VPLIV BIOGORIV NA PROCES ZGOREVANJA V DIZELSKEM MOTORJU

Transcription

1 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO VPLIV BIOGORIV NA PROCES ZGOREVANJA V DIZELSKEM MOTORJU april, 2014 Luka LEŠNIK

2

3 VPLIV BIOGORIV NA PROCES ZGOREVANJA V DIZELSKEM MOTORJU april, 2014 Avtor: Luka Lešnik Mentor: red. prof. dr. Breda Kegl Somentor: red. prof. dr. Aleš Hribernik

4 Avtor: Naslov: Luka Lešnik Vpliv biogoriv na proces zgorevanja v dizelskem motorju Klasifikacija: UDK [ :662.75]:519.6(043.3) Ključne besede: Oblikovanje in prelom besedila: Luka Lešnik Število izvodov: 7 dizelski motor, biodizel, podmodel za določitev parametrov, emisije, karakteristika sproščanja toplote Razmnoževanje: Univerza v Mariboru, Fakulteta za strojništvo

5 ZAHVALA Zahvaljujem se mentorici, red. prof. dr. Bredi Kegl, in somentorju, red. prof. dr. Alešu Hriberniku, za pomoč, vodenje in svetovanje pri izdelavi doktorske disertacije. Zahvaljujem se tudi dr. Juriju Iljažu za svetovanje in pomoč pri izvedi numeričnih simulacij in nastavitvah optimizacije. Zahvaljujem se tudi vsem ostalim sodelavcem Katedre za energetsko, procesno in okoljsko inženirstvo. Posebna zahvala velja vsem domačim za vse spodbudne besede. Na koncu se zahvaljujem tebi, Maja, za razumevanje, potrpežljivost in podporo.

6 KAZALO 1 UVOD PREDSTAVITEV PROBLEMA NAMEN DOKTORSKE DISERTACIJE STRUKTURA DOKTORSKE DISERTACIJE PREGLED STANJA NA PODROČJU BIOGORIV EKSPERIMENTALNE RAZISKAVE LASTNOSTI TESTIRANIH GORIV MERILNA PROGA STATIČNI KOT VBRIZGAVANJA MODEL ZA DOLOČITEV EKSPERIMENTALNE KARAKTERISTIKE SPROŠČANJA TOPLOTE OBRATOVALNI TESTNI REŽIMI MODELIRANJE PROCESOV ZGOREVANJA V MOTORJIH Z NOTRANJIM ZGOREVANJEM ZAKONI OHRANITVE IN VODILNE ENAČBE ZA ZGOREVALNI PROSTOR MNZ BREZ-DIMENZIJSKI MODEL AUSTEN IN LYN-A VIBE MODEL ZGOREVANJA WOSCHNI / ANISITS MODEL ZGOREVANJA HIRES ET AL. MODEL ZGOREVANJA PACKET MODEL ZGOREVANJA ENO-CONSKI IN ŠEST-CONSKI HCCI MODEL ZGOREVANJA AVL MCC MODEL ZGOREVANJA Model za izračun emisije NO x Model za izračun emisij CO Model za izračun izgub toplote UTEMELJITEV IZBIRE MODELA ZA NADALJNJO PREUČEVANJE VPLIVA BIOGORIV NA PROCES ZGOREVANJA NUMERIČNI MODEL IZPELJAVA PODMODELA ZA DOLOČITEV PARAMETROV MODELA ZGOREVANJA I

7 5.1 INVERZNI PROBLEM DOLOČITVE PARAMETROV MODELA ZGOREVANJA BFGS optimizacijska metoda L-M optimizacijska metoda Genetski algoritem Izbira spremenljivk Izbira optimizacijske metode Določitev parametrov modela zgorevanja za D2 in B ZAPIS PODMODELA ZA IZRAČUN VREDNOSTI PARAMETROV MODELA ZGOREVANJA Izbira oblike interpolacijske enačb za napoved vrednosti posameznega parametra Končna oblika podmodela IZPELJAVA PODMODELA ZA DOLOČITEV PARAMETROV EMISIJSKIH MODELOV INVERZNI PROBLEM DOLOČITVE PARAMETROV EMISIJSKIH MODELOV Izbira spremenljivk Določitev parametrov emisijskih modelov ZAPIS PODMODELA ZA IZRAČUN VREDNOSTI PARAMETROV EMISIJSKIH MODELOV Končna oblika podmodela REZULTATI VPLIV BIOGORIV NA DELOVNE KARAKTERISTIKE MOTORJA VPLIV BIOGORIV NA KOLIČINO FORMIRANIH EMISIJ NO X IN CO VPLIV BIOGORIV NA RAZMERE V ZGOREVALNEM PROSTORU DIZELSKEGA MOTORJA ZAKLJUČEK RAZPRAVA SKLEP SMERNICE ZA NADALJNJO DELO SEZNAM UPORABLJENIH VIROV DODATKI II

8 B1 RAZŠIRJEN POVZETEK V ANGLEŠKEM JEZIKU - EXTENDED ABSTRACT B2 ŽIVLJENJEPIS B3 BIBLIOGRAFIJA III

9 VPLIV BIOGORIV NA PROCES ZGOREVANJA V DIZELSKEM MOTORJU Ključne besede: dizelski motor, biodizel, podmodel za določitev parametrov, emisije, karakteristika sproščanja toplote UDK klasifikacija: UDK [ :662.75]:519.6(043.3) POVZETEK Biogoriva predstavljajo nadomestek fosilnim gorivom in lahko pripomorejo k zmanjšanju onesnaževanja okolja s toplogrednimi plini, ki so produkt zgorevanja fosilnih goriv. Najpogosteje uporabljeno biogorivo v dizelskih motorjih je biodizel, ki ga v Evropi večinoma proizvajamo iz oljne ogrščice. Pred pričetkom uporabe biodizelskega goriva v dizelskem motorju je potrebno narediti številne raziskave o njegovem vplivu na delovne karakteristike motorja, količino formiranih emisij ter na življenjsko dobo motorja. V sklopu disertacije smo za potrebe preučevanja vpliva uporabe biodizelskega goriva na proces zgorevanja v dizelskem motorju, delovne karakteristike motorja in na količino formiranih emisij uporabili numerične simulacije in meritve na realnem motorju. Za izvedbo numeričnih simulacij je bil izdelan podmodel za določitev vseh potrebnih parametrov modela zgorevanja in podmodel za določitev vseh potrebnih parametrov emisijskih modelov. Izdelava podmodelov je bila zastavljena kot inverzni problem, ki je bil rešen z uporabo optimizacijske metode. V ta namen smo testirali tri optimizacijske metode in za nadaljnjo delo izbrali računsko najmanj potratno L-M metodo. Podmodel za določitev parametrov modela zgorevanja je bil izdelan na podlagi izmerjenega poteka tlaka v zgorevalnem prostoru motorja na treh obratovalnih režimih za čisto dizelsko in čisto biodizelsko gorivo. V podmodel za določitev parametrov modela zgorevanja smo vključili le tiste parametre modela zgorevanj, za katere smo predhodno ugotovili, da jih bomo v postopku optimizacije lahko določili. Za izdelavo podmodela za določitev parametrov emisijskih modelov so bili uporabljeni rezultati meritev emisij dušikovih oksidov NO x in ogljikovega monoksida CO za čisto dizelsko gorivo, čisto biodizelsko gorivo in njuno mešanico B50. Nova podmodela sta omogočila določitev vseh potrebnih parametrov na podlagi poznanih lastnosti goriva in obratovalnega režima motorja in sta bila uporabljena za določitev vseh potrebnih parametrov za izvedbo simulacij. Iz primerjave rezultatov je razvidno dobro ujemanje med numerično in eksperimentalno dobljenimi rezultati, ki nakazujejo na to, da sta izdelana podmodela primerna za določevanje vrednosti parametrov uporabljenega modela zgorevanja in uporabljenih emisijskih modelov. IV

10 INFLUENCE OF BIOFUELS ON COMBUSTION PROCESS IN DIESEL ENGINE Key words: diesel engine, biodiesel, sub-model for parameter determination, emissions, rate of heat release ABSTRACT Biofuels represent a substitute for fossil fuels. Their usage can contribute to a reduction in greenhouse gas emissions which are byproducts of fossil fuel combustion. The more commonly used biofuel in compression ignition engines is biodiesel fuel which in Europe is more often made from rapeseed oil. Before we can start using biodiesel fuel in compression ignition engines, several studies should be made to investigate how their usages influence diesel engine operating conditions, emission formations, and engines life cycles. Numerical simulations and experimental measurements were used in the presented dissertation in order to study biodiesel fuels influences on engine operating conditions and emission formations. New sub-models for determining combustion model and emission models parameters were developed in the presented dissertation. The development of new sub-models was based on solving the inverse problem of parameter determination which was achieved by using an optimization method where the difference between the numerical and experimental results was minimized by employing a suitable objective function. Three optimization methods were tested for that purpose from which the L-M method was selected for further work. Measured in-cylinder pressure trace was used as an objective function when developing a sub-model for determining the combustion model s parameters. The measured values of formatted NO x and CO emissions were used when developing a sub-model for determining the emission model s parameters. The newly developed sub-models enable the determining of combustion and emission model parameters based on used fuel properties and engine operating condition and they were used for determining of all the needed parameters in the presented dissertation. The obtained results show good agreement between numerical and experimental results which indicate that the developed sub-models are suitable for determining combustion and emission models parameters. V

11 UPORABLJENI SIMBOLI a A c C diff diss E epx f F f,inj fv H I id k kin m ns Q r R ref stoich - parameter funkcije Vibe - površina - zgorevalni prostor/koncentracija - konstanta/parameter - difuzija - disipacija - energija [J] - eksperimentalni - gorivo - funkcija - vbrizgano gorivo - uparjeno gorivo - entalpija - integral - zakasnitev vžiga - gostota turbulentne kinetične energije - kinetično - masa/parameter oblike funkcije Vibe - numerični - toplota [J] - hitrost poteka reakcije - razmerje/plinska konstanta - referenčna - stehiometrično VI

12 T turb UB v V X - temperatura - turbulenca - cona nezgorelega goriva - hitrost - volumen - vsebnost kisika - kot [ CA]/razmerje - trajanje [ CA/ms] - razmernik zraka VII

13 UPORABLJENE KRATICE B25 B50 B75 B100 CN CO CO 2 CV D2 HC IDCF LCV L-M MCC NLPQL NO x O 2 PMC RG SOI ZML - mešanica goriv s 25 % biodizelskega goriva primešanega D2 - mešanica goriv s 50 % biodizelskega goriva primešanega D2 - mešanica goriv s 75 % biodizelskega goriva primešanega D2 - čisto biodizelsko gorivo - cetansko število - ogljikov oksid - ogljikov dioksid - kalorična vrednost [MJ/kg] - dizelsko gorivo - ogljikovodiki - parameter kalibracije zakasnitve vžiga (''ignition delay calibration factor'') - spodnja kurilna vrednost goriva - Levenberg-Marquardt - difuzijsko zgorevanje (''mixing controlled combustion'') - non-linear programing by quadratic Lagrangian - dušikovi oksidi - kisik - kinetično zgorevanje (''premixed combustion'') - ročične gredi - začetek vbrizgavanja (''start of injection'') - zgornja mrtva lega bata VIII

14 1 UVOD Razvoj motorjev z notranjim zgorevanjem je igral pomembno vlogo pri razvoju sodobne družbe. Tudi v današnjem času imajo motorji z notranjim zgorevanjem pomembno vlogo v industriji in pri transportu ljudi. Različni tipi motorjev z notranjim zgorevanjem pretvarjajo notranjo kemijsko energijo goriv v koristno delo. Med motorji z notranjim zgorevanjem dosegajo dizelski motorji najvišjo stopnjo izkoristka, zato so tudi najpogosteje uporabljeni izmed vseh motorjev z notranjim zgorevanjem. Želja po izboljšanju delovanja motorjev in po zmanjšanju izpustov škodljivih emisij se lahko doseže le s kombinacijo naprednih meritev in uporabo numeričnih simulacij. Uporaba numerični simulacij omogoča izvedbo parametričnih študij, s katerimi preverjamo vpliv različnih nastavitev motorja ter vpliv uporabe različnih goriv/biogoriv na delovanje motorja in na izpuste škodljivih emisij. 1.1 Predstavitev problema Proces zgorevanja v motorjih z notranjim zgorevanjem predstavlja pretvorbo notranjekemijske energije goriva v koristno mehansko delo. Mehansko delo se lahko porabi za različne namene, zato so imeli motorji z notranjim zgorevanjem pomembno vlogo pri razvoju in napredku moderne družbe. Vse od njihovega izuma v 19. stoletju, ko sta Otto (leta 1876) in Diesel (leta 1892) razvila vsak svoj tip motorja z notranjim zgorevanjem, pa do danes je njihova uporaba olajšala vsakdanja opravila. Njihova vgradnja v avtomobile je omogočila hitrejša potovanja na lokalni ravni, medtem ko je njihova vgradnja v ladje in letala omogočila hitrejša, predvsem pa manj naporna potovanja na dolge razdalje. Vse od njihovega razvoja se motorji z notranjim zgorevanjem vgrajujejo v delovne in pogonske stroje, ki se uporabljajo na različnih področjih v industriji, transportu in kmetijstvu. Njihova vloga in uporabnost v vsakodnevnem življenju se iz leta v leto stopnjujeta in le s težavo si predstavljamo življenje brez njih. [1, 2] Od začetka razvoja motorjev z notranjim zgorevanjem se njihovi proizvajalci trudijo izboljšati proces zgorevanja znotraj zgorevalnega prostora motorjev. Do uvedbe emisijskih standardov 1

15 v 90. letih prejšnjega stoletja je bil cilj izboljšanja procesa zgorevanja povečanje efektivne moči motorja ter zmanjšanje porabe goriva. Med različnimi izvedbami motorjev z notranjim zgorevanjem so dizelski motorji najpogosteje uporabljeni. Njihov proces vbrizgavanja ter proces zgorevanja goriva znotraj zgorevalnega prostora dizelskih motorjev omogočata doseganje najvišjih izkoristkov izmed vseh motorjev z notranjim zgorevanjem. V določenih izvedbah lahko izkoristki sodobnih dizelskih motorjev celo presežejo 40 %. Z uvedbo prvih emisijskih standardov (EURO I), leta 1992 [3], so bili proizvajalci motorjev primorani usmeriti izboljšave delovanja motorjev z notranjim zgorevanjem ter posledično izboljšave procesov zgorevanja znotraj motorjev tudi v smeri zmanjšanja izpustov škodljivih emisij. Prvi emisijski standardi so bili sorazmerno ''blagi'' in so dopuščali, da so proizvajalci motorjev dokaj enostavno, z manjšimi modifikacijami motorja in vbrizgalnega sistema, dosegli njihove norme. Zaostrovanje emisijskih standardov je pripeljalo proizvajalce motorjev do zahtevnejše naloge, kjer so morali za doseganje norm emisijskih standardov poglobiti raziskave v proces vbrizgavanja goriva, proces zgorevanja in procese tvorbe škodljivih emisij med in po procesu zgorevanja. Podrobnejše raziskovanje razmer znotraj zgorevalnih prostorov motorjev je vodilo do razvoja računalniških (numeričnih) modelov, ki so omogočili podrobne raziskave procesa vbrizgavanja goriva, procesa zgorevanja goriva ter tudi procesa tvorbe škodljivih emisij znotraj zgorevalnega prostora. Uporaba numeričnih modelov je omogočila zmanjšanje števila meritev, ki so bile do razvoja numeričnih modelov edini način testiranja izboljšanja delovanja motorja in procesa zgorevanja ter njunega vpliva na tvorbo škodljivih emisij. Povezovanje meritev in numeričnih simulacij je proizvajalcem motorjev podalo smernice za razvoj novih motorjev, ki dosegajo norme emisijskih standardov, prav tako pa se je skrajšal tudi čas njihovega razvoja. Eden izmed načinov, kako doseči zmanjšanje izpustov škodljivih emisij in predvsem toplogrednih plinov, je uporaba biogoriv. Biogoriva so nadomestek konvencionalnih fosilnih goriv in se lahko v motorjih z notranjim zgorevanjem uporabljajo brez velikih konstrukcijskih modifikacij motorja. Njihovo zgorevanje v motorjih lahko pripomore k zmanjšanju izpustov škodljivih emisij, ki so produkt zgorevanja fosilnih goriv, hkrati pa biogoriva pripomorejo k zmanjšanju odvisnosti od uvoza surove nafte. Evropska unija je sprejela direktivo, ki zavezuje vse njene članice k povečanju proizvodnje in porabe biogoriv. Tako naj bi vse članice EU do leta 2020 nadomestile 6 % porabe fosilnih goriv za pogon motornih vozil z biogorivi. Kot alternativa dizelskemu gorivu se najpogosteje omenja biodizel, medtem ko je najpogosteje 2

16 uporabljeno alternativno gorivo v bencinskih motorjih bioetanol. Biogoriva so po kemijski sestavi zelo podobna fosilnim gorivom, vendar imajo majhne razlike v njihovi sestavi pomemben vpliv na proces vbrizgavanja goriva v zgorevalni prostor, proces zgorevanja goriva v zgorevalnem prostoru ter na procese tvorbe škodljivih emisij in saj med in po zgorevanju. Tako npr. višja gostota, hitrost zvoka in modul elastičnosti biodizelskega goriva v primerjavi z dizelskim gorivom, vplivajo na predčasno vbrizgavanje goriva v klasičnih mehanskih vbrizgalnih sistemih. Vsebnost kisika in nižja kurilna vrednost biodizelskega goriva vplivata na proces zgorevanja znotraj dizelskega motorja, kar ima posledično vpliv na izpust škodljivih emisij izpušnih plinov ter na upad efektivne moči motorja. V majhnih mešalnih razmerjih biogoriv s konvencionalnimi gorivi jih lahko uporabljamo v obstoječih motorjih brez sprememb, v kolikor pa želimo uporabljati čista biogoriva ali povečati njihov mešalni delež v razmerju s konvencionalnimi gorivi, pa so zaradi razlik v kemijski sestavi biogoriv potrebne modifikacije motorja. Velika slabost biogoriv je tudi odvisnost njihove kvalitete in sestave od surovine, iz katere je biogorivo pridobljeno ter tudi od pokrajine, kjer je bila surovina (rastlina) vzgojena. Tako potrebujemo za proučevanje vplivov biogoriv na procese zgorevanja v motorjih z notranjim zgorevanjem veliko število eksperimentalnih raziskav, katere pa lahko nadomestimo z uporabo numeričnih simulacij. Numerične simulacije tako lahko uporabimo ne samo za preverjanje vpliva izboljšav motorjev na tvorbo škodljivih emisij izpušnih plinov, ampak lahko z njimi testiramo tudi vpliv alternativnih goriv na karakteristike delovanja motorja in na proces zgorevanja v zgorevalnem prostoru motorja. To omogočajo parametri numeričnih modelov, ki omogočajo, da s pravilno nastavitvijo njihovih vrednosti v model vnesemo realne lastnosti uporabljenega goriva (ali biogoriva) in njihov vpliv na procese znotraj zgorevalnega prostora motorjev z notranjim zgorevanjem. Pravilna določitev parametrov numeričnih simulacij lahko predstavlja problem in poveča število potrebnih simulacij za dosego želenih rezultatov, kar poslabša glavno prednost numeričnih simulacij v primerjavi z eksperimentom čas. V ta namen bomo v sklopu disertacije razvili podmodel modela zgorevanja, ki bo uporabniku omogočal določitev parametrov modela zgorevanja na podlagi poznavanja kemijskih in fizikalnih lastnosti goriva ter obratovalnega režima motorja. Takšen podmodel bo omogočil hitro in natančno določitev parametrov modela zgorevanja in parametrov podmodelov za izračun emisij izpušnih plinov. Le tako bo uporaba numeričnih simulacij hitra in uspešna, kar pa bo omogočilo detajlno raziskavo vpliva biogoriv na proces zgorevanja v motorjih z notranjim zgorevanjem. 3

17 Tlak [bar] Univerza v Mariboru Fakulteta za strojništvo Podmodel obstoječega modela zgorevanja bo razvit na podlagi meritev na enem motorju. Iz tega razloga bo prvotno uporabljen le na izbranem motorju oziroma na motorjih s podobnimi konstrukcijskimi in obratovalnimi karakteristikami. V prihodnje se bo podmodel lahko modificiral in razširil na širše področje uporabnosti. Odvisnost napovedanega tlaka v zgorevalnem prostoru motorja od pravilne nastavitve parametrov je prikazana na sliki 1.1, kjer je prikazan potek tlaka v valju motorja dosežen z začetno (default) nastavitvijo parametrov (Začetni) in optimalnimi vrednostmi parametrov (Optimalni) Začetni Optimalni Kot [ RG] Slika 1.1: Odvisnost tlaka v valju motorja od nastavitve parametrov 1.2 Namen doktorske disertacije Namen disertacije je nadgraditev obstoječega MCC (''Mixing Controlled Combustion'') modela zgorevanja in nadgraditev obstoječih emisijskih modelov z novima podmodeloma za določitev njihovih parametrov. Na novo razvita podmodela bosta omogočila uporabo MCC modela zgorevanja in emisijskih modelov brez predhodno izvedenih meritev na realnem motorju. Tako bo omogočena numerična analiza delovanja motorja pri različnih obratovalnih režimih ter pri uporabi alternativnih goriv. Razviti podmodel za določitev parametrov bo odpravil dosedanjo veliko pomanjkljivost obstoječega modela zgorevanja in emisijskih modelov, saj določitev vseh potrebnih parametrov ne bo več odvisna le od uporabnikovih dosedanjih izkušenj. Uporabnik obstoječega modela bo lahko z razvitim podmodelom določil potrebne parametre glede na fizikalno-kemijske lastnosti uporabljenega goriva in glede na 4

18 obratovalni režim motorja. Takšna določitev parametrov modela zgorevanja bo skrajšala potreben čas za uspešno izvedbo numeričnih simulacij in izboljšala njihovo natančnost. Razvoj novega podmodela za določitev parametrov MCC modela zgorevanja in parametrov za izračun tvorjenja emisij bo potekal na podlagi meritev, izvedenih na realnem motorju. Razvoj bo temeljil na reševanju inverznega problema določitve parametrov, ki bo rešen z uporabo optimizacijskih metod. Parametri bodo določeni za več obratovalnih režimov motorja pri uporabi mineralnega dizelskega goriva in biogoriv. Meritve z omenjenimi gorivi bodo izvedene na enem motorju, tako da bo razviti podmodel prvotno uporabljen samo za testni motor oziroma za motorje s podobnimi konstrukcijskimi in obratovalnimi karakteristikami. Z razširitvijo meritev na večje število motorjev različnih tipov in izvedb bi lahko razvili več podmodelov, ki bi bili uporabni za različne tipe dizelskih motorjev. V sklopu disertacije bo tako posodobljen oziroma nadgrajen obstoječi model zgorevanja, vgrajen v komercialni numerični program. Uporabniku numeričnega modela zgorevanja bo posodobljen model zgorevanja z novo razvitim podmodelom za določitev parametrov omogočil uporabo obstoječega modela brez predhodnih izkušenj, brez ugibanja o pravilni vrednosti posameznega parametra in brez opravljanja številnih testnih simulacij za dosego uporabnih rezultatov. Posodobljena pa bosta tudi obstoječa modela za izračun emisij NO x in CO. 1.3 Struktura doktorske disertacije V uvodnem poglavju je predstavljen problem, ki je obravnavan tekom disertacije, in namen doktorske disertacije. V drugem poglavju disertacije je narejen pregled literature na področju uporabe biogoriv v dizelskih motorjih. Skozi pregled dosedanjih del številnih avtorjev so povzete lastnosti najpogosteje uporabljenih biogoriv ter surovin za njihovo pridelavo. Raziskan je njihov vpliv na delovanje dizelskih motorjev, proces zgorevanja goriva v zgorevalnem prostoru ter vpliv na tvorbo škodljivih emisij pri njihovem zgorevanju. V tretjem poglavju je podrobneje predstavljen potek meritev. V ta namen so najprej predstavljene fizikalno-kemijske lastnosti testiranih goriv. Na kratko je predstavljena posamezna lastnost goriva in njen vpliv na procese v vbrizgalnem sistemu in/ali motorju. 5

19 Podrobneje je predstavljena in opisana merilna proga za merjenje vpliva uporabe biodizelskega goriva na delovanje dizelskega motorja. Pri opisu merilne proge je posebna pozornost namenjena opisu specifike postopka vbrizgavanja goriva v testnem motorju. Poglavje vsebuje tudi opis modela za določitev karakteristike sproščanja toplote iz eksperimentalno izmerjenega indikatorskega tlaka v valju motorja, obravnavani pa so tudi testni režimi obratovanja motorja. Modeliranje procesov zgorevanja v motorjih z notranjim zgorevanjem je podrobneje predstavljeno v četrtem poglavju. V ta namen so zapisane ohranitvene enačbe za zgorevalni prostor motorja. Sledi kratek pregled pogosto uporabljenih modelov za izračun količine med zgorevanjem sproščene toplote, kjer je podrobneje razložen MCC model zgorevanja, ki je uporabljen v nadaljevanju disertacije. Prav tako sta opisana modela za izračun emisij dušikovih oksidov (NO x ) in ogljikovega monoksida (CO). V sklopu poglavja pa je predstavljen tudi model za izračun izgube toplote preko sten valja motorja. Izpeljava podmodela za določitev parametrov modela zgorevanja na podlagi meritev za čisto dizelsko in čisto biodizelsko gorivo je predstavljena v petem poglavju. Poglavje vsebuje opis inverznega problema določitev parametrov. Podrobno je predstavljena izbira optimizacijske metode in spremenljivk za postopek optimizacije. Na koncu poglavja je predstavljen postopek določitve oblike enačb za določitev vrednosti posameznega parametra ter njihova končna oblika, ki predstavlja razviti podmodel za določitev parametrov modela zgorevanja. Z razvitim podmodelom so bile določene (izračunane) vrednosti posameznih parametrov za vseh pet testiranih goriv, ki bodo uporabljena v končnih simulacijah. V šestem poglavju je predstavljena izpeljava podmodela za določitev parametrov emisijskih modelov. Izpeljava ponovno temelji na podlagi rezultatov meritev za čisto dizelsko in čisto biodizelsko gorivo. S končno obliko razvitega podmodela so na koncu poglavja določene vrednosti parametrov emisijskih modelov za vsa testirana goriva. Končni rezultati meritev in numeričnih simulacij so predstavljeni v poglavju sedem. Primerjava rezultatov numeričnih simulacij z eksperimentalnimi rezultati pokaže na natančnost izpeljanih podmodelov za določitev parametrov. Primerjava rezultatov različnih goriv poda vpogled v možnost uporabe biodizelskega goriva in njegovih mešanic kot alternativno gorivo za dizelski motor. Disertacija se zaključi z diskusijo rezultatov in napotki za nadaljnje delo. 6

20 2 PREGLED STANJA NA PODROČJU BIOGORIV Vpliv človeškega razvoja na globalno onesnaževanje okolja predstavlja zmeraj bolj pereč problem. Naše onesnaževanje okolja je najbolj vidno v državah v razvoju, kot je npr. Kitajska, kjer se prebivalci dnevno soočajo s problemi onesnaženega zraka ter pomanjkanjem pitne vode. Razvite države imajo zastavljene dobre nacionalne programe za zmanjšanje človeškega vpliva na onesnaževanje okolja, vendar se vplivi njihovega prehoda iz manj razvitih v razvite države kažejo še danes. Z razvojem držav se povečuje število motornih vozil v posamezni državi, s tem pa se povečuje količina izpustov toplogrednih plinov. Transport znotraj Evropske unije prispeva 21 % izpustov toplogrednih plinov, ki zelo vplivajo na globalno segrevanje okolja, hkrati pa škodljive emisije predstavljajo velik problem predvsem v strnjenih mestnih jedrih [3]. V mestnih središčih se prav tako pogosto pojavljajo prekomerne koncentracije delcev (predvsem delcev PM10), ki so produkt zgorevanja fosilnih goriv v motorjih z notranjim zgorevanjem. Zaloge fosilnih goriv se vztrajno manjšajo, tako je druga velika prednost uporabe alternativnih goriv zmanjševanje odvisnosti posamezne države oziroma posamezne regije od uvoza surove nafte in stalnega spreminjanje njene odkupne cene. Uporaba in proizvodnja biogoriv vpliva tudi na dvig lokalnega gospodarstva in kmetijstva ter tako spodbujata lokalni razvoj oziroma razvoj celotne države. Biogoriva ali alternativna goriva predstavljajo nadomestek konvencionalnim, fosilnim gorivom. Kot pove že njihovo ime, so biogoriva izdelana iz naravnih, biološko razgradljivih materialov. Prvo večje zanimanje za njihovo uporabo se je pojavilo v osemdesetih letih prejšnjega stoletja, v času oljne krize (1970). [8] Biogoriva se lahko uporabljajo kot samostojni nadomestek konvencionalnim gorivom ali pa se z njimi mešajo v določenem razmerju, kar je odvisno od vrste biogoriva ter od tipa motorja, v katerem želimo uporabljati biogorivo. Dosedanje raziskave so pokazale, da njihova uporaba v motorjih z notranjim zgorevanjem pripomore k zmanjšanju izpustov toplogrednih plinov, saj in delcev. Direktiva Evropske unije zahteva od svojih članic 5,75 % uporabo alternativnih goriv kot nadomestek fosilnim gorivom, uporabljenim v transportne namene od leta 2010 naprej. Do leta 2020 se mora odstotek biogoriv, porabljenih v transportne namene, povečati na vsaj 6 %. [3, 5, 8, 9, 10, 12, 16, 17, 18, 19, 22] Kot alternativno gorivo plinskemu olju (dizlu) se najpogosteje omenja biodizel, ki ga lahko proizvedemo iz različnih surovin. Najpogosteje uporabljena alternativa bencinskemu gorivu je 7

21 bioetanol. Le-ta se najpogosteje prideluje s koruze in sladkornega trsa in tako predstavlja obnovljivo, alternativno gorivo. Kot alternativno gorivo, namenjeno zamenjavi tako dizelskega goriva kot tudi bencina, se veliko omenjata komprimirani naravni plin (CNG) in tekoči naftni plin (LPG). Veliko pozornosti pa se namenja tudi različnim mešanicam biogoriv s fosilnimi gorivi (npr. dizel + biodizel) in mešanicam različnih biogoriv (npr. biodizel + bioetanol). Glavne prednosti biodizelskega goriva v primerjavi z dizelskim gorivom so manjša vsebnost žvepla in ostalih aromatskih spojin, višje cetansko število, biorazgradljivost in seveda njihova obnovljivost (uporaba sproščenega ogljikovega dioksida (CO 2 ) pri ponovni rasti rastlin za proizvodnjo biodizelskega goriva), ki prav tako pripomore h kumulativnemu zmanjšanju izpustov toplogrednih plinov (CO) in (HC). Glavne slabosti biodizelskega goriva se kažejo v povečani kinematični viskoznosti goriva, zmanjšani energijski vrednosti goriva (spodnja kurilna vrednost), ki vpliva na doseganje manjših moči in navorov motorjev, višji temperaturi samovžiga goriva, povišanim izpustom emisije dušikovih oksidov (NO x ) (pri nespremenjenem kotu začetka vbrizga goriva) ter predvsem v višji proizvodni ceni goriva. V primerjavi z dizelskim gorivom ima biodizelsko gorivo višjo cetansko število, ki ugodno vpliva na sposobnost goriva za vžig. Prav tako biodizelsko gorivo vsebuje tudi do 10 % kisika, ki ugodno vpliva na proces zgorevanja biodizelskega goriva. [3, 5, 14, 15, 24, 27, 28, 31] Kvaliteta biodizelskega goriva in njegove fizikalno-kemijske lastnosti so zelo odvisne od surovine, iz katere je gorivo pridobljeno. Glede na surovine za pridobivanje biodizelskega goriva lahko razdelimo goriva na biodizelska goriva prve in biodizelska goriva druge generacije. Med biodizelska goriva prve generacije spadajo biogoriva, pridobljena po že uveljavljenih ''tradicionalnih'' postopkih iz rastlin, ki se lahko uporabljajo tudi v prehranski verigi. V ZDA je najpogosteje uporabljeno biogorivo prve generacije bioetanol, ki je pridobljen iz koruze ter v Braziliji bioetanol, pridobljen iz sladkornega trsa. V Evropi je najbolj razširjena uporaba biodizelskega goriva, proizvedenega iz oljne ogrščice ter bioetanola, pridobljenega iz pšenice. [8] Biodizelska goriva pa lahko pridobivamo tudi iz odpadnih olj in klavniških ostankov oziroma živalskih maščob. Med biogoriva druge generacije uvrščamo biogoriva, pridobljena iz rastlin, ki niso uvrščena v prehranjevalno verigo. Mednje spadajo odpadki poljščin in gozdni odpadki oziroma lesni odpad v lesni industriji. Takšne surovine imenujemo tudi lignocelulozne surovine, saj jih s postopkom lignocelulozne obdelave predelamo v biogorivo. Med surovine za proizvodnjo biogoriv druge 8

22 generacije pa spadajo tudi alge in posamezne rastline, ki dobro uspevajo na zemljiščih, ki se ne uporabljajo za gojenje rastlin iz prehranske verige. Znanstveniki veliko stavijo na alge, saj lahko posamezne vrste alg vsebujejo več kot 40 % maščobnih kislin glede na njihovo celotno težo primernih za predelavo v biogorivo. Njihova dobra lastnost pa je tudi ta, da so sposobne obnoviti cikel rasti vsakih nekaj tednov (približno na 2 3 mesece). Biogoriva druge generacije imajo vse dobre lastnosti biogoriv prve generacije, njihova glavna slabost pa so visoki stroški proizvodnje. Najpogosteje uporabljene rastline za proizvodnjo biodizelskega goriva so povzete v tabeli 2.1. [3, 5, 24, 31]. Slika 2.1 prikazuje odstotek surovin (rastlin) za proizvodnjo biodizelskega goriva v Evropski uniji (EU) in Združenih državah Amerike (ZDA). Tabela 2.1: Surovine za proizvodnjo biodizelskega goriva [5, 31] Surovina (rastlina) Oljna ogrščica Soja Oljna repica Palmovo olje Sončnično olje Jatrofa (Jatropha cursas) Tobak Gorčična semena Klavniški odpadki Alge Gozdna biomasa 9

23 EU ZDA Soja; 18% Sončnično olje; 3% Oljna repica; 13% Druge surovine; 5% Oljna ogrščica; 79% Soja; 82% Slika 2.1: Rastline uporabljene za proizvodnjo biodizelskega goriva v EU in ZDA [8] Številni raziskovalci se posvečajo raziskovanju vpliva proizvodnje biogoriv in gojenja rastlin za njihovo proizvodnjo na ceno prehrambnih izdelkov. Ugotovitve njihovih študij se razlikujejo glede na stroko, iz katere prihajajo raziskovalci. Ozko usmerjene študije, ki se posvečajo raziskavam na področju kmetijstva, poročajo o vidnem vplivu vzgajanja rastlin za proizvodnjo biogoriv na ceno prehrambnih surovin. Takšne raziskave so sicer dobrodošle, vendar zajamejo le en pogled na rast cen prehrambnih surovin. Da lahko vidimo bolj realen vpliv proizvodnje biogoriv na rast cen, moramo pogledati raziskave, ki zajamejo celoten ekonomski vpliv na rast cen prehrambnih surovin. Takšne študije zaznavajo relativno majhen vpliv proizvodnje biogoriv na rast cen prehrambnih surovin. V letih 2006 in 2007 je svetovna proizvodnja biogoriv zadostovala za pokrivanje 1 2 % svetovne porabe fosilnih goriv v transportu, prav tako pa je bilo za rast rastlin za proizvodnjo biogoriv namenjenih približno 2 % svetovnih obdelovalnih kmetijskih površin. Vidimo lahko, da je skupna površina obdelovalne zemlje, namenjene za proizvodnjo biogoriv, zelo mala, pripisovanje velikega oziroma odločilnega (izključnega) vpliva proizvodnje biogoriv na rast cen, pa nesmiselna. Če pogledamo rast cene surove nafte, slika 2.2, vidimo, da je njena cena kontinuirano rastla od leta 2002, dosegla vrh v letu 2008 in v 2009 znova padla na ceno iz leta V tem času je proporcionalno s ceno nafte rastla odkupna cena oljne ogrščice (olja oljne ogrščice), medtem ko so bile cene soje, koruze in pšenice veliko manj podvržene skokoviti rasti cene surove 10

24 Cena surovin za biogoriva [US$/tona] Cena surove nafte [US$/sodček] Univerza v Mariboru Fakulteta za strojništvo nafte. Vsem surovinam je skupno, da so dosegle maksimalno odkupno ceno v letu 2008, kar nakazuje, da cena nafte vpliva na ceno ostalih surovin. Na sliki 2.3 vidimo, da je v času od leta 2000 do leta 2012 svetovna proizvodnja bioetanola porastla za skoraj 6-krat, medtem ko je svetovna proizvodnja biodizla porasla za več kot 16-krat. Cena surovin za proizvodnjo biogoriv in tudi ostalih surovin je tako odvisna od cene surove nafte in od cene gnojil ter škropiv, ki se uporabljajo pri njihovi pridelavi. Iz tega lahko povzamemo, da proizvodnja biogoriv sicer vpliva na ceno prehrambnih surovin, vendar njen vpliv ni tako velik, kot ga želijo prikazovati nekatere študije. Odkupna cena surovin za izdelavo biogoriv je podvržena enakim nihanjem kot vse ostale surovine, zato je potrebno pri ocenjevanju njihovega vpliva na ceno osnovnih prehrambnih surovin gledati sliko celotnega trga surovin. Biogoriva druge generacije lahko vpliv proizvodnje biogoriv na ceno hrane zmanjšajo, zato se veliko stavi na njihovo čimprejšnjo uspešno integracijo v proizvodnjo in uporabo. [7, 8, 24, 25, 31] Leto Koruza Pšenica Oljna ogrščica Soja Nafta Slika 2.2: Spreminjanje cene surove nafte in surovin za proizvodnjo biogoriv [33] 11

25 Tisoč sodčkov /dan Univerza v Mariboru Fakulteta za strojništvo BIoetanol Biodizel Leto Slika 2.3:Letna proizvodnja bioetanola in biodizla [33] Vpliv uporabe biodizelskega goriva na delovanje motorjev z notranjim zgorevanjem je v literaturi razdeljen na več posameznih segmentov. Kot prvi segment različni avtorji preučujejo vpliv razlik v fizikalno-kemijskih lastnostih biogoriv na karakteristike delovanja vbrizgalnih sistemov. Delovanje vbrizgalnega sistema ima ključno vlogo pri vseh nadaljnjih procesih znotraj zgorevalnega prostora, ki seveda vplivajo na tvorjenje škodljivih emisij. Ugotovljeno je bilo, da višja gostota, višja kinematična viskoznost in višja hitrost zvoka biodizelskega goriva vplivajo na pomembne karakteristike mehanskega vbrizgalnega sistema, ki pa imajo nadaljnji vpliv na proces zgorevanja in tvorjenja škodljivih emisij znotraj zgorevalnega prostora. Vpliv fizikalno-kemijskih lastnosti biodizelskega goriva na delovanje sodobnih, računalniško vodenih, vbrizgalnih sistemov ni tako velik kot pri mehanskih vbrizgalnih sistemih. Najpomembnejša karakteristika mehanskih vbrizgalnih sistemov je trenutek oziroma kot začetka vbrizgavanja goriva. Pomembni karakteristiki vbrizgalnega sistema sta tudi količina vbrizganega goriva na cikel, ki ima velik vpliv na moč motorja, ter tlak vbrizgavanja goriva, ki vpliva na razvoj vbrizganega curka goriva v zgorevalni prostor. Večina avtorjev ugotavlja, da razlika v fizikalno-kemijskih lastnostih biodizelskega goriva vpliva na zgodnejši dvig igle v primerjavi z dizelskim gorivom. Vzrok za zgodnejši dvig igle sta višja kinematična viskoznost biodizelskega goriva ter višja hitrosti zvoka. Omenjene lastnosti biodizelskega goriva vplivajo tudi na povišanje tlaka vbrizgavanja in povišanje tlaka goriva znotraj vbrizgalne šobe pri uporabi biodizelskega goriva. Skupek vseh vplivov povzroči, da se mehanska sila vzmeti igle vbrizgalne šobe premaga prej kot pri dizelskem 12

26 gorivu, kar povzroči hitrejši (zgodnejši) dvig igle. Hitrejši dvig igle pri uporabi biodizelskega goriva povzroči skrajšanje intervala zakasnitve vbrizga, ki je definiran kot čas od začetka tlačenja goriva do začetka vbrizgavanja goriva v zgorevalni prostor. Zaradi hitrejšega dviga igle in višjega tlaka vbrizgavanja goriva se pri uporabi biodizelskega goriva podaljša trajanje vbrizgavanja goriva, kar za nekaj odstotkov poveča skupno vbrizgano količino goriva na cikel in vpliva na višjo urno porabo goriva, ki pa je nujna, če želimo dosegati enako moč in navor kot z dizelskim gorivom. Pri sodobnih motorjih s skupnim vodom prihaja do drugačnih vplivov biodizelskega goriva na delovanje vbrizgalnega sistema. Nižja kurilna vrednost biodizelskega goriva povzroči spremembo nastavitev v mapi elektronske krmilne enote (premik v drugo obratovalno točko), kar povzroči za približno 10 % višjo urno porabo goriva. Zaradi fizikalno-kemijskih lastnosti in večje vbrizgane količine biodizelskega goriva oziroma njegove mešanice z dizelskim gorivom na cikel poraste tlak goriva v skupnem vodu. Višji tlak goriva v skupnem vodu nadalje vpliva na širjenje tlačnih valov znotraj visokotlačnih cevi vbrizgalnega sistema. V splošnem so vplivi uporabe biodizelskega goriva in njegovih mešanic na delovanje vbrizgalnega sistema s skupnim vodom manjši ter predvsem lažje obvladljivi, saj jih lahko uspešno rešimo z ustrezno nastavitvijo map elektronske krmilne enote ECU. [9, 10,11, 12, 13, 34] Vpliv delovanja vbrizgalnega sistema nadalje vpliva na delovanje celotnega motorja in na procese znotraj zgorevalnega prostora. Večina avtorjev je opazila, da prihaja pri uporabi biodizelskega goriva ter njegovih mešanic z dizelskim gorivom do padca navora in moči motorja, ki je velikosti do 5 %. Zmanjšanje navora in moči motorja je posledica nižje (spodnje) kurilne vrednosti biodizelskega goriva, ki je v primerjavi z dizelskim gorivom nižja za približno 10 %. Seveda so nekateri avtorji opazili tudi veliko večje in tudi manjše padce moči in navora. Razlog, zakaj ne pride do večjega upada moči in navora pri uporabi biodizelskega goriva, avtorji pripisujejo večji količini vbrizganega goriva na cikel in višji urni porabi goriva. Za primerjavo goriv različnih kurilnih vrednosti se lahko uporabi toplotna učinkovitost, ki je definirana kot izmerjena moč goriva, podeljena s količino v gorivu vezane kemične energije. Primerjava toplotne učinkovitosti biodizelskega goriva z dizelskim pokaže, da med gorivoma ne prihaja do večjih razlik. Višje cetansko število biodizelskega goriva pripomore k hitrejšemu vžigu biodizelskega goriva v primerjavi z dizelskim gorivom. Zgodnejši (hitrejši) vžig ima nadaljnji vpliv na porast tlaka v zgorevalnem prostoru, ki se odraža tudi na poteku karakteristike sproščanja toplote KST. Zgodnejši vžig biodizelskega 13

27 goriva pripomore k skrajšanemu intervalu zakasnitve vžiga, ki prav tako vpliva na potek krivulje KST. Seveda imajo na interval zakasnitve vžiga vpliv tudi druge lastnosti goriva, kot so gostota in kinematična viskoznost, ki vplivajo na obliko vbrizganega curka goriva in na velikost kapljic vbrizganega goriva. Oblika curka in velikost kapljic nadalje vplivajo na hitrost izparevanja goriva (tvorjena par goriva), ki tudi pomembno vpliva na trajanje intervala zakasnitve vžiga goriva. Biodizelsko gorivo vsebuje do 10 % kisika, ki se med procesom izparevanja in zgorevanja goriva meša s parami goriva in tako pripomore k boljši razporeditvi kisika po vseh conah zgorevanja v zgorevalnem prostoru. Prav tako pripomore k bolj učinkovitemu ter hitrejšemu zgorevanju (sproščanju toplote). Vsebnost kisika v biodizelskem gorivu, ki pripomore k bolj intenzivnemu mešanju par goriva z oksidantom (kisikom), nadalje vpliva na povišano intenzivnost difuzijskega zgorevanja. Vpliv lastnosti biodizelskega goriva na delovanje dizelskih motorjev pa je seveda odvisen tudi od tipa (izvedbe) motorja in surovine, iz katere je pridobljeno biodizelsko gorivo in ga ne moremo posplošiti za vse konstrukcijske izvedbe motorjev ter vse vrste/tipe biodizelskega goriva. [9, 10, 12, 13, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 26, 29, 30, 32, 34 ] Fizikalno-kemijske lastnosti goriva, karakteristike delovanja vbrizgalnega sistema ter potek procesa zgorevanja nadalje vplivajo na proces tvorjenja škodljivih emisij izpušnih plinov, saj in delcev. Različna biogoriva imajo zaradi razlik v sestavi goriva ter zaradi različnih fizikalno-kemijskih lastnosti drugačen vpliv na količino formiranih škodljivih emisij v izpušnih plinih, vendar lahko povzamemo določene ugotovitve oziroma trende, ki so skupni večini raziskav. Večina raziskovalcev se strinja, da prihaja pri uporabi biodizelskega goriva do zgodnejšega začetka vbrizgavanja goriva, kar je posledica višje kinematične viskoznosti, višje hitrosti zvoka in večje gostote goriva. Višje cetansko število biodizelskega goriva povzroči hitrejši vžig goriva, kar skupaj z zgodnejšim začetkom vbrizgavanja goriva vplivata na potek tlaka in temperature znotraj zgorevalnega prostora. Potek tlaka in temperature v zgorevalnem prostoru imata prevladujoč vpliv na količino formiranih emisij dimnih plinov. Večina avtorjev se strinja, da prihaja zaradi zgodnejšega začetka vbrizgavanja goriva ter hitrejšega vžiga goriva do povišanja emisij dušikovih oksidov (NO x ), pri nespremenjenem pričetku vbrizgavanja goriva. Na povišanje emisije dušikovih oksidov v veliki meri vpliva tudi kisik, ki je vezan v biodizelskemu gorivu. Kisik sicer ugodno vpliva na proces zgorevanja, saj je na voljo večja količina oksidanta, ki je po zgorevalnem prostoru tudi bolj homogeno razporejen, kar omogoči bolj popolno zgorevanje. Popolnejše zgorevanje 14

28 biodizelskega goriva posledično povzroči višje temperature in višje tlake zgorevanja, kar pa negativno vpliva na tvorbo škodljivih emisij NO x, saj se zaradi povišane temperature poveča količina termično formiranih dušikovih oksidov. Popolnejše zgorevanje biodizelskega goriva zaradi vezanega kisika ima ugoden vpliv na količino formiranih saj in delcev med zgorevanjem. Količina delcev in saj se zmanjša, saj višje temperature in višji tlaki povzročijo boljše zgorevanje, kar vpliva na zgorevanje večje količine delcev in saj. Na zmanjšanje števila delcev in saj pa ugodno vpliva tudi zgodnejši vžig biodizelskega goriva, ki podaljša celoten čas zgorevanja in posledično omogoči, da zgori večja količina delcev in saj. Vsebnost kisika v biodizelskem gorivu in njegovo boljše zgorevanje vplivata tudi na zmanjšanje nastanka emisij ogljikovega oksida ter ogljikovodikov. Na manjšo količino izpustov omenjenih emisij pa vpliva tudi kemijska sestava biodizelskih goriv, ki vsebujejo manjše količine ogljika (C) in vodika (H). Količina formiranih škodljivih snovi je nadalje odvisna še od obratovalnega režima dizelskega motorja ter od izvedbe motorja, velik vpliv pa ima tudi surovina, iz katere je izdelano biodizelsko gorivo. Določeni avtorji so zaznali večja ali manjša odstopanja od opisanih ugotovitev. Razlog za to je potrebno poiskati v fizikalno-kemijskih lastnostih testiranega goriva, lastnostih testnega motorja ter v obratovalnem režimu motorja. [9, 10, 12, 13, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 29, 30] Vsem ugotovitvam je skupno, da jih lahko reguliramo z ustreznimi nastavitvami vbrizgalnega sistema in tako vplivamo na moč, navor ter emisije motorjev. 15

29 3 EKSPERIMENTALNE RAZISKAVE Eksperimentalne raziskave vpliva biodizelskega goriva na proces zgorevanja, delovanje dizelskega motorja in na tvorbo škodljivih emisij izpušnih plinov so bile izvedene v Laboratoriju za motorje z notranjim zgorevanjem, na Fakulteti za strojništvo Univerze v Mariboru. Prav tako so bile v laboratoriju izvedene meritve določenih lastnosti mineralnega dizelskega in biodizelskega goriva ter njunih mešanic. Preostali del meritev lastnosti testiranih goriv je bil izveden v sodelovanju z laboratoriji delniške družbe Petrol, d. d., v Ljubljani. Podrobne lastnosti goriv so predstavljene v poglavju 3.1, podrobnejši opis testiranega motorja, merilne proge in merilnih inštrumentov pa je predstavljen v poglavju Lastnosti testiranih goriv V predstavljeni disertaciji je bilo uporabljeno biodizelsko gorivo (B100) proizvajalca Biogoriva, Rače, Slovenija, in konvencionalno mineralno dizelsko gorivo (D2) proizvajalca Petrol, d. d. Biodizelsko gorivo je bilo proizvedeno s postopkom transesterifikacije iz oljne ogrščice in ustreza evropskemu standardu EN Iz omenjenih goriv so bile narejene tri mešanice goriv v različnih mešalnih razmerjih, in sicer B25 s 25 % volumenskega deleža (v.d.) biodizelskega goriva, B50 s 50 % v.d. biodizelskega goriva in B75 s 75 % v.d. biodizelskega goriva. Vsa testna goriva so bila brez dodanih aditivov. Znano je, da imajo lastnosti uporabljenega goriva ali biogoriva velik vpliv na proces vbrizgavanja goriva, zato so bile posamezne lastnosti testiranih goriv izmerjene s testnimi metodami, ki ustrezajo evropskim oziroma drugim standardom in so podrobneje predstavljene v tabeli 3.1. Podrobnejše lastnosti testiranega biodizelskega goriva so predstavljene v certifikatu analize biodizla na sliki

30 Tabela 3.1: Lastnosti testnih goriv [11, 12, 40, 41] Lastnosti goriva D2 B25 B50 B75 B100 Gostota pri 15 C [kg/m 3 ] 838,8 850,3 861,8 873,3 884,8 Kinematična viskoznost pri 30 C [mm 2 /s] 3,34 3,88 4,23 4,97 5,51 Površinska napetost pri 30 C [N/m] 0,0255 0,0261 0,0267 0,0274 0,028 Spodnja kurilna vrednost [MJ/kg] 42,8 41,65 40,5 39,35 38,2 Cetansko število 45 46, ,5 51 Stehiometrijsko razmerje zrak/gorivo 14,7 14,27 13,85 13,43 13 Masna frakcija kisika O 2 0 2,70 5,33 7,89 10,39 Masna frakcija vodika H 2 13,87 13,14 12,96 12,79 11,07 Masna frakcija ogljika C 86,13 83,67 82,55 81,46 76,68 Vsebnost estra [%(m/m)] - 24,3 48,6 72,9 97,3 Celokupni glicerol [%(m/m)] - 0,044 0,088 0,132 0,176 Vsebnost monogliceridov [%(m/m)] - 0,1475 0,295 0,443 0,59 Vsebnost digliceridov [%(m/m)] - 0,035 0,07 0,105 0,14 Vsebnost trigliceridov [%(m/m)] - 0,0125 0,0250 0,0375 0,05 Vsebnost vode [mg/kg] Vsebnost žvepla [mg/kg] 31 24,7 18,4 12,1 5,8 Gostota goriva je fizikalna lastnost, ki poda razmerje med maso goriva v kg in prostornino v m 3. Gostota goriva vpliva na urno porabo goriva (kg/h), saj se pri gorivih z višjo gostoto goriva vbrizga večja masa goriva, kar vpliva na višjo urno porabo goriva. Gostota goriva vpliva tudi na hitrost širjenja zvoka v gorivu. Biodizelsko gorivo B100 ima višjo gostoto kot mineralno dizelsko gorivo D2, kar se odraža na višji hitrosti zvoka v biodizelskem gorivu, slika

31 Zgorevanje goriva v dizelskih motorjih se prične s samovžigom goriva v zgorevalni komori. Sposobnost goriva za samovžig je podana s cetanskim številom goriva, ki se določa s testno metodo ASTM D 613. Goriva z višjim cetanskim številom imajo boljšo sposobnost za samovžig in obratno. Cetansko število biodizelskega goriva je odvisno od surovine, iz katere je biogorivo proizvedeno. Največji vpliv na sposobnost samovžiga ima dolžina verig parafinskih spojin (alkanov) in število dvojnih vezi v verigi oziroma zgradbi goriva. Daljša dolžina verige in manjše število dvojnih vezi pripomoreta k hitrejšemu razpadu molekul goriva ter posledično k hitrejšemu vžigu goriva. [1, 35, 44] Kinematična viskoznost in površinska napetost goriva sta prav tako fizikalni lastnosti goriva. Kinematična viskoznost poda razmerje dinamične viskoznosti, deljene z gostoto goriva. Predstavlja merilo notranje upornosti snovi proti tečenju. [46] Površinska napetost je posledica delovanja med molekularnih Van der Waalsovih sil, ki preprečujejo kapljevini, da bi se razširila po celotnem prostoru, kot je to značilno za pline. Manjša vrednost površinske napetosti pomeni, da se bo gorivo lažje razpršilo (razpadlo) na manjše kapljice. Kurilna vrednost goriva pove količino notranje energije, ki jo vsebuje en kilogram goriva. Ločimo zgornjo in spodnjo kurilno vrednost goriva. Zgornja kurilna vrednost poda skupno količino toplote, ki se sprosti pri zgorevanje enega kilograma goriva. Spodnja kurilna vrednost je enaka zgornji kurilni vrednosti, od katere pa je odšteta uparjalna toplota vodne pare v izpušnih plinih. Vsebnost kisika v gorivu vpliva na izboljšanje procesa mešanja par goriva z oksidantom ter posledično na sam proces zgorevanja goriva v zgorevalnem prostoru motorja. Prisotnost kisika v gorivu zmanjša potrebo po difuziji kisika (oksidanta) v cono zgorevanja, kar omogoča hitrejše zgorevanje (manjša odvisnost hitrosti zgorevanja od difuzije kisika v cono zgorevanja). Vsebnost kisika v gorivu pa ima ugoden vpliv tudi na skrajšanje zakasnitve vžiga goriva. [1] Velik vpliv na hitrost procesa zgorevanja ima število ogljikovih atomov v molekuli goriva oziroma masni delež ogljika v gorivu. Pri manjšem masnem deležu ogljika v gorivu bo hitrost zgorevanja goriva višja kot pri gorivu, ki vsebuje večji masni delež ogljika. [45] Prisotnost žvepla v gorivu je pomembna, saj ima žveplo dobre mazalne lastnosti. Velika vsebnost žvepla v gorivu pa ima negativen vpliv na tvorbo delcev v izpušnih plinih, ki so 18

32 lahko tudi karcinogeni. Prisotnost žvepla v gorivu vpliva tudi na tvorbo žveplovega dioksida, ki nadalje povzroča tvorbo kislega dežja. [2, 3] 19

33 Slika 3.1: Certifikat biodizelskega goriva 20

34 Hitrost zvoka [m/s] Univerza v Mariboru Fakulteta za strojništvo Zelo pomembna lastnost posameznega goriva je hitrost širjenja zvoka v gorivu, ki predstavlja hitrost širjenja tlačnih valov (tlačne motnje) po mediju. Lahko si jo predstavljamo kot čas, ki je potreben, da pride tlačni val od točke A do točke B. V sklopu disertacije je bila izmerjena hitrost zvoka za dizelsko in biodizelsko gorivo pri različnih tlakih do 700 barov. Rezultati meritev so predstavljeni na sliki 3.2. Meritve hitrosti zvoka so bile izvedene z uporabo piezoelektričnih tlačnih zaznaval (senzorjev), ki sta merili čas potovanja tlačnih valov na določeni dolžini v visokotlačne cevi. Za induciranje sistemskega tlaka in tlačnih valov je bila uporabljena mala ročna, batna tlačilka, slika D2 B Tlak [bar] Slika 3.2: Hitrost zvoka za dizelsko in biodizelsko gorivo 21

35 1..tlačilka 2..rezervoar 3..senzor tlaka 4..piezo. el. senzor piezo. el. senzor 2 6..cev 4,45m 7..adapter za manometer 10..pretvornik signala 11..PC 12..modul prenosni računalnik Slika 3.3: Shema merilne proge za merjenje hitrosti zvoka Hitrost zvoka oziroma hitrost širjenja tlačnih valov po gorivu ima velik vpliv na trenutek odprtja igle vbrizgalne šobe mehanskega sistema za vbrizg goriva. Pri višjih hitrostih zvoka tlačne motnje potujejo hitreje in povzročijo zgodnejši dvig igle ter posledični zgodnejši pričetek vbrizgavanja goriva, kar vpliva na sam proces zgorevanja in tvorbe emisij v zgorevalnem prostoru. Poznavanje hitrosti zvoka v gorivu je pomembno za določitev optimalnega kota (trenutka) začetka tlačenja goriva. [9, 10, 11, 12, 40] 3.2 Merilna proga Merilna proga za merjenje vpliva biodizelskega goriva na delovanje dizelskega motorja, na proces zgorevanja goriva in na tvorbo škodljivih emisij izpušnih plinov se nahaja v prostorih Laboratorija za motorje z notranjim zgorevanjem na Fakulteti za strojništvo Univerze v Mariboru. Shematsko je merilna proga z vso merilno opremo, komandno mizo in sistemom za zajem podatkov predstavljena na sliki 3.4. Začetek tlačenja goriva iz tlačilke v posamezni valj motorja je tovarniško nastavljen na 23 RG pred zgornjo mrtvo lego posameznega bata motorja. Takšen kot začetka tlačenja goriva je ''optimalen'' za dizelsko gorivo. V kolikor želimo v motorju uporabljati biodizelsko gorivo in z njegovo uporabo zmanjšati izpuste 22

36 škodljivih emisij, predvsem emisij saj in dušikovih oksidov, je potrebno začetek tlačenja goriva v tlačilki prestaviti bližje zgornji mrtvi legi bata. Znano je namreč, da razlika v fizikalno-kemijskih lastnostih biodizelskega goriva odločilno vpliva na širjenje tlačnih valov v visokotlačni cevi vbrizgalnega sistema in s tem vpliva na trenutek dviga igle ter posledično na sam začetek vbrizgavanja goriva. Meritve so bile izvedene za optimalne kote začetka tlačenja goriva za čisto dizelsko gorivo, čisto biodizelsko gorivo in vse tri mešanice goriv. Za biodizelsko gorivo je bil na podlagi rezultatov meritev določen optimalni kot 19 pred ZML, medtem ko so optimalni koti za mešanice goriva 22 pred ZML za B25, 21 pred ZML za B50 in 20 pred ZML za B75. Podrobneje je določitev optimalnih kotov predstavljena v poglavju 3.3. [9, 10, 11, 12]. 23

37 Slika 3.4: Merilna proga z merilnico Merilno progo sestavljajo: Dizelski motor MAN D Tlačilka za gorivo BOSCH PES 6A 95D 410 LS 2542 Električna zavora Zöllner B 305 AC Tehtnica goriva AVL FUEL BALANC 730 Piezoelektrični tlačni senzor KISTLER 6001 (v valju motorja) 24

38 Piezoelektrični tlačni senzor KISTLER 6203 (tlak v visokotlačni cevi tlačilke) Induktivni senzor hoda igle (''domače'' proizvodnje) MPZ merilnik pretoka zraka RMG Messtechnik GmbH HC merilnik nezgorelih ogljikovodikov (HC) RATFISCH RS- N55 NO x merilnik dušikovih oksidov (NO x ) THERMOENVIROMENTAL INSTRUMENTS INC. Model 10 CO merilnik ogljikovega monoksida (CO) MAIHAK UNOR 610 O 2 merilnik kisika (O2) PROGRAMELECTRONIC MB 200 SAJE merilnik saj AVL 409D2 Senzor zgornje mrtve lege Merilnik vrtljajev motorja AVL 6006 K03 Termoelementi za merjenje temperatur OMEGA tip TE J Pri testiranjih je bil uporabljen avtobusni dizelski motor proizvajalca MAN, tip D Lastnosti testnega motorja so zbrane v tabeli 3.2. Testni motor je ležeče konstrukcijske izvedbe ter ima zelo specifičen M postopek vbrizgavanja goriva. M postopek vbrizgavanja goriva se pomembno razlikuje od klasičnega postopka vbrizgavanja goriva. Vbrizgalne šobe klasičnih vbrizgalni sistemov imajo večje število vbrizgalnih izvrtin, ki skrbijo za čim boljšo razpršenost vbrizganega goriva. Pri M postopku vbrizgavanja goriva vbrizgavamo gorivo skozi eno izvrtino vbrizgalne šobe na stene zgorevalnega prostora, kjer gorivo ustvari tanko plast oziroma tanek sloj goriva. Le manjši del vbrizganega goriva se razprši v kapljice. Shematsko je M postopek vbrizgavanja goriva prikazan na sliki

39 Tabela 3.2: Lastnosti testnega motorja Parameter Model Specifikacija MAN D MUM Število valjev 6 Premer in hod bata 125 mm x 155 mm Imenska moč pri imenski vrtilni frekvenci 162 kw pri 2200 min -1 Delovna prostornina cm 3 Kompresijsko razmerje 17,5:1 Način hlajenja Način vbrizgavanja goriva Vodno hlajen motor Direkten vbrizg, M postopek vbrizgavanja Tlačilka za gorivo Bosch PES 6A 95D 410 LS 2542 Slika 3.5: Shema M postopka vbrizgavanja goriva Znano je, da ima postopek vbrizgavanja goriva odločujoč vpliv na sam začetek zgorevanja goriva, ki nadaljnjo vpliva na porast tlaka in temperature v zgorevalnem prostoru. Začetek zgorevanja pomembno vpliva tudi na procese tvorbe škodljivih emisij. Najočitnejša razlika 26

40 med klasičnim postopkom in M postopkom vbrizgavanja goriva na proces zgorevanja je vidna na diagramu hitrosti sproščanja toplote v zgorevalnem prostoru, slika 3.6. Slika 3.6: Karakteristični diagram sproščanja toplote za klasični in M postopek vbrizga goriva Iz grafikona na sliki 3.6 vidimo, da je pri enakem trenutku oziroma kotu začetka vbrizgavanja goriva interval zakasnitve vžiga pri M postopku vbrizga daljši kot pri klasičnem postopku vbrizgavanja goriva. Zaradi daljšega intervala zakasnitve vžiga bi pričakovali, da bodo nastale velike količine zmesi par goriva in oksidanta, vendar pri M postopku vbrizga goriva temu ni tako. Tanek nanos goriva na stene zgorevalnega prostora onemogoči hitro izhlapevanje in nastanek velike količine par goriva. Manjši del vbrizganega goriva se vseeno razprši v kapljice, ki nato lažje in hitreje izparevajo in se mešajo z oksidantom. Uparjanje preostalega dela goriva v času zakasnitve vžiga je v veliki meri odvisno od temperature sten zgorevalnega prostora, na sam proces uparjanja goriva pa vplivata tudi temperatura in hitrost zraka v zgorevalnem prostoru. Vrtinčenje zraka v zgorevalni komori, ki se inducira s konstrukcijsko zasnovo vstopnih kanalov in sesalnih ventilov motorja, pospešuje proces uparjanja goriva in mešanje par goriva z oksidantom. Masni delež goriva (par goriva), ki sodeluje pri samovžigu 27

41 goriva, je tako znatno manjši kot pri klasičnih sistemih vbrizgavanja, zato pri M postopku vbrizgavanja ni opaznega skokovitega porasta hitrosti sproščanja toplote, prvi vrh modre krivulje na sliki 3.6. Takšen potek hitrosti sproščanja toplote ugodno vpliva na zmanjšano tvorbo škodljivih emisij, predvsem dušikovih oksidov, za katere je znano, da se formirajo pri nenadnem porastu hitrosti sproščanja toplote oziroma pri nenadnem porastu tlaka in lokalne temperature v valju motorja. [1, 44] Za vbrizgavanje goriva v motor je bila uporabljena tlačilka BOSCH Bosch PES 6A 95D 410 LS 2542 in vbrizgalne šobe (injektorji) BOSCH DLLA 25 S 834. Lastnosti uporabljene tlačilke in vbrizgalnih šob so zbrane v tabeli 3.3. Tabela 3.3: Lastnosti uporabljene tlačilke in vbrizgalne šobe Sistem Znamka in model tlačilke Lastnosti /specifikacija BOSCH PES 6A 95 D410 LS2541 Maksimalno število vrtljajev tlačilke [min-1] 1230 Nazivna dobava goriva [mm3/cikel/cilinder] 131 ± 2 Premer in hod bata tlačilke [mm] Φ 9,5 x 8 Pred dvig bata [mm] 1,8 Tlak napajanja tlačilke [bar] 1,5 Znamka in model regulatorja tlačilke Tip regulatorja tlačilke BOSCH RQ 250/1100 AB 965 DL Mehansko centrifugalni Znamka in model vbrizgalne šobe BOSCH DLLA 25 S 834 Tlak dviga igle [bar] 175 Maksimalen dvig igle [mm] 0,3 Uporabljena tlačilka je linijska šest-batna tlačilka, ki omogoča neodvisno dobavo goriva v vsak valj motorja. Neodvisen dovod goriva zagotavlja ustrezno dobavo goriva v vsak posamezni valj motorja in zmanjša vpliv tlačnih motenj, ki nastanejo zaradi odpiranja in zapiranja igle vbrizgalne šobe goriva na začetek vbrizgavanja goriva. Vse visokotlačne cevi, ki vodijo od tlačilke do posameznega injektorja, so enakih dolžin. Tako se zagotovi enak čas 28

42 potovanja tlačnih valov od tlačilke do vbrizgalnih šob (enak čas od začetka tlačenja goriva v tlačilki do začetka dviga igle v vbrizgalni šobi), kar je zelo pomembno za miren tek motorja. Na začetku in na koncu visokotlačne cevi prvega valja motorja sta bili pritrjeni piezoelektrični tlačni zaznavali, ki sta služili za merjenje tlaka in tlačnih nihanj v visokotlačni cevi. Prav tako je bil na iglo vbrizgalne šobe prvega valja motorja pritrjen induktivni senzor hoda igle. Shematsko je vbrizgalni sistem z visokotlačno cevjo, tlačnimi senzorji (zaznavali) in senzorjem (zaznavalom) dviga igle predstavljen na sliki 3.7. Slika 3.7: Shema vbrizgalnega sistema Motor je bil postavljen na testni mizi, kjer je bil povezan z električno zavoro za merjenje navora motorja. Električna zavora je proizvajalca Zöllner, tip B 350 AC, ki ima maksimalno dopustno testno moč 350 kw in omogoča testiranja do maksimalno 6000 vrtljajev na minuto. Naloga zavore je, da vzdržuje konstantne vrtljaje motorja neodvisno od vbrizgane količine goriva. Tako zavora nadomešča pogoje vožnje, npr. vožnje v klanec. Da lahko zavora 29

43 vzdržuje konstantne vrtljaje motorja, mora obremenjevati motor z enakim navorom kot ga na določenem obratovalnem režimu proizvaja sam motor. To zavora doseže s spreminjanjem jakosti elektromagnetnega polja med diskoma zavore. Za merjenje urne porabe goriva na posameznem obratovalnem režimu motorja je bila uporabljena dinamična tehtnica goriva AVL FUEL BALANC 730. Tehtnica meri porabo goriva glede na dvig oziroma spust posode z gorivom pod vplivom gravitacijske sile. Sprememba položaja posode z gorivom je izmerjena s kapacitivnim senzorjem, ki je nameščen na nasprotni strani mehanizma tehtnice. Čas meritve urne porabe goriva je relativno kratek, tako da lahko na posameznem obratovalnem režimu opravimo več meritev. Za merjenje tlaka v valju motorja je bil uporabljen piezoelektrični tlačni senzor KISTLER Senzor je namenjen merjenju dinamičnih in kvazi statičnih tlakov. Odlikujejo ga male dimenzije, kar omogoča vgradnjo v sam valj motorja ter zelo velika lastna frekvenca nihanja, ki omogoča visoko frekvenco zajemanja podatkov. Tlačni senzor je bil napajan preko nabojnega ojačevalnika KISTLER Zajemanje izmerjenih vrednosti je bilo izvedeno z uporabo modula NI SCXI-1301, ki omogoča prenos signala od merilne opreme do modula NI SCXI Modul NI SCXI-1140 je bil nadalje povezan z osebnim računalnikom, ki je bil uporabljen za shranjevanje in obdelavo izmerjenih podatkov. Slika 3.8: Namestitev tlačnega senzorja v valju motorja 30

44 Enak tip nabojnega ojačevalnika in moduli so bili uporabljeni tudi za zajemanje podatkov tlačnih zaznaval KISTLER 6203, ki so bili nameščeni na začetku in na koncu visokotlačne cevi za dovod goriva v prvi valj motorja. Pretok zraka je bil merjen z merilnikom pretoka zraka RMG Messtechnick GmbH. Merilnik pretoka je bil nameščen na dovod zraka v motor. Za njim je nameščena umirjevalna komora, katera izniči nihanja v dobavi zraka, ki nastanejo zaradi cikličnega delovanja motorja. Za merjenje emisij nezgorelih ogljikovodikov HC je bil uporabljen merilnik proizvajalca RATFISCH RS-N55. Emisije dušikovih oksidov so bile merjene z uporabo merilnika dušikovih oksidov THERMOENVIROMENTAL INSTRUMENTS INC. Model 10. V času meritev smo prav tako merili emisije ogljikovega monoksida. V ta namen je bil uporabljen merilnik MAIHAK UNOR 610. V izpušnem sistemu je bil nameščen merilnik preostalega kisika, ki poda informacije o pogojih zgorevanja. V času meritev so bile z merilnim inštrumentom AVL 409D2 merjene tudi emisije saj. Vse veličine v motorju, kot so tlak v valju, dvig igle, so bile merjene glede na položaj bata motorja. Položaj bata motorja je bil določen s senzorjem zgornje mrtve lege bata motorja. Le tako lahko izmerimo, kako različne fizikalno-kemijske lastnosti goriv vplivajo na posamezen proces v motorju oziroma v tlačilki (npr. na dvig igle vbrizgalne šobe). Za merjenje vrtljajev motorja je bil uporabljen senzor AVL 6006 K03. Za merjenje temperatur izpušnih plinov, hladilne vode, motornega olja, so bili uporabljeni termoelementi proizvajalca OMEGA tip J. Tako so bile izmerjene vse temperature, ki jih je potrebno nadzirati za pravilen potek delovanja motorja. Prav tako so zelo pomembne meritve temperature izpušnih plinov. 3.3 Statični kot vbrizgavanja Statični kot vbrizga (SKV) goriva oziroma kot začetka tlačenja goriva predstavlja kot ročične gredi motorja, pri katerem se začne gorivo iz tlačilke po visokotlačni cevi tlačiti v vbrizgalno šobo. Kot začetka tlačenja goriva neposredno vpliva na dvig igle v vbrizgalni šobi in tako 31

45 neposredno vpliva na začetek vbrizgavanja goriva. Znano je, da ima začetek vbrizgavanja goriva velik vpliv na razmere v zgorevalnem prostoru (tlak, temperatura, sproščanje toplote, ), zato lahko rečemo, da statični kot vbrizgavanja vpliva tako na moč in navor motorja kot tudi na količino formiranih emisij. Nastavljamo ga mehansko oziroma ročno pri mirujočem motorju ter ga podamo v RG pred zgornjo mrtvo lego (ZML) bata. Na testnem motorju je tovarniško nastavljen SKV goriva 23 pred ZML. Takšen kot je optimalen pri uporabi mineralnega dizelskega goriva D2. Znano je, da višja kinematična viskoznost in višja hitrost zvoka biodizelskega goriva vplivata na hitrejši (zgodnejši) dvig igle v vbrizgalni šobi. Zato lahko predvidevamo, da bo potrebno pri uporabi biodizelskega goriva in njegovih mešanic z dizelskim gorivom SKV goriva prestaviti bližje zgornji mrtvi legi bata. Optimalni kot začetka vbrizgavanja goriva za B25, B50, B75 in B100 je bil določen na podlagi meritev, podrobneje prestavljene v [9 in 10]. V sklopu meritev so bile opazovane emisije ogljikovega monoksida, dušikovih oksidov, ogljikovodikov in saj, specifična poraba goriva, efektivna moč motorja in temperatura izpušnih plinov. Na podlagi rezultatov je bilo ugotovljeno, da je optimalen kot začetka tlačenja goriva za čisto biodizelsko goriva 19 RG pred zgornjo mrtvo lego bata, medtem ko so koti za mešanice razdeljeni linearno med kote za D2 in B100 in sicer 22 RG pred ZML za B25, 21 RG pred ZML za B50 in 20 RG pred ZML za B75. Eksperimentalno določeni optimalni koti začetka vbrizgavanja goriva so bili nadalje uporabljeni pri numeričnih simulacijah. 3.4 Model za določitev eksperimentalne karakteristike sproščanja toplote Karakteristika sproščanja toplote je parameter, ki najbolj nazorno pokaže, kdaj se je pričel proces zgorevanja. Iz poteka krivulje karakteristike sproščanja toplote lahko sklepamo, kako bo proces zgorevanja vplival na tvorjenje škodljivih emisij. Z eksperimentalnimi metodami je praktično ne moremo izmeriti, lahko pa jo določimo (izračunamo) na podlagi izmerjenega tlaka v valju motorja. Za določitev poteka krivulje sproščanja toplote na podlagi izmerjenega poteka tlaka v valju motorja se uporabljajo brez dimenzijski modeli za popis termodinamičnih procesov med zgorevanjem goriva v valju motorja. Procese v zgorevalnem prostoru lahko opišemo z zakonom o ohranitvi mase, enačba (2), in energije, enačba (4). Model, uporabljen v nalogi, predpostavlja, da ima delovna snov v zgorevalnem prostoru enotno temperaturo, tlak 32

46 in sestavo. Podrobneje je model razložen v [44]. Količina sproščene toplote podlagi posnetega indikatorskega tlaka v valju motorja z integracijo enačbe (1) : se izračuna na (1) [ ] [ ] Kjer predstavlja plinsko konstanto, spodnjo kurilno vrednost goriva, specifično entalpijo in specifično notranjo energijo. 3.5 Obratovalni testni režimi Eksperimentalna testiranja in numerične simulacije so bile izvedene na treh obratovalnih režimih zunanje karakteristike motorja pri njegovi polni obremenitvi. Izbrane vrtilne frekvence motorja so 1360 min -1, 1700 min -1 in 2000 min -1 in sovpadajo z vrtilnimi frekvencami ESC 13 Mode cikla. Sovpadanje izbranih obratovalnih režimov z obratovalnimi režimi ESC testa je smiselno zaradi enostavne možnosti razširitve raziskave na celoten ESC test. 33

47 4 MODELIRANJE PROCESOV ZGOREVANJA V MOTORJIH Z NOTRANJIM ZGOREVANJEM Računalniško simuliranje delovanja motorjev z notranjim zgorevanjem ter procesov, ki potekajo v njihovih zgorevalnih prostorih, postaja vse bolj pomembno pri razvoju in testiranju novih motorjev. S pomočjo računalniških simulacij lahko preizkušamo, kako razlike v fizikalno-kemijskih lastnostih različnih biogoriv vplivajo na karakteristike delovanja motorja ter na tvorbo škodljivih emisij. Glavna prednost uporabe računalniških modelov pri razvoju in raziskavah je v nizkih stroških ter hitrem odzivu na spremembe obratovalne točke ali menjave goriva. Modele za popis zgorevanja lahko razdelimo na enostavne termodinamične modele, nekoliko bolj zahtevne fenomenološke modele ter na zelo zahtevne 3D CFD modele. Med seboj se razlikujejo v njihovi kompleksnosti, ki ima velik vpliv na uporabnost določenega modela ter na njegove računske čase. Tako so termodinamični in fenomenološki modeli zelo uporabni za raziskave vpliva različnih obratovalnih režimov delovanja motorja in različnih goriv na delovne karakteristike motorjev. V povezavi z modeli za izračun tvorbe emisij jih lahko uporabimo tudi za testiranje vpliva različnih biogoriv na tvorbo škodljivih emisij med procesom zgorevanja. Zahtevni CFD modeli so najbolj uporabni za preučevanje procesov znotraj zgorevalnega prostora, saj omogočajo detajlno analizo procesa širjena curka in procesa tvorbe škodljivih emisij znotraj več posameznih con zgorevalnega prostora. V nadaljevanju so predstavljeni posamezni termodinamični in fenomenološki modeli, ki se najpogosteje uporabljajo za simuliranje procesa zgorevanja v MNZ. Predstavljen je tudi pogosto uporabljen model za izračun intervala zakasnitve vžiga, model za prenos toplote v zgorevalnem prostoru ter modela za izračun emisij CO in NO x. 4.1 Zakoni ohranitve in vodilne enačbe za zgorevalni prostor MNZ Slika 4.1 prikazuje model zgorevalnega prostora za katerega lahko zapišemo zakon ohranitve mase z enačbo (2) kot: (2) Kjer predstavlja maso celotne zmesi znotraj zgorevalnega prostora, maso svežega zraka, ki vstopa v zgorevalni prostor skozi polnilne ventile, maso produktov zgorevanja, ki 34

48 izstopajo iz zgorevalnega prostora skozi izpušne ventile, maso v zgorevalni prostor vbrizganega goriva z enim vbrizgom goriva in maso zmesi, ki preko reg ob batu zaradi nepopolne tesnosti ''pobegne'' v oljno korito motorja. Za posamezni zgorevalni prostora lahko zapišemo enačbo spreminjanja mase glede na kot ročične gredi kot: (3) Slika 4.1: Ohranitev energije za zgorevalni prostor Zakon ohranitve energije v zgorevalnem prostoru lahko zapišemo s prvim zakonom termodinamike za odprte sisteme z enačbo (4) kot: (4) V enačbi (4) predstavlja spremembo notranje energije plinov v zgorevalnem prostoru, d toploto, ki prestopa na pline v zgorevalnem prostoru, tlak v zgorevalnem prostoru, njegov trenutni volumen in entalpijo plinov, ki v zgorevalni prostor vstopajo ali ga zapuščajo. Celotna toplota, ki prestopa na pline v zgorevalnem prostoru je enaka razliki med z zgorevanjem sproščeni toploti in toploti, ki prestopa na stene zgorevalnega prostora. Zapišemo jo lahko: (5) Drugi člen v enačbi (4) predstavlja opravljeno delo bata oz. njegovo koristno delo, ki ga lahko zapišemo kot: 35

49 (6) Zadnji člen enačbe (4) predstavlja skupni entalpijski ''tok'', ki vstopa oziroma zapušča zgorevalni prostor. Zapišemo ga kot vsoto entalpije svežega zraka, ki vstopa v zgorevalni prostor skozi polnilne kanale, zmanjšan za vsoto entalpij produktov zgorevanja, ki iz zgorevalnega prostora izstopajo skozi izpušne kanale in vsoto celotne entalpije mase zmesi, ki jo izgubimo zaradi nepopolne tesnosti. Skupno spremembo entalpijskega toka lahko zapišemo z enačbo: (7) Če vstavimo enačbe (5), (6) in (7) v enačbo (4), lahko zapišemo spremembo notranje energije plinov v zgorevalnem prostoru z enačbo (8). Ta pove, da je sprememba notranje energije v zgorevalnem prostoru motorja enaka vsoti dovedene toplote z zgorevanjem goriva, izgubljene toplote skozi stene motorja, opravljenega dela bata motorja in vsoti vseh entalpijskih tokov. (8) Enačba (8) je zapisana za odprte termodinamične sisteme. V času sproščanja toplote v zgorevalnem prostoru (zgorevanje goriva) ne prihaja do izmenjave delovne snovi. Torej lahko enačbo (8) zapišemo v obliki za zaprti termodinamični sistem z enačbo (9), kjer zanemarimo izgube zaradi nepopolne tesnosti zgorevalnega prostora. (9) Za popoln popis spremembe notranje energije v motorjih z notranjim zgorevanjem potrebujemo modele, s katerimi izračunamo sproščeno količino toplote, izgubo toplotne energije skozi stene zgorevalnega prostora zaradi hlajenja in pridobljeno (koristno) delo. V nadaljevanju poglavja so podrobneje predstavljeni posamezni modeli zgorevanja, s katerimi izračunamo količino sproščene toplote, ter modeli za izračun izgub toplote. Dodatno so predstavljeni tudi modeli za izračun intervala zakasnitve vžiga goriva, s katerimi določimo oziroma izračunamo trenutek vžiga goriva v dizelskih motorjih. 36

50 4.2 Brez-dimenzijski model Austen in Lyn-a Model, katerega sta razvila Austen in Lyn, predstavlja enega izmed prvih modelov zgorevanja nasploh. Model je bil za čas, v katerem je bil razvit (leto 1960), zelo napreden in je bil prvi model, ki je med seboj povezal močno odvisnost med količino sproščene toplote in vbrizgano količino goriva. Model je razdelil količino vbrizganega goriva, ki jo lahko podamo s krivuljo vbrizga, na več ''paketov'' goriva. Vsak od ''paketov'' goriva tako vsebuje določeno količino energije, ki doprinese k celotni količini sproščene toplote. Povezava med količino vbrizganega goriva in količino sproščene toplote, kot jo predvideva model, je shematsko prikazana na sliki 4.2. [4] Slika 4.2: Povezava med vbrizgano količino goriva in količino sproščene toplote v modelu Austen in Lyn-a Model navkljub svoji inovativnosti in zelo smiselni povezavi med vbrizgano količino goriva in količino sproščene toplote ni doživel splošne uporabe. Glavni problem modela je bil v 37

51 določitvi konstante sproščanja toplote, katerega ni bilo mogoče zapisati za več različnih obremenitev posameznega motorja in za več različnih tipov motorjev. [4] 4.3 Vibe model zgorevanja Vibe model zgorevanja je bil razvit leta 1970 in predstavlja enostaven pristop k modeliranju procesov zgorevanja v motorjih z notranjim zgorevanjem. Model spada med brez dimenzijske termodinamične modele zgorevanja z v naprej določeno obliko krivulje sproščanja toplote (zgorevanja). Model je bil prvotno razvit za bencinske motorje, vendar se je kasneje izkazalo, da ga lahko uporabljamo tudi za simuliranje delovanja dizelskih motorjev. Dokaj dobro popiše difuzijsko zgorevanje, medtem ko le s težavo popiše kinetično zgorevanje, ki nastopi po intervalu zakasnitve vžiga. Nesposobnost popolnega popisa kinetičnega zgorevanja in dejstvo, da s parametri modela zgorevanja vnaprej vplivamo na obliko krivulje sproščanja toplote, zmanjšujeta uporabnost modela za simuliranje razmer v novih oziroma testnih motorjih brez predhodnih meritev. [4, 35] Model izračuna količino zgorelega deleža mase goriva ( ) po enačbi: ( ) (10) (11) Kjer predstavlja parameter funkcije Vibe, parameter oblike, trajanje zgorevanja, kot gredi in kot (trenutek) začetka zgorevanja. Velika slabost Vibe modela, tako kot je implementiran v programski paket AVL BOOST, je tudi v tem, da ne omogoča izračuna emisij, kar vpliva na neuporabnost modela pri preučevanju vpliva biogoriv na formiranje škodljivih emisij. Druga velika slabost, ki omejuje uporabo Vibe modela, je vnaprejšnja določitev poteka krivulje sproščanja toplote in nastavitev trenutka začetka zgorevanja, ki ga v dizelskih motorjih ne moremo eksaktno določiti. 38

52 4.4 Woschni /Anisits model zgorevanja W/A model zgorevanja je bil razvit z namenom simuliranja tranzientnega (prehodnega) delovanja motorjev, kjer se moč in navor motorja spreminjata glede na število vrtljajev in obremenitev motorja. Klasičnega Vibe modela ni mogoče uporabiti za takšne simulacije, zato sta leta 1973 Woschni in Anisits razširila Vibe model tako, da omogoča izvajanje tranzientnih simulacij delovanja motorja. Da lahko model izračuna karakteristike delovanja motorja pri različnih vrtilnih frekvencah motorja, moramo v naprej definirati karakteristične parametre obratovanja motorja in parametre modela Vibe v eni obratovalni točki. Na podlagi definiranih karakteristik model izračuna oziroma določi spremembo parametrov modela Vibe za vse ostale obratovalne pogoje z uporabo enačb (12) in (13). [35] ( ) ( ) (12) ( ) ( ) ( ) ( ) (13) Kje predstavlja trajanje zgorevanja, referenčno (podano) trajanje zgorevanja, razmernik zrak/gorivo, referenčni razmernik zrak/gorivo, vrtilno frekvenco motorja, referenčno vrtilno frekvenco motorja, in parameter in referenčni parameter funkcije Vibe,,, in tlak in temperaturo v zgorevalnem prostoru v trenutku zaprtja sesalnega ventila. [35] 4.5 Hires et al. model zgorevanja Tudi ta model je predstavnik termodinamičnih modelov zgorevanja in je bil razvit z enakim namenom kot predhodni model zgorevanja, torej za simuliranje tranzientnega delovanja motorjev. Glavna razlika med modeloma je v izračunu trajanja zgorevanja in intervala zakasnitve vžiga, ki se tukaj izračuna na podlagi pogojev v zgorevalnem prostoru pri vžigu goriva. [35] ( ) (14) ( ) 39

53 ( ) ( ) (15) Kjer in predstavljata oddaljenost bata od glave motorja in referenčno oddaljenost v trenutku vžiga goriva, in pa interval in referenčni interval zakasnitve vžiga ter in hitrost in referenčno hitrost laminarnega zgorevanja. Model potrebuje določitev trenutka začetka zgorevanja vžiga goriva in referenčno hitrost laminarnega zgorevanja, kar zmanjšuje njegovo uporabnost za simuliranje delovanja dizelskih motorjev. [35] 4.6 Packet model zgorevanja Hiroyasu je pri razvoju modela zgorevanja izhajal iz modela zgorevanja Austena in Lyn-a, ki sta kot prva podala odvisnost količine sproščene toplote od količine vbrizganega goriva. Celotna vbrizgana količina goriva se tako razdeli na večje število ''paketkov'', ki predstavljajo več manjših con. Model obravnava vsak ''paketek'' kot individualni termodinamični kontrolni volumen, za katerega izračuna potrebne zakone ohranitve mase in energije. [36] Slika 4.3: Razdelitev curka na ''paketke'' in njihova distribucija [36] Vbrizg Razpad na kapljice, izhlapevanje in mešanje Vžig, izhlapevanje in mešanje Zgorevanje, izhlapevanje in mešanje Zgorevanje in mešanje Tekoče gorivo Kapljice goriva in zrak Kapljice goriva in pare goriva 40 Kapljice goriva, pare goriva in produkti zgorevanja Pare goriva in produkti zgorevanja Slika 4.4: Sestava ''paketkov'' goriva [36]

54 Slika 4.3 prikazuje razdelitev in distribucijo ''paketkov'' curka. Ko ni vbrizgavanja, je v celotnem zgorevalnem prostoru predvidena ena cona, ki se razširi preko celotnega zgorevalnega prostora. Distribucija paketkov se začne, ko se prične vbrizgavanje goriva. Slika 4.4 prikazuje spreminjanje sestave posameznega paketka tekom vbrizgavanja goriva, razpada na kapljice, formiranja par goriva, mešanja par goriva z zrakom in zgorevanja par goriva. Na izstopu iz vbrizgalne šobe je v ''paketku'' le tekoče gorivo, ki v drugi fazi prične razpadati na kapljice, iz katerih v nadaljevanju pričnejo izhlapevati pare goriva, ki se mešajo z oksidantom. Ko so doseženi pogoji za vžig par goriva, se le-te vžgejo in prične se zgorevanje goriva, ki povišajo hitrost formiranja par goriva (difuzijsko zgorevanje). Maksimalna količina sproščene toplote je tako odvisna od treh kriterijev. Zgoreva lahko le gorivo, ki se je uparilo. Količina zraka v posameznem ''paketku'' vpliva na količino par goriva, ki lahko zgori, maksimalna količina pretvorbe v kemičnih reakcijah pa je odvisna od Arrhenius-ove funkcije. [36] Kot pri vseh do sedaj opisanih modelih, je tudi pri Packet modelu zgorevanja potrebno nastaviti določene parametre modela zgorevanja, s katerimi opišemo oziroma popišemo fizikalno-kemijske zakonitosti zgorevanja določenega goriva, ki jih model ne zajema. [36] 4.7 Eno-conski in šest-conski HCCI model zgorevanja HCCI model zgorevanja je kratica za model zgorevanja, ki predpostavlja, da je po celotnem zgorevalnem prostoru razporejena homogena zmes goriva in oksidanta. Eno-conski model zgorevanja obravnava celoten zgorevalni prostor kot eno cono, v kateri je enaka temperatura, enak tlak in enaka sestava zmesi. Šest-conski model zgorevanja pa razdeli celoten zgorevalni prostor na 6 različnih con, ki so obravnavane ločeno druga od druge. Model predpostavlja, da med njimi prihaja do izmenjave toplote in do prehajanja snovi iz posamezne cone v drugo cono in obratno, tako ima vsaka cona drugačno temperaturo, ki se računa z enačbo (17), medtem ko model predpostavlja, da je tlak v vseh conah enak. [35] Količina sproščene toplote po času v posamezni coni se izračuna z enačbo (16) in temperatura v posameznem področju z enačbo (17): (16) 41

55 Univerza v Mariboru Fakulteta za strojništvo [ ( )] (17) Kjer predstavlja količino energije goriva, specifično notranjo energijo posamezne plinske komponente i v posamezni coni j, molekularno maso posamezne plinske komponente, reakcijsko stopnjo posamezne plinske komponente in število kemijskih vrst. predstavlja skupno količino sproščene toplotne energije v posamezni coni j, povprečno specifično toploto pri konstantnem tlaku, maso zmesi v posamezni coni, plinsko konstanto posamezne zmesi v coni, tlak v zgorevalnem prostoru in specifični volumen posamezne cone. Model ne omogoča simuliranja naknadnega vbrizga goriva med visokotlačnim ciklom, kar je njegova velika slabost, saj je tako onemogočen natančen popis vbrizgavanja goriva pri več vbrizgih. 4.8 AVL MCC model zgorevanja AVL MCC model zgorevanja je fenomenološki model zgorevanja, ki je razvit na podlagi predpostavke Austena in Lyn-a, da je trenutna količina sproščene toplote odvisna od količine vbrizganega goriva, določene na podlagi krivulje vbrizga goriva. Glavna prednost modela v primerjavi z nekaterimi do sedaj opisanimi modeli zgorevanja je v tem, da model sam izračuna dejansko karakteristiko sproščanja toplote, medtem ko jo v določenih modelih podamo v naprej z določitvijo parametrov modela zgorevanja. Model razdeli zgorevanje v dve stopnji (fazi), kinetično in difuzijsko zgorevanje. V stopnji kinetičnega zgorevanja zgori gorivo, ki je bilo vbrizgano v zgorevalni prostor pred pričetkom zgorevanja (v času intervala zakasnitve vžiga) in se je do trenutka vžiga uparilo in pomešalo z oksidantom. V tej fazi poteka zgorevanje zelo hitro, saj so pare goriva že pomešane z oksidantom, kar povzroči hiter porast tlaka in temperature v zgorevalnem prostoru. Druga faza zgorevanja je difuzijsko zgorevanje. V tej fazi zgori gorivo, ki je bilo vbrizgano po vžigu goriva. Pare goriva se v tej fazi zgorevanja tvorijo (formirajo) sproti, zato je potek zgorevanja počasnejši in odvisen izključno od hitrosti formiranja par goriva in difuzije oksidanta v cono zgorevanja. Model 42

56 predpostavlja, da je skupna količina sproščene toplote,, enaka količini sproščene toplote med kinetičnim,, in difuzijskim,, zgorevanjem. [4,35] (18) Za izračun hitrosti sproščanja toplote med kinetičnim zgorevanjem model uporablja funkcijo Vibe, ki je podrobneje opisana v poglavju 4.3. ( ) ( ) (19) (20) (21) (22) V Vibe funkciji je parameter oblike nastavljen na 2, parameter funkcije Vibe na 6,9. Parameter predstavlja parameter kinetičnega zgorevanja, ki pove kolikšen delež goriva, vbrizganega v intervalu zakasnitve vžiga goriva, zgori v kinetični fazi zgorevanja, pa predstavlja spodnjo kurilno vrednost goriva. Trajanje zakasnitve vžiga in kot zavrtite odmične gredi, pri katerem se zaključi interval zakasnitve vžiga in se prične zgorevanje, se pri MCC modelu izračunata z uporabo modela za izračun zakasnitve vžiga, ki sta ga razvila Andree in Pachernegg, enačbi (23) in (24). (23) Kjer predstavlja interval zakasnitve vžiga, temperaturo v coni, kjer je nezgorela snov, in referenčno temperaturo ( ). predstavlja parameter kalibracije zakasnitve vžiga, ki je odvisen od vbrizgalnega sistema motorja in fizikalno-kemijskih lastnosti goriva. Takoj, ko interval zakasnitve vžiga doseže vrednost 1, se izračuna trajanje intervala zakasnitve vžiga z uporabo enačbe (24). (24) 43

57 Univerza v Mariboru Fakulteta za strojništvo Kjer ter predstavlja kot, pri katerem se konča interval zakasnitve vžiga in prične zgorevanje kot pričetka vbrizgavanja goriva. V drugi fazi zgorevanja zgori gorivo, ki je bilo vbrizgano po začetku zgorevanja. Model predpostavlja, da je hitrost sproščanja toplote v tej fazi zgorevanja, vbrizgane in izhlapele količine goriva, ki je na voljo za zgorevanje turbulentne kinetične energije v zgorevalnem prostoru., funkcija do sedaj in lokalne gostote ( ) ( ) (25) Kjer predstavlja konstanto zgorevanja, ki je odvisna od fizikalno-kemijskih lastnosti uporabljenega goriva in njegove kurilne vrednosti. predstavlja količino v zgorevalnem prostoru prisotnega kisika, parameter, ki omogoča nastavitev deleža recirkulacije izpušnih plinov, predstavlja mešano konstanto in volumen zgorevalnega prostora. Količina lokalno prisotne gostote turbulentne kinetične energije je funkcija mešalne konstante, dejanske mase vbrizganega goriva in volumna zgorevalnega prostora in jo lahko zapišemo in izračunamo z enačbama (26) in (27). ( ) (26) (27) Kjer predstavlja kinetično energijo curka goriva, presežek zraka za difuzijsko zgorevanje, stehiometrijsko maso sveže polnitve zraka, masni pretok goriva in hitrost vbrizgavanja goriva. je konstanta oziroma parameter hitrosti nastajanja (tvorbe) turbulentne energije (turbulent energy production constant), medtem ko je parameter disipacije (dissipation constant). Oba parametra sta odvisna od lastnosti goriva, tipa vbrizgalnega sistema motorja in od konstrukcijske zgradbe motorja, določiti pa ju mora uporabnik programa sam. AVL MCC model implementiran v programski paket BOOST omogoča tudi izračun emisij dušikovih oksidov in emisij ogljikovega monoksida. 44

58 4.8.1 Model za izračun emisije NO x V disertaciji uporabljen model za izračun hitrosti tvorbe emisij dušikovih oksidov je razvit na podlagi modela, ki sta ga razvila Pattas in Häfner [29]. Za izračun hitrosti formiranja dušikovih oksidov model upošteva razširjeni Zeldovich-ov mehanizem, ki upošteva tri reakcije formiranja dušikovih oksidov, ki potekajo v obe smeri: (28) (29) (30) Model upošteva tudi dodatne reakcije formiranja dušikovih oksidov, ki jih je Zeldovichovemu mehanizmu dodal Lavoie: (31) (32) (33) Hitrost poteka posamezne reakcije je odvisna od smeri, v katero reakcija poteka. Hitrost poteka posamezne reakcije se izračuna z uporabo enačb (34) (39). (34) (35) (36) (37) (38) (39) Kjer izračunamo po sledeči enačbi: ( ) (40) in določata hitrost poteka reakcije in sta odvisna od njene smeri. Smer poteka reakcije je odvisna od molske koncentracije dušikovega monoksida v ravnotežnem stanju, ki je v določenem trenutku odvisna od trenutne temperature, tlaka in razmernika zrak gorivo 45

59 ( ). Vrednost molske koncentracije NO v ravnotežnem stanju se določa empirično z reševanjem ravnotežnega modela zgorevanja pri poznani temperaturi, tlaku in. Trenutna koncentracija dušikovih oksidov zmeraj teži h koncentraciji v ravnotežnemu stanju, zato je hitrost formiranja dušikovih oksidov odvisna od razmerja med trenutno in ravnotežno molsko koncentracijo dušikovih oksidov : (41) Hitrost formiranja dušikovih oksidov se tako izračuna z uporabo enačbe (42). ( ) (42) Kjer predstavlja parameter oziroma konstanto tvorbe emisij dušikovih oksidov, ki je odvisna od fizikalno-kemijskih lastnosti, uporabljenega goriva in njegove sestave. in sta razmerja reakcijskih hitrosti, ki se izračunata z uporabo enačb (43) (44). (43) (44) Model za izračun emisij CO Model za izračun hitrosti formiranja emisij ogljikovega monoksida temelji na modelu, ki ga je prvi razvil Onorati, [38]. Mehanizem upošteva dve reakciji formiranja ogljikovega monoksida, ki potekata v obe smeri: (45) (46) Hitrost posamezne reakcije se izračuna z uporabo enačb (47) in (48). ( ) (47) ( ) (48) 46

60 Smer poteka reakcije je odvisna od trenutne molske koncentracije ogljikovega monoksida v ravnotežnem stanju. Vrednost molske koncentracije CO v ravnotežnem stanju je v posameznem časovnem koraku tako kot za NO odvisna od temperature, tlaka in. Hitrost formiranja ogljikovega monoksida se tako izračuna z enačbo (49). ( ) ( ) (49) Kjer predstavlja parameter oziroma konstanto tvorbe emisij ogljikovega monoksida, predstavlja razmerje med dejansko izračunano molsko koncentracijo emisij CO, in molsko koncentracijo ogljikovega monoksida v ravnotežnem stanju, ki ga izračunamo z enačbo (50). (50) Model za izračun izgub toplote Izgube toplote preko sten valja motorja, sten glave motorja, ventilov in bata so izračunane z enačbo (51), v kateri se koeficient prenosa toplote določi z modelom Woschni-ja. Izguba toplote je odvisna od skupne površine vseh ploskev, kjer je mogoč prehod toplote, koeficienta prestopa toplote in temperaturne razlike med plini v zgorevalnem prostoru ter temperaturo sten. ( ) (51) 4.9 Utemeljitev izbire modela za nadaljnjo preučevanje vpliva biogoriv na proces zgorevanja Sposobnost izračuna posameznih emisij pri različnih obratovalnih režimih motorja in pri uporabi različnih goriv ter dejstvo, da model izračuna dejansko količino sproščene toplote, ki ni definirana vnaprej, sta bila glavna razloga za izbiro AVL MCC modela za preučevanje vpliva biogoriv na proces zgorevanja v dizelskem motorju, kar je tema disertacije. 47

61 4.10 Numerični model Numerični model testnega motorja je bil narejen v programskem paketu AVL BOOST. Program je namenjen numeričnemu simuliranju delovanja motorjev z notranjim zgorevanjem. Numerična shema testnega motorja je prikazana na sliki 4.5. Tok v sestavnih delih je simuliran kot enodimenzionalen tok, kar pomeni, da program upošteva povprečno vrednost po prerezu. Program tako ne omogoča tri dimenzionalnega modeliranja posameznih komponent motorja, zato model motorja sestavimo iz sestavnih delov, ki jim predpišemo potrebne lastnosti. Enostavno obravnavanje tokovnih razmer in povprečne vrednosti po celotnem prerezu oziroma prostoru (npr. po zgorevalnem prostoru motorja) zagotavljajo hitre izračune, kar omogoča, da v razmeroma kratkem času izračunamo veliko število testnih primerov. Tako je omogočeno testiranje različnih goriv/biogoriva na večjem številu obratovalnih režimov motorja, kar je ključno pri izvajanju parametričnih študij vpliva biogoriva na delovanje motorja ter pri optimizaciji obratovalnih in konstrukcijskih karakteristik motorja. Povprečenje vrednosti pa negativno vpliva na doseganje realnih rezultatov, predvsem emisij, ki so zelo odvisne od lokalne vrednosti temperature v zgorevalnem prostoru. Lokalno povišane temperature namreč zelo vplivajo na količino formiranih emisij, ki jih enostavni modeli ne morejo natančno popisati. V ta namen se v enačbah uporabljajo parametri, ki nadomestijo natančen popis razmer v posameznem delu. Zrak vstopa v motor skozi sistem cevi in plenumov, ki so v modelu motorja predstavljeni z volumni. Sesalni kolektor motorja se razdeli na dve veji, ki dobavljata zrak v posamezni valj motorja. Delitve oziroma razcepi sesalnega kolektorja so v numeričnem modelu sestavljeni iz cevi in razcepov (''junction''). Vsak valj motorja je predstavljen z elementom ''cylinder'', kjer določimo geometrijske lastnosti valja, izberemo model zgorevanja in predpišemo zahtevane podatke za izvedbo simulacije. Izpušni del je tako kot sesalni sestavljen iz cevi in dveh razcepov. V samem modelu imamo dodane tudi merilne točke na sesalnem in izpušnem delu motorja. Merilne točke nam omogočajo opazovanje lastnosti medija v posameznem delu in sovpadajo z merilnimi mesti temperatur na realnem motorju. 48

62 Korak simulacije je bil 0,3 RG. Za dosego konvergence je bilo potrebno simulirati 20 zaporednih ciklov. Slika 4.5: Numerična shema testnega motorja 49

63 5 IZPELJAVA PODMODELA ZA DOLOČITEV PARAMETROV MODELA ZGOREVANJA Izpeljava novega podmodela za določitev parametrov MCC modela zgorevanja je potekal na podlagi meritev izvedenih na realnem motorju. Določitev parametrov modela zgorevanja je bil zastavljena kot inverzni problem, ki je bil rešen z uporabo optimizacijskih metod. V ta namen smo najprej testirali tri optimizacijske metode, med katerimi smo za nadaljnjo delo izbrali računsko najmanj potratno optimizacijsko metodo. Z uporabo izbrane optimizacijske metode smo določili parametre modela zgorevanja za čisto dizelsko in čisto biodizelsko gorivo. Iz vrednosti parametrov za D2 in B100 smo izpeljali podmodel, ki je omogočal določitev vrednosti posameznega parametra modela zgorevanja na podlagi poznanih lastnosti goriva ter obratovalnega režima motorja. Shematsko je inverzno pot določitve parametrov prikazana na sliki 5.1. Slika 5.1: Potek inverzne poti določitve parametrov 50

64 Pri inverzni poti določitve vrednosti parametrov je potrebno najprej določiti začetne vrednosti spremenljivk. Začetne vrednosti spremenljivk so lahko izbrane na podlagi predhodnih simulacij ali pa predstavljajo karakteristične točke intervala vrednosti posamezne spremenljivke (mejne vrednosti intervala ali njegova sredina). Nato moramo izbrati primerno optimizacijsko metodo in določiti kriterije poteka optimizacije (maksimalno število iteracij, ). Z začetnimi vrednostmi spremenljivk nato v programu BOOST izvedemo numerične simulacije (NS). Rezultate NS program posreduje programu za obdelavo rezultatov IMPRESS Chart, ki izpiše vse potrebne rezultate in jih posreduje optimizatorju. Optimizator na podlagi posredovanih rezultatov in rezultatov meritev izračuna vrednost namenske funkcije ter določi nov korak optimizacije oziroma nove vrednosti spremenljivk. Ta zanka se ponavlja, dokler ni dosežen eden izmed predpisanih kriterijev optimizacije. Po končanem postopku optimizacije se izpišejo njeni rezultati, določi se minimalna dosežena vrednost namenske funkcije in izpišejo se optimalne vrednosti posameznega parametra modela zgorevanja. 5.1 Inverzni problem določitve parametrov modela zgorevanja Empirične modele pogosto uporabljamo za numerični izračun vrednosti, ki jih ne moremo izmeriti oziroma določiti. Natančnost posameznega modela je odvisna od njegove sposobnosti popisa fizike obravnavanega problema. V realnosti se lahko srečamo s problemom, kjer lahko izvedemo vse meritve, ne moremo pa zapisati empiričnega modela, ki bi natančno napovedal rezultate meritev. V takšnem primeru si lahko zapis empiričnega modela zastavimo kot inverzni problem. Optimizacijske metode predstavljajo eno izmed poti reševanje inverznega problema zapisa modela. Natančnost zapisanega oziroma izpeljanega empiričnega modela je odvisna od številnih faktorjev, kot so npr. pravilna izbira optimizacijske metode, napake oziroma šuma meritev, pravilne izbire namenske funkcije, itd. Določitev parametrov modela zgorevanja v predstavljeni disertaciji je bila zastavljena kot inverzni problem, ki je bil rešen z uporabo optimizacijske metode. Za reševanje inverznega problema lahko uporabimo različne optimizacijske metode, ki imajo različen algoritem iskanja optimuma namenske funkcije. V disertaciji so bile testirane tri različne optimizacijske metode, izmed katerih je bila za nadaljnjo delo izbrana računsko najmanj potratna optimizacijska metoda. Testirani sta bili dve gradientni metodi, ki imata 51

65 kvadratno konvergenco blizu minimuma namenske funkcije in ena evolucijska metoda z globalnim pregledom prostora BFGS optimizacijska metoda BFGS (Boyden, Fletcher, Goldfarb in Shano) optimizacijska metoda je zelo popularna metoda, ki se pogosto uporablja za reševanje nelinearnih optimizacijskih problemov. Metoda je zelo uporabna za reševanje optimizacijskih problemov, tako z malim kot z velikim številom spremenljivk neodvisno od števila meritev. Glede na način iskanja optimuma je metoda zelo podobna Newtonovi optimizacijski metodi. Od nje se razlikuje v tem, da uporablja le aproksimacijo Hessove matrike, medtem ko Newtonova metoda uporablja dejansko vrednost Hessove matrike. Uporaba aproksimacije Hessove matrike močno zmanjša računski čas BFGS optimizacijske metode, kar je njena velika prednost v primerjavi z Newtonovo metodo. BFGS metoda je zelo stabilna optimizacijska metoda, ki ima kvadratno konvergenco v bližini optimuma funkcije. Namensko funkcijo za BFGS metodo zapišemo z enačbo (52) kot: [48, 49, 50] ( ) (52) Kjer predstavlja minimalno, pa maksimalno vrednost izbranega intervala, predstavlja vrednosti rezultatov meritev in vrednosti rezultatov numeričnih simulacij L- M optimizacijska metoda Levenberg-Marquardt (L-M) optimizacijska metoda je prav tako zelo popularna optimizacijska metoda, ki se pogosto uporablja za prilagajanje (''fitanje'') funkcije obliki krivulje meritev (rezultatov). Metoda je bila razvita za reševanje problemov najmanjših kvadratov. Tudi ta metoda je uporabna za reševanje optimizacijskih problemov z večjim ali manjšim številom spremenljivk, kjer pa mora biti njihovo število manjše ali enako številu meritev (številu eksperimentalnih točk za določitev namenske funkcije). L-M metodo pogosto imenujejo tudi hibridna metoda, saj se velikost koraka v smeri optimizacije spreminja glede na vrednost parametra dušenja, s tem pa se spreminja način iskanja optimuma. Če je parameter dušenja majhen, potem je način iskanja zelo podoben načinu Gauss-Newtonove metode. V kolikor je parameter dušenja velik, pa se način iskanja približa metodi strmega 52

66 spusta (steepest descent method). Namensko funkcijo za L-M metodo lahko zapišemo z enačbo (53). [48, 51, 52] ( ) (53) V enačbi (53) predstavlja rezultate meritev in rezultate numeričnih simulacij v točkah meritev Genetski algoritem Genetski algoritmi (GA) so vrsta adaptivnih evolucijskih optimizacijskih metod, ki jih lahko uporabimo za reševanje eno- ali večkriterijskih optimizacijskih problemov. Njihovo delovanje temelji na procesu biološke evolucije, katero je prvo zapisal Darwin. Proces evolucije predvideva, da je razvoj posamezne vrste odvisen od naravne selekcije, križanja osebkov in njihove mutacije. Omenjeni procesi evolucije so vneseni v način delovanja genetskih algoritmov, kjer z začetnimi nastavitvami metode vplivamo na njihov potek. Namenska funkcija je uporabljena za določevanje ''kondicije'' oziroma kvalitete (''fittnes-a'') osebkov v posamezni generaciji. Glede na začetne nastavitev metoda za križanje izbere le najboljše osebke. Križani osebki predstavljajo novo generacijo. Globalni pregled obravnavanega prostora funkcije zagotavlja konvergenco metode h globalnemu optimumu funkcije. GA predstavljajo tako zelo robustno optimizacijsko metodo, ki pa zaradi konvergence h globalnemu optimumu potrebuje veliko računskega časa. Namensko funkcijo za GA lahko zapišemo na dva načina, odvisno ali imamo enokriterijski, enačba (54), ali večkriterijski, enačba (55), optimizacijski problem. (54) ( ( )) (55) Pri reševanju večkriterijskih optimizacijskih problemov lahko za posamezni kriterij predpišemo težnostni faktor, s katerim lahko določamo pomembnost posameznega kriterija. [53, 54, 55] 53

67 5.1.4 Izbira spremenljivk Pri reševanju vseh optimizacijskih problemov moramo definirati spremenljive oziroma design variable. Njihove vrednosti vplivajo na rezultate numeričnih simulacij, ki nadalje vplivajo na izračunano vrednost optimizacijske funkcije. Pri reševanju inverznega problema z uporabo optimizacijskih metod spremenljivke predstavljajo parametre empiričnega modela (funkcije) oziroma v našem primeru parametre modela zgorevanja. V uporabljenem MCC modelu zgorevanja mora uporabnik za vsako testirano gorivo na vsakem obratovalnem režimu motorja definirati pet parametrov oziroma konstant. Vsak izmed petih parametrov modela zgorevanja se lahko v postopku optimizacije uporabi kot spremenljivka. Pri izbiri spremenljivk pa moramo biti previdni in izbrati le tiste spremenljivke, ki jih bomo lahko določili. Ni namreč nujno, da imajo vse spremenljivke oziroma vsi parametri vpliv na razpoložljive meritve. V ta namen je bil izveden analitični pregled prostora, kjer smo spreminjali vrednost posameznega parametra (posamezne spremenljivke) in opazovali njegov vpliv na potek krivulje tlaka in ostalih rezultatov, vrednosti ostalih parametrov pa so bile medtem konstante. Pregled prostora je bil opravljen na enem obratovalnem režimu samo za čisto dizelsko gorivo. Rezultati analitičnega pregleda prostora so prikazani na slikah , ki prikazujejo odstopanje (razliko) posameznega rezultata glede na vrednost rezultata, ki je bil dosežen pri začetni vrednosti parametra enaki 1. Takšna primerjava je bila izbrana zato, ker so začetne (default) vrednosti vseh parametrov enake ena (1). Pri izbiri spremenljivk za optimizacijo moramo preučiti, ali bi lahko kateri parameter določili na podlagi rezultatov meritev. Število spremenljivk povečuje računski čas reševanja optimizacijskega problema, zato je priporočljivo, da izberemo le tiste parametre, ki jih nikakor ne morem določiti na podlagi eksperimentalnih rezultatov. 54

68 Relativna razlika [%] Relativna razlika [%] Univerza v Mariboru Fakulteta za strojništvo ,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2 C IDCF max_p x_max_p navor moč temp_izpuh Slika 5.2: Vpliv parametra na rezultate simulacij Na sliki 5.2 vidimo, da vrednost parametra kalibracije zakasnitve vžiga skozi celoten testni interval vrednosti zelo vpliva na maksimalni tlak v zgorevalnem prostoru (max_p) in na temperaturo izpušnih plinov (temp_izpuh). V drugi polovici testnega intervala vrednosti parametra lahko opazimo tudi viden vpliv na doseženo moč in navor motorja. Iz teorije modela MCC vemo, da parameter vpliva na trajanje intervala zakasnitve vžiga. Trajanje intervala zakasnitve vžiga določi trenutek oziroma kot vžiga goriva, ki nadalje vpliva na potek krivulje hitrosti sproščanja toplote. Na podlagi prikazanih rezultatov in zaradi pomembnosti natančne določitve trenutka vžiga smo se odločili, da parameter uporabimo kot spremenljivko v optimizacijskem postopku ,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2 C comb max_p x_max_p navor moč temp_izpuh Slika 5.3: Vpliv hitrosti sproščanja toplote na rezultate simulacij 55

69 Relativna razlika [%] Univerza v Mariboru Fakulteta za strojništvo Slika 5.3 prikazuje vpliv vrednosti parametra zgorevanja na rezultate numeričnih simulacij. Maksimalen vpliv vrednosti parametra na vse prikazane rezultate je opazen pri nižjih vrednosti konstante. Z višanjem vrednosti konstante se njen vpliv na rezultate manjša. V MCC modelu zgorevanja vrednost določa hitrost zgorevanja goriva (hitrost sproščanja toplote) in ima velik vpliv na obliko poteka krivulje tlaka in krivulje hitrosti sproščanja toplote. Hitrosti zgorevanja ne moremo eksaktno določiti na podlagi meritev, zato bo tudi konstanta zgorevanja vključena v optimizacijskem postopku kot spremenljivka ,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2 C PMC max_p x_max_p navor moč temp_izpuh Slika 5.4: Vpliv parametra na rezultate simulacij Parameter določa delež vbrizganega goriva v intervalu zakasnitve vžiga, ki zgori v kinetični fazi zgorevanja. Količina goriva, ki zgori v kinetični fazi zgorevanja, ima prav tako pomemben vpliv na obliko krivulje sproščanja toplote. Začetni potek krivulje sproščanja toplote, torej potek kinetičnega zgorevanja, pomembno vpliva na tvorjenje dušikovih oksidov. Vpliv parametra na rezultate testenega primera je opazen pri višjih vrednostih parametra, kjer vpliva predvsem na moč, navor in temperaturo izpušnih plinov. Zaradi pomembnega vpliva parametra na krivuljo sproščanja toplote, tvorbo emisij dušikovih oksidov in njegovega vpliva na rezultate numeričnih simulacij smo se odločili, da parameter prav tako vključimo v postopek optimizacije. 56

70 Relativna razlika [%] Univerza v Mariboru Fakulteta za strojništvo ,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2 C turb max_p x_max_p navor moč temp_izpuh Slika 5.5: Vpliv parametra na rezultate simulacij Iz rezultatov prikazanih na sliki 5.5 vidimo, da vrednost parametra vpliva na rezultate simulacij pri nižjih vrednostih parametra. Pri njegovih višjih vrednostih je vpliv na rezultate numeričnih simulacij veliko manjši. Parameter turbulence v modelu zgorevanja vpliva na s curkom goriva vneseno količino kinetične energije v zgorevalni prostor. Količina vnesene kinetične energije v zgorevalni prostor vpliva na sproščanje toplote v difuzijski fazi zgorevanja. Iz enačbe (27) vidimo, da je kinetična energija curka odvisna od masnega pretoka goriva in hitrosti vbrizgavanja goriva. Iz tega lahko sklepamo, da bo od masnega pretoka goriva in hitrosti vbrizgavanja goriva odvisna tudi vrednost parametra. Maso vbrizganega goriva na cikel lahko določimo iz meritev urne porabe goriva, medtem ko lahko na podlagi meritev trajanje odprtja igle vbrizgalne šobe, poznane vbrizgane količine goriva in poznane gostote goriva, izračunamo povprečno hitrost vbrizgavanja goriva [mm 3 / RG]. Večji volumen oziroma masa vbrizganega goriva na RG pomeni višjo povprečno hitrost vbrizgavanja goriva in obratno. Predpostavimo lahko, da višja povprečna vrednost hitrosti vbrizgavanja nadaljnjo vpliva na višjo vrednost parametra in obratno. Na podlagi meritev lahko tako sklepamo na vrednost parametra, kar pomeni, da ga lahko vnaprej določimo. Njegova določitev seveda ne bo eksaktna, vendar lahko na podlagi izračunanih (oziroma določenih) vrednosti povprečnih hitrosti za posamezno gorivo na več obratovalnih režimov delovanja motorja določimo razmerje med vrednostmi parametra. Tako je bila v sklopu disertacije določena (izbrana) vrednost parametra za čisto dizelsko goriva pri 2000 vrtljajih motorja, vrednosti za ostala goriva in ostale obratovalne režime pa so bile izračunane glede na razmerje povprečnih hitrosti vbrizgavanja za posamezno gorivo. Izbrana 57

71 Relativna razlika [%] Univerza v Mariboru Fakulteta za strojništvo vrednost parametra za D2 pri 2000 min -1 je bila 1,8 in je bila izbrana na podlagi intervala predpisanega s strani proizvajalca programa BOOST. Pravilna določitev vrednosti parametra za posamezno gorivo se bo pokazala pri ujemanju ali neujemanju rezultatov numeričnih simulacij z eksperimentalnimi rezultati. Vrednosti vseh parametrov so v zgornjem intervalu testiranega območja, kjer njihova velikost nima velikega vpliva na rezultate, slika 5.5. Določitev parametra na podlagi eksperimentalnih rezultatov bo znatno pripomogla k skrajšanju računskega časa potrebnega za postopek optimizacije ,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2 C diss max_p x_max_p navor moč temp_izpuh Slika 5.6: Vpliv parametra na rezultate simulacij Iz rezultatov prikazanih na sliki 5.6 vidimo, da spreminjanje vrednosti parametra zelo malo vpliva na rezultate numeričnih simulacij, kar nakazuje na slabo pogojenost parametra s predstavljenimi rezultati. Vpliv parametra na rezultate je premajhen (manjši od 3 %), da bi ga lahko v postopku optimizacije določili, zato ga ne bo mogoče uporabiti kot spremenljivko. Iz teorije modela MCC vemo, da vrednost parametra vpliva na disipacijo curka oziroma pove, kolikšen je vpliv disipacije curka na potek difuzijske faze zgorevanja. Testni motor ima zelo specifičen način vbrizgavanja goriva (predstavljen v poglavju eksperimentalne raziskave), zato smo predpostavili, da je vpliv disipacije za vsa goriva na vseh obratovalnih režimih motorja enak. Gorivo se namreč neodvisno od obratovalnega režima motorja in od njegovih fizikalno-kemijskih lastnosti vbrizgava na stene zgorevalnega prostora, zato smo predpostavili, da je vpliv disipacije na potek difuzijskega zgorevanja zmeraj enak. Izbrana vrednost parametra za vsa goriva in vse obratovalne režime je bila 58

72 1 in predstavlja sredino intervala vrednosti predpisanega s strani proizvajalca programa in tudi začetno (default) vrednost parametra v programu BOOST. Za spremenljivke v postopku optimizacije so bili tako izbrani parametri, in, medtem ko je bil parameter določen na podlagi meritev, parameter pa je bil enak za vsa goriva in vse obratovalne režime motorja Izbira optimizacijske metode Za reševanje inverznega problema so bile testirane tri različne optimizacijske metode. Namenske funkcije vse treh optimizacijskih metod so bile zapisane tako, da so s spreminjanjem vrednosti spremenljivk iskale minimum med eksperimentalno izmerjenim in numerično izračunanim tlakom v valju motorja. Proces optimizacije za vse tri metode je bil zastavljen kot enokriterijski optimizacijski problem. Namenska funkcija za BFGS metodo in za genetske algoritme je bila zapisana z enačbo (52), medtem ko je bila z L-M metodo uporabljena namenska funkcija zapisana z enačbo (53). Število meritev (točk) potrebnih za izračun vrednosti namenske funkcije L-M metode je bilo 30 ( ). Nastavitev parametrov za posamezno optimizacijo je predstavljena v tabeli 5.1. Tabela 5.1: Nastavitvene vrednosti parametrov optimizacijskih metod Optimizacijska Max. število korakov Končna natančnost Velikost področja metoda optimizacije minimalne perturbacije BFGS L-M ,04 Optimizacijska Max. število generacij Velikost Verjetnost Verjetnost Verjetnost metoda optimizacije posamezne direktnega selekcije mutacije generacije prehoda GA ,6 0,005 0,1 Natančnost oziroma sposobnost BFGS in L-M optimizacijskih metod, da dosežeta globalni optimumu funkcije, je zelo odvisna od začetne točke optimizacije. Pravilno izbrana začetna točka lahko pripomore k hitri konvergenci optimizacije h globalnemu optimumu, medtem ko lahko napačno izbrana začetna točka vodi do predčasne ustavitve procesa optimizacije. 59

73 Tlak [bar] Univerza v Mariboru Fakulteta za strojništvo Idealno izbrana začetna točka bi bila v neposredni bližini minimuma, vendar je njena določitev pri nepoznanih potekih funkcij praktično nemogoča oziroma bi za njeno določitev potrebovali ogromno računskega časa, da bi lahko izvedli obsežen pregled prostora (DOE). Zato pogosto za začetne točke izberemo karakteristične točke intervala parametrov, kot so začetne ali končne točke intervalov posameznega parametra oziroma njegova sredina. V našem primeru smo se odločili, da za začetno točko izberemo spodnjo vrednost intervala posameznega parametra. Priporočene vrednosti intervalov vseh parametrov s strani razvijalcev programskega paketa BOOST so [0 ; 2]. Rezultati testiranja optimizacijskih metod na testnem primeru so prikazani na sliki 5.7, kjer eksperimentalni rezultati predstavljajo rezultate meritev tlaka v zgorevalnem prostoru motorja. Ostali rezultati optimizacije testnega primera so prikazani v tabeli Eksperiment BFGS L-M GA Kot ročične gredi [ RG] Slika 5.7: Rezultati optimizacije za testni primer (tlak v valju motorja) 60

74 Iz rezultatov, predstavljenih na sliki 5.7, vidimo, da lahko z vsemi testiranimi optimizacijskimi metodami in z vsemi zapisanimi namenskimi funkcijami napovemo tlak v zgorevalnem prostoru motorja. Ujemanje rezultatov med metodami je zelo dobro, zato moramo za izbiro optimizacijske metode za nadaljnjo delo upoštevati rezultate računske potratnosti posamezne metode. Iz rezultatov, predstavljenih v tabeli 5.2, vidimo, da je L-M metoda približno 25 % računsko manj potratna od BFGS metode. Pričakovano najbolj potratna metoda so bili genetski algoritmi, ki so potrebovali občutno več časa za dosego primerljivih rezultatov, zato za reševanje predstavljenega inverznega problema niso primerni. Tabela 5.2: Rezultati optimizacije za testni primer Optimizacijska Št. Korakov optimizacije Navor Max. tlak v α kot maksimalnega metoda [Nm] valju [bar] tlaka [ RG] L-M ,4 369 BFGS ,4 369 GA 1800 (90 generacij) ,3 370 Eksperiment ,7 369,7 Na podlagi predstavljenih rezultatov in najmanjše računske potratnosti med testiranimi optimizacijskimi metodami je bila za nadaljnjo delo izbrana L-M optimizacijska metoda Določitev parametrov modela zgorevanja za D2 in B100 Določitev vrednosti parametrov modela zgorevanja za čisto dizelsko in čisto biodizelsko gorivo je bila zastavljena kot inverzni problem, ki je bil rešen z uporabo L-M optimizacijske metode. Optimizacija je bila narejena z uporabo programskega paketa modefrontier, kjer smo v namenski funkciji za določitev parametrov modela zgorevanja ponovno uporabili izmerjen potek tlaka v valju motorja. Vrednosti parametrov modela zgorevanja so bile določene za vsako gorivo na vsakem obratovalnem režimu posamezno. Shema optimizacijskega modela v programu modefrontier je predstavljena na sliki

75 Slika 5.8: Shema optimizacijskega modela v programu modefrontier Določitev vrednosti posameznega parametra za čisto dizelsko in čisto biodizelsko gorivo v posameznem obratovalnem režimu motorja je v nadaljevanju disertacije služila za izpeljavo oziroma zapis enačb podmodela za izračun vrednosti parametrov modela zgorevanja. 5.2 Zapis podmodela za izračun vrednosti parametrov modela zgorevanja Podmodel za določitev vrednosti posameznega parametra modela zgorevanja bo omogočil izračun (določitev) vrednosti posameznega parametra glede na poznane lastnosti goriva (cetansko število CN, spodnjo kurilno vrednost goriva CV in vsebnost kisika) in vrtilno hitrost motorja. Iz določenih vrednosti parametrov za posamezno gorivo na vseh obratovalnih režimih motorja, slika 5.9, je razvidno, da med vrednostmi parametrov ni enostavne, npr. linearne, povezave glede na vrtljaje motorja. Tako je potrebno za zapis podmodela najprej poiskati primerno obliko interpolacijske enačbe za posamezni parameter, ki ustrezno popiše odvisnost posameznega parametra od lastnosti goriva in obratovalnega 62

76 režima motorja. Končna določitev koeficientov interpolacijskih enačb za napoved vrednosti parametrov modela zgorevanja je bila prav tako določena s postopkom optimizacije Izbira oblike interpolacijske enačbe za napoved vrednosti posameznega parametra Oblika empirične enačbe za izračun vrednosti posameznega parametra modela zgorevanja je bila izpeljana na podlagi določenih vrednosti posameznega parametra za posamezno gorivo (D2 in B100) in obratovalni režim motorja. V ta namen je bil v programskem paketu Mathematica narejen enostaven program, ki grafično prikazuje s postopkom optimizacije določene vrednosti za posamezen parameter (točke) in njihovo ujemanje z empirično enačbo za izračun posameznega parametra (ravnina), slika 5.9. Program, zapisan v Mathematici, je omogočal testiranje različnih oblik zapisa enačbe za izračun posameznega parametra. Natančnost posamezne oblike zapisa enačbe je bila testirana z vrednostjo koeficienta določitve R 2, ki pove ujemanje med z zapisano enačbo izračunanimi vrednostmi in s postopkom optimizacije določenimi vrednostmi parametrov. Za zapis enačb podmodela, za napoved vrednosti posameznega parametra na podlagi lastnosti goriva so bile izbrane le tiste lastnosti goriva, ki imajo vpliv na posamezen proces v zgorevalnem prostoru. Predpostavili smo, da ima na trenutek vžiga goriva najpomembnejši vpliv cetansko število goriva ( ). Tako smo vrednost cetanskega števila posameznega goriva vključili v enačbi za izračun vrednosti parametra in. Konstanta zgorevanja vpliva na proces zgorevanja (obliko krivulje karakteristike sproščanja toplote), zato smo predpostavili, da nanj vpliva vrednost kurilne vrednosti goriva ( ) in vsebnost kisika v gorivu. 63

77 Slika 5.9: Prikaz vrednosti parametrov in ravnine zapisanega modela za izračun vrednosti posameznega parametra Zapisane enačbe (56), (57) in (58) za določitev parametrov so nam dale vrednost koeficienta določitve R 2 >0,99, kar pomeni, da enačbe zelo dobro popišejo določene vrednosti parametrov. Zapisane enačbe predstavljajo le eno izmed nešteto možnih oblik enačb za izračun parametrov modela zgorevanja. Enačbe (56) (58) so zapisane v odvisnosti od izbranih lastnosti goriva in vrtilne frekvence motorja. (56) (57) (58) Za zapis enačbe za izračun vrednosti parametra je uporabljenih šest koeficientov ( ), prav tako za izračun vrednosti parametra ( ) in pet koeficientov za izračun vrednosti parametra, ( ). Vrednosti vseh koeficientov so bile določene (izračunane) z zapisanim programom, vendar v enačbah niso zapisane, saj nas je zanimala le oblika enačbe za popis odvisnosti vrednosti parametra od lastnosti goriva in vrtilne frekvence motorja. Določitev vrednosti koeficientov v enačbah (56), (57) in (58) bo predstavljena v naslednjem poglavju Končna oblika podmodela Določitev vrednosti koeficientov v enačbah (56), (57) in (58) je bila prav tako zastavljena kot inverzni problem, ki je bil rešen z uporabo L-M optimizacijske metode. Vse parametre 64

78 modela zgorevanja (, in ) smo zapisali z izbrano obliko interpolacijskih enačb, koeficienti interpolacijskih enačb pa so predstavljali spremenljivke optimizacije. Za določitev koeficientov enačb (56) (58) sta ponovno bila uporabljena le čisto dizelsko in čisto biodizelsko gorivo, optimizacija pa je potekala hkrati za obe gorivi in vse testne režime. Optimizacijski problem je tako imel 17 spremenljivk, za posamezni izračun gradienta optimizacije na podlagi katerega se določi smer optimizacije, pa je bilo potrebno izračunati 2x3x17=102 primerov (2 gorivi, 3 obratovalni režimi in 17 spremenljivk). Ob posplošitvi, da hkratni izračun treh simulacij traja 40 minut, kar hitro vidimo, da je postal optimizacijski problem računsko zelo potraten. V ta namen lahko uporabimo metodo odzivov (response surface methodology), ki pripomore k skrajšanju računskega časa optimizacije. Odločili smo se, da za skrajšanje računskega časa optimizacijskega problema uporabimo metodo odzivov, ki zapiše/določi odzive z metodo nevronskih mrež (neural networks). Metoda nevronskih mrež se na podlagi podatkov pregleda prostora (rezultatov numeričnih simulacij pri različnih vrednostih parametrov) nauči določiti odzive pri različnih vhodnih podatkih. Z uporabo nevronskih mrež se torej določijo (naučijo) odzivi, ki na podlagi različnih vrednosti spremenljivk (vhodni podatek) izračunajo, kakšen bo rezultat numerične simulacije (odziv). Za uspešen potek optimizacije tako več ni potrebno izvršiti tolikšnega števila simulacij, saj lahko poljubni delež nadomestimo z rezultati, ki jih določimo z odzivi nevronskih mrež. V našem primeru smo 50 % numeričnih simulacij nadomestili z rezultati odzivov. Pregled prostora za določitev odzivov je bil narejen na 50-tih naključno izbranih točkah. Za začetne vrednosti vseh koeficientov v optimizacijskem postopku so bile nastavitve vrednosti izračunane s programom za zapis oblike enačbe (poglavje 5.2.1). Končne vrednosti parametrov so prikazane grafično na sliki Tabela 5.3: Končne vrednosti parametrov enačb (56) (58) Parameter x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 Vrednost -0, ,0385 0,861-3,155-0,0318 3,149-0,713 2, ,834 Parameter x 10 x 11 x 12 x 13 x 14 x 15 x 16 x 17 Vrednost -452,724-0, ,519 0, ,864 2,0236 0,0255-0,202 65

79 (59) (60) (61) Enačbe (59), (60) in (61) predstavljajo končne enačbe podmodela za določitev vrednosti parametrov modela zgorevanja na podlagi poznanih lastnosti goriva in vrtilne frekvence motorja. Z zapisanimi enačbami so bile izračunane končne vrednosti, in parametrov MCC modela zgorevanja. Izračunane vrednosti parametrov za vsa testna goriva so predstavljene na sliki

80 C IDCF 0,3 0,25 0,2 0, [min -1 ] 1700 D B25 B100 B75 B50 C comb D2 B25 B [min -1 ] 1700 B75 B C PCP 0,45 0,35 0,25 0, [min -1 ] 1700 D B25 B1 B75 B50 C turb 2 1,9 1,8 B100 B75 B50 1, [min -1 ] 1700 D B25 Slika 5.10: Končne vrednosti parametrov modela zgorevanja 67

81 Natančnost zapisanega podmodela (izračunanih vrednosti parametrov) je bila testirana z uporabo vseh testnih goriv (D2, B25, B50, B75 in B100) na treh obratovalnih režimih delovanja motorja in bo razvidna iz predstavljenih rezultatov. 68

82 6 IZPELJAVA PODMODELA ZA DOLOČITEV PARAMETROV EMISIJSKIH MODELOV Tako kot izpeljava podmodela za določitev parametrov modela zgorevanja je tudi izpeljava modela za določitev parametrov modelov za izračun emisij temeljila na predhodnih rezultatih meritev. Določitev parametrov modelov za izračun emisij je bila ponovno zastavljena kot inverzni problem, ki je bil rešen z L-M optimizacijsko metodo. Z uporabo optimizacijske metode so bili določeni parametri emisijskih modelov za čisto dizelsko gorivo, čisto biodizelsko gorivo in za mešanico goriv B50. Zaradi zapletene odvisnosti parametrov od lastnosti goriva izpeljava podmodela za določitev parametrov emisijskih modelov ni bila mogoča le na podlagi določenih vrednosti parametrov za D2 in B100. Z optimizacijo določene vrednosti emisijskih parametrov za vsa tri goriva so omogočile zapis podmodela za izračun (določitev) vrednosti emisijskih parametrov za posamezno gorivo na podlagi poznanih lastnosti goriva in obratovalnega režima motorja. Shematsko je postopek inverzne določitve parametrov prikazan na sliki Inverzni problem določitve parametrov emisijskih modelov Za reševanje inverznega problema določitve parametrov emisijskih modelov je bila uporabljena v poglavju izbrana L-M optimizacijska metoda Izbira spremenljivk V emisijskem modelu za izračun emisij ogljikovega monoksida nastopa le en parameter, katerega lahko v postopku optimizacije uporabimo kot spremenljivko. V modelu za izračun emisij dušikovih oksidov prav tako nastopa le en parameter, ki se lahko v postopku optimizacije uporabi kot spremenljivka. Vsak posamezni emisijski model ima tako le en parameter, ki bo uporabljen kot spremenljivka v postopku optimizacije, zato analiza njunega vpliva na rezultate numeričnih simulacij ni bila izvedena Določitev parametrov emisijskih modelov Izpeljava empiričnega modela za določitev parametrov emisijskih modelov je bila izvedena na podlagi meritev formiranih emisij dušikovih oksidov in ogljikovega monoksida motorja. Model bo izpeljan na podlagi meritev za čisto dizelsko, čisto biodizelsko gorivo in njuno 50 69

83 % mešanico B50. Določitev vrednosti izbranih parametrov je bila ponovno zastavljena kot inverzni problem, ki bo rešen z L-M optimizacijsko metodo. Optimizacija bo ponovno narejena v programu modefrontier. Shema optimizacijskega modela je prikazana na sliki Zapis podmodela za izračun vrednosti parametrov emisijskih modelov Podmodel za izračun vrednosti posameznega parametra emisijskih modelov bo omogočil njihovo določitev na podlagi poznanih lastnosti goriva in vrtilne frekvence motorja. Na količino formiranih dušikovih oksidov ima velik vpliv kot vžiga goriva (pričetka zgorevanja). Posledično lahko rečemo, da trajanje intervala zakasnitve vžiga pomembno vpliva na količino formiranih emisij NO x, zato smo se odločili, da v enačbo za izračun vrednosti parametra vključimo parameter. Vrednosti posameznih emisijskih parametrov bosta določeni ločeno, saj vrednost parametra nima vpliva na količino formiranih dušikovih oksidov NO x in obratno, vrednost parametra ne vpliva na količino formiranih emisij CO. Za določitev oblike enačbe podmodela je bil ponovno uporabljen v programu Mathematica zapisan program, ki je omogočil testiranje različnih oblik zapisa posamezne enačbe. Natančnost posamezne zapisane enačbe je bila ponovno testirana z izračunom vrednosti R 2, ki je bila > 0,966 za emisije NO x in > 0,978 za emisije CO. Končne oblike enačb za nadaljnjo delo so zapisane z enačbama (62) in (63). Zapisani obliki enačb znova predstavljata le eno izmed nešteto možnih oblik zapisa enačb za določitev parametrov emisijskih modelov. (62) ( ) (63) Končna oblika podmodela Zapis končne oblike podmodela za določitev vrednosti parametrov emisijskih modelov je bil ponovno zastavljen kot inverzni problem, ki je bil rešen z uporabo L-M optimizacijske metode. Parametra in sta bila zapisana z enačbama (62) in (63), kjer so koeficienti enačb predstavljali spremenljivke optimizacije. Zaradi ločene optimizacije 70

84 koeficientov posamezne enačbe tukaj ni bilo potrebno uporabiti metode odzivov. Končne vrednosti koeficientov so zapisane v tabeli 6.1 oz. v enačbah (64) in (65). Tabela 6.1: Končne vrednosti parametrov enačb (62) in (63) Parameter u 1 u 2 u 3 u 4 u 5 u 6 u 7 u 8 u 9 Vrednost 176, , ,1173-0, , , , ,0714 1,6448 Parameter u 10 u 11 u 12 u 13 u 14 u 15 u 16 u 17 Vrednost 0, , ,5855-1,4288-3, ,54 9, ,4979 (64) ( ) (65) Zapisane enačbe (64) in (65) predstavljajo končne enačbe podmodela za določitev vrednosti parametrov emisijskih modelov na podlagi poznanih lastnosti goriva, vrtilne frekvence motorja in vrednosti parametra kalibracije zakasnitve vžiga goriva. Izračunane vrednosti parametrov emisijskih modelov za vsa testna goriva so predstavljene na sliki

85 0,08 B100 C KM 0,07 0,06 0,05 0, B25 B50 B n [min -1 ] 2000 D2 1,5 C Cons 1 0,5 B50 B100 B n [min -1 ] D B25 Slika 6.1: Končne vrednosti parametrov emisijskih modelov Točnost zapisanega podmodela je bila testirana z uporabo vseh testnih goriv na treh obratovalnih režimih motorja in bo razvidna iz predstavljenih rezultatov (primerjava numerika eksperiment). 72