基于多目標(biāo)分析的F-T柴油機(jī)SOOT和NOX排放物優(yōu)化研究

摘要：為充分發(fā)揮F-T煤制油的優(yōu)良理化特性，改善柴油機(jī)SOOT和NOX之間的“Trade?off”關(guān)系，以一臺(tái)四缸柴油機(jī)為研究對象，將SOOT和NOX作為優(yōu)化目標(biāo)。通過臺(tái)架試驗(yàn)獲得柴油機(jī)燃用F-T煤制油時(shí)SOOT和NOX隨噴油參數(shù)變化的性能試驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用支持向量機(jī)SVM建立噴油參數(shù)與SOOT、NOX間的預(yù)測模型，并將其作為帶精英策略的非支配排序遺傳算法的適應(yīng)度評價(jià)模型，在樣本空間內(nèi)獲得SOOT和NOX的Pareto前沿。賦予SOOT和NOX不同的權(quán)重，通過Topsis對Pareto前沿進(jìn)行決策分析，與原機(jī)工況點(diǎn)相比，SOOT下降幅度為3.7%～7.1%，NOX下降幅度為1.2%～2.6%。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證，SOOT的Pareto前沿與試驗(yàn)驗(yàn)證值之間的相對誤差不超過8%，NOX不超過5%，各工況下的R2均大于0.95。該方法改善了柴油機(jī)SOOT和NOX之間的“Trade?off”關(guān)系，使柴油機(jī)排放性能得到提高。

關(guān)鍵詞：F-T煤制油；支持向量機(jī)；遺傳算法；排放性能；多目標(biāo)優(yōu)化

中圖分類號：TK421 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095?5553 （2024） 11?0119?06

Optimization research of SOOT and NOX on a diesel engine fueled with F-T

based on multi?objective analysis

Meng Yuan1， 2， Yan Fei3

（1. Taiyuan City Vocational and Technical College， Taiyuan， 030024， China; 2. Taiyuan University of Technology，

Taiyuan， 030024， China; 3. China Coal Technology and Engineering Group Taiyuan Research Institute Co.， Ltd.，

Taiyuan， 030024， China）

Abstract： In order to fully play the excellent physicochemical characteristics of F-T coal?to?oil and improve the trade?off relationship between SOOT and NOX of diesel engineeffectively，a four?cylinder diesel engine was taken as the research object， and SOOT and NOX was taken as the optimization target. The test bench was used to obtain performance data with the variation of injection parameters. According to these test samples， a numerical simulation model for SOOT and NOX prediction under different injection parameters was established by SVM， which was used as fitness function of NSGA-Ⅱ（Non?dominated Sorting Genetic Algorithms-Ⅱ）， and then the Pareto solutions of SOOT and NOX were found in the sample spaces. On this basis， SOOT and NOX targets were endowed with weights by means of Topsis analysis method， and then the principles of Pareto decisions were described. As a matter of fact， Pareto solutions decided by Topsis method showed a marked drop compared to the original points， in which SOOT declined 3.7%-7.1% and NOX declined 1.2%-2.6%. At last， the validity of the results was demonstrated by the experiments， which showed that the maximum relative error of SOOT simulations was 8%， while it was 5% for NOX simulations， and R2 under various operating conditions were more than 0.95. In this paper， analysis shows that the methods make a significant improvement in the trade?off relationship between SOOT and NOX emissions， which can improve emission performance of direct injection diesel engine.

Keywords： F-T coal?to?liquid; support vector machine; genetic algorithm; emission performances; multi?objective optimization

0 引言

通過煤炭間接液化技術(shù)制取的F-T（Fischer-Tropsch）煤制油具有與國標(biāo)柴油相似的理化性質(zhì)，同時(shí)燃油組分擁有不含硫、芳烴含量低和十六烷值高等優(yōu)點(diǎn)，其作為柴油機(jī)燃料具備改善燃燒過程、降低柴油機(jī)排放量的潛質(zhì)，F(xiàn)-T煤制油被認(rèn)為是柴油機(jī)理想的代用燃料之一[1?3]。然而，柴油機(jī)原機(jī)噴油參數(shù)是針對國標(biāo)柴油理化性質(zhì)開發(fā)設(shè)計(jì)的，由于F-T煤制油十六烷值、熱值以及正異構(gòu)烷烴比例與國標(biāo)柴油存在一定的差異，柴油機(jī)燃用F-T煤制油時(shí)放熱規(guī)律會(huì)發(fā)生顯著變化[4?6]，在原機(jī)上直接應(yīng)用F-T煤制油時(shí)，F(xiàn)-T煤制油低排放、清潔燃燒的潛能得不到充分發(fā)揮，噴油參數(shù)優(yōu)化是改善這些問題最有效的方法之一。

目前，F(xiàn)-T煤制油在柴油機(jī)上的應(yīng)用研究主要集中在燃燒和排放特性以及F-T煤制油燃料設(shè)計(jì)改善柴油機(jī)排放性能。Xu[7]、孫萬臣[8]、胡發(fā)亭[9]等研究表明F-T煤制油餾程溫度低、燃油蒸發(fā)性好、噴霧破碎完全、混合氣質(zhì)量高，能夠顯著降低柴油機(jī)排放水平[10?12]。另外，當(dāng)國標(biāo)柴油中摻混F-T煤制油時(shí)，隨著F-T煤制油摻混比例的增加，柴油機(jī)的功率逐漸下降，但PM、CO、NOX和HC均表現(xiàn)出下降趨勢[13， 14]。以上研究偏向于燃料特性對柴油機(jī)性能的影響，柴油機(jī)排放性能受噴油與燃料的共同影響，但對于F-T煤制油噴油參數(shù)優(yōu)化方面的研究尚有明顯不足。

近年來，隨著數(shù)值模擬技術(shù)的不斷發(fā)展，智能優(yōu)化技術(shù)廣泛的應(yīng)用在信號處理、自動(dòng)控制和機(jī)械設(shè)計(jì)等眾多領(lǐng)域，其高效的尋優(yōu)能力在工程實(shí)踐中得到有效的驗(yàn)證。為此，本文開展相關(guān)技術(shù)研究，基于柴油機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)系統(tǒng)獲取F-T柴油機(jī)在典型工況下的噴油和排放試驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用支持向量機(jī)（SVM）建立噴油參數(shù)與排放之間的預(yù)測模型，并將其作為帶精英策略的非支配排序遺傳算法（NSGA-Ⅱ）種群適應(yīng)度的評價(jià)模型，在樣本空間內(nèi)尋找F-T柴油機(jī)Pareto前沿，通過Topsis多屬性決策方法對Pareto前沿進(jìn)行評價(jià)以確定使F-T柴油機(jī)排放性能最優(yōu)的噴油參數(shù)，為全面提升F-T煤制油柴油機(jī)排放性能提供技術(shù)支撐。

1 噴油特性對柴油機(jī)排放污染物的試驗(yàn)研究

研究用F-T煤制油通過煤炭間接液化技術(shù)制取，F(xiàn)-T煤制油與0#柴油主要理化特性參數(shù)見表1。

1.1 試驗(yàn)方案

試驗(yàn)采用YN33 CRD1型電控高壓共軌柴油機(jī)，主要技術(shù)參數(shù)見表2，試驗(yàn)系統(tǒng)布置見圖1。

試驗(yàn)工況及原機(jī)噴油參數(shù)MAP見表3。其中1 600 r/min和2 000 r/min分別為該機(jī)型的常用工況轉(zhuǎn)速和大扭矩轉(zhuǎn)速，測量工況點(diǎn)共計(jì)112個(gè)。

1.2 噴油參數(shù)對SOOT和NOX的作用規(guī)律

柴油機(jī)污染排放物的量與噴油參數(shù)的設(shè)置密切相關(guān)，本研究在保持柴油機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)不變的條件下，討論分析了預(yù)噴正時(shí)、主噴正時(shí)、噴射壓力和預(yù)噴油量對F-T柴油機(jī)排放性能的作用規(guī)律，為后續(xù)污染排放物的優(yōu)化提供參考依據(jù)。噴油參數(shù)對SOOT和NOX的作用規(guī)律見圖2和圖3。

圖2和圖3結(jié)果表明：主、預(yù)噴正時(shí)提前有助于改善油氣混合均勻度，SOOT排放降低，但NOX排放顯著增加；增大噴射壓力能夠加速F-T煤制油在缸內(nèi)的蒸發(fā)和霧化過程，縮短滯燃期，SOOT排放量顯著下降，當(dāng)噴射壓力增加到一定程度時(shí)，SOOT排放量可以維持在極低的水平，但NOX排放量急劇上升；增加預(yù)噴油量會(huì)加劇缸內(nèi)的“冷焰”效應(yīng)，NOX排放量降低，但SOOT排放呈現(xiàn)出升高趨勢。噴油參數(shù)的調(diào)整會(huì)引起F-T柴油機(jī)缸內(nèi)燃燒放熱規(guī)律發(fā)生變化，進(jìn)而對其污染物排放量產(chǎn)生重要影響，需要在合理的范圍內(nèi)提前噴油、增加噴射壓力和減少預(yù)噴油量，有效改善SOOT和NOX之間的“Trade?off”關(guān)系。

2 SVM預(yù)測模型性能分析

SVM作為一種典型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其精確性主要決定于核函數(shù)、核函數(shù)寬度系數(shù)和懲罰因子[15， 16， 2]。本文采用適應(yīng)性最強(qiáng)的徑向基核函數(shù)，通過5折交叉驗(yàn)證方法對核寬度系數(shù)和懲罰因子進(jìn)行優(yōu)化選取。隨機(jī)選擇所有試驗(yàn)工況點(diǎn)中的80%作為訓(xùn)練樣本，剩余20%作為模型性能評價(jià)的測試樣本，噴油參數(shù)（預(yù)噴正時(shí)、主噴正時(shí)、噴射壓力和預(yù)噴油量）為輸入?yún)?shù)，SOOT和NOX為輸出參數(shù)，測試樣本的誤差分析見圖4和圖5。

在建模過程中，為賦予每個(gè)變量相同的初始權(quán)值和初始狀態(tài)，對輸入輸出參數(shù)進(jìn)行了歸一化處理，其表達(dá)形式為

[x=-1+2（x-xmin）xmax-xmin] （1）

式中： [x]——?dú)w一化變量;

[x]——變量;

[xmin]——變量最小值;

[xmax]——變量最大值。

圖4和圖5的結(jié)果表明：預(yù)測值和試驗(yàn)值均勻的分布在擬合直線的兩側(cè)，SVM預(yù)測模型對SOOT和NOX的預(yù)測值與試驗(yàn)值吻合度高，預(yù)測模型能夠準(zhǔn)確反映SOOT和NOX指標(biāo)隨噴油參數(shù)的變化規(guī)律。SOOT和NOX排放量預(yù)測值與試驗(yàn)值的絕對誤差均不超過8%，SOOT和NOX排放量的最小均方誤差分別為0.0019和103.465，皮爾遜相關(guān)系數(shù)R2均大于0.95，表明所建立的SVM預(yù)測模型是可信的。

3 NSGA-Ⅱ全局尋優(yōu)

由前面的分析可知，F(xiàn)-T柴油機(jī)的SOOT和NOX污染物排放量會(huì)隨著噴油參數(shù)的變化向相反的方向發(fā)展，為改善SOOT和NOX之間的這種“Trade?off”關(guān)系，采用NSGA-Ⅱ優(yōu)化算法[17?19]在SOOT和NOX之間尋找折中的全局最優(yōu)解。以SOOT和NOX最小為目標(biāo)，噴油參數(shù)為決策變量，約束條件為HC、CO和最高爆發(fā)壓力變化率不高于10%測量值，建立的F-T柴油機(jī)排放多目標(biāo)優(yōu)化的表達(dá)式為

[minf1x=STminf2x=NTST=svmpredict1（xb， δ， αp， hm， model）NT=svmpredict2（xb， δ， αp， hm， model）x=x1， x2，x3，x4， xl≤x≤xu] （2）

式中： [fix]——子目標(biāo)函數(shù);

[b、δ、αp、hm]——SVM參數(shù);

[xi]——設(shè)計(jì)變量;

[xl]、[xu]——設(shè)計(jì)變量的上下限。

3.1 優(yōu)化結(jié)果基本分析

為保證SOOT和NOX的Pareto前沿能夠有較好的選擇，設(shè)置初始種群個(gè)體為30。通過NSGA-Ⅱ多目標(biāo)優(yōu)化算法尋優(yōu)確定的SOOT和NOX污染排放物Pareto前沿如圖6所示，圖中五角星點(diǎn)為原機(jī)工況下的SOOT和NOX污染物排放量，其余標(biāo)記點(diǎn)為SOOT和NOX污染排放物Pareto前沿。

由圖6可以看出，SOOT和NOX存在顯著的“Trade?off”關(guān)系，SOOT排放量在增高的同時(shí)NOX排放量一定是在下降，反之亦然。另外，NSGA-Ⅱ多目標(biāo)優(yōu)化算法尋優(yōu)確定的SOOT和NOX污染排放物Pareto前沿均勻分布，解集之間有清晰的支配關(guān)系，而且在不同的工況下均存在SOOT和NOX同時(shí)下降的Pareto前沿，可以為F-T柴油機(jī)SOOT和NOX污染物排放量優(yōu)化提供依據(jù)。

3.2 優(yōu)化結(jié)果決策分析

F-T柴油機(jī)的尾氣中有大量的SOOT含量，SOOT排放量對環(huán)境造成的危害更大，在柴油機(jī)排放性能優(yōu)化的時(shí)候應(yīng)該優(yōu)先考慮。為使SOOT和NOX排放量的Pareto前沿選擇更有價(jià)值，采用Topsis多屬性決策方法[20， 21]對Pareto前沿進(jìn)行分析，為Pareto前沿的選擇提供決策。賦予SOOT和NOX污染物排放量權(quán)重分別為0.6和0.4時(shí)，不同工況下的相對貼近度見圖7，相對貼近度越大，表明選擇對象越優(yōu)，反之，則表示選擇對象離理想解的距離越遠(yuǎn)。

由圖7分析可知，在不同的柴油機(jī)運(yùn)行工況下，Pareto前沿的相對貼近度不同，即Pareto前沿距離理想解的距離不同，確定的各工況下最大相對貼近度及對應(yīng)的Pareto前沿編號見表4，應(yīng)用Topsis多屬性決策算法對Pareto前沿進(jìn)行評價(jià)，可以為SOOT和NOX排放量Pareto前沿的選擇提供科學(xué)依據(jù)。

3.3 優(yōu)化結(jié)果試驗(yàn)驗(yàn)證

為驗(yàn)證SOOT和NOX污染物排放量Pareto前沿解的準(zhǔn)確信和可信性，在柴油機(jī)臺(tái)架上按照Pareto前沿對應(yīng)的工況參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證分析，優(yōu)化前后的試驗(yàn)過程中溫度和壓力的設(shè)定值保持一致，Pareto前沿和試驗(yàn)驗(yàn)證值得擬合優(yōu)度分析見圖8～圖11。

由圖8～圖11可以看出，SOOT和NOX的Pareto前沿與其試驗(yàn)驗(yàn)證值均勻的分布在擬合直線兩側(cè)，試驗(yàn)驗(yàn)證值與相應(yīng)的Pareto前沿之間無固定的增大或者縮小規(guī)律可循，SOOT的Pareto前沿與試驗(yàn)驗(yàn)證值間的相對誤差不超過8%，NOX不超過5%，各工況下的R2均大于0.93，說明本文得到的優(yōu)化效果是有效的、可信的。

4 結(jié)論

1） 臺(tái)架試驗(yàn)表明SOOT和NOX存在顯著的“Trade?off”關(guān)系，在一定范圍內(nèi)提前噴油、增加噴射壓力和減少預(yù)噴油量可以改善這種關(guān)系。

2） 采用試驗(yàn)樣本建立的SVM預(yù)測模型，SOOT和NOX預(yù)測值相對誤差均不超過8%，R2均大于0.95，建立的SVM模型是可信的。

3） 通過NSGA-Ⅱ和Topsis方法決策的Pareto前沿分布均勻，且存在SOOT和NOX排放量同時(shí)下降的Pareto前沿，SOOT排放下降范圍為3.7%～7.1%，NOX下降范圍為1.2%～2.6%。

4） 選取各工況下最優(yōu)的Pareto前沿進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，其中SOOT排放量的最大誤差不超過8%，NOX排放量的最大誤差不超過5%，兩種排放量的擬合優(yōu)度均大于0.93，優(yōu)化效果是有效、可信的。

參 考 文 獻(xiàn)

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