缸内湍流运动对复合燃烧燃料活性分布的作用机制

2019-01-31冯译方

实验流体力学 2019年1期

冯译方, 谢辉, 陈韬, 赵华

(天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室, 天津 300072)

0 引言

作为汽车的主要动力源之一，汽油发动机具有动力响应性好、升功率高、成本低等优点，但是其燃油经济性受到汽油特性的限制，相比柴油机要低20%～30%。针对该问题，学界提出火花点火-可控自燃复合燃烧(Spark ignition-Controlled auto-ignition Hybrid Combution, SCHC)这一概念，将汽油和柴油发动机可控自燃(Controlled Auto-Ignition, CAI)的燃烧方式加以组合，不仅可以实现汽油机均质压燃，还可以通过火花点火的火焰传播对CAI燃烧进行有效调控，减轻中高负荷下CAI燃烧的爆震问题，拓宽CAI燃烧的运行极限。但是，随着研究的深入，SCHC燃烧暴露出高废气率条件下的平均指示有效压力(Indicated Mean Effective Pressure，IMEP)循环变动以及可控性差等问题[1-2]。研究表明，缸内湍流对初期的火核形成及火焰传播起到重要作用，被认为是引起循环变动的重要原因之一[3-4]。为解决该问题，本课题组提出二甲醚(Dimethyl ether, DME)微火源引燃复合燃烧概念[5]，利用高活性燃料二甲醚自燃形成高活性燃料分层，形成微火源并引燃油气混合气进而引发后期自燃。微火源可以增强高废气稀释条件下火核形成及前期火焰传播过程，提高燃烧稳定性，从而实现发动机热效率的提高。

韩国汉阳大学Junepyo Cha等[6]对比了DME-汽油双燃料与DME单燃料下可控自燃(CAI)燃烧过程。结果表明，DME喷射时刻可以直接控制着火时刻，当着火时刻在上止点之前时，采用DME-汽油双燃料具有更好的经济性。Brunel大学的Zhang等[7]在一台单缸汽油机上同样利用DME-汽油双燃料喷射技术实现了CAI燃烧。研究结果表明，不同的DME喷射策略下的燃烧特征呈现较大差异。当DME单次早喷时，DME在气缸内与汽油混合气混合较为均匀，因此整缸混合气活性分布较为一致，燃烧过程呈现CAI燃烧特征；而当DME单次晚喷时，燃烧过程呈现火焰传播的特征。徐康[8]在单缸光学发动机上开展了DME微火源引燃复合燃烧的可视化实验。结果表明，微火源的分布受DME分布影响。微火源引燃复合燃烧的初始反应区位置(微火源)呈现集中分布的特征。但是，已有的实验研究对高活性燃料DME在发动机缸内这一受限空间受流动影响的扩散和分布机制尚不明确，仅通过实验研究无法对缸内微火源产生及引燃汽油的作用机制进行解释。因此，需要通过实验结合仿真手段对实验现象中的燃烧过程进行分析。

本文基于光学发动机平台，通过粒子图像测速(Particle Image Velocimetry, PIV)手段探究微火源引燃特征最为明显的单次晚喷工况下缸内流场分布，并对其成因进行分析。通过Rayleigh散射测量缸内DME分布，研究缸内复杂的流动条件对DME活性分布的影响。同时,通过高速摄影结合三维计算流体力学(Computational Fluid Dynamics，CFD)仿真手段对DME分布及流动特征对燃烧放热过程影响的机理进行解释。

1 实验及仿真设置

1.1 光学发动机实验平台

实验均在单缸可视化光学发动机实验平台上完成。光学发动机实验平台系统如图1所示，其中可视化窗口的直径为71mm。在光学测量系统方面，配备4倍频高能钇铝石榴石Nd:YAG (Neodymium-Yttrium-Aluminium Garnet)激光器、双脉冲532nm波长的Nd:YAG激光器、增强型光电耦合探测器(Intensified Charge-Coupled Device，ICCD)和高速摄影机。光学发动机主要参数如表1所示。发动机采用的进气道及燃烧室设计可以使进气在缸内形成涡核，从而增强缸内涡流运动。发动机配备了不同升程和持续期的凸轮轴系，可以根据实验需求灵活调整进排气升程，并通过机械错齿改变气门相位。由于光学发动机较低的压缩比，采用辛烷值较高的汽油燃料难以在光学发动机上实现混合气自燃，因此，实验中采用的气道喷射燃料为辛烷值较低的基础燃料(Primary Reference Fuel，PRF)PRF40(PRF40表示在基础燃料中，异辛烷的占比为40%，余数为正庚烷的比重)。

图1 光学发动机台架系统示意图Fig.1 Scheme of experimental setup for the optical engine

表1 光学发动机主要参数Table 1 Specifications of the optical engine

由于DME微火源引燃要求较低的DME循环喷射量，因此DME油轨内压力不宜过高。综合考虑涉及工况点的DME喷射背压，在实验中，DME共轨压力保持为4MPa。DME直喷喷油器采用的是6孔直喷汽油机喷油器，单个喷孔直径为0.2mm，该喷油器采用侧置式布置方案安装于进气道的正下方，喷油器轴线与气缸横截面呈15°夹角。

由于光学发动机较短的运行时间，常规的外部废气再循环(Exhaust Gas Recirculation, EGR)系统难以从排气中将废气引入进气系统中。因此，实验中使用氮气(N2)和二氧化碳(CO2)按照一定比例混合来模拟外部EGR。其中，N2和CO2的比例根据实验中所采用的燃料化学式，在当量燃空比和完全燃烧的假设下计算得出。虽然在模拟的外部EGR中不包含燃烧产物H2O，且完全燃烧的假设也忽略了外部EGR中微量活性小分子物质的存在(这会对结果产生一定的影响),但是，本课题组之前的燃烧采样分析结果显示[9]，外部EGR中小分子组分的变化对燃烧相位并无显著影响。因此，实验中对模拟外部EGR组分的简化假设并不会对结果产生明显影响。

1.2 CFD仿真平台介绍

使用由美国Convergent Science公司开发的计算流体力学软件Converge构建了发动机三维模型，如图2所示(图中A,B为截面位置)。其中，发动机内流场包含燃烧室和进、排气道等区域。计算起始时间为进气门开启前10°曲轴转角(Crank Angle,后文均以°CA表示)，计算结束时间为放热终止时刻(压缩上止点后40°CA)。在整个计算过程中，最大网格尺寸为基础网格尺寸4mm，最小网格尺寸为自适应网格加密极值0.125mm，网格数量为120～440万。

图2 发动机几何模型Fig.2 Engine geometry model

在模拟缸内直喷DME过程时，为了更好地模拟液滴撞壁现象，采用Wall Film[10]模型，该模型可模拟燃油撞壁后的黏附、反弹、摊布和飞溅等现象；液滴之间的相互作用采用NTC Collision模型[11]进行模拟；使用KH-RT Breakup Length模型[12]可以较好地模拟液滴的雾化破碎过程，其优势在于可以较准确地预测油束的贯穿度；而Frossling Drop Evaporation模型耦合Boiling模型[13]的使用可以准确模拟DME的蒸发过程。为验证所选用模型的准确性，基于定容弹实验平台对喷雾模型进行了标定。实验与仿真贯穿距测量验证结果如图3所示。结果表明：采用的DME喷雾和蒸发模型喷雾贯穿距、喷雾形态及锥角能够较好地模拟DME的发展情况，满足本文研究的需求。

图3 喷雾模型贯穿距验证

Fig.3Validationofspraypenetrationlengthbetweensimulationandexperiments

在DME-PRF复合燃烧的化学反应动力学机理方面，基于Cai和Pitsch等[14]构建的PRF机理和Burke等[15]构建的DME化学反应动力学机理，构建了包含348种组分和1125步反应的DME-PRF详细化学反应动力学机理，并基于雅可比辅助的直接关系图(Direct Relation Graph with Error Propagation, DRGEP)方法[16-17]，结合目标检索算法(Targeted Search Algorithm, TSA)、准稳态假设(Quasi-Steady State Assumption, QSSA)和氢离子敏感性分析对反应机理进行了简化，构建包括了143种组分、729步反应的DME-PRF骨架反应机理。详细机理的点火延迟和火焰传播速度如图4所示(相关信息请参考文献[21-26])，详细机理与骨架机理的对比如图5所示。结果表明，构建的DME-PRF机理与实验验证结果吻合较好，可以用于本文所进行的CFD仿真研究。

2 实验及仿真结果分析

2.1 缸内流动特征分析

针对发动机燃烧室内的复杂流动条件，采用LaVison开发的FlowMaster PIV系统测量缸内流动特征，如图6所示。该系统以2台SOLO120 Nd：YAG激光器作为光源，以Laskin喷雾器将癸二酸二异辛酯溶液以300～500kPa的喷射压力喷入气流中。采用CCD照相机作为传感器进行图像采集，并使用DaVis 7.2软件进行图像处理。根据之前的研究结果[18]，选取上止点前20°曲轴转角(Crank Angle Before Top Dead Center, °CA BTDC)作为测量时刻，此时缸内流场分布会对DME喷雾扩散及后续的燃烧过程产生显著影响，且在该时刻活塞上行对测量没有影响。

(a)

(b)

(c)

(d)

图4 详细化学反应动力学机理着火延迟与层流火焰传播速度验证

Fig.4Validationofauto-ignitiondelaytimeandlaminarflamespeedsbetweenthe348-speciesdetailedmechanismandexperiments

除DME喷射外,本研究所采用的发动机运行工况与PIV实验工况条件均一致,如表2所示。众所周知，火花点火发动机的缸内流动主要受进气和压缩过程中缸内滚流的影响。为了更好地形成缸内涡流，对采用的光学发动机进气道及燃烧室进行了增强缸内涡流的设计。随着活塞上行，滚流在燃烧室及进气的影响下逐渐转化为涡流。实验测量了100个循环，图7展示了其中的8个随机循环的缸内流场及其涡心分布，而图8显示了该工况下PIV测量获得的100个循环的平均流场。缸内流场从进气侧开始，向光学视窗的右上流动，并沿缸壁从窗口左侧流出，以窗口中心偏左侧为中心形成了涡流结构。

(a)

(b)

(c)

图5 骨架化学反应动力学机理与详细化学反应动力学机理着火延迟与火焰传播速度对比

Fig.5Comparisonoflaminarflamespeedsbetween348-speciesdetailedand143-speciesskeletalmechanisms

图6 PIV测量系统示意图Fig.6 Scheme of the PIV system

表2 发动机运行工况Table 2 Engine operation setup

图7 8个随机循环的缸内速度场结构和涡心分布特征

Fig.7Randomselected8cyclesofin-cylindervelocityfieldstructureandvortexcenterdistribution

图8 上止点前20°CA缸内集总平均速度场(100个循环)

Fig.8Ensembleaveragedin-cylindervelocityfieldat20°CABTDCinthestudiedDMEMFIcase(100cycles)

三维CFD仿真所得到的缸内流场形成过程如图9所示。进气结束时刻(200°CA BTDC)缸内主要流动形式为逆时针滚流，其滚流比为1.1。同时，在缸内进排气中轴线一侧出现约4mm的涡流核心，该核心位置由进气道及燃烧室形状共同决定。随着活塞运行，在燃烧室形状的影响下，缸内滚流逐渐减弱，滚流涡核逐渐消失，滚流在壁面和初始涡核引导下逐渐转化为涡流，缸内涡流比逐渐提升至0.8，形成以涡流为主的流动特征。

图9 缸内流动形成过程仿真结果Fig.9 The simulation of flow field development

针对所测得的PIV流动图像及100个循环的平均流场，对缸内流动的循环变动进行了分析。其中，通过计算每循环缸内湍动能与平均流场的标准差来计算缸内流场的循环变动(COV)。针对缸内湍动能，首先通过二维快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FTT)将二维瞬时速度变换为空间频率域，然后再将高于给定空间截止频率的所有傅里叶系数设置为0后执行逆FTT。截止频率通过每个测量周期的速度波动分量的功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)确定[19-20]。缸内湍动能及其循环变动如表3所示。结果表明，低频湍动能约占总湍动能的90%，此时缸内涡流以大涡为主，同时伴随着部分小尺度涡流在废气中耗散。结合PIV分析结果，高频湍动能的循环变动表明缸内湍流循环变动主要是由小尺度涡核位置的循环变动产生的。

表3 缸内湍动能及其循环变动Table 3 Turbulent kinetic energy and COV in cylinder

2.2 缸内流动对DME分布的影响

缸内DME分布及扩散过程受到流场的调控作用。由于实验条件限制，无法在DME喷射时利用PIV手段测量缸内流场。故通过Mie散射及Rayleigh散射对DME喷雾进行测量，并使用仿真手段解释流动对DME分布的影响。其中，Mie散射是入射光波长远小于测量介质粒子直径时出现的一种散射现象，主要用于测量液相喷雾形态；而Rayleigh散射在前期液相Mie散射较强时被Mie散射所覆盖，因此主要用于测量小液滴及气相信号。图10展示了喷雾发展历程中50个循环的平均值。在喷射初期DME未完全雾化时，测量结果中会同时存在Rayleigh散射和Mie散射，但由于Mie散射信号较强，在直喷开始时刻后(After Start of Injection，ASOI)1.44°CA和2.16°CA的拍摄角度下，可能存在Rayleigh散射信号被Mie散射所掩盖的情况。从图中只能观测到液相喷雾的形态，而在2.88°CA ASOI时，由于DME迅速雾化，此时Mie散射信号大幅削弱，已经能从图中观测到部分散射光信号由强至弱的过渡现象。在4.32°CA ASOI后(对应图7中的结果)，散射光信号图像中已经观测不到明显的局部高亮度区，而呈现连续的均匀过渡，表明此时DME已经基本雾化完毕，Mie散射信号基本消失，此时测量平面内采集到的是入射光在气相的DME中产生的Rayleigh散射信号。

图10 DME SOI 25°CA BTDC工况下喷雾发展历程(50循环平均值)

Fig.10DMEspraydevelopmentwithDMESOI25°CABTDC(averagedover50cycles)

三维CFD仿真得到的5°CA ASOI缸内DME分布及流场分布如图11所示。其中缸内整体流场形态仍为逆时针涡流，同时，在DME喷雾的影响下,大涡核心逐渐向气缸的左侧移动，使缸内左侧部分的流动增强。此时缸内DME喷雾受到缸内逆时针涡流影响而形成逆时针扩散，而缸内涡核位置分布在DME喷雾外围，影响DME边缘的扩散及其浓度梯度，但不会对DME喷雾的整体形态产生影响。二者共同作用使DME移动到进排气中轴线位置形成集聚型分布，此时集聚区域DME浓度与其他区域的比值为5∶1。

图11 DME SOI 25°CA BTDC工况下喷雾发展历程及流场仿真结果

Fig.11SimulationofDMEspraydevelopmentandflowfieldwithDMESOI25°CABTDC

2.3 缸内流动及DME分布对燃烧过程的影响

在所选工况下，DME微火源引燃复合燃烧呈现多阶段放热的特征。图12中展示了光学发动机实验的100个循环平均缸压、放热率以及三维仿真获得的缸压、放热率及缸内温度历程数据。主燃烧放热过程可分为3个主要阶段。第一阶段为剧烈放热阶段，燃烧放热率在不到5°CA的时间内超过30J/°CA；接下来的第二阶段放热率小幅下降并出现平台期，持续时间略短于第一阶段的快速放热；而在主燃烧放热的第三阶段，放热率曲线斜率猛增，缸内出现迅猛的燃烧放热反应，此时放热达到峰值。通过多阶段放热，可以对缸内燃烧的放热率及最大压升率进行调控，从而抑制燃烧过程中的爆震现象，提高缸内燃烧的稳定性。

为进一步了解DME、MFI复合燃烧的燃烧放热过程，使用高速摄影采集的数据对放热过程进行分析, 如图13所示。由于其循环变动特征十分微弱，因此仅选择其中一个循环的放热过程进行分析。缸内首次观测到着火点的时刻为1.4°CA BTDC，初始自燃点首先出现在可视区域的中部偏左区域，但是该阶段的自燃反应强度较弱，并伴随着较弱的自燃化学发光。随后，自燃着火面积迅速扩大，逐渐向视窗的右下方发展。从0.7°CA ATDC之后，自燃着火的放热逐渐减缓，此时从高速摄影的结果可以看出火焰锋面正在逐渐成型，在2.2°CA ATDC时，已经可以看到一个带着明亮反应锋面的火焰结构形成，并在接下来的一段时间内，火焰传播覆盖区域缓慢扩大，火焰锋面的亮度也有一定程度的增加，但是由于较慢的火焰传播速度和活塞的下行，导致了此阶段燃烧放热率的小幅度下降，放热率出现平台区域。在5.8°CA ATDC附近, 未燃区的PRF40燃料达到自燃条件，开始自燃。此时，图中火焰锋面外侧(视窗右上角)出现了十分明亮的着火点，其亮度远高于火焰传播覆盖的区域。随后外围的混合气迅速自燃，并覆盖几乎整个火焰锋面以外的区域。通过上述分析可知，DME微火源引燃复合燃烧的主放热阶段呈现自燃-火焰传播-自燃的3阶段顺序放热特征。

图12 DME SOI 25°CA BTDC工况缸压、放热率及缸内温度历程

Fig.12Pressure,heatreleaserateandtemperaturein-cylinderwithDMESOI25°CABTDC

三维CFD仿真获得的缸内DME分布及火焰锋面的结果如图14所示。其中以1000K等温面来体现火焰锋面发展过程。结果表明，在2°CA BTDC时，初始火核在缸内高活性燃料DME集聚分布区域的中心产生，随后向未燃区进行火焰传播，其初始自燃区域与DME集聚区域吻合。可以看到，在2°CA ATDC时刻放热量为总放热量的37.5%，原高活性区域内的DME几乎已经被完全消耗，高活性燃料DME自燃起到高能点火源的作用。随后火焰向燃烧室外围传播，但传播速度减缓，同时，火焰传播使缸内的温度从850K提高到1250K。5°CA ATDC时刻，较高的缸内温度诱发了已燃反应区外围的自燃，形成如图11所示的多阶段放热特征。