La_(1-x)Ce_(x)MnO_(3)-Ba/Al_(2)O_(3)催化剂对NO选择性生成NH_(3)的影响

为了实现碳中和目标,降低内燃机碳排放,稀薄燃烧技术成为了当前重要的研究方向.该技术不仅能提高发动机燃油热效率,还能有效降低CO_(2)排放.但是稀薄燃烧往往会伴随着大量氮氧化物的产生,为了解决该问题,采用LNT-SCR耦合的NO_(x)净化技术,此时LNT的作用是将排气中部分NO_(x)转化为NH_(3),为下游的SCR提供还原剂.基于此,制备了LNT催化剂,研究催化剂对NO选择性生成NH_(3)的影响.采用溶胶-凝胶法制备了La_(1-x)Ce_(x)MnO_(3)系列钙钛矿氧化物,并通过分步浸渍法得到了La_(1-x)Ce_(x)MnO_(3)-Ba/Al_(2)O_(3)负载型催化剂.利用XRD、H_(2)-TPR、NO-TPD等表征手段研究了钙钛矿氧化物的晶相结构,以及负载型催化剂的还原特性、NO_(x)吸附-脱附性能等物化性质,并且通过H_(2)选择性催化还原NO实验探究了催化剂掺杂Ce对NO转化成NH_(3)的影响.结果表明,Ce掺杂催化剂具有良好的NH_(3)产物选择性,并且显著提高了NO转化率.温度是NO转化和NH_(3)产物选择性生成的决定性因素,而H_(2)和NO体积比是NO转化和NH_(3)产物选择性生成的关键性因素.其中,La_(0.95)Ce_(0.05)MnO_(3)-Ba/Al_(2)O_(3)在低温下催化活性表现最佳,在350℃、H_(2)和NO体积比为5.0时NH_(3)产物选择性为65%,NO转化率为100%.此外,所制备的La_(1-x)Ce_(x)MnO_(3)都形成了钙钛矿型结构,而且Ce掺杂催化剂的大部分Ce离子可以进入到LaMnO_(3)结构中.在催化剂适量掺杂Ce后,H_(2)消耗总面积增大、还原峰的峰值温度降低,表明掺杂Ce改善了催化剂的还原特性;同时NO吸附和脱附面积增大,表明Ce掺杂改变了催化剂的NO_(x)吸附-脱附性能.

Pd(111)与Pt(111)上NO氧化的第一性原理研究

随着排放法规的日益严格,发动机的氮氧化物(NO_(x))后处理已成为当今研究的重点问题.针对目前可有效降低稀燃汽油机NO_(x)的稀燃氮氧化物捕集器中铂(Pt)和钯(Pd)两种贵金属之间的替换问题,进行了密度泛函理论(density functional theory,DFT)计算研究.首先,对一氧化氮(NO)、氧气(O_(2))、二氧化氮(NO_(2))在两种催化剂(111)表面的吸附进行了研究,之后,在两催化剂表面对比研究了氧化过程中涉及的O_(2)解离与NO氧化两反应过程,揭示了NO在Pd与Pt催化剂上的氧化机理.结果显示:3种物质在催化剂表面的吸附强度为NO>O_(2)>NO_(2).氧覆盖度将会改变氮氧化物的最佳吸附构型,随着表面氧原子的增加NO会由三重空位式吸附转变为顶点吸附,NO_(2)会由μ-N,O-亚硝基吸附转变为硝基吸附.在O_(2)解离过程中Pt的催化能力优于Pd,但是两者对NO氧化的催化能力接近.在Pd和Pt表面反应限速步骤都是O_(2)的解离,Pd对O_(2)较弱的解离能力导致了其NO的转化效率低于Pt.氧覆盖度对氧化过程存在影响,通过电子结构分析发现,氧覆盖度的提升使催化剂与吸附物质之间的吸附能下降,这导致了反应由吸热变为放热,使催化可以自发进行.反应生成的NO_(2)需要1.00 eV以上的能量完成脱附,这在原子层面解释了NO_(2)对NO氧化反应的抑制作用.

柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度.

数据不平衡情况下的柴油机故障诊断方法

由于强调整体分类的准确率,机器学习方法在数据不平衡情况下的柴油机故障诊断效果不佳.因此,本文提出一种改进合成少数过采样技术(SMOTE)与机器学习技术相结合的故障诊断方法.首先对SMOTE算法进行改进,采用k近邻算法滤除多数类中的噪声样本,从而减少各种故障类别之间的重叠.同时,使用k-means算法确定少数类稀疏度和采样权重,减轻类内不平衡.然后,使用改进SMOTE算法平衡柴油机故障数据,并利用机器学习方法进行最终故障诊断.在二维数据集上的实验表明,改进SMOTE算法能有效减轻原始数据中存在的类重叠和类内不平衡问题.柴油机故障诊断实验表明,改进SMOTE算法生成的故障样本能更好地模拟原始故障样本,使用改进SMOTE算法能提高故障诊断方法的准确率.

不同黏度润滑油与冷却水温度对发动机性能影响研究

润滑油对发动机的强化程度、缸内燃烧压力、发动机经济性和排放性能有显著影响。随着排放标准的日益严格和发动机技术的不断发展,柴油机爆发压力不断提高,有必要重新认识润滑油对柴油机经济性和排放性能的影响。在一台满足国六排放标准的重型柴油机上进行了外特性和负荷特性试验,研究了15W-40和5W-30两种黏度等级的润滑油与冷却水温度对发动机性能的影响。结果表明:对于外特性试验,使用小黏度的5W-30润滑油,燃油消耗率比使用大黏度的15W-40润滑油最多高1.76%;使用两种润滑油的最大功率相同,最大转矩、最高爆发压力有微小差异。对于负荷特性试验,发动机在低转速下,使用5W-30润滑油的燃油消耗率比使用15W-40润滑油低,最多低1.14%;在中等转速下,中高负荷时,与使用15W-40润滑油相比,使用5W-30润滑油的燃油消耗率有时略高,有时略低,存在一定的波动性;在高转速下,使用5W-30润滑油的燃油消耗率比使用15W-40润滑油低,最多低0.36%。在全工况范围内,使用15W-40润滑油的THC排放均低于使用5W-30润滑油;中高负荷时,随着转速的升高,使用15W-40润滑油的THC排放比使用5W-30润滑油低更多。总体上,两种润滑油对碳烟排放的影响差异较小。两种润滑油对NO_(x)和CO排放基本没有影响。在低冷却水温度下,使用两种润滑油的节油效果差异很小;随着冷却水温度的升高,使用5W-30润滑油的节油效果更明显。

基于摩尔数平衡的燃油消耗量计算方法研究

为了解决传统碳平衡法计算精度较低以及由于应用新型燃烧技术带来的检测误差增大问题,提出了一种改进的内燃机燃油消耗量计算方法。基于进排气摩尔数平衡的原理,根据燃烧反应机理和燃烧产物建立化学反应方程式以及各物质之间的代数关系,在模型中充分考虑EGR策略和碳烟对计算精度的影响,计算了不同EGR率下的发动机燃油消耗量,并将计算结果与试验数据进行了对比。结果表明,不同EGR率下,2种当量分子式的燃油消耗量计算值与试验值之间的误差均在3.8%以下,说明该燃油消耗量计算方法可用于发动机台架试验的燃油消耗量检测。

摩托车氢燃料电池标准体系建设研究

近年来,随着环境和能源安全问题日益严重,氢燃料电池越来越受到我国政府、机动车生产企业的重视。在摩托车领域,氢燃料电池作为新兴产品,目前还没有相关的国家标准。分析了国内汽车氢燃料电池的相关标准,参考国内汽车氢燃料电池标准体系,建设了国内摩托车氢燃料电池标准体系框架,阐述了摩托车氢燃料电池标准所需测试的项目、参数等内容,研究了摩托车氢燃料电池相关标准的适用性,以期为摩托车氢燃料电池行业的发展提供指导。