双燃料发动机温室气体排放预测和影响因素分析

2023-08-28陈晖官维黄豪中

车用发动机 2023年4期

陈晖,官维,黄豪中

(1.柳州职业技术学院汽车工程学院,广西柳州 545005 ;2.广西玉柴机器股份有限公司,广西玉林 537005;3.广西大学机械工程学院,广西南宁 530004)

目前气候变化在全球范围内造成了规模空前的影响,海平面不断上升,粮食生产短缺,火灾等自然灾害频发,冰川融化等等,全球生态平衡正在遭受着前所未有的破坏。导致这些灾害的原因,追根溯源是人类活动所造成的温室气体排放。因此,控制温室气体排放总量,逐步实现碳达峰和碳中和,对于应对全球气候变化具有重要意义。采用天然气作为发动机替代燃料,相比柴油、汽油、煤油等传统化石燃料,可以有效降低温室气体排放[1-2]。同时天然气与其他替代燃料相比,具有价格便宜、储量大、存储与运输设施完善等优势。柴油-天然气双燃料发动机以天然气作为主要燃料,通过柴油引燃缸内预混的天然气实现燃烧放热并对外做功,相比点燃式天然气发动机,因其压缩比更高,具有更高的热效率,而相比传统柴油机,可同时降低NOx和PM排放。因此柴油-天然气双燃料发动机受到了广泛关注[3-4]。

人工神经网络(ANN)是一种以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑神经结构和功能对信息处理的数学模型,因具有非线性映射能力、并行分布处理能力、容错能力和自学习能力等特点,在科学和工程领域被广泛应用[5]。人工神经网络通过对试验数据进行模型训练后具有预测能力,并且当存在新的试验数据时,已建立好的神经网络可以继续重新学习,提高模型预测性能[6]。因此,越来越多的学者开始利用人工神经网络对发动机的燃烧、性能和排放特性进行预测。Syed等[7]采用少量试验数据训练建立人工神经网络模型,有效预测了氢气-柴油双燃料发动机的热效率、油耗以及排放物,预测结果显示模型的相关性系数R在0.989 8～0.999 6范围,模型具有很高的预测精度。Ramalingam等[8]以生物柴油-柴油掺混比例和发动机功率作为输入参数,以CO、CO2、NOx、HC、炭烟、热效率、燃油消耗率作为输出参数,构建了生物柴油-柴油混合燃料发动机性能和排放预测模型,预测结果的相关性系数R在0.907 6～0.996 5之间,平均绝对百分比误差(MAPE)值在0.98%～4.26%之间,预测值和试验值很接近,表明所构建的模型能有效地预测发动机的性能和排放。Francesco等[9]采用人工神经网络模型对发动机控制参数进行标定,显著减少了发动机标定开发工作的试验时间和成本。杨蓉等[10]利用遗传算法优化长短期记忆神经网络,构建了GA-LSTM模型对柴油机瞬态NOx排放进行预测。模型预测结果的R值和R2值分别为0.993和0.985,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为75.645和56.218,表明模型泛化性好,能较精准地预测NOx排放值。

已有研究表明,基于试验数据训练所构建的神经网络模型能准确预测发动机性能和排放,并减少开发试验时间和成本,在内燃机工程领域具有重要的应用价值,但目前基于模型的柴油-天然气双燃料发动机温室气体排放预测的研究较少。本研究以发动机扭矩、喷油正时、喷油压力、天然气替代率作为输入参数,以温室气体CO2和CH4排放作为输出参数,通过试验数据的训练,建立了基于粒子群算法优化的BP神经网络的柴油-天然气双燃料发动机温室气体排放预测模型,并通过MIV算法研究模型输入参数对输出参数的影响权重,分析温室气体排放的关键影响因素。研究成果将为天然气双燃料发动机温室气体排放控制提供参考,并为发动机排放影响因素的分析提供一种新的方法。

1 试验装置及试验方法

试验在一台排量10.338 L的6缸增压中冷电控高压共轨柴油机上进行,发动机的主要参数见表1。为了实现双燃料燃烧,在原机柴油供给系统不改变的基础上增加了天然气供给系统,天然气采用进气道喷射的方式。柴油的喷油量由原机ECU控制,天然气进气量由天然气供给系统控制。发动机试验台架的主要测试仪器设备见表2。

表1 发动机的主要技术参数

表2 试验主要仪器设备

为了保证试验数据的可重复性和可对比性,试验过程中,冷却水温度控制在(87±1) ℃,进气温度控制在(24±1) ℃,发动机转速设定为1 500 r/min。发动机依次运行在400,800,1 200,1 600 N·m 4个不同的扭矩工况,这4个负荷工况能反映双燃料发动机在小负荷、中负荷、中高负荷和大负荷的工作情况。在每个扭矩工况,对不同喷油正时、喷油压力、天然气替代率参数下发动机的排放数据进行采集,一共采集了4个扭矩工况下的279组试验数据。喷油正时、喷油压力、天然气替代率的调整范围如表3所示,参数的调整采用交叉式的变化,即每个单一参数变化时,其余的所有参数随之变化,保证了用于模型训练的数据具有丰富的样本特征和较全面的覆盖范围。由于受到双燃料发动机失火和爆压过高的限制,每个扭矩工况喷油正时和天然气替代率的调整范围有区别。试验所得到的测试数据用于发动机排放预测模型的训练和验证测试。天然气替代率的定义如下[11]：

(1)

式中：mCNG,mdie分别为天然气和柴油的消耗量;Hu,CNG为天然气低热值;Hu,die为柴油低热值。

2 神经网络预测模型

2.1 数据的选取与处理

将试验得到的279组数据随机按比例分为三部分,其中80%的数据作为训练数据,10%的数据作为验证数据,10%的数据作为测试数据。由于样本中数据的量纲差异较大,为了减小数据间的量纲差异,提高求解速度和计算精度,需对数据样本进行归一化处理[12]。常用的方法是按Min-Max标准化对数据进行线性变换,并映射到[0,1]区间,由于本研究建立的神经网络模型隐含层采用了sigmoid激活函数,为避免模型训练过程中隐藏层神经元sigmoid激活函数的饱和现象,因此按式(2)进行归一化处理,将原始数据映射到[0.1,0.9]区间。

(2)

式中：x′和x分别为归一化前后的样本数据;xmin,xmax分别为数据样本中的最小值和最大值。

2.2 神经网络结构的确定

预测模型选择了4个输入参数,分别是发动机扭矩、喷油正时、喷油压力和天然气替代率,模型输出参数为2个,分别是CO2和CH4排放值,因此模型的输入层和输出层的神经元个数分别确定为4和2。模型采用单层隐含层,隐含层中神经元个数的选择对模型的收敛速度、泛化能力有重要影响,神经元个数过少,则模型预测误差大,神经元个数过多,则容易导致模型出现过拟合、容错性差的问题[13]。隐含层中神经元个数采用试错法进行选择,逐渐递增神经元个数,通过对比不同神经元个数计算得到的模型误差,最后确定隐含层节点数为12。预测模型的结构最终确定为4-12-2,建立的BP神经网络模型拓扑结构如图1所示。模型隐含层选用Sigmoid为激活函数,输出层选用purelin为激活函数。

图1 BP神经网络拓扑结构

2.3 基于粒子群算法的模型优化

本研究采用粒子群算法对BP神经网络模型的权值和阈值进行更新调整,将粒子群优化算法求得的最优种群粒子解码,得到 BP 神经网络最优连接权值和阈值。BP神经网络模型优化流程如图2所示,粒子的位置和速度更新公式如下[14]：

图2 BP神经网络模型优化流程

vid=vid+c1r1(pbest-xid)+
c2r2(gbest-xid),

(3)

xid=xid+vid。

(4)

式中：vid为粒子速度;xid为粒子位置;c1和c2是常数,称为加速因子;r1,r2为[0,1]内的随机数;pbest为个体最佳位置;gbest为群体最佳位置。经过调试,进化次数为60,种群规模为20,加速因子c1和c2都为1.5时,模型预测精度高且收敛速度较快。

2.4 模型评价指标

模型建立后,需对模型的预测结果进行评价,选用决定系数R2和平均绝对百分比误差(MAPE)作为评价指标[15],见式(5)和式(6)。R2越接近1,MAPE越小,表明模型预测值与试验值之间的误差越小,预测性能越好。

(5)

(6)

3 预测结果分析

图3示出预测模型预测值与试验值的回归图。从图中可以看到,模型对于CO2和CH4的试验值和预测值都是收敛于对角线附近,决定系数R2分别为0.997 62和0.998 09,R2越接近1,说明预测模型的泛化能力越强。模型对CO2和CH4预测的MAPE分别为0.97%和3.85%,说明模型具有很高的预测精度。

图3 预测值与试验值回归图

图4示出模型预测值与试验值的对比。从图中可以看到,CO2和CH4排放预测值的变化趋势与试验值一致,并且预测值与试验值很接近,能很好反映出不同发动机控制参数变化下的排放特性。基于神经网络构建的预测模型具有很好的预测柴油-天然气双燃料发动机温室气体排放的能力,可作为发动机排放性能开发过程中一种高效低成本的工具。

图4 预测值与试验值对比

4 温室气体排放影响分析

平均影响值(MIV)算法是一种通过逐一改变每个自变量大小来计算其对因变量影响的方法,该算法应用在神经网络时可以分析输入特征变量对预测结果的影响。MIV算法的计算流程如下：

1) 将包含n组数据的样本P中第i输入变量特征在其原值基础上增加和减少15%构建两个新样本Pi_inc和Pi_dec。

2) 将Pi_inc和Pi_dec作为样本数据用已训练好的神经网络模型进行仿真测试,得到的仿真结果分别为Ai_inc和Ai_dec。

3) 计算第i个输入变量增减后的差值IVi,该差值为输入变量变动后对预测值产生的影响变化值。具体的计算公式如下：

IVi=Ai_inc-Ai_dec。

(7)

4) 最后计算第i输入变量对预测值的平均影响值MIVi,计算公式如下：

(8)

MIVi的绝对值大小反映了输入变量对预测值的影响程度,正负则代表了输入变量与预测值的相关性,正值为正相关,负值为负相关。

为了更清晰地量化对比不同输入参数对CO2和CH4排放预测的影响程度,采用贡献率δi进行分析,贡献率δi计算公式如下[16]：

(9)

图5示出4个输入参数发动机扭矩、喷油压力、喷油正时和天然气替代率对于CO2和CH4排放的MIV值。从图中可以看出,发动机扭矩和CO2排放之间具有明显正相关性,和CH4排放之间具有明显负相关性。发动机的CO2排放量取决于燃料的碳含量、氧含量和燃烧效率,燃料在发动机中燃烧越完全,CO2排放量越高。发动机排放的CH4主要形成于缺氧或者低温区域,缸内狭隙区域是CH4排放的主要来源[17]。发动机扭矩增加,缸内燃烧温度增加,促进了燃料的完全燃烧,因此CO2排放增加,CH4排放降低。

图5 输入参数的MIV值

图6示出4个输入参数对CO2和CH4排放影响的贡献率。从图中可以看出,4个输入参数对CO2排放影响从大到小排序为发动机扭矩、天然气替代率、喷油正时、喷油压力,对CH4排放影响从大到小排序为发动机扭矩、喷油正时、喷油压力、天然气替代率,发动机扭矩对CO2和CH4排放影响的贡献率分别达到了71.8%和50.8%。

图6 输入参数的贡献率

提高天然气替代率,有助于降低柴油-天然气双燃料发动机CO2排放,提高燃油经济性。但是在小负荷工况下,天然气与空气的混合气较稀,在天然气替代率较高的情况下燃烧不完全现象严重,导致CH4排放会大幅增加[18],对满足严格的排放法规存在一定的挑战。因此针对小负荷工况开展了柴油-天然气双燃料发动机CO2和CH4排放研究,为天然气替代比例和柴油喷油策略的优化提供理论参考。将构建好的温室气体排放预测模型的扭矩输入参数设置为400,继续采用MIV算法进行计算分析。

图7示出3个输入参数在小负荷工况 (扭矩为400 N·m)下对于CO2和CH4排放的MIV值。从图中可以看出,在小负荷工况下,天然气替代率和CO2排放呈现了明显的负相关性。一方面,随着天然气替代率增加,混合燃料碳含量减少,燃烧产生的CO2排放减少;另一方面,替代率增加会导致燃烧相位推迟,缸内燃烧温度降低,燃烧效率下降,使得有效热效率降低,CO排放增加,CO2排放减少。天然气替代率和CH4排放呈现正相关性,在小负荷工况,由于混合气稀薄,缸内温度低,容易导致火焰中止,随着天然气替代率增加,未燃CH4排放物显著增加;在小负荷工况喷油正时和喷油压力与CH4排放呈现负相关性。随着喷油正时增大,燃烧相位提前,缸内温度升高,混合气燃烧更充分,CH4排放减少。提高喷油压力可以加快油滴破碎蒸发的速率,促进油气混合,使预混燃烧比例增加,改善缸内燃烧情况,从而减少CH4排放。