汽油发动机颗粒物排放指数的修正研究

胡云昊，张磊，杨友文

(上汽集团创新研究开发总院，上海 201804)

0 前言

汽油发动机作为世界各国乘用车的主流动力，其排放的尾气颗粒物是引起当今空气质量问题的主要原因之一。随着大气污染物防治法的修订，我国制定了《轻型汽车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段)》(GB 18352.6—2016，以下简称“国六排放法规”)，并引入了全球统一轻型车辆测试循环(WLTC)的排放测试工况，对颗粒物排放提出了更严苛的要求。

众所周知，汽油质量显著影响颗粒物排放。为了量化该影响，本田、通用等公司与牛津、加州等大学对汽油特性与排放试验结果进行分析，得到了基于汽油特性的颗粒物排放指数(PMI)模型。近年来，随着排放法规的不断升级，PMI模型也需要进一步优化和修正。

1 PMI模型概况

汽油发动机炭烟颗粒是颗粒物排放的主要表现形式，来源于汽油各组分在油气混合不均的缺氧区的燃烧，以及喷射到活塞、缸壁等处油膜产生的扩散燃烧[1]。前者的研究以苯环脱氢加乙炔(HACA)机理为主[2]，研究结果表明：缸内燃烧时，结构更紧凑、不饱和度更高的汽油组分更容易形成多环芳烃(PAHs)，进而生成炭烟颗粒。后者即湿壁池火效应，研究结果表明：蒸发特性差的汽油组分更容易形成壁面油膜，导致其生成炭烟前驱物的趋势增大。因此，汽油组分的不饱和度与蒸发特性，是生成炭烟颗粒的重要影响因素。

近年来，基于汽油特性的颗粒物排放指数研究逐渐展开，KOICHIRO A等[3]在基础汽油中添加不同的单一已知汽油组分，并分别进行排放试验，结果表明：所添加组分的不饱和度越大或蒸气压越小，颗粒物数量(PN)则越大，这与颗粒物来源分析结果吻合。基于该结果归纳出的PMI模型的计算公式为：

(1)

式中：kPMI为PMI模型的颗粒物排放指数；ei为组分i的双键当量，由组分的碳、氢、氧、氮原子数计算而得；pi为组分i在温度为443 K(170 ℃)时的雷德蒸气压；wi为组分i的质量分数；n为组分数。

进气道喷射(PFI)与缸内直喷(GDI)车辆上的新欧洲驾驶循环(NEDC)工况排放试验结果显示，PMI模型与PN排放的相关性与适应性较好。

2 运行工况更新对PMI模型的影响

PMI模型是根据燃油特性与排放试验结果归纳推导出的经验公式，并未深入探究各组分在缸内燃烧并生成炭烟的具体过程，也不代表组分真实的炭烟生成结果。当工况更新时，若继续使用PMI模型进行预测，会使相关性产生波动，原因在于不同工况下，汽油组分的不饱和度或蒸发特性对于生成炭烟的贡献存在差异，如果将其权重固定不变，势必影响相关性。

相比于NEDC工况，国六排放法规采用的WLTC新工况，其平均车速、最大速度与最大加速度更高，且由更多的瞬态工况代替了稳态工况，行驶动态波动性增大[4]。排放方面，WLTC大量的急加速工况除了导致缸内喷油浓区出现的概率增大，造成近壁区存在更高的温度梯度和传热损失，导致燃油撞壁形成的油膜质量与厚度增大，湿壁池火现象加剧[2]。湿壁池火的加剧，逐渐成为炭烟排放量增大的主要因素。由此可见，越是沸点高、蒸发特性差的组分，越容易形成壁面油膜，将在WLTC下造成更多的炭烟排放。因此，为保持相关性的稳定，需要对PMI模型中汽油组分的不饱和度与蒸发特性的权重进行修正优化，以提高蒸发特性的权重贡献，反映组分在WLTC下的炭烟生成倾向。

3 模型优化

对PMI模型计算权重进行修正，得出适用于WLTC工况的优化颗粒物指数模型(以下简称“OPI模型”)，并通过不同汽油在WLTC下的排放试验验证OPI模型与PN排放的相关性与模型的适用性。

3.1 试验台架与设备

在配有环境舱和排放采样与分析系统的整车转毂台架上进行车辆排放试验。其中，所使用的底盘测功机为AVL公司的Clima 4WD，环境舱为IMTECH公司的-10～45 ℃环境模拟舱，排放采样与分析系统为AVL公司的AMA I60。

3.2 试验车辆

选取1台搭载1.5TGDI发动机的试验车辆(以下简称“车辆A”)，其主要配置参数见表1。

表1 车辆A主要配置参数

3.3 试验汽油

车辆A排放试验所用试验汽油的kPMI及关键组分见表2。

表2 车辆A排放试验测试汽油数据

设计了2种特调试验汽油，即1号汽油和2号汽油。2号汽油中添加了适量的重质链烷烃。由于该重质链烷烃组分蒸气压小，双键当量为0，因此通过比较添加该重质链烷烃后PN排放的变化，可以探究PMI模型中双键当量和蒸气压的真实权重关系。由表2可以看出：相比于1号汽油，2号汽油中含有3.2%(体积分数，下同)的重质C12链烷烃，相应轻质C8链烷烃的含量有所降低。该重质C12链烷烃组分的蒸气压为78.1 kPa，轻质C8链烷烃组分的蒸气压为536 kPa。2种汽油的其他组分含量大致相当。按照式(1)计算，2号汽油的kPMI比1号汽油仅高0.02。

3～7号汽油是普通的市购汽油，这些汽油的kPMI在1.68～2.38，测定使用这些汽油的PN，可以对车辆A使用不同汽油时的kPMI和PN关系进行线性拟合(采用PN系数表征PN)。采用3号汽油进行排放试验，所得PN为基准值，PN系数为PN实际值与基准值的比值。

此外，需要说明的是，表2中的测试汽油数据是试验完成后从试验车辆上直接取样得到的，反映了试验过程中发动机所用汽油的真实数据水平。

3.4 测试步骤

使用每种测试汽油测定车辆排放的步骤均包括油箱清洗、磨合、预试验和不少于2次的正式试验。预试验与正式试验的试验步骤及环境要求依据GB 18352.6—2016中I型试验的车辆排放测试方法。所使用的排放测试循环为WLTC。具体的测试步骤见表3。

表3 不同测试汽油的排放测试步骤

3.5 结果与分析

使用1～7号汽油在车辆A上进行排放试验，PN系数与各汽油kPMI的关系如图1所示。其中，PN系数为正式试验结果的平均值。经线性拟合，车辆A的PN系数与不同汽油kPMI的关系可由以下公式表示：

图1 车辆A的PN系数与不同汽油kPMI的关系

fPN=0.612kPMI-0.417

(2)

式中：fPN表示PN系数。

根据实际测试结果，使用1号汽油与2号汽油的PN系数差值为0.064，代入式(2)计算可得kPMI差值(ΔkPMI)为0.11，此时链烷烃双键当量权重为1。类似的，可以通过上述方法，比较链烷烃不同双键当量权重时，拟合计算的ΔkPMI与实际ΔkPMI的关系，结果如图2所示。由图2可以看出：当链烷烃双键当量权重调整为3时，ΔkPMI的拟合值与实际值最接近。

图2 ΔkPMI拟合值与实际值的对比

根据上述试验研究所得的链烷烃双键当量权重，结合不同烃类形成PN排放的机理，提出OPI模型的计算式为：

(3)

式中：kOPI为OPI模型的颗粒物排放指数。

PMI模型与OPI模型中汽油组分的双键当量对颗粒物质量指数的权重差异见表4。以烷烃为例，将增加蒸气压权重的效果转化到不饱和度权重增加上，最终提高了重质烷烃的贡献度占比。

表4 PMI与OPI模型中双键当量的权重差异

4 OPI模型的相关性提升

4.1 OPI模型与PN排放的相关性

采用式(3)计算1～7号汽油的kOPI，车辆A使用1～7号汽油的PN系数与kOPI的关系如图3所示。经线性拟合，kOPI与PN系数的相关性比kPMI与PN系数的相关性有所提升。

图3 车辆A的PN系数与kOPI的拟合关系

4.2 OPI模型在不同发动机上与PN排放的相关性

为了验证OPI模型在PFI发动机上的有效性，选取搭载1.5L PFI发动机的车辆(以下简称“车辆B”)，其主要配置参数见表5，使用6种市购汽油进行排放试验，测定PN系数，试验汽油的kOPI与kPMI见表6。其中，8号汽油与3号汽油为同一批次的汽油，作为PN系数计算的基准，8号汽油与3号汽油在试验中的实测组分略有不同[5]。

表5 车辆B主要配置参数

表6 车辆B排放试验测试汽油数据

车辆B使用8～13号汽油的PN系数与kPMI、kOPI的关系如图4、图5所示。由图4、图5可以看出：相比于kPMI，kOPI与PN系数的相关性有所提升。

图4 车辆B的PN系数与kPMI的相关性

图5 车辆B 的PN系数与kOPI的相关性

5 结语

由于WLTC工况存在更多的加速和动态工况，以及更高的极限车速，导致汽油组分的蒸气压对PN排放的影响权重加大。WLTC工况下，重质烷烃组分的实际PN排放贡献高于PMI模型。因此，需要调整PMI模型中的双键当量权重，从而体现汽油组分蒸气压在不同工况下的影响趋势。

基于试验结果，提出了WLTC工况下的OPI模型。该模型对不饱和度和蒸发特性的计算权重进行了调整，提升蒸气压对PN排放的贡献。2台搭载不同发动机的试验车的排放结果表明，OPI模型有效提升了模型颗粒物排放指数与实际PN排放的相关性。该研究成果优化了燃油对PN排放影响的评价，有利于整车企业先进节能减排发动机的开发，为车辆进一步改善污染物排放水平具有重要意义。