柴油机微粒捕集器捕集特性影响因素分析与性能评价
2019-12-25
(武汉理工大学 a.能源与动力工程学院;b.船舶与海洋工程动力系统国家工程实验室低速机电控系统实验室,武汉 430063)
柴油机微粒(particulate matter,PM)排放量在同等条件下远远大于汽油机,是柴油机主要的排气污染物之一[1]。微粒捕集器(diesel particulate filter,DPF)是目前公认减少柴油机尾气排放中颗粒物含量的高效、便捷方法之一[2]。虽然DPF产品发展已较为成熟,但微孔直径、孔隙率等结构参数对捕集特性重要程度(评价)的计算分析未见报道。本文在参数分析的基础上分析各因素相互关系和相对重要程度评价,为DPF结构优化和仿真试验提供依据。
1 捕集特性影响因素
通常,衡量DPF性能的2个重要指标是压降[3-4]和捕集效率[5]。在此基础上又增加壁面捕集质量作为评价的第三指标。
影响DPF捕集特性的主要因素有:微孔直径、壁厚、过滤体长度、孔隙率、通道密度、排气量和排气温度。
1)微孔直径。微孔直径的改变更多的影响了捕集效率,但这并不能说明微孔直径越小越好,较小的直径同样会加大材料的选择和制造难度,因此,微孔直径的取值要处于合理的范围,通常微孔直径处于10~20 μm[6]。
2)壁厚增大。过滤体壁厚的选取需要在一定的范围内,壁厚过小时,虽然压降降低,但捕集效率可能会低于90%,当壁厚过大时捕集效率通常达到95%以上,甚至更高。这已经很接近100%,再增加壁厚也不会有很大的提升,反而压降的急剧增加会影响柴油机性能。
3)过滤体长度。理论上过滤体长度越长对柴油机性能越有利,但同时要结合柴油机所在的环境因素。
4)孔隙率。孔隙率主要影响压降的变化,因此孔隙率的取值要以压降为主。
5)通道密度。较大的通道密度可以增加捕集效率和减少压降。
6)排气量。排气量受柴油机工况的影响。
7)排气温度。排气温度受柴油机工况的影响。
2 捕集特性模糊评价
2.1 模糊评价模型
根据DPF捕集特性,对DPF的捕集性能建立两级三层模糊评价。底层是捕集特性的影响因素,中间层为3个捕集特性的评价指标,顶层为捕集性能评价指标。试验所用DPF主要结构参数见表1,柴油机参数见表2。通过GT-Power软件建立DPF的仿真模型见图1。搭建的试验台架见图2。试验采用DW260电涡流测功机测量柴油机转速和转矩,AVL SPC472测量仪测量碳烟排放量,HORIBA MEXA-7000系列的7000SLE分析仪测量排气中NOx和HC等气体含量。
表1 DPF装置参数
表2 柴油机技术参数
图1 DPF仿真模型
图2 试验台架
根据捕集特性选取3个评价等级:好、中、差;选择DPF装置初始结构参数进行模糊评价。
柴油机额定工况点:转速1 500 r/min、转矩370 N·m、排气流率为220 L/s、排气温度550 K。
通过试验测得柴油机加装DPF装置后的压降为7.16 kPa,捕集效率为93.09%,壁面捕集微粒的质量为4.61 g。
2.2 各因素权重分析
采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)确定权重矩阵。微孔直径对DPF压降损失较小,但他对捕集效率的影响较大;壁厚和孔隙率增加时,过滤体压降和捕集效率都有所增加;过滤体长度和通道密度增加时,压降降低,捕集效率升高;壁面捕集质量会随着微孔直径、壁厚、孔隙率、过滤体长度和通道密度5项参数的增加而增大. 柴油机排气流量的增大会导致DPF压降升高、捕集效率降低,排气温度的升高增加了捕集效率,但对DPF压降并无太大影响[7-10]。根据采用单一变量法的仿真结果分析各因素对性能指标的重要程度,根据表3所示的判断矩阵的标度假设出判断矩阵。构造出的判断矩阵的相对值见表4~7。
表3 判断矩阵准则和标度[11]
表4 压降判断矩阵
表5 捕集效率判断矩阵
表6 壁面捕集质量判断矩阵
表7 捕集性能判断矩阵
判断矩阵一致性检验由式(1)计算验证[12]。
(1)
式中:λ为所构造判断矩阵的最大特征值;n为判断矩阵的阶次;R.I.为平均随机一致性指标;C.R.为随机一致性比率。
若C.R.<0.1,则判断矩阵满足一致性。根据式(1)计算可得压降、捕集效率、壁面捕集质量和捕集性能的一致性比率C.R.的值分别为:0.016、0.023、0.024、0.009。判断矩阵均满足一致性要求。
AHP权重计算如下。
(2)
式中:W为判断矩阵所对应因素的权重;n为判断矩阵的阶次;aij为判断矩阵i行j列的元素。
各因素对压降的权重矩阵为
Wpressure=(0.389 3,0.250 5,0.103 7,
0.069 9,0.142 7,0.043 9)
同理,捕集效率的权重为
Wefficiency=(0.462 1,0.231 7,0.061 4,
0.109 4,0.045 8,0.089 6)
壁面捕集质量的权重计算得
Wmass=(0.465 3,0.061 8,0.090 2,
0.110 2,0.224 7,0.047 8)
捕集性能指标的权重矩阵为
Wperformance=(0.539 6,0.296 9,0.163 5)
2.3 模糊评价
选用模糊分布法中的岭型分布来确定隶属度值矩阵R。
(3)
(4)
(5)
式中:xi为第i个质量指标的测度值;xi0,…,xi5为第i个质量指标的界限值,取值根据各质量评价指标的特点和性质确定。对于越大越好的指标排列顺序从大到小,对于越小越好的指标排列顺序从小到大;对于定量参数,直接取实际值,对于非定量参数,采取打分衡量的形式确定。
根据捕集特性选取了3个评价等级:好、中、差。即V={Vi},当各个结构参数取本产品初始值时,对压降、捕集效率、壁面捕集质量的隶属度矩阵为
中间层3个评价指标(压降、捕集效率和壁面捕集质量)对顶层评价指标(捕集性能)的模糊关系矩阵为
采用加权平均型模糊算子进行中间层3个性能指标评价结果计算[13]。
(6)
由此,压降的评价结果为
Epressure-drop=(0.662 9,0.356 8,0.199 1)。
同理,捕集效率和壁面捕集质量的综合评价结果为
Eefficiency=(0.318 5,0.434 1,0.440 4);
Emass=(0.063 5,0.364 7,0.778 1)。
捕集性能综合评价结果为
Eperformance=(0.462 4,0.381 7,0.365 4)。
3 模糊神经网络评价模型
3.1 函数选择
传递函数:第一层与第二层之间为隶属度函数,第二、三层之间的传递函数为purelin。
训练函数:初步选择trainscg函数为训练函数。
性能函数:均方误差函数mse[14]。
学习函数:learndg函数,采用梯度下降法对权值进行调整。
3.2 数据准备
样本数据分为输入与输出两部分(见表8),输入是微孔直径、壁厚孔隙率、过滤体长度、通道密度、排气流量和排气温度这7个因素的取值,输出为捕集性能的评价。将500组样本数据带入仿真模型中得出相应的性能指标值。
表8 样本数据
图3 模糊神经网络训练及与目标差值对比
3.3 模糊神经网络训练
建立模糊神经网络模型后,设定目标误差值为10-2,通过训练样本数据,模糊神经网络训练误差见图3。
由图3可知,训练经过88次样本集数据的迭代计算后,训练减少到了设定误差。
3.4 结果对比分析
在保持柴油机工况一定时,5组DPF结构优化测试方案见表9。
测试数据捕集性能的网络预测和训练结果、数学模型的计算结果和模糊综合评价的计算结果对比见表10。
表9 测试数据
表10 评价结果对比
由表10可知,神经网络模型评价结果与模糊评价的结果基本吻合,说明所建立的模糊神经网络评价模型,可以根据DPF微孔直径、壁厚、过滤体长度、孔隙率、通道密度、排气量和排气温度等因素的取值计算分析微粒捕集器捕集特性。
4 结论
1)根据权重分析结果,首先要考虑压降。增加壁厚是微粒捕集器结构优化的首要考虑,增加壁厚同时可以增加捕集效率和壁面捕集质量。增加壁厚、减小微孔直径和适当减小孔隙率应该是首要措施。柴油机在运行时,在保证转矩的情况下,保持较小的排气流量。
2)在DPF结构参数在初始值的条件下,压降的评价等级为“好”;捕集效率的评价等级为“中”;壁面捕集质量的评价等级为差。模糊综合评价和模糊神经网络评价对参数的计算结果误差较小,在柴油机工况(排气流量和排气温度)一定时,5组结构优化方案对比表明,评价等级中“好”的值随着微孔直径减小、壁厚增大、通道密度增大而增大。