在使用Pugh矩阵的高温空气预混合充电式压缩点火发动机中,机器学习和实验性排放评估
Mohammed Al Awadh1,2, Kah Ong Michael Goh3
1Department of Industrial Engineering, College of Engineering, King Khalid University, P.O. Box 394, Abha, 61421, Saudi Arabia. mohalawadh@kku.edu.sa.
这项研究评估了Andropogon narudus (AN) 和Sapota Oil Methyl Ester (SOME) 生物燃料混合物在预混合充电压缩点火 (PCCI) 发动机中. 结果显示效率提高和碳化合物排放减少,其中AN混合物是最可持续的选择.
科学领域:
- 替代燃料和内燃机的使用
- 可持续能源研究 可持续能源研究
- 纳米技术在燃料中的应用.
背景情况:
- 预混合充电压缩点火 (PCCI) 发动机为更清洁的燃烧提供了潜力.
- 从Andropogon narudus (AN) 和Sapota Oil Methyl Ester (SOME) 衍生出的生物燃料正在作为柴油替代品进行探索.
- 纳米添加剂 (CeO2,Al2O3) 正在研究它们对燃料性能和排放的影响.
研究的目的:
- 评估使用AN和SOME生物燃料混合物的PCCI发动机的性能,废气排放和燃烧特性.
- 评估纳米添加剂 (CeO2,Al2O3) 对这些燃料混合物的影响.
- 使用机器学习开发发动机性能和排放的预测模型.
主要方法:
- 使用分燃料注射系统 (70%的直接注射,30%的多路注射).
- 测试的燃料混合物:D100 (柴油),AN20+D80,SOME20+D80,有或没有10ppm纳米添加剂.
- 使用多重线性回归 (MLR),随机森林回归 (RF) 和支持矢量机器回归 (SVMR) 进行预测建模.
主要成果:
- 使用Al2O3的SOME20+D80实现了最高的制动热效率 (BTE) (+2.5%与柴油相比).
- 使用Al2O3的AN20+D80显示了车特定燃油消耗 (BSFC) 的降低以及最高的峰值压力和净热释放率.
- 碳化合物 (HC) 排放量减少,但一些混合物的CO2和NOx排放量增加;射频模型显示出高预测精度 (例如,NOx的R2=0.97).
结论:
- AN20+D80,特别是Al2O3,被确定为一种非常可行的生物燃料选择.
- 机器学习模型有效地预测发动机性能和排放量,减少了对广泛实验的需求.
- 优化生物燃料混合物和纳米添加剂可以导致更清洁,更高效的燃烧系统.
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