陳暉,官維,黃豪中

(1.柳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院汽車工程學(xué)院,廣西 柳州 545005 ;2.廣西玉柴機(jī)器股份有限公司,廣西 玉林 537005;3.廣西大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,廣西 南寧 530004)

目前氣候變化在全球范圍內(nèi)造成了規(guī)?？涨暗挠绊?海平面不斷上升,糧食生產(chǎn)短缺,火災(zāi)等自然災(zāi)害頻發(fā),冰川融化等等,全球生態(tài)平衡正在遭受著前所未有的破壞。導(dǎo)致這些災(zāi)害的原因,追根溯源是人類活動(dòng)所造成的溫室氣體排放。因此,控制溫室氣體排放總量,逐步實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰和碳中和,對(duì)于應(yīng)對(duì)全球氣候變化具有重要意義。采用天然氣作為發(fā)動(dòng)機(jī)替代燃料,相比柴油、汽油、煤油等傳統(tǒng)化石燃料,可以有效降低溫室氣體排放[1-2]。同時(shí)天然氣與其他替代燃料相比,具有價(jià)格便宜、儲(chǔ)量大、存儲(chǔ)與運(yùn)輸設(shè)施完善等優(yōu)勢(shì)。柴油-天然氣雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)以天然氣作為主要燃料,通過柴油引燃缸內(nèi)預(yù)混的天然氣實(shí)現(xiàn)燃燒放熱并對(duì)外做功,相比點(diǎn)燃式天然氣發(fā)動(dòng)機(jī),因其壓縮比更高,具有更高的熱效率,而相比傳統(tǒng)柴油機(jī),可同時(shí)降低NOx和PM排放。因此柴油-天然氣雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)受到了廣泛關(guān)注[3-4]。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是一種以網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲R(shí)為理論基礎(chǔ),模擬人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)和功能對(duì)信息處理的數(shù)學(xué)模型,因具有非線性映射能力、并行分布處理能力、容錯(cuò)能力和自學(xué)習(xí)能力等特點(diǎn),在科學(xué)和工程領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用[5]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練后具有預(yù)測(cè)能力,并且當(dāng)存在新的試驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí),已建立好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以繼續(xù)重新學(xué)習(xí),提高模型預(yù)測(cè)性能[6]。因此,越來越多的學(xué)者開始利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的燃燒、性能和排放特性進(jìn)行預(yù)測(cè)。Syed等[7]采用少量試驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,有效預(yù)測(cè)了氫氣-柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)的熱效率、油耗以及排放物,預(yù)測(cè)結(jié)果顯示模型的相關(guān)性系數(shù)R在0.989 8～0.999 6范圍,模型具有很高的預(yù)測(cè)精度。Ramalingam等[8]以生物柴油-柴油摻混比例和發(fā)動(dòng)機(jī)功率作為輸入?yún)?shù),以CO、CO2、NOx、HC、炭煙、熱效率、燃油消耗率作為輸出參數(shù),構(gòu)建了生物柴油-柴油混合燃料發(fā)動(dòng)機(jī)性能和排放預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)結(jié)果的相關(guān)性系數(shù)R在0.907 6～0.996 5之間,平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)值在0.98%～4.26%之間,預(yù)測(cè)值和試驗(yàn)值很接近,表明所構(gòu)建的模型能有效地預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)的性能和排放。Francesco等[9]采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)控制參數(shù)進(jìn)行標(biāo)定,顯著減少了發(fā)動(dòng)機(jī)標(biāo)定開發(fā)工作的試驗(yàn)時(shí)間和成本。楊蓉等[10]利用遺傳算法優(yōu)化長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了GA-LSTM模型對(duì)柴油機(jī)瞬態(tài)NOx排放進(jìn)行預(yù)測(cè)。模型預(yù)測(cè)結(jié)果的R值和R2值分別為0.993和0.985,均方根誤差(RMSE)和平均絕對(duì)誤差(MAE)分別為75.645和56.218,表明模型泛化性好,能較精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)NOx排放值。

已有研究表明,基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)性能和排放,并減少開發(fā)試驗(yàn)時(shí)間和成本,在內(nèi)燃機(jī)工程領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值,但目前基于模型的柴油-天然氣雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)溫室氣體排放預(yù)測(cè)的研究較少。本研究以發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩、噴油正時(shí)、噴油壓力、天然氣替代率作為輸入?yún)?shù),以溫室氣體CO2和CH4排放作為輸出參數(shù),通過試驗(yàn)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,建立了基于粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油-天然氣雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)溫室氣體排放預(yù)測(cè)模型,并通過MIV算法研究模型輸入?yún)?shù)對(duì)輸出參數(shù)的影響權(quán)重,分析溫室氣體排放的關(guān)鍵影響因素。研究成果將為天然氣雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)溫室氣體排放控制提供參考,并為發(fā)動(dòng)機(jī)排放影響因素的分析提供一種新的方法。

1 試驗(yàn)裝置及試驗(yàn)方法

試驗(yàn)在一臺(tái)排量10.338 L的6缸增壓中冷電控高壓共軌柴油機(jī)上進(jìn)行,發(fā)動(dòng)機(jī)的主要參數(shù)見表1。為了實(shí)現(xiàn)雙燃料燃燒,在原機(jī)柴油供給系統(tǒng)不改變的基礎(chǔ)上增加了天然氣供給系統(tǒng),天然氣采用進(jìn)氣道噴射的方式。柴油的噴油量由原機(jī)ECU控制,天然氣進(jìn)氣量由天然氣供給系統(tǒng)控制。發(fā)動(dòng)機(jī)試驗(yàn)臺(tái)架的主要測(cè)試儀器設(shè)備見表2。

表1 發(fā)動(dòng)機(jī)的主要技術(shù)參數(shù)

表2 試驗(yàn)主要儀器設(shè)備

為了保證試驗(yàn)數(shù)據(jù)的可重復(fù)性和可對(duì)比性,試驗(yàn)過程中,冷卻水溫度控制在(87±1) ℃,進(jìn)氣溫度控制在(24±1) ℃,發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速設(shè)定為1 500 r/min。發(fā)動(dòng)機(jī)依次運(yùn)行在400,800,1 200,1 600 N·m 4個(gè)不同的扭矩工況,這4個(gè)負(fù)荷工況能反映雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)在小負(fù)荷、中負(fù)荷、中高負(fù)荷和大負(fù)荷的工作情況。在每個(gè)扭矩工況,對(duì)不同噴油正時(shí)、噴油壓力、天然氣替代率參數(shù)下發(fā)動(dòng)機(jī)的排放數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,一共采集了4個(gè)扭矩工況下的279組試驗(yàn)數(shù)據(jù)。噴油正時(shí)、噴油壓力、天然氣替代率的調(diào)整范圍如表3所示,參數(shù)的調(diào)整采用交叉式的變化,即每個(gè)單一參數(shù)變化時(shí),其余的所有參數(shù)隨之變化,保證了用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)具有豐富的樣本特征和較全面的覆蓋范圍。由于受到雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)失火和爆壓過高的限制,每個(gè)扭矩工況噴油正時(shí)和天然氣替代率的調(diào)整范圍有區(qū)別。試驗(yàn)所得到的測(cè)試數(shù)據(jù)用于發(fā)動(dòng)機(jī)排放預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證測(cè)試。天然氣替代率的定義如下[11]：

(1)

式中：mCNG,mdie分別為天然氣和柴油的消耗量;Hu,CNG為天然氣低熱值;Hu,die為柴油低熱值。

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

2.1 數(shù)據(jù)的選取與處理

將試驗(yàn)得到的279組數(shù)據(jù)隨機(jī)按比例分為三部分,其中80%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),10%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證數(shù)據(jù),10%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)。由于樣本中數(shù)據(jù)的量綱差異較大,為了減小數(shù)據(jù)間的量綱差異,提高求解速度和計(jì)算精度,需對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行歸一化處理[12]。常用的方法是按Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換,并映射到[0,1]區(qū)間,由于本研究建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱含層采用了sigmoid激活函數(shù),為避免模型訓(xùn)練過程中隱藏層神經(jīng)元sigmoid激活函數(shù)的飽和現(xiàn)象,因此按式(2)進(jìn)行歸一化處理,將原始數(shù)據(jù)映射到[0.1,0.9]區(qū)間。

(2)

式中：x′和x分別為歸一化前后的樣本數(shù)據(jù);xmin,xmax分別為數(shù)據(jù)樣本中的最小值和最大值。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定

預(yù)測(cè)模型選擇了4個(gè)輸入?yún)?shù),分別是發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩、噴油正時(shí)、噴油壓力和天然氣替代率,模型輸出參數(shù)為2個(gè),分別是CO2和CH4排放值,因此模型的輸入層和輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)分別確定為4和2。模型采用單層隱含層,隱含層中神經(jīng)元個(gè)數(shù)的選擇對(duì)模型的收斂速度、泛化能力有重要影響,神經(jīng)元個(gè)數(shù)過少,則模型預(yù)測(cè)誤差大,神經(jīng)元個(gè)數(shù)過多,則容易導(dǎo)致模型出現(xiàn)過擬合、容錯(cuò)性差的問題[13]。隱含層中神經(jīng)元個(gè)數(shù)采用試錯(cuò)法進(jìn)行選擇,逐漸遞增神經(jīng)元個(gè)數(shù),通過對(duì)比不同神經(jīng)元個(gè)數(shù)計(jì)算得到的模型誤差,最后確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為12。預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)最終確定為4-12-2,建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。模型隱含層選用Sigmoid為激活函數(shù),輸出層選用purelin為激活函數(shù)。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

2.3 基于粒子群算法的模型優(yōu)化

本研究采用粒子群算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值和閾值進(jìn)行更新調(diào)整,將粒子群優(yōu)化算法求得的最優(yōu)種群粒子解碼,得到 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)連接權(quán)值和閾值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化流程如圖2所示,粒子的位置和速度更新公式如下[14]：

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化流程

vid=vid+c1r1(pbest-xid)+
c2r2(gbest-xid),

(3)

xid=xid+vid。

(4)

式中：vid為粒子速度;xid為粒子位置;c1和c2是常數(shù),稱為加速因子;r1,r2為[0,1]內(nèi)的隨機(jī)數(shù);pbest為個(gè)體最佳位置;gbest為群體最佳位置。經(jīng)過調(diào)試,進(jìn)化次數(shù)為60,種群規(guī)模為20,加速因子c1和c2都為1.5時(shí),模型預(yù)測(cè)精度高且收斂速度較快。

2.4 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

模型建立后,需對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),選用決定系數(shù)R2和平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)[15],見式(5)和式(6)。R2越接近1,MAPE越小,表明模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值之間的誤差越小,預(yù)測(cè)性能越好。

(5)

(6)

3 預(yù)測(cè)結(jié)果分析

圖3示出預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的回歸圖。從圖中可以看到,模型對(duì)于CO2和CH4的試驗(yàn)值和預(yù)測(cè)值都是收斂于對(duì)角線附近,決定系數(shù)R2分別為0.997 62和0.998 09,R2越接近1,說明預(yù)測(cè)模型的泛化能力越強(qiáng)。模型對(duì)CO2和CH4預(yù)測(cè)的MAPE分別為0.97%和3.85%,說明模型具有很高的預(yù)測(cè)精度。

圖3 預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值回歸圖

圖4示出模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的對(duì)比。從圖中可以看到,CO2和CH4排放預(yù)測(cè)值的變化趨勢(shì)與試驗(yàn)值一致,并且預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值很接近,能很好反映出不同發(fā)動(dòng)機(jī)控制參數(shù)變化下的排放特性?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型具有很好的預(yù)測(cè)柴油-天然氣雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)溫室氣體排放的能力,可作為發(fā)動(dòng)機(jī)排放性能開發(fā)過程中一種高效低成本的工具。

圖4 預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值對(duì)比

4 溫室氣體排放影響分析

平均影響值(MIV)算法是一種通過逐一改變每個(gè)自變量大小來計(jì)算其對(duì)因變量影響的方法,該算法應(yīng)用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)可以分析輸入特征變量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。MIV算法的計(jì)算流程如下：

1) 將包含n組數(shù)據(jù)的樣本P中第i輸入變量特征在其原值基礎(chǔ)上增加和減少15%構(gòu)建兩個(gè)新樣本Pi_inc和Pi_dec。

2) 將Pi_inc和Pi_dec作為樣本數(shù)據(jù)用已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行仿真測(cè)試,得到的仿真結(jié)果分別為Ai_inc和Ai_dec。

3) 計(jì)算第i個(gè)輸入變量增減后的差值IVi,該差值為輸入變量變動(dòng)后對(duì)預(yù)測(cè)值產(chǎn)生的影響變化值。具體的計(jì)算公式如下：

IVi=Ai_inc-Ai_dec。

(7)

4) 最后計(jì)算第i輸入變量對(duì)預(yù)測(cè)值的平均影響值MIVi,計(jì)算公式如下：

(8)

MIVi的絕對(duì)值大小反映了輸入變量對(duì)預(yù)測(cè)值的影響程度,正負(fù)則代表了輸入變量與預(yù)測(cè)值的相關(guān)性,正值為正相關(guān),負(fù)值為負(fù)相關(guān)。

為了更清晰地量化對(duì)比不同輸入?yún)?shù)對(duì)CO2和CH4排放預(yù)測(cè)的影響程度,采用貢獻(xiàn)率δi進(jìn)行分析,貢獻(xiàn)率δi計(jì)算公式如下[16]：

(9)

圖5示出4個(gè)輸入?yún)?shù)發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩、噴油壓力、噴油正時(shí)和天然氣替代率對(duì)于CO2和CH4排放的MIV值。從圖中可以看出,發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩和CO2排放之間具有明顯正相關(guān)性,和CH4排放之間具有明顯負(fù)相關(guān)性。發(fā)動(dòng)機(jī)的CO2排放量取決于燃料的碳含量、氧含量和燃燒效率,燃料在發(fā)動(dòng)機(jī)中燃燒越完全,CO2排放量越高。發(fā)動(dòng)機(jī)排放的CH4主要形成于缺氧或者低溫區(qū)域,缸內(nèi)狹隙區(qū)域是CH4排放的主要來源[17]。發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩增加,缸內(nèi)燃燒溫度增加,促進(jìn)了燃料的完全燃燒,因此CO2排放增加,CH4排放降低。

圖5 輸入?yún)?shù)的MIV值

圖6示出4個(gè)輸入?yún)?shù)對(duì)CO2和CH4排放影響的貢獻(xiàn)率。從圖中可以看出,4個(gè)輸入?yún)?shù)對(duì)CO2排放影響從大到小排序?yàn)榘l(fā)動(dòng)機(jī)扭矩、天然氣替代率、噴油正時(shí)、噴油壓力,對(duì)CH4排放影響從大到小排序?yàn)榘l(fā)動(dòng)機(jī)扭矩、噴油正時(shí)、噴油壓力、天然氣替代率,發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩對(duì)CO2和CH4排放影響的貢獻(xiàn)率分別達(dá)到了71.8%和50.8%。

圖6 輸入?yún)?shù)的貢獻(xiàn)率

提高天然氣替代率,有助于降低柴油-天然氣雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)CO2排放,提高燃油經(jīng)濟(jì)性。但是在小負(fù)荷工況下,天然氣與空氣的混合氣較稀,在天然氣替代率較高的情況下燃燒不完全現(xiàn)象嚴(yán)重,導(dǎo)致CH4排放會(huì)大幅增加[18],對(duì)滿足嚴(yán)格的排放法規(guī)存在一定的挑戰(zhàn)。因此針對(duì)小負(fù)荷工況開展了柴油-天然氣雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)CO2和CH4排放研究,為天然氣替代比例和柴油噴油策略的優(yōu)化提供理論參考。將構(gòu)建好的溫室氣體排放預(yù)測(cè)模型的扭矩輸入?yún)?shù)設(shè)置為400,繼續(xù)采用MIV算法進(jìn)行計(jì)算分析。

圖7示出3個(gè)輸入?yún)?shù)在小負(fù)荷工況 (扭矩為400 N·m)下對(duì)于CO2和CH4排放的MIV值。從圖中可以看出,在小負(fù)荷工況下,天然氣替代率和CO2排放呈現(xiàn)了明顯的負(fù)相關(guān)性。一方面,隨著天然氣替代率增加,混合燃料碳含量減少,燃燒產(chǎn)生的CO2排放減少;另一方面,替代率增加會(huì)導(dǎo)致燃燒相位推遲,缸內(nèi)燃燒溫度降低,燃燒效率下降,使得有效熱效率降低,CO排放增加,CO2排放減少。天然氣替代率和CH4排放呈現(xiàn)正相關(guān)性,在小負(fù)荷工況,由于混合氣稀薄,缸內(nèi)溫度低,容易導(dǎo)致火焰中止,隨著天然氣替代率增加,未燃CH4排放物顯著增加;在小負(fù)荷工況噴油正時(shí)和噴油壓力與CH4排放呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性。隨著噴油正時(shí)增大,燃燒相位提前,缸內(nèi)溫度升高,混合氣燃燒更充分,CH4排放減少。提高噴油壓力可以加快油滴破碎蒸發(fā)的速率,促進(jìn)油氣混合,使預(yù)混燃燒比例增加,改善缸內(nèi)燃燒情況,從而減少CH4排放。

圖7 小負(fù)荷工況輸入?yún)?shù)的貢獻(xiàn)率

圖8示出小負(fù)荷工況下3個(gè)輸入?yún)?shù)對(duì)CO2和CH4排放影響的貢獻(xiàn)率。從圖中可以看出,3個(gè)輸入?yún)?shù)對(duì)CO2和CH4排放影響從大到小排序都為天然氣替代率、噴油正時(shí)、噴油壓力。天然氣替代率對(duì)CO2排放的影響占主導(dǎo)地位,貢獻(xiàn)率達(dá)到69.5%,而天然氣替代率、噴油正時(shí)和噴油壓力對(duì)CH4排放均有重要影響。

5 結(jié)論

a) 在發(fā)動(dòng)機(jī)中等轉(zhuǎn)速(1 500 r/min)工況,影響CO2排放的因素中貢獻(xiàn)率從大到小排序?yàn)榘l(fā)動(dòng)機(jī)扭矩、天然氣替代率、噴油正時(shí)、噴油壓力,影響CH4排放的因素中貢獻(xiàn)率從大到小排序?yàn)榘l(fā)動(dòng)機(jī)扭矩、噴油正時(shí)、噴油壓力、天然氣替代率;

b) 在小負(fù)荷工況,三個(gè)因素中天然氣替代率對(duì)CO2排放的影響占主導(dǎo)地位,而天然氣替代率、噴油正時(shí)和噴油壓力對(duì)CH4排放均有重要影響;

c) 采用優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合MIV算法可以靈活地分析不同負(fù)荷工況下雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)溫室氣體排放的影響因素,為天然氣雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)排放特性的研究提供了一種高效的方法,在工程應(yīng)用上具有良好的效果。