predict the retained particulate mass in filter.

    diesel engine; particulate filter; loading capacity; temperature; regeneration; estimation

    10.6041/j.issn.1000-1298.2017.06.046

    2017-03-22

    2017-04-14

    “十二五”國家科技支撐計劃項目(2014BAG11B00)

    劉洪岐(1988—),男,博士生,主要從事發(fā)動機后處理系統(tǒng)控制及診斷研究,E-mail: jlliuhongqi@163.com

    高瑩(1972—),女,教授,博士生導師,主要從事汽車動力系統(tǒng)及后處理系統(tǒng)仿真與控制研究,E-mail: gaoying@jlu.edu.cn

    TK421+.5

    A

    1000-1298(2017)06-0349-07

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