楊亮，王順，呂林

(1.廣西玉柴機器股份有限公司,廣西 玉林 537005；2.武漢理工大學 能源與動力工程學院，武漢 430063)

目前MARPOL公約中并沒有規(guī)定顆粒物或黑碳排放的具體限值，但是隨著北極航線的開通、全球航運需求的持續(xù)增長，預計2050年全球船舶黑碳排放量將是2004年的3倍，黑碳對北極地區(qū)冰川的消融作用將尤為突出[1]。為了降低黑碳排放，已有研究，如從調(diào)整柴油機噴油參數(shù)方面，如通過研究發(fā)現(xiàn)主噴分為多次可改善混合氣形成過程，抑制黑碳生成[2]；采用多次噴射策略并優(yōu)化正時和持續(xù)期可有效降低黑碳排放[3]。但是國內(nèi)針對船舶柴油機黑碳排放的研究較少，且缺少探究各噴油參數(shù)對黑碳排放的影響規(guī)律及分析各因素權(quán)重大小的研究?？紤]到通過對比噴油參數(shù)中各因素權(quán)重的大小，可以分析在調(diào)整噴油參數(shù)的措施中降低黑碳排放的最有效的措施，故通過臺架試驗分析船舶電控柴油機噴油正時、共軌壓力、預噴規(guī)律等因素對黑碳排放的影響規(guī)律，對比3種權(quán)重計算方法。

1 試驗設(shè)備與方法

1.1 試驗設(shè)備

試驗用發(fā)動機為玉柴YC4D和YCA05高壓共軌柴油機，主要性能及測量儀器情況見表1、2。

表1 試驗發(fā)動機參數(shù)

表2 試驗測量設(shè)備型號及生產(chǎn)廠家

1.2 試驗方法

試驗采用控制變量法，為了保證試驗變量的單一性，利用進氣空調(diào)控制進氣溫度保持在25 ℃左右，進氣濕度控持在55%左右；額定點的排氣背壓控制在(10±0.5) kPa，進氣負壓控制在(5±0.3) kPa；冷卻水溫控制在(85±5) ℃。

利用AVL415SE煙度計測量得到的尾氣煙度值FSN經(jīng)ISO8178-3中規(guī)定的計算公式計算得到船舶柴油機排氣中的黑碳質(zhì)量濃度。

(1)

式中：BC為每立方米排氣中黑碳的質(zhì)量，mg/m3；FSN為AVL 415SE煙度計測得的煙度值，F(xiàn)SN。

2 試驗結(jié)果分析

2.1 噴油正時

YC4D型發(fā)動機額定工況點無預噴時，噴油正時變化對黑碳排放影響的試驗結(jié)果見圖1。

圖1 YC4D噴油正時對黑碳排放的影響

當共軌壓力為80和90 MPa時，噴油正時從4(°)CA BTDC增至8(°)CA BTDC，黑碳排量呈下降趨勢；當噴油正時繼續(xù)增大時，黑碳排量隨之增加，8(°)CA BTDC為此軌壓下的最佳噴油正時；同樣，7(°)CA BTDC為軌壓100 MPa時的最佳噴油正時；5(°)CA BTDC為軌壓110 MPa時的最佳噴油正時；噴油正時從試驗起始點變至最佳點，黑碳排量降低了22.7%～38.2%。

不同軌壓下噴油正時與黑碳排量呈“浴盆曲線”型變化規(guī)律，即存在最佳噴油正時；軌壓增加，最佳噴油正時減小。在一定范圍內(nèi)，噴油提前會使滯燃期延長，使得滯燃期內(nèi)的循環(huán)油量比重增加，預混合燃燒量增加[4]，導致燃燒溫度較高，生成的黑碳因為高溫的作用繼續(xù)氧化，黑碳生成量減少；當噴油正時過于提前，缸內(nèi)壓力較低，較強的噴霧貫穿力使噴霧進入擠流區(qū)，部分燃油會落在活塞頂部壁面或氣缸壁面上并形成過濃混合氣[5]，局部黑碳生成量增加，導致黑碳排量增加。

在YC4D型發(fā)動機試驗中得到了噴油正時對于黑碳排放降低作用存在最佳點的結(jié)論，利用YCA05驗證該結(jié)論是否適用于其余發(fā)動機。

YCA05型發(fā)動機額定工況點無預噴時，噴油正時對黑碳排放影響的試驗結(jié)果見圖2。噴油正時與黑碳排放量曲線明顯呈“浴盆曲線”型變化。軌壓160 MPa時，8(°)CA BTDC為最佳噴油正時；軌壓150 MPa時，10(°)CA BTDC為最佳噴油正時；從4(°)CA BTDC變至最佳點，黑碳排量降低了36.3%～57.1%。說明YC4D柴油機試驗中得到的結(jié)論適用于YCA05柴油機。

圖2 YCA05噴油正時對黑碳排放的影響

2.2 共軌壓力

在YC4D發(fā)動機的額定轉(zhuǎn)速和功率工況點，更改共軌壓力進行試驗，結(jié)果見圖3。

圖3 YC4D軌壓對黑碳排放影響

由圖3可見，當噴油正時不變時，隨著共軌壓力的增大，黑碳排量先減小后增大。70 MPa為噴油正時8(°)CA BTDC時的最佳軌壓；80 MPa為噴油正時7(°)CA BTDC時的最佳軌壓；100 MPa為噴油正時6(°)CA BTDC時的最佳軌壓；在軌壓從試驗起始點變化至最佳點的過程中，黑碳排量降低了20.2%～31.0%。

不同噴油正時下共軌壓力與黑碳排量同樣呈現(xiàn)“浴盆曲線”型變化規(guī)律，存在最佳軌壓；噴油正時減小，最佳軌壓增大。在一定范圍內(nèi)，隨著軌壓的增高，促進燃油的霧化和混合，預混合燃燒增加，擴散燃燒期縮短，黑碳排量降低；當共軌壓力過高時，燃油碰壁概率增加，淬火現(xiàn)象導致HC排放增加，而HC的氧化分解會導致黑碳排量的升高[6]。

YCA05型發(fā)動機額定工況點無預噴時，軌壓對黑碳排放影響的試驗結(jié)果見圖4。

圖4 YCA05軌壓對黑碳排放影響

在150 MPa共軌壓力時曲線變化趨勢發(fā)生改變，軌壓從120 MPa變至150 MPa，黑碳排量降低了57.8%～67.7%。利用YCA05柴油機驗證了最佳共軌壓力的存在。

2.3 預噴參數(shù)

2.3.1 預噴開啟與關(guān)閉

為了分析有無預噴對黑碳排量的影響，利用YC4D柴油機在1 500 r/min轉(zhuǎn)速的不同負荷下進行試驗，試驗中所有工況點的主噴正時為7(°)CA BTDC，共軌壓力為70 MPa，50%及以下負荷點預噴油量為1.7 mg/cyc，50%以上負荷點預噴油量為2.7 mg/cyc，所有工況點主預噴間隔角為5(°)CA。試驗結(jié)果見圖5。

圖5 預噴對黑碳排量影響

100%負荷時，有無預噴對黑碳排量無影響，試驗中的其余負荷點無預噴時的黑碳排量較開啟預噴降低了31.4%～46.6%。開啟預噴后，100%負荷時預噴油量在循環(huán)油量的占比較小，對混合和燃燒的作用較小，而其余負荷點預噴油量占比相對較大，預噴階段燃油燃燒產(chǎn)生的熱量對主噴階段燃油起到引燃作用，主噴滯燃期縮短，導致預混燃燒比例減小，擴散燃燒比例增加[7]，最終導致黑碳排量升高。

2.3.2 預噴油量

利用YCA05型柴油機分析預噴油量對黑碳排量的影響。試驗工況選取2 200 r/min、25%負荷，主噴正時設(shè)定為8(°)CA BTDC，共軌壓力為130 MPa。試驗結(jié)果見圖6。

圖6 預噴油量對黑碳排放的影響

由圖6可看出，主預噴間隔角不變時，隨著預噴油量的增加，黑碳排量整體呈現(xiàn)下降趨勢，當預噴油量由3 mg/cyc增加至10 mg/cyc時，黑碳排量降低了30%～36%。隨著預噴油量的增加，預噴燃油在缸內(nèi)形成的充量分布均勻的預混合氣量增大[8]，預混燃燒比例增加，因此黑碳排量有所降低。

2.3.3 主預噴間隔角

YCA05型柴油機預噴油量變化對黑碳排量的影響見圖7。

圖7 主預噴間隔角對黑碳排量的影響

不同預噴油量水平下，主預噴間隔角的影響趨勢大致相同，噴油間隔角由8(°)CA增大至42(°)CA時，黑碳排量先減小后增大，最大降低量為11.6%～21.6%。主預噴間隔角在一定范圍內(nèi)增大時，預噴時油氣混合時間增加，混合質(zhì)量有所提高，黑碳排放得到改善，但是間隔角過大時，燃油會噴射到氣缸壁和活塞余隙[9]，造成黑碳排量的增加。

3 影響因素權(quán)重分析

3.1 計算方法選取

計算時，考慮3種不同的計算方法，分別是相關(guān)性大小評估權(quán)重、多元線性回歸計算、隨機森林算法。

3.1.1 相關(guān)性評估權(quán)重

利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)集中多個影響因素與因變量進行相關(guān)性分析，探討每個影響因素對因變量的相關(guān)性大小。

在利用此方法進行權(quán)重計算過程中發(fā)現(xiàn)，相關(guān)性不能很好地表征影響因素權(quán)重的大小，每個影響因素相關(guān)性的大小受其變化頻率的影響，變化頻率越高，其與因變量的相關(guān)性越大。即利用相關(guān)性大小評估權(quán)重的大小并不準確。

3.1.2 多元線性回歸

利用多元線性回歸分析，求出因變量與多個影響因素之間的多元線性公式，其每個影響因素的標準系數(shù)絕對值大小表征權(quán)重的大小。

利用此方法進行權(quán)重計算時發(fā)現(xiàn)，對單獨某一臺柴油機的數(shù)據(jù)進行多元線性回歸，擬合出的回歸公式R2較大，YCA05發(fā)動機數(shù)據(jù)多元線性回歸結(jié)果見表3，R2為0.9，即擬合結(jié)果可以很好地解釋數(shù)據(jù)的變化。但在對本文所述2臺柴油機的數(shù)據(jù)集進行多元線性回歸時發(fā)現(xiàn)，其擬合出的計算公式R2較小，2臺柴油機數(shù)據(jù)集多元線性回歸結(jié)果見表4，R2為0.58，表明多元線性回歸方程可以解釋的數(shù)據(jù)集變化程度有限，不能很好地表現(xiàn)出數(shù)據(jù)的變化趨勢。因為某些影響因素在多個機型中對因變量的影響規(guī)律并不是可以簡單得用線性變化來表示，其影響規(guī)律更為復雜。多元線性回歸方法不適用于本研究的計算。

表3 單臺發(fā)動機多元線性回歸

表4 兩臺發(fā)動機多元線性回歸

3.1.3 隨機森林

隨機森林[10]計算權(quán)重的大致流程見圖8，簡述如下。

圖8 隨機森林算法流程

1)先從原始數(shù)據(jù)樣本中利用Bagging方法有放回的隨機抽取n個數(shù)據(jù)集，每個數(shù)據(jù)集構(gòu)成一棵決策樹，在每次抽取數(shù)據(jù)的過程中沒有被抽到的數(shù)據(jù)組成袋外樣本，形成測試集。

2)利用袋外數(shù)據(jù)計算隨機森林中的每棵決策樹的袋外數(shù)據(jù)誤差，記作er1；在袋外數(shù)據(jù)樣本所有特征變量中隨機的加入噪音干擾，再次計算其袋外數(shù)據(jù)誤差，記作er2。

3)假設(shè)隨機森林中有N棵樹，那么對于某個特征變量的權(quán)重w為

(2)

該公式計算權(quán)重的原理在于，當在某個變量中加入噪音后，其袋外數(shù)據(jù)誤差變化越大，代表該變量對于隨機森林建立的預測模型的預測結(jié)果有較大影響，則該變量的權(quán)重越大。

考慮到某些影響因素在多個機型中對因變量的影響規(guī)律存在非線性關(guān)系，而隨機森林算法能夠有效的處理自變量之間存在相關(guān)性和非線性數(shù)據(jù)集，并且通過多棵決策樹的組合可得到更為精確的計算結(jié)果，同時可以利用袋外數(shù)據(jù)組成的測試集對計算模型加以驗證。故最終選擇隨機森林算法作為影響因素權(quán)重的計算方法。

利用隨機森林算法之前首先對原始數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)進行了歸一化處理，可避免不同量級的影響因素對權(quán)重計算的最終結(jié)果造成影響。

3.2 權(quán)重計算結(jié)果

在利用隨機森林算法計算權(quán)重前，計算每條數(shù)據(jù)下的過量空氣系數(shù)，將過量空氣系數(shù)作為一個因素參與了算法計算，最終得到各因素權(quán)重見圖9。

圖9 權(quán)重計算結(jié)果

利用測試集對算法模型進行驗證，得到R2為0.92，表明該隨機森林計算模型擬合程度較好。

所有參與計算的變量中，過量空氣系數(shù)的權(quán)重最大；電控柴油機噴油參數(shù)中共軌壓力對于黑碳排放影響權(quán)重最大，噴油正時次之，預噴油量和主預噴間隔角對黑碳排放影響權(quán)重最小。

4 結(jié)論

1)噴油正時與共軌壓力對黑碳排放的影響呈“浴盆曲線”型變化規(guī)律，存在最佳作用點。最佳噴油正時隨著軌壓的增大逐漸減小，最佳共軌壓力隨著噴油正時的增大逐漸減小。

2)有無預噴對于100%負荷點黑碳排放無影響。

3)參與權(quán)重計算的變量中，過量空氣系數(shù)的權(quán)重最大；電噴參數(shù)中共軌壓力對于黑碳排放影響權(quán)重最大，噴油正時次之，預噴油量和主預噴間隔角對黑碳排放影響權(quán)重最小。

4)因試驗條件的限制，只對2臺船舶柴油機進行了試驗，下一步可在多臺柴油機上進行試驗，從而得出更具普遍性的各噴油參數(shù)權(quán)重大小的排序。