生物制气-柴油双燃料发动机NOx计算模型

采用气化炉热解气化各种农林废弃的生物质，产生可燃生物制气，作为双燃料发动机的主要燃料。双燃料发动机由单缸、四冲程、水冷、直喷式柴油机改装，生物制气通入发动机进气管，在进气过程中吸入气缸。在油滴蒸发准维燃烧模型的基础上，结合单区模型和详细化学反应动力学机理，建立生物制气-柴油双燃料发动机的NOx生成模型，计算结果与试验结果吻合较好。供油提前角提前，生物制气-柴油双燃料发动机NOx排放量增加；引燃柴油量减小时，NOx排放量减小。     

基于线性神经网络与柴油十六烷值预测发动机NO_x排放

分别以柴油的十六烷值、十六烷值和十六烷改进剂、十六烷值和柴油的含氮量作为输入量,以发动机排放的NOx作为输出量,建立了发动机的NOx排放的线性神经网络模型,利用该模型预测了发动机排放的NOx的值,分析了十六烷改进剂和柴油的含氮量对发动机的NOx排放的影响,得到了较为满意的结果。     

一种预测NOx排放方法的研究

主要研究了以发动机转速作为自变量，在不考虑具体的化学反应动力学过程而只考虑单步不可逆反应的条件下对Arrhenius公式中计算反应率的有关参数进行了修正，以此来对发动机的有害气体NOx 排放量进行预测，基于不同转速下通过电控单元（ECU）自动调节和控制发动机的空燃比（A／F）使其燃烧在接近化学计量比时，通过PC机对发动机的转速，空气和燃料流量的回归来建立预测发动机NOx排放模型，并用其在外特性曲线上不同转速下预测NOx 的排放量，通过LPG发动机实验证明了该方法的可行性， 结果表明，预测结果和趋势与试验数据吻合较好，并具有准瞬态预测的能力。     

内燃机气缸套磨损寿命预测方法研究

气缸套的非均匀过度磨损是确定内燃机寿命的主要依据。研究探讨了气缸套磨损与气缸漏气机理，以及气缸漏气与气缸压力之间的数学关系。建立了预测内燃机气缸套磨损寿命的预测模型。编制了预测发动机剩余寿命的计算机软件。采用所设计的测量系统对内燃机气缸压力测量就可预测出发动机寿命。对100台柴油机的测量后分析表明该方法是可行的。     

车用工业乙醇汽油的发动机台架试验研究

通过发动机台架试验,对发动机使用93#汽油、E10W93#车用工业乙醇汽油和E20W93#车用工业乙醇汽油的输出功率、扭矩和燃油消耗率进行了测量对比。对发动机使用三种燃料时排气中的CO,HC和NOx浓度进行了测量分析。试验结果表明,在发动机运转条件相同的情况下,乙醇汽油能有效降低发动机的CO和HC排放,但NOx排放比普通汽油要高。     

二甲基醚燃烧过程及其优化的数学模拟（Ⅰ）——燃烧模型

在定容燃烧弹实验和发动机台架实验基础上建立了二甲基醚DME燃烧过程的准维多区的现象学燃烧模型,模型针对DME燃烧过程的特点,建立了新的喷雾混合和着火滞燃期子模型,修正了燃烧放热率子模型,研究了DME燃烧过程中氮氧化物（NOx)生成机理。模型的计算结果和实验结果相当吻合,模型对变工况、变参数有较好的适应能力。NOx生成历程计算分析表明,DME燃烧过程中NOx主要在扩散燃烧阶段生成,燃烧温度低是NOx排放低的主要原因。     

基于灰色理论的柴油发动机气缸磨损维修间隔确定方法研究

采用灰色理论对车辆发动机运行过程气缸的磨损规律进行了分析,确定了用于预测气缸磨损量的模型,进一步通过误差分析证明了该模型的准确性;最后将该模型用于汽车发动机气缸的预防性维修任务中,不仅可以用来确定气缸的维修间隔,而且方便用户根据自己车辆的实际行驶里程,有计划地安排维修工作和运行计划.     

基于EEMD和卷积神经网络的电站NOx排放预测

精准的NOx排放预测模型能够提高SCR系统的脱硝效率,为此本文分析了一维卷积神经网络在NOx预测领域的应用,并提出了一种结合集成经验模态分解和卷积神经网络的NOx排放预测方法。首先,对原始数据进行预处理,并采用互信息法确定输入变量。然后,采用集成经验模态分解算法对NOx数据进行分解处理,降低NOx数据的预测难度。最后,基于一维卷积神经网络构建各分量的预测模型并进行重构,得到最终的NOx预测结果。基于某电厂的实际运行数据进行实验,实验结果表明,所提出模型预测结果的平均绝对百分比误差为3.34%。一维卷积神经网络的超参数实验说明了Adam优化方法和合适的输入步长有利于模型的训练,但是dropout正则化不利于模型的性能提升     

新型燃烧模型在柴油机燃烧模拟中的应用(下)

将每个计算单元分为燃料区、空气区和混合区3个区域,在火焰传播方向上又将每个区域分为已燃区和未燃区,建立了柴油机的三区相关火焰燃烧模型,利用该模型对超多喷孔柴油机和传统柴油机缸内燃烧过程进行三维数值模拟,不仅得到了与试验值相符的气缸压力、NOx和SOOT排放量等结果,而且获得了柴油机缸内混合气的浓度场、温度场、NOx质量...     

新型燃烧模型在柴油机燃烧模拟中的应用(上)

将每个计算单元分为燃料区、空气区和混合区3个区域,在火焰传播方向上又将每个区域分为已燃区和未燃区,建立了柴油机的三区相关火焰燃烧模型,利用该模型对超多喷孔柴油机和传统柴油机缸内燃烧过程进行三维数值模拟,不仅得到了与试验值相符的气缸压力、NOx和SOOT排放量等结果,而且获得了柴油机缸内混合气的浓度场、温度场、NOx质量...     

催化燃烧对均质压燃发动机燃烧特性影响的数值模拟

通过运用DETCHEM软件包,对甲烷在催化剂Rh表面的详细反应机理进行了分析,结果表明数值模拟结果与实验数据相当吻合;通过耦合DETCHEM软件包及CHEMKIN软件包中的SENKIN模块,对活塞顶涂有催化剂铑的均质压燃(HCCI)发动机的燃烧过程进行了数值计算,建立了单区和多区模型．利用单区模型分析了催化燃烧对HCCI发动机着火时刻的影响,同时讨论了催化燃烧对燃烧过程中主要化学组分浓度变化的影响,结果表明催化燃烧会使HCCI发动机着火时刻提前;利用多区模型分析了催化燃烧对HCCI发动机的未燃碳氢化合物(UHC)、氮氧化合物(NOx)排放的影响,结果表明催化燃烧能降低UHC的排放,但会提高NOx的排放．     

基于氧传感器信号的用于研究空气/燃料比率变化的统计方法

给出了火花点火式发动机排气氧传感器(EGO)输出信号的实验结果.实验中采用V6、3.8 L、BUICK发动机且每个气缸中安装有一个氧传感器,以研究影响发动机消耗燃料的因素.应用LabView数据采集装置记录单个气缸废气以及主流尾气氧传感器的输出电压信号.对来自6个气缸变量的平均值采用统计的方法进行处理后,并与主流的EGO电压进行比较,确定了产生系统误差的因素.对左右两侧气缸信号平均值的差别进行比较发现,采用此种排气管结构的气缸中空气-燃料混合气平均值存在一些明显差别.根据数据和图表解释了统计的结果.研究表明,V字形排列的发动机两侧的气缸的空气和燃料混合气是不同的;在低速、高负荷和高辛烷燃料的情况下,右侧气缸具有比较稀的混合气;而在某些情况下两侧气缸具有相同的混合气.基于统计估计的方法,提出了一个可以用于估计V字形排列发动机左右两侧气缸中空气-燃料混合气的简单模型.此方法还可以应用于分析进气管和排气管的缺陷.     

配气正时和进气压力对增压内燃机残余废气的影响研究

在KA24柴油发动机的基础上,基于GT-POWER建立发动机的燃烧仿真模型。仿真计算了配气正时和进气压力对增压柴油机内部残余废气量的影响,并分析了对发动机NOx排放、燃油消耗率的影响。结果表明,排气门关闭角和进气门开启角均可对发动机气缸内的EGR率产生影响,EGR量随着进气压力的增加而降低,随着EGR率的增加,有效燃油消耗率则变化不大,或有所波动,而非我们通常认为的一定会增加,但NOx的排放减少。     

基于排气成分的发动机性能研究

根据气体分析仪测量发动机5种排气成分(HC、CO、NOx、CO2、O2)的干浓度、由台架实验得到发动机的动力性和燃油消耗特性参数，基于这些测试参数，推导出发动机排气性质、混合气空燃比、充气效率、污染物比排放等计算模型，并对模型开展了灵敏度分析。由此，开发了以发动机台架测功和气体分析仪为硬件平台的发动机综合性能(动力性、燃油经济性和排放性能)测试及分析的软硬件系统，并实现对某增压柴油发动机增压性能的评价、某摩托车汽油发动机化油器的改进。     

400 t/h煤粉锅炉分级送风低NOx燃烧数值模拟

利用商业软件Fluent6．1对天生港电厂400 t/h燃煤锅炉分级送风低NOx改造进行数值模拟,给出原工况以及4种预改造工况下炉膛内的温度场和NOx的浓度分布,通过比较其降低NOx排放的效果、机械未完全燃烧损失q4、出口烟温等因素,预测分级风改造中的风量配比等问题．将其结果与实际运行结果进行比较,发现采用分级送风可降低NOx排放,降幅可达30％以上,NOx排放浓度的预测值与实际测量值基本相符,因此,该方法可以作为锅炉燃烧器低NOx改造的预测工具．     

基于神经网络信息融合的发动机失火故障诊断

对发动机气缸失火故障进行实车模拟试验,测量了发动机的机体振动信号及瞬时转速信号,并对其进行了时、频域分析.通过小波分析方法提取了振动信号能量特征,通过复杂度分析方法提取了转速信号的复杂度特征用于故障诊断.根据多传感器信息融合理论,建立了集成神经网络信息融合模型对气缸失火故障进行了诊断.结果表明,发动机机体振动能量特征和转速复杂度特征能够反映气缸失火现象,基于发动机振动和转速信息融合进行气缸失火故障诊断,诊断可靠性较高.     

基于支持向量机和果蝇优化算法的循环流化床锅炉NO_x排放特性研究

为了控制循环流化床(CFB)锅炉的NOx排放量,以某热电厂300MW CFB锅炉测试数据为样本,应用支持向量机(SVM)建立NOx排放特性预测模型.针对SVM回归预测需要人为确定相关参数的不足,应用果蝇优化算法(FOA)优化SVM参数,采用不同工况下的样本数据检验FOA-SVM模型的预测性能,并将该模型的预测结果与粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和万有引力搜索算法(GSA)优化的SVM模型预测结果进行了比较.结果表明:FOA-SVM模型的泛化能力较强,预测精度较高,训练时间较短,可以相对快速、准确地预测NOx排放质量浓度.     

富氧燃烧烟气加压脱硝的实验与模拟研究

为了解决富氧燃烧烟气中NOx对CO2资源化利用的影响问题,实验研究了加压条件下鼓泡与液膜反应器中液体对NOx的吸收作用。建立了高压下NOx吸收的传质及动力学耦合模型,利用该模型对鼓泡吸收和液膜吸收进行了模拟,获得了不同压力下气液相产物的浓度,并与实验结果进行了对比。结果表明:气液相产物的实验结果与模拟结果吻合,且模型的氮元素守恒率高于90%;最佳吸收压力为1.5 MPa;吸附在反应器壁面的液膜对于NOx有较强的吸收作用,液膜的成分主要是HNO3。     

稀燃汽油机运转工况对吸附还原法降低NOx排放的影响

应用传统的三效催化器和稀燃NOx吸附还原催化器组成的新型复合尾气催化系统对稀燃发动机不同转速和负荷工况下的排放特性和燃油经济性的影响进行了实验研究．结果表明：稀燃发动机转速对其有害气体排放和燃油经济性的影响与稀燃吸附还原催化转化器稀燃运行时间与浓燃还原运行时间比值大小和绝对时间大小有关．稀燃发动机负荷大小是影响稀燃发动机排放特性和燃油经济性的主要因素,负荷越大,NOx有害气体排放浓度越高,NOx催化转化率越小,燃油经济性越好．     

基于振动测量的发动机气缸压缩压力检测方法

提出了一种通过测量发动机气缸盖振动信号来间接检测气缸內气体压缩压力的方法.同步测量了在发动机倒拖过程中的气缸压缩压力信号、气缸盖振动信号和发动机机体振动信号,利用自适应滤波方法滤除了气缸盖振动信号中包含的机体振动信号形成的噪声干扰,利用配气相位从时间域分离出由气体压缩压力激发的振动信号并计算了其包络谱.建立了RBF神经网络模型,以气缸盖振动信号的包络谱作为网络输入,以气缸压缩压力作为输出,实现了气缸压缩压力的间接检测.