​德国：优化生物合成混合燃料发动机以实现零排放

交通运输部门向零排放和高效率过渡是欧洲经济和社会的首要目标。随着人们对气候变化和空气污染的担忧，减少温室气体排放和改善空气质量的需求越来越大。实现这一目标的一个主要挑战是内燃机（ICE）作为欧洲国家数百万车辆的主要推进系统的现实。虽然电动汽车越来越受欢迎，但现实是，道路上仍有大量现有的内燃机车。因此，找到中期解决方案以提高汽油内燃机效率和减少排放至关重要。

提高内燃机效率的一种方法是在稀燃工况下运行。传统上，汽油发动机的空气量仅足以完全燃烧燃料。然而，在稀燃工况下运行发动机，此时空气量超过完全燃烧所需的空气量，可以提高燃油经济性并减少排放。在这种情况下，科学和经济利益相关者建议用生物合成燃料取代化石燃料，以提高精益燃烧能力。

新一代火花点火燃料如苯甲醚和环戊酮已经出现，为汽车行业带来了可喜的进步。这些燃料旨在提高发动机性能、提高燃油效率和减少排放。特别是，苯甲醚和环戊酮的部分氧化状态提高了预混火焰中的层流火焰速度（SL），尤其是在贫油操作条件下。由于氮氧化物（NOx）、未燃烧碳氢化合物（HC）和一氧化碳（CO）排放量显著降低，因此对未来ICE运行的稀燃工况进行了研究。

此外，与汽油（RON95 E10）相比，苯甲醚和环戊酮的积极方面是提高了研究法辛烷值（RON）和马达法辛烷值（MON）。RON和MON高于100的燃油被视为抗爆震（爆震是火花点火后未燃烧燃油的自动点火，伴随着声波，声波会产生强大的压力峰值，可能会损坏发动机。）燃油，这使得发动机能够以更高的压缩比运行，从而提高效率和功率输出。

与RON95E10相比

苯甲醚和环戊酮显示出更高的燃烧速度

然而，由于苯甲醚和环戊酮的热值较低，汽化热增加，且沸点高于汽油，因此使用苯甲醚与环戊酮确实对发动机的高效运行带来了一些挑战。

此时，出现了以下问题：我们如何评估这些新燃料？既然我们预计这些燃料的性能会有所不同，我们如何进行某种燃料和发动机优化？然后我们如何调整发动机？

为了达到优化效率和发动机熄火排放的总体目标，我们采用了一个计算模型，该模型能够预测不同操作条件和燃料混合物（汽油、环戊酮、茴香醚）下发动机的物理和化学过程。与汽油相比，苯甲醚和环戊酮的选择基于其较高的燃烧率和较高的辛烷值。具体而言，该项目包括以下步骤：

1.为单缸火花点火研究发动机开发一个零维随机反应器模型（SI-SRM），使用LOGEengine （专为内燃机分析和开发设计的实时仿真工具）。

2.应用汽油、苯甲醚和环戊酮的详细反应机理（由亚琛工业大学ITV主席提供），以预测层流燃烧速度，不同操作条件下的点火延迟时间和排放形成（详细的反应机理包括数百种化学物质和数千种描述燃料氧化的元素反应。此外，它还包括计算化学物质热力学和传输特性的数据）。

3.使用LOGEtable（直观且用户友好的化学表格生成器）开发汽油-苯甲醚和汽油-环戊酮混合物的双燃料列表化学模型。

4.在过程自动化和设计优化软件modeFRONTIER中创建多目标优化框架，包括零维随机反应器模型（SI-SRM）和详细的反应机理。

发动机和燃料协同优化框架是评估这些新一代燃料的有力方法。该框架包括准维度发动机和列表化学模型，用于预测火花点火式发动机的热化学过程。通过使用遗传优化算法，我们希望在给定的一组参数下找到一组提高效率和减少排放的设计解决方案。之后，我们应用多准则决策（MCDM）技术为这些新的替代燃料混合物选择具有更好发动机工作条件的最佳设计。

采用表列化学随机反应器模型的发动机

和燃料联合优化框架

在modeFRONTIER中，多目标优化框架分为两个层次（“主项目”和“子项目”）。实验设计（DOE）是在“主要项目”上面运行的。采用随机反应器模型、湍流模型、几何形状、操作条件、排放模型、爆震分析作为输入变量，定义不同的运行工况。然后，我们只考虑了发动机和燃油协同优化的两个子系统（几何形状和运行工况）的输入变量。

接下来，将“主项目”的输入变量传递给“子项目”以执行优化任务：

• 优化参数（喷油质量份额、初始气缸压力、火花正时、压缩比）。

• 优化燃料混合物（汽油-苯甲醚和汽油-环戊酮的净组分和四种燃料混合物）。

• 设置约束条件（指示平均有效压力、燃料空气比、燃烧效率、共振和反应性参数、指示比燃料消耗量、单位能量CO2和CO发动机排放量），以强制优化算法仅在发动机运行图的特定区域内搜索。

• 三个目标：最大化指示效率；最小化单位能量CO2发动机排放量；最小化单位能量CO发动机排放量。

在优化运行中，使用FAST-非支配排序遗传算法II（NSGA-II）评估了3000个设计。

我们应用多准则决策（MCDM）技术，针对不同的混合燃料和不同的压缩比，选择具有更好发动机工作条件的最佳设计。与其他混合燃料相比，苯甲醚的高碳氢比导致CO2比排放量增加。与苯甲醚相比，环戊酮（或者作为与RON95E10的混合物）通常显示出更低的CO2比排放量和更高的指示效率。当压缩比从10.8增加到13.5时，显示CO2比排放量进一步减少，指示效率增加。由于苯甲醚和环戊酮的热值较低，优化后的RON95E10案例与汽油相比，它们的效率更低。然而，与汽油相比，苯甲醚和环戊酮的RON/MON要高得多。因此，它们可以在低端扭矩工作范围内以更高效的条件运行。

RON95E10-苯甲醚和

RON95E10-环戊酮（CPN）混合物的效率及CO2比排放

本项目的目标是开发一个多目标优化框架，该框架将准维随机反应器模型与详细化学相结合，以便有效地对各种燃料混合物进行预测评估。采用modeFRONTIER中的基于响应面的遗传算法（FAST NSGA-II）以得到Pareto解。

针对每种工况和燃料混合的组合，共评估了3000种设计。从这一广泛的评估中，使用线性多标准决策算法从Pareto解决方案中系统地选择最佳设计。最终，我们发现纯环戊酮和环戊酮-RON95E10共混物在热效率和CO2排放方面表现出最显著的性能。

modeFRONTIER是一个强大的工具，可以自动化复杂的工作流程并轻松集成不同的软件代码。即使对于高度随机的问题，可用的优化算法也能稳健高效地找到最优解。

Tim Franken

研究员，BTU Cottbus-Senftenberg

这项工作是在Forschungsvereiningung Verbrennungskraftmaschinen（FVV）研究项目（编号601348）内进行的，由FVV从自己的资源中资助，并在Nozomi Yokoo和Yoshihiro Okada博士的指导下由一个专家组进行监督。作者感谢内燃机研究协会（FVV）和所有项目参与者的支持。