对多柴油发动机的性能和排放量进行比较分析,该发动机使用来自未充分利用原料的生物柴油
Ashish Dewangan1, Ashok Kumar Yadav2, Dharamveer Singh3
1Department of Mechanical Engineering, Galgotias College of Engineering and Technology Greater Noida India ashishdewangan0515@gmail.com.
这项研究优化了使用来自Manilkara zapota,Bauhinia variegata,Karanja和Simarouba的生物柴油混合物的柴油发动机性能. 生物柴油混合物有效地减少了有害排放,如HC和CO,同时保持发动机效率.
科学领域:
- 可再生能源工程可再生能源工程
- 燃烧科学 燃烧科学
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 柴油发动机面临着越来越大的压力,需要满足更严格的排放法规.
- 生物柴油为传统柴油提供了一个潜在的可持续替代品.
- 研究新的生物柴油来源对于优化发动机性能和环境影响至关重要.
研究的目的:
- 为了比较分析柴油发动机的性能和排放特性,使用来自四种不同的植物来源的20%生物柴油混合物.
- 使用响应表面方法 (RSM) 和可取性函数来优化发动机性能和最大限度地减少排放.
- 通过将其与高级机器学习 (ML) 模型进行比较来验证RSM预测.
主要方法:
- 使用基于响应表面方法 (RSM) 的实验设计 (DOE) 方法.
- 在多柴油发动机中测试了20%的Manilkara zapota (MZME),Bauhinia variegata (BVME),Karanja (KME) 和Simarouba (SME) 的生物柴油混合物.
- 使用机器学习算法 (线性回归,决策树,随机森林) 进行比较验证.
主要成果:
- 生物柴油混合物显示,制动功率 (BP) 和制动热效率 (BTE) 略有降低,但制动特定燃油消耗 (BSFC) 略有增加.
- 在所有混合物中观察到碳化合物 (HC) 和一氧化碳 (CO) 排放的显著减少.
- 氧化 (NOx) 排放量增加,取决于具体的生物柴油来源. 随机森林模型显示出卓越的预测准确性 (下图).
结论:
- RSM和ML模型是预测生物柴油性能和排放行为的有效工具.
- 生物柴油混合物,特别是来自特定来源的生物柴油,可以实现大幅减少排放.
- 综合实验和预测方法有助于优化生物柴油配方,以实现可持续能源目标.
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