摘要：為充分發(fā)揮F-T煤制油的優(yōu)良理化特性，改善柴油機SOOT和NOX之間的“Trade?off”關系，以一臺四缸柴油機為研究對象，將SOOT和NOX作為優(yōu)化目標。通過臺架試驗獲得柴油機燃用F-T煤制油時SOOT和NOX隨噴油參數(shù)變化的性能試驗數(shù)據(jù)，采用支持向量機SVM建立噴油參數(shù)與SOOT、NOX間的預測模型，并將其作為帶精英策略的非支配排序遺傳算法的適應度評價模型，在樣本空間內(nèi)獲得SOOT和NOX的Pareto前沿。賦予SOOT和NOX不同的權重，通過Topsis對Pareto前沿進行決策分析，與原機工況點相比，SOOT下降幅度為3.7%～7.1%，NOX下降幅度為1.2%～2.6%。經(jīng)試驗驗證，SOOT的Pareto前沿與試驗驗證值之間的相對誤差不超過8%，NOX不超過5%，各工況下的R2均大于0.95。該方法改善了柴油機SOOT和NOX之間的“Trade?off”關系，使柴油機排放性能得到提高。

關鍵詞：F-T煤制油；支持向量機；遺傳算法；排放性能；多目標優(yōu)化

中圖分類號：TK421 文獻標識碼：A 文章編號：2095?5553 （2024） 11?0119?06

Optimization research of SOOT and NOX on a diesel engine fueled with F-T

based on multi?objective analysis

Meng Yuan1， 2， Yan Fei3

（1. Taiyuan City Vocational and Technical College， Taiyuan， 030024， China; 2. Taiyuan University of Technology，

Taiyuan， 030024， China; 3. China Coal Technology and Engineering Group Taiyuan Research Institute Co.， Ltd.，

Taiyuan， 030024， China）

Abstract： In order to fully play the excellent physicochemical characteristics of F-T coal?to?oil and improve the trade?off relationship between SOOT and NOX of diesel engineeffectively，a four?cylinder diesel engine was taken as the research object， and SOOT and NOX was taken as the optimization target. The test bench was used to obtain performance data with the variation of injection parameters. According to these test samples， a numerical simulation model for SOOT and NOX prediction under different injection parameters was established by SVM， which was used as fitness function of NSGA-Ⅱ（Non?dominated Sorting Genetic Algorithms-Ⅱ）， and then the Pareto solutions of SOOT and NOX were found in the sample spaces. On this basis， SOOT and NOX targets were endowed with weights by means of Topsis analysis method， and then the principles of Pareto decisions were described. As a matter of fact， Pareto solutions decided by Topsis method showed a marked drop compared to the original points， in which SOOT declined 3.7%-7.1% and NOX declined 1.2%-2.6%. At last， the validity of the results was demonstrated by the experiments， which showed that the maximum relative error of SOOT simulations was 8%， while it was 5% for NOX simulations， and R2 under various operating conditions were more than 0.95. In this paper， analysis shows that the methods make a significant improvement in the trade?off relationship between SOOT and NOX emissions， which can improve emission performance of direct injection diesel engine.

Keywords： F-T coal?to?liquid; support vector machine; genetic algorithm; emission performances; multi?objective optimization

0 引言

通過煤炭間接液化技術制取的F-T（Fischer-Tropsch）煤制油具有與國標柴油相似的理化性質，同時燃油組分擁有不含硫、芳烴含量低和十六烷值高等優(yōu)點，其作為柴油機燃料具備改善燃燒過程、降低柴油機排放量的潛質，F(xiàn)-T煤制油被認為是柴油機理想的代用燃料之一[1?3]。然而，柴油機原機噴油參數(shù)是針對國標柴油理化性質開發(fā)設計的，由于F-T煤制油十六烷值、熱值以及正異構烷烴比例與國標柴油存在一定的差異，柴油機燃用F-T煤制油時放熱規(guī)律會發(fā)生顯著變化[4?6]，在原機上直接應用F-T煤制油時，F(xiàn)-T煤制油低排放、清潔燃燒的潛能得不到充分發(fā)揮，噴油參數(shù)優(yōu)化是改善這些問題最有效的方法之一。

目前，F(xiàn)-T煤制油在柴油機上的應用研究主要集中在燃燒和排放特性以及F-T煤制油燃料設計改善柴油機排放性能。Xu[7]、孫萬臣[8]、胡發(fā)亭[9]等研究表明F-T煤制油餾程溫度低、燃油蒸發(fā)性好、噴霧破碎完全、混合氣質量高，能夠顯著降低柴油機排放水平[10?12]。另外，當國標柴油中摻混F-T煤制油時，隨著F-T煤制油摻混比例的增加，柴油機的功率逐漸下降，但PM、CO、NOX和HC均表現(xiàn)出下降趨勢[13， 14]。以上研究偏向于燃料特性對柴油機性能的影響，柴油機排放性能受噴油與燃料的共同影響，但對于F-T煤制油噴油參數(shù)優(yōu)化方面的研究尚有明顯不足。

近年來，隨著數(shù)值模擬技術的不斷發(fā)展，智能優(yōu)化技術廣泛的應用在信號處理、自動控制和機械設計等眾多領域，其高效的尋優(yōu)能力在工程實踐中得到有效的驗證。為此，本文開展相關技術研究，基于柴油機臺架試驗系統(tǒng)獲取F-T柴油機在典型工況下的噴油和排放試驗數(shù)據(jù)，采用支持向量機（SVM）建立噴油參數(shù)與排放之間的預測模型，并將其作為帶精英策略的非支配排序遺傳算法（NSGA-Ⅱ）種群適應度的評價模型，在樣本空間內(nèi)尋找F-T柴油機Pareto前沿，通過Topsis多屬性決策方法對Pareto前沿進行評價以確定使F-T柴油機排放性能最優(yōu)的噴油參數(shù)，為全面提升F-T煤制油柴油機排放性能提供技術支撐。

1 噴油特性對柴油機排放污染物的試驗研究

研究用F-T煤制油通過煤炭間接液化技術制取，F(xiàn)-T煤制油與0#柴油主要理化特性參數(shù)見表1。

1.1 試驗方案

試驗采用YN33 CRD1型電控高壓共軌柴油機，主要技術參數(shù)見表2，試驗系統(tǒng)布置見圖1。

試驗工況及原機噴油參數(shù)MAP見表3。其中1 600 r/min和2 000 r/min分別為該機型的常用工況轉速和大扭矩轉速，測量工況點共計112個。

1.2 噴油參數(shù)對SOOT和NOX的作用規(guī)律

柴油機污染排放物的量與噴油參數(shù)的設置密切相關，本研究在保持柴油機結構參數(shù)不變的條件下，討論分析了預噴正時、主噴正時、噴射壓力和預噴油量對F-T柴油機排放性能的作用規(guī)律，為后續(xù)污染排放物的優(yōu)化提供參考依據(jù)。噴油參數(shù)對SOOT和NOX的作用規(guī)律見圖2和圖3。

圖2和圖3結果表明：主、預噴正時提前有助于改善油氣混合均勻度，SOOT排放降低，但NOX排放顯著增加；增大噴射壓力能夠加速F-T煤制油在缸內(nèi)的蒸發(fā)和霧化過程，縮短滯燃期，SOOT排放量顯著下降，當噴射壓力增加到一定程度時，SOOT排放量可以維持在極低的水平，但NOX排放量急劇上升；增加預噴油量會加劇缸內(nèi)的“冷焰”效應，NOX排放量降低，但SOOT排放呈現(xiàn)出升高趨勢。噴油參數(shù)的調整會引起F-T柴油機缸內(nèi)燃燒放熱規(guī)律發(fā)生變化，進而對其污染物排放量產(chǎn)生重要影響，需要在合理的范圍內(nèi)提前噴油、增加噴射壓力和減少預噴油量，有效改善SOOT和NOX之間的“Trade?off”關系。

2 SVM預測模型性能分析

SVM作為一種典型的機器學習算法，其精確性主要決定于核函數(shù)、核函數(shù)寬度系數(shù)和懲罰因子[15， 16， 2]。本文采用適應性最強的徑向基核函數(shù)，通過5折交叉驗證方法對核寬度系數(shù)和懲罰因子進行優(yōu)化選取。隨機選擇所有試驗工況點中的80%作為訓練樣本，剩余20%作為模型性能評價的測試樣本，噴油參數(shù)（預噴正時、主噴正時、噴射壓力和預噴油量）為輸入?yún)?shù)，SOOT和NOX為輸出參數(shù)，測試樣本的誤差分析見圖4和圖5。

在建模過程中，為賦予每個變量相同的初始權值和初始狀態(tài)，對輸入輸出參數(shù)進行了歸一化處理，其表達形式為

[x=-1+2（x-xmin）xmax-xmin] （1）

式中： [x]——歸一化變量;

[x]——變量;

[xmin]——變量最小值;

[xmax]——變量最大值。

圖4和圖5的結果表明：預測值和試驗值均勻的分布在擬合直線的兩側，SVM預測模型對SOOT和NOX的預測值與試驗值吻合度高，預測模型能夠準確反映SOOT和NOX指標隨噴油參數(shù)的變化規(guī)律。SOOT和NOX排放量預測值與試驗值的絕對誤差均不超過8%，SOOT和NOX排放量的最小均方誤差分別為0.0019和103.465，皮爾遜相關系數(shù)R2均大于0.95，表明所建立的SVM預測模型是可信的。

3 NSGA-Ⅱ全局尋優(yōu)

由前面的分析可知，F(xiàn)-T柴油機的SOOT和NOX污染物排放量會隨著噴油參數(shù)的變化向相反的方向發(fā)展，為改善SOOT和NOX之間的這種“Trade?off”關系，采用NSGA-Ⅱ優(yōu)化算法[17?19]在SOOT和NOX之間尋找折中的全局最優(yōu)解。以SOOT和NOX最小為目標，噴油參數(shù)為決策變量，約束條件為HC、CO和最高爆發(fā)壓力變化率不高于10%測量值，建立的F-T柴油機排放多目標優(yōu)化的表達式為

[minf1x=STminf2x=NTST=svmpredict1（xb， δ， αp， hm， model）NT=svmpredict2（xb， δ， αp， hm， model）x=x1， x2，x3，x4， xl≤x≤xu] （2）

式中： [fix]——子目標函數(shù);

[b、δ、αp、hm]——SVM參數(shù);

[xi]——設計變量;

[xl]、[xu]——設計變量的上下限。

3.1 優(yōu)化結果基本分析

為保證SOOT和NOX的Pareto前沿能夠有較好的選擇，設置初始種群個體為30。通過NSGA-Ⅱ多目標優(yōu)化算法尋優(yōu)確定的SOOT和NOX污染排放物Pareto前沿如圖6所示，圖中五角星點為原機工況下的SOOT和NOX污染物排放量，其余標記點為SOOT和NOX污染排放物Pareto前沿。

由圖6可以看出，SOOT和NOX存在顯著的“Trade?off”關系，SOOT排放量在增高的同時NOX排放量一定是在下降，反之亦然。另外，NSGA-Ⅱ多目標優(yōu)化算法尋優(yōu)確定的SOOT和NOX污染排放物Pareto前沿均勻分布，解集之間有清晰的支配關系，而且在不同的工況下均存在SOOT和NOX同時下降的Pareto前沿，可以為F-T柴油機SOOT和NOX污染物排放量優(yōu)化提供依據(jù)。

3.2 優(yōu)化結果決策分析

F-T柴油機的尾氣中有大量的SOOT含量，SOOT排放量對環(huán)境造成的危害更大，在柴油機排放性能優(yōu)化的時候應該優(yōu)先考慮。為使SOOT和NOX排放量的Pareto前沿選擇更有價值，采用Topsis多屬性決策方法[20， 21]對Pareto前沿進行分析，為Pareto前沿的選擇提供決策。賦予SOOT和NOX污染物排放量權重分別為0.6和0.4時，不同工況下的相對貼近度見圖7，相對貼近度越大，表明選擇對象越優(yōu)，反之，則表示選擇對象離理想解的距離越遠。

由圖7分析可知，在不同的柴油機運行工況下，Pareto前沿的相對貼近度不同，即Pareto前沿距離理想解的距離不同，確定的各工況下最大相對貼近度及對應的Pareto前沿編號見表4，應用Topsis多屬性決策算法對Pareto前沿進行評價，可以為SOOT和NOX排放量Pareto前沿的選擇提供科學依據(jù)。

3.3 優(yōu)化結果試驗驗證

為驗證SOOT和NOX污染物排放量Pareto前沿解的準確信和可信性，在柴油機臺架上按照Pareto前沿對應的工況參數(shù)進行試驗驗證分析，優(yōu)化前后的試驗過程中溫度和壓力的設定值保持一致，Pareto前沿和試驗驗證值得擬合優(yōu)度分析見圖8～圖11。

由圖8～圖11可以看出，SOOT和NOX的Pareto前沿與其試驗驗證值均勻的分布在擬合直線兩側，試驗驗證值與相應的Pareto前沿之間無固定的增大或者縮小規(guī)律可循，SOOT的Pareto前沿與試驗驗證值間的相對誤差不超過8%，NOX不超過5%，各工況下的R2均大于0.93，說明本文得到的優(yōu)化效果是有效的、可信的。

4 結論

1） 臺架試驗表明SOOT和NOX存在顯著的“Trade?off”關系，在一定范圍內(nèi)提前噴油、增加噴射壓力和減少預噴油量可以改善這種關系。

2） 采用試驗樣本建立的SVM預測模型，SOOT和NOX預測值相對誤差均不超過8%，R2均大于0.95，建立的SVM模型是可信的。

3） 通過NSGA-Ⅱ和Topsis方法決策的Pareto前沿分布均勻，且存在SOOT和NOX排放量同時下降的Pareto前沿，SOOT排放下降范圍為3.7%～7.1%，NOX下降范圍為1.2%～2.6%。

4） 選取各工況下最優(yōu)的Pareto前沿進行試驗驗證，其中SOOT排放量的最大誤差不超過8%，NOX排放量的最大誤差不超過5%，兩種排放量的擬合優(yōu)度均大于0.93，優(yōu)化效果是有效、可信的。

參 考 文 獻

[ 1 ] 葉麗華， 孫程煒， 鄭慶明， 等. 正戊醇/F-T柴油混合燃料顆粒官能團與碳原子研究[J]. 內(nèi)燃機學報， 2018， 36（6）： 524-530.

Ye Lihua， Sun Chengwei， Zheng Qingming， et al. Study on functional group and carbon atom of particles with n?pentanol/fischer?tropsch diesel blended fuel [J]. Transactions of CSICE， 2018， 36 （6）： 524-530.

[ 2 ] 石晉宏. 基于CMLIA的F-T煤制油柴油機噴油參數(shù)優(yōu)化研究[D]. 太原： 太原理工大學， 2020.

[ 3 ] Shi Jinhong， Wang Tie ， Zhao Zhen ， et al. Cycle?to?cycle variation of a diesel engine fueled with F-T fuel synthesized from coal [J]. Applied Sciences， 2019， 9（10）： 2032-2043.

[ 4 ] 張正午， 王鐵， 石晉宏， 等. F-T煤制油/正丁醇混合燃料對電控柴油機性能的影響[J]. 可再生能源， 2020， 38（10）： 1311-1317.

Zhang Zhengwu， Wang Tie， Shi Jinhong， et al. The effects of Fischer-Tropsch diesel/n?butanol blends on a common?rail diesel engine performance [J]. Renewable Energy Resources， 2020， 38（10）： 1311-1317.

[ 5 ] 劉海峰， 崔雁清， 董芳， 等. 直接/間接煤制油對重型柴油機燃燒和排放的影響[J]. 燃燒科學與技術， 2019， 25（4）： 289-296.

Liu Haifeng， Cui Yanqing， Dong Fang， et al. Effects of direct or indirect coal liquefaction fuels on combustion and emissions of heavy?duty diesel engine [J]. Journal of Combustion Science and Technology， 2019， 25（4）： 289-296.

[ 6 ] 瞿磊， 劉帥， 謝緯安， 等. EGR對煤制油—生物柴油氣體及顆粒排放特征的影響[J]. 車用發(fā)動機， 2020（1）： 62-68.

Qu Lei， Liu Shuai， Xie Wei'an， et al. Effect of EGR on gas and particle emission of coal?made fuel/biodiesel [J]. Vehicle Engine， 2020（1）： 62-68.

[ 7 ] Xu L L， Xue S， Jia M， et al. Experimental and modeling study of liquid fuel injection and combustion in diesel engines with a common rail injection system [J]. Applied Energy， 2018， 230： 287-304.

[ 8 ] 孫萬臣， 張曙光， 郭亮， 等. 煤基柴油機混合燃料對發(fā)動機燃燒與排放的影響[J]. 內(nèi)燃機學報， 2018， 36（5）： 393-400.

Sun Wanchen， Zhang Shuguang， Guo Liang， et al. Effect of coal?based diesel engine mixed fuel on engine combustion and emission [J]. Journal of Internal Combustion Engine， 2018， 36（5）： 393-400.

[ 9 ] 胡發(fā)亭， 王學云， 毛學鋒， 等. 煤直接液化制油技術研究現(xiàn)狀及展望[J]. 潔凈煤技術， 2020， 26（1）： 99-109.

Hu Fating， Wang Xueyun， Mao Xuefeng， et al. Research progress and prospect of direct liquefaction technology from coal to oil [J]. Clean Coal Technology， 2020， 26 （1）： 99-109.

[10] 張曙光. 煤基合成柴油對壓燃式發(fā)動機燃燒及排放的影響研究[D]. 長春： 吉林大學， 2018.

Zhang Shuguang. The influence of coal?to?oil fuels on combustion and emission characteristics in compression ignition engine [D]. Changchun： Jilin University， 2018.

[11] 張鵬. 柴油機循環(huán)變動與燃燒參數(shù)的相關性分析[J]. 車用發(fā)動機， 2020（5）： 15-20.

Zhang Peng. Correlation between cycle?to?cycle variation and combustion parameters of diesel engine [J]. Vehicle Engine， 2020（5）： 15-20.

[12] 石晉宏， 王鐵， 張正午， 等. 噴油策略對高壓共軌柴油機性能的影響[J]. 太原理工大學學報， 2019， 50（3）： 335-340.

Shi Jinhong， Wang Tie， Zhang Zhengwu， et al. Effects of injection strategy on the performance of a common rail diesel engine [J]. Journal of Taiyuan University of Technology， 2019， 50（3）： 335-340.

[13] 蘇志偉， 朱建軍， 安悄悄， 等. 甲醇預混合氣F-T柴油引燃模式下發(fā)動機燃燒特性研究[J]. 內(nèi)燃機工程， 2017， 38（2）： 36-41.

Su Zhiwei， Zhu Jianjun， An Qiaoqiao， et al. Study on combustion characteristics of methanol/F-T fuel dual fuel engine with pilot injection [J]. Chinese Internal Combustion Engine Engineering， 2017， 38 （2）： 36-41.

[14] 張建業(yè)， 裴毅強， 秦靜， 等. 混合煤制油對共軌柴油機性能及排放影響的試驗研究[J]. 內(nèi)燃機工程， 2015， 36（2）： 13-17.

Zhang Jianye， Pei Yiqiang， Qin Jing， et al. Research on effects of CTL diesel blend on performance and emissions of common?rail diesel engine [J]. Chinese Internal Combustion Engine Engineering， 2015， 36（2）： 13-17.

[15] 趙靜， 王選倉， 樊振陽， 等. 基于支持向量機的瀝青路面性能評價[J]. 華南理工大學學報， 2020， 48（9）： 116-123.

Zhao Jing， Wang Xuancang， Fan Zhenyang， et al. Evaluation on performance of asphalt pavement based on support vector machine [J]. Journal of South China University of Technology， 2020， 48（9）： 116-123.

[16] 崔永杰， 王明輝， 張鑫宇， 等. 基于支持向量機回歸的營養(yǎng)液調控模型研究[J]. 農(nóng)業(yè)機械學報， 2021， 52（1）： 312-323.

Cui Yongjie， Wang Minghui， Zhang Xinyu， et al. Regulation model research of nutrient solution based on support vector machine regression [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2021， 52 （1）： 312-323.

[17] Liu J， Zhao H， Wang J， et al. Optimization of the injection parameters of a diesel/natural gas dual fuel engine with multi?objective evolutionary algorithms [J]. Applied Thermal Engineering， 2019， 150： 70-79.

[18] Xu Quanhong， Liu Zhentao， Zhang Chi， et al. Surrogate formulation for a coal?based jet fuel using a mixing model based on explicit equations and artificial neural network [J]. Fuel， 2019， 210： 262-272.

[19] Shi Jinhong， Liu Kun， Xu Ming， et al. Multi?optimization of injection parameters affecting emissions in a diesel engine fueled with Fischer-Tropsch fuel based NSGA-Ⅱ [J]. ACS Omega， 2023， 8（23）： 20293-20302.

[20] 張智， 楊志， 黎景來， 等. 基于灰色關聯(lián)與TOPSIS耦合模型的甜瓜水肥灌溉決策[J]. 農(nóng)業(yè)機械學報，2021， 52（9）： 302-311， 330.

Zhang Zhi， Yang Zhi， Li Jinglai， et al. Water and fertilizer irrigation decision of melon based on grey relation analysis and TOPSIS coupling model [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery， 2021， 52 （9）： 302-311， 330.

[21] 崔慶安， 張亦馳. 基于改進LS-SVR和TOPSIS的FDM多響應優(yōu)化[J]. 工業(yè)工程與管理， 2023， 28（2）： 198-206.

Cui Qing'an， Zhang Yichi. Optimization of FDM multi?response based on improved LS-SVR and TOPSIS [J]. Industrial Engineering and Management， 2023， 28 （2）： 198-206.