Computational fluid dynamics (CFD) simulations of a single-cylinder gasoline compression ignition engine are performed to investigate the impact of gasoline-ethanol blending on autoignition, nitrogen oxide (NOx), and soot emissions under low-load conditions. A four-component toluene primary reference fuel (TPRF) + ethanol (ETPRF) surrogate (with 10% ethanol by volume; E10) is employed to represent the test gasoline (RD5-87). A 3D engine CFD model employing finite-rate chemistry with a skeletal kinetic mechanism, adaptive mesh refinement (AMR), and hybrid method of moments (HMOM) is adopted to capture in-cylinder combustion and soot/NOx emissions. The engine CFD model is validated against experimental data for three gasoline-ethanol blends: E10, E30 and E100, with varying ethanol content by volume. Model validation is carried out for multiple start-of-injection (SOI) timings (-21, -27, -36, and -45 crank angle degrees after top-dead-center (aTDC)) with respect to in-cylinder pressure, heat release rate, combustion phasing, NOx and soot emissions. For late injection timings (-21 and -27oaTDC), E30 yields higher soot than E10; while the trend reverses for early injection cases (-36 and -45oaTDC). E100 yields the lowest amount of soot among all fuels irrespective of SOI timing. Further, E10 shows a non-monotonic trend in soot emissions with SOI timing: SOI-36>SOI-45>SOI-21>SOI-27, while soot emissions from E30 exhibit monotonic decrease with advancing SOI timing. NOx emissions from various fuels follow a trend of E10>E30>E100. NOx emissions increase as SOI timing is advanced for all fuels, with an anomaly for E10 and E100 where NOx decreases when SOI is advanced beyond -36oaTDC. Detailed analysis of the numerical results is performed to investigate the emission trends and elucidate the impact of chemical composition and physical properties on autoignition and emissions characteristics.


翻译:采用计算流体动力学(CFD)对单缸汽油压燃发动机进行模拟,研究低负荷条件下汽油-乙醇混合对自燃、氮氧化物(NOx)及碳烟排放的影响。以四组分甲苯基础参比燃料(TPRF)与乙醇(ETPRF)的替代燃料(含10%体积乙醇;E10)代表试验汽油(RD5-87)。采用结合有限速率化学的骨架反应机理、自适应网格加密(AMR)及混合矩方法(HMOM)的三维发动机CFD模型,捕捉缸内燃烧及碳烟/NOx排放特性。针对三种不同乙醇体积含量的汽油-乙醇混合燃料(E10、E30及E100),通过与实验数据对比验证发动机CFD模型。模型验证涵盖多个喷油正时(SOI:-21、-27、-36及-45曲轴转角,以上止点后aTDC表示),对标缸压、放热率、燃烧相位、NOx及碳烟排放。对于晚期喷油正时(-21及-27oaTDC),E30的碳烟排放高于E10;而早期喷油(-36及-45oaTDC)趋势相反。无论SOI正时如何,E100的碳烟排放量在所有燃料中最低。此外,E10的碳烟排放随SOI正时呈现非单调变化:SOI-36>SOI-45>SOI-21>SOI-27,而E30的碳烟排放随SOI提前单调递减。不同燃料的NOx排放趋势为E10>E30>E100。所有燃料的NOx排放均随SOI提前而增加,但E10及E100在SOI提前至-36oaTDC后出现NOx下降的反常现象。对计算结果进行详细分析,探究排放趋势,阐明化学组分与物理性质对自燃及排放特性的影响。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
专知会员服务
1+阅读 · 今天16:06
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
2+阅读 · 今天15:31
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:49
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
13+阅读 · 今天4:12
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:09
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
6+阅读 · 今天4:02
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
5+阅读 · 今天3:54
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:33
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:23
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
7+阅读 · 6月9日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员