颗粒物传感器结合DPF的数值模拟研究*

汤 东， 王松华， 罗福强， 李 楠， 陈 烈

(1.江苏大学 汽车与交通工程学院，江苏 镇江 212013；2.金坛鸿鑫电子科技有限公司，江苏 金坛 213200)

颗粒物传感器结合DPF的数值模拟研究*

汤 东1， 王松华1， 罗福强1， 李 楠1， 陈 烈2

(1.江苏大学 汽车与交通工程学院，江苏 镇江 212013；2.金坛鸿鑫电子科技有限公司，江苏 金坛 213200)

漏电流式颗粒物传感器，在车载诊断(OBD)系统中被用于颗粒物捕集器(DPF)的失效监测，将颗粒物传感器和DPF结合起来进行研究，更具实际意义。利用计算流体力学(CFD)软件Fluent分析了DPF和传感器内部的流场分布，以及传感器内部颗粒物的运动和分布情况，并对DPF入口排气流速对传感器内流场分布的影响进行了探究。模拟结果显示:传感器内部流动性较好，颗粒物分布较为均匀，但迷宫式设计内仍然会有颗粒物沉积，需要定期进行清理；DPF入口流速对传感器内流场分布情况影响较小，主要对传感器内排气流速的大小影响较大。

颗粒物传感器; 颗粒物捕集器; 漏电流; 车载诊断; 浓度

0 引 言

车用动力尤其是柴油机颗粒物(particulate matter,PM)排放已经成为空气中悬浮颗粒物的重要来源[1]。当前颗粒物捕集器(diesel particulate filter,DPF)已经被广泛应用于去除柴油机排气中绝大多数颗粒物排放[2，3]，但是如果DPF失效，PM排放将远远超过排放法规限值。为了对柴油机PM排放进行实时有效监测以满足愈发严格的排放法规[4]，需要车载PM浓度精确测试技术。PM传感器可以在恶劣的尾气环境中实时而精确的监测DPF下游PM浓度，目前欧美市场上已经出现了一些基于不同测量原理的PM传感器，博世、大陆联合艾菲公司基于多层陶瓷测试技术设计出电阻型颗粒物传感器[6]，芬兰的毕加索公司设计的PM传感器利用充电电流差对尾气中PM的质量和数量浓度进行测量。国内关于PM传感器的研究较少，杨永杰等人基于光电传感器测量原理，设计了一种PM2.5检测传感器[5]，王希凡等人对PM传感器通信协议的设定进行了研究[6]。对于传感器的原型机理研究还不够深入，因而有必要对车载PM传感器开展研究。

1 漏电流式PM传感器

图1是PM传感器的三维结构图，传感器直接安装在DPF下游排气管上，安装方式和氧传感器类似。杯状的高压电极和筒状的导电外壳之间构成浓度测试区，尾气依靠压差按图中箭头进入传感器内部，当对高压电极施加800～1 500 V电压时，尾气中的PM会被极化或电离成导体，从而在高压电极和导电外壳之间形成漏电流，高电压对其他的物质如CO2、水汽没有很大的影响，即在该电压范围内PM浓度是影响漏电流的主要因素。建立PM浓度和漏电流值之间的关联性，便可以达到瞬态PM浓度测量的目的。为了防止PM随尾气进入传感器密封空间，对传感器尾部的导线等部件造成腐蚀，在密封空间的前部采用了多道弯式的迷宫式设计。

本文将DPF和PM传感器结合起来进行研究，考虑了DPF和传感器之间的相互影响，使研究更加具有实际意义。利用Fluent软件对DPF及PM传感器内的流场分布和传感器内的颗粒分布进行了研究，以此来指导传感器的结构设计和改进。

图1 传感器三维结构

2 数值模型的建立

图2是PM传感器结合DPF的几何模型的结构示意图，过滤体被当作多孔介质来处理。DPF的结构基本参数如表1所示。由于该模型和尾气的流动具有对称性，因而只建立了一半的模型。利用Hyper Mesh软件对几何模型进行网格的划分。由于传感器的结构较为复杂，并且为主要研究对象，因而对传感器部分进行了局部的加密处理，网格总数共计1 858 925，图3为网格划分的结果。

图2 PM传感器结合DPF的结构示意图

参数取值参数取值过滤体直径/mm118孔道壁厚/mm0.5过滤体长度/mm152孔道边长/mm2孔密度/cpsi100入口小管直径/mm54孔隙率0.48入口扩张管锥角/(°)90

DPF入口处采用速度入口边界条件，颗粒相与气相取相同的入口速度值，排气流速基于新柴A498BPG柴油机台架试验的结果，发动机的排量为3.319 L;排气管直径为54 mm;选取怠速转速792 r/min、最大扭矩转速1 680 r/min和标定转速2 400 r/min为研究对象，经计算，该发动机排气流速大致在20～50 m/s之间。所有的壁面均采用无滑移边界条件，即所有的速度分量均取为0 m/s。选择压力出口作为出口边界条件，出口压力值设置为0 MPa。气相材料选择为空气，因此,气相材料的密度及动力粘度按不同温度和压力下空气的密度和动力粘度设置。

图3 PM传感器结合DPF网格划分结果

PM利用Rosin-Ramler(R-R)模型按粒径的大小进行分组，最小的粒径选用0.1 μm(Fluent软件所能够模拟的最小的粒径)，并选用1 μm作为最大的粒径。根据PM粒径分布的情况进行数据拟合计算，所得的颗粒物平均直径为0.52 μm，分布指数取2.44。

气固两相流模型选择颗粒轨道模型，在Fluent中选用DPM模型。相关文献[7]指出排气在壁流式蜂窝陶瓷过滤体内流动时为层流运动，因此,过滤体内选择层流模型，而排气在DPF过滤体外是湍流运动，故采用K-ε湍流模型来对其进行描述。基于所选择的气固两相流理论和多孔介质理论建立了PM传感器结合DPF的气固两相流数值模型，并利用Fluent软件对其进行求解。

3 模型验证

柴油机实际工作时，排气的温度较高，且为间歇排气，工作过程中会产生剧烈的压力波动，因此较难在柴油机排气系统中直接测量DPF的流动特性，为此本研究在实验台上搭建稳定、等温、轴对称的实验装置，装置示意图如图4所示。测量DPF载体出口端面气流分布，并将测量值与计算值进行对比，以对所建立的数值模型进行验证。选择空气作为气源，采用一个额定排气压力为1.8MPa的单级风冷空气压缩机来提供，通过调节阀控制气体的流速使其保持恒定。DPF载体出口直接暴露在空气中，利用转轮式风速传感器测量DPF载体出口端面轴向速度沿径向的分布，沿直径方向等间距测量13个点，载体出口端面的测点分布情况如图5所示。

图4 实验装置示意图

从图6中可以看出:测量值与计算值整体趋势吻合较好，在数值上仍有一定的偏差。误差可能主要来自于仪器的测量精度、测量误差以及数学模型的简化等原因，表明所建立的数值模型是可靠的，对于研究DPF后传感器内的流场及PM分布是能够满足要求的。

图5 载体出口端面测点分布

图6 计算值与测量值对比图

4 计算结果与分析

4.1 气相模拟结果分析

本节对DPF入口排气流速为30 m/s时，传感器及DPF内气相的压力场、速度场和湍动能分布进行了分析。

4.1.1 压力场分析

如图7(a),(b)分别为DPF及传感器对称截面上静压分布图和传感器部分静压分布局部放大图。从图中可以看出，DPF内最大静压出现在载体入口端面中心线处，压力在DPF内层层递减，在入口和出口之间形成了一定的压力损失。传感器部分出现了较明显的压力梯度分布，压力的变化会导致排气流速发生变化。

传感器部分迎风侧进气口的下方压力较高，这是由于排气流经传感器文丘里管头部时气流受到了传感器壁面的阻挡，在迎风侧进气口的下方形成了一定的高压区域，压差使一部分排气经进气口流入传感器内部。较明显的压力梯度分布还出现在传感器背风侧进气口下方和尾气出口处，根据文丘里管原理传感器文丘里管头部背风侧上方压力较低，即背风侧进气口上方压力较低，压差会产生一定的吸附作用，使尾气经此处流入传感器内部。而尾气出口处，由于出口下方压力较低，在压差的作用下尾气由传感器内部重新汇入排气管中。

图7 PM传感器结合DPF的静压分布

4.1.2 速度场分布

图8是DPF及传感器对称截面速度分布情况，从图中可以看出，气流在载体内部流动时，流速分布较为均匀，速度方向没有发生改变，为层流运动，即传感器在该安装位置处对DPF内流场分布影响较小。

图8 PM传感器结合DPF的速度场分布

图9 传感器内速度和局部放大矢量分布图

如图9(a),(b),(c)分别是传感器部分速度矢量分布图，传感器迎风侧和背风侧进气口处速度矢量分布局部放大图。图9(a)中两侧进气口处速度没有完全显示出来，是由于该处流速高于所设置的0～2 m/s显示范围。从图中可以看出：尾气在传感器内部流动，流速分布较为均匀，浓度测试区内流动平稳；而传感器两侧进气口和尾气出口处出现了明显的速度梯度分布，这是由于截面积的突然变化造成的。截面积的突然变化产生了很强的扰动，造成了较大的局部损失，传感器在进行结构设计时，应尽量减小这些部位处造成的局部损失。

由于进气口处截面积的突然减小及传感器壁面的剪切作用，迎风侧进气口内出现了较强烈的涡流，产生了很强的扰动，造成了较大的局部损失。背风侧进气口内排气出现了一定的逆向流动，排气由传感器背风侧进气口流入排气管内，进气口处排气的逆向流动会使得所测的PM浓度产生较大的偏差。

从速度分布云图中可以看出，基于文丘里管式结构设计，尾气由进气口流入传感器，经浓度测试区、尾气流动空间，最终由尾气出口重新汇入排气管中，能够实现PM浓度的瞬态测量。

4.2 颗粒相模拟结果分析

传感器是本文的主要研究对象，本节对DPF入口排气流速为30 m/s时，传感器内部不同粒径PM的运动及分布情况进行了分析。

4.2.1 PM分布状况

图10是PM在传感器及排气管内的分布情况，从图中可以看出PM在传感器内部的分布较为均匀，迷宫式设计靠近浓度测试区的部分PM分布较多，这说明迷宫式设计虽然起到了阻挡PM的效果，但传感器工作一段时间后仍然会有PM在传感器内部沉积，因而需要定期对传感器进行清理，以完成传感器的再生。

图10 传感器内部PM分布图

4.2.2 PM速度分布

图11(a)是传感器及排气管内PM的速度分布图，从图中可以看出PM在传感器内部的流动较为均匀，PM在排气管内的流速要明显高于传感器内PM的流速，这是由于传感器内排气流速较低，而PM的运动情况主要是由排气的运动情况来决定的。更低的流速发生在传感器迷宫式设计处，由于多道弯迷宫式设计对排气的阻挡，使得该处排气流速较低。PM的流速较小，其停滞时间也会增长，因而其发生沉积的可能性也会增大。

4.2.3 PM直径分布

图11(b)是不同直径的PM在传感器及排气管内的分布情况，从图中可以看出不同粒径的PM在传感器内部均匀并无序的分布着。传感器内PM的直径要小于排气管内PM的直径，这是由于颗粒相的运动情况主要由气相的运动情况来决定的，颗粒随气体流动的过程中，直径较大的颗粒质量也大，所受的惯性力也大，当气流方向发生变化时，直径较大的颗粒往往会因为惯性力的作用而来不及变换方向，从而脱离气体的运动轨迹，而粒径较小的颗粒则跟随性较好。所以,当尾气流经传感器头部时，在压差的作用下部分排气从进气口流入传感器内部，而粒径较大的颗粒可能在惯性力的作用下继续向前运动，而不进入传感器。

图11 传感器内部PM速度和直径分布图

4.3 流速对传感器内流场分布的影响

图12是DPF入口排气速度分别为15,30,50 m/s时，传感器对称截面上速度矢量分布情况。从图中可以看出:当DPF入口排气流速发生改变时，传感器对称截面上的速度矢量分布情况基本相同，主要是流速发生了变化，随着入口排气流速的增加，传感器内排气的流速也呈上升趋势。这说明DPF入口流速对传感器内流场分布情况影响较小，主要是对传感器内排气流速影响较大。

图12 不同入口流速传感器内速度矢量分布

5 结 论

1)基于文丘里管式结构设计，尾气在传感器内流动性较好，能够实现PM浓度的瞬态测量。两侧进气口出现了较强的扰动和逆向流动，应通过传感器的结构改进减小局部损失、避免异常流动现象。

2)传感器内PM分布较为均匀，迷宫式设计起到了阻挡PM的效果，但仍然有PM发生沉积，需要定期清理以完成传感器再生。

3)DPF入口流速对传感器内流场分布情况影响较小，对传感器内排气流速影响较大，随着入口排气流速的增加，传感器内排气的流速也呈上升趋势。

[1] 吕 田.压燃式发动机颗粒物排放理化特性及其对大气环境的影响[D].上海：上海交通大学,2013.

[2] 王 丹.柴油机微粒捕集器及其再生技术研究[D].长春：吉林大学,2013.

[3] Torregrosa A J,Serrano J R,Arnau F J,et al.A fluid dynamic model for unsteady compressible flow in wall-flow diesel particulate filters[J].Energy,2011,36(1):671-684.

[4] Kondo A,Yokoi S,Sakurai T,et al.New particulate matter sensor for on board diagnosis[J].SAE International Journal of Engines,2011,4(1):117-125.

[5] 杨永杰,张裕胜,杨赛程，等.一种PM 2.5检测传感器设计[J].传感器与微系统,2014,33(3):76-78.

[6] 王希凡,汤 东,徐亚超,等.新型PM传感器通信协议设定与软件设计[J].传感器与微系统,2015，34(5):95-98.

[7] 龚金科,赖天贵,董喜俊，等.车用柴油机微粒捕集器流场的数值模拟与分析[J].汽车工程，2006,28(2)：129-133.

Research on numerical simulation of particulate matter sensor combined with DPF*

TANG Dong1, WANG Song-hua1, LUO Fu-qiang1, LI Nan1, CHEN Lie2

(1.School of Automotive Traffic Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China;2.Jintan Jonssen Electronic Technology Corporation,Jintan 213200,China)

The leakage current particulate matter(PM)sensor is used to detect malfunctions of diesel particulate filter(DPF)in on-board diagnostics(OBD)system.PM sensor and DPF are studied together by computational fluid dynamics(CFD)software Fluent, which has more practical significance.Flow field distribution inside DPF and PM sensor is analyzed,and movement and distribution condition inside PM sensor are studied.Research on the influence of exhaust flow rate of DPF inlet on flowfield distribution inside PM sensor is performed.The results of simulation reveal good flowability inside the sensor，distribution of PM is uniform but there is still PM deposited in the maze structure design,which need to be cleared up regularly.Velocity of DPF inlet has little influence on flow-field distribution inside the sensor while it has great influence on exhaust velocity magnitude inside the sensor.

particulate matter(PM)sensor; diesel particulate filter(DPF); leakage current; on-board diagnostics(OBD); concentration

10.13873/J.1000—9787(2017)05—0036—04

2016—05—22

国家自然科学基金资助项目(51176068)；内燃机燃烧学国家重点实验室开放课题项目 (K2014—9)

TP 212

A

1000—9787(2017)05—0036—04

汤 东(1969-)，男，博士，教授，硕士生导师，主要从事内燃机测试方面研究工作,E—mail: Ujssonghua@163.com。