生物柴油和杂醇油混合物对柴油发动机尾气及颗粒物排放的影响

时间:2026年1月18日
来源:Journal of the Indian Chemical Society

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本研究评估了生物柴油B7与fusel oil(FO)混合燃料在未改装涡轮增压器压燃发动机中的燃烧相位、气体排放及颗粒物数量-尺寸分布。结果表明,FO添加使燃烧相位延迟,低负载下CO和HC排放增加,同时颗粒物中5.6-560 nm超细颗粒数量显著上升,尤其是FO20比例时。

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皮奇特蓬·尼亚姆尤(Pichitpon Neamyou)| 波姆普拉布·斯里乌姆蓬普克(Pomprab Sriumpunpuk)| 杰拉梅斯·约萨库尔(Jerameth Yodsakul)| 纳塔丰·普佩克考(Nataphon Phupewkeaw)| 邦迅·沈(Xun Shen)| 普努亚·普罗姆胡瓦德(Punya Promhuad)| 瓦里拉特·坦武提昆(Warirat Temwutthikun)| 查努特·卡乔恩特拉伊德(Chanyut Khajorntraidet)
泰国北曼谷蒙固王科技大学(Rayong校区)工程与技术学院,Rayong 21120

摘要

生物乙醇发酵的副产物——燃料油(Fusel Oil, FO)富含高级醇类,并含有可测量的水分,是一种有前景的可再生混合成分,可用于部分替代柴油。本研究量化了在富氧操作条件下(EGR关闭),将FO添加到商用B7柴油中后,对燃烧阶段、受调控的气体排放、NO/NO2物种组成以及颗粒数-尺寸分布的影响。稳态测试在1200–2000 rpm和25–75%负荷范围内进行(2000 rpm时负荷最高为50%),使用B7、B7FO10(含10体积% FO)和B7FO20(含20体积% FO)作为燃料。通过测量气缸内压力(20个循环的平均值)来计算表观热释放率(HRR)。使用Testo 350仪器检测CO、NO、NO2、NOx、O2,使用Horiba MEXA-441ME仪器检测HC。颗粒数-尺寸分布(5.6–560 nm)在固定两阶段稀释协议(DF1 = 8, DF2 = 8;总稀释倍数DF = 64)下进行测量,该协议对所有燃料和运行点保持不变。
本研究独特之处在于同时报告了(i)NO/NO2的分配情况以及(ii)在系统化的速度-负荷矩阵下的颗粒数-尺寸分布,并将这些结果与涡轮增压压缩点火发动机中的燃烧阶段变化联系起来。FO的混合一致地延迟了燃烧阶段,表现为点火延迟延长以及热释放向主燃烧阶段的转移,这种现象在低速/低负荷时最为明显。在低负荷(25%负荷)下,气体排放量增加最为显著:相对于B7柴油,B7FO10的CO含量增加了约10–30%,B7FO20的CO含量增加了约10–60%;HC含量根据转速不同分别增加了约8–100%和约25–125%。总NOx含量与B7柴油基本相当(约500–1800 ppm)。此外,FO增加了NO2的比例(NO2/NOx约为2–16%)。颗粒数随FO含量的增加而增加,且分布向更强的成核模式偏移(通常约为7–30 nm),在2000 rpm和50%负荷条件下,B7FO20的总颗粒浓度达到5.6×107 cm-3。总体而言,FO可以在一定程度上替代柴油,同时总NOx的变化较小,但会增加超细颗粒的数量,这突显了颗粒数与尺寸之间的权衡,需要结合传统的基于质量的颗粒物指标进行评估,并促使未来对富有机物的纳米颗粒进行化学表征。

引言

由于柴油发动机具有高热效率、耐用性和强劲的扭矩特性,它们在道路和非道路领域仍占据主导地位。然而,柴油燃烧不可避免地会产生受监管的污染物,包括未燃烧的碳氢化合物(HC)、一氧化碳(CO)、氮氧化物(NOx)和颗粒物(PM),这些污染物会降低空气质量,并对健康和环境造成负面影响[1],[2]。因此,能够减少化石燃料消耗同时保持发动机正常运行的替代燃料和废弃物衍生燃料受到了越来越多的关注。在含氧燃料中,燃料油(FO)作为一种富含高级醇类的生物乙醇发酵副产物,且含有不可忽视的水分,因其无需硬件改造即可在中等混合比例下使用,已成为压缩点火(CI)发动机的一种有吸引力的混合成分。先前的研究表明,FO的混合会影响燃料消耗和排放,具体取决于混合比例、水分含量和运行条件。刘等人[3]观察到燃料油混合会导致制动比油耗(BSFC)增加,同时HC和CO略有增加;然而,NO/NO2的分配情况并未得到明确研究。高等人[4]指出,无水/含水燃料油可以提高效率并减少NOx和烟尘排放,尤其是在废气再循环(EGR)的情况下;这表明燃料化学性质和气缸内热化学边界条件对此有重要影响。同时,燃烧基础研究表明,点火质量和喷射/燃烧参数会影响压力演变和表观热释放,从而控制氧化完整性和排放物形成途径[5],[6],[7]。对于含氧燃料混合物而言,颗粒物排放尤为重要,因为健康影响不仅取决于颗粒物的质量,还取决于颗粒数、尺寸分布和超细颗粒(UFPs;Dp < 100 nm)。柴油颗粒物通常被描述为由近球形初级颗粒(数十纳米)凝聚而成的碳质烟尘骨架,其中含有冷凝/吸附的有机物和其他成分,其相对比例会随运行条件、燃料性质和后处理配置而变化[8],[9]。柴油烟尘通常表现为分形状聚集体。在纳米尺度上,初级颗粒由具有不同石墨化程度和表面官能团的碳层组成,这些因素会影响不同燃料和条件下的氧化反应性[10],[11]。因此,颗粒数-尺寸表征对于补充基于质量的指标至关重要,尤其是当成核模式颗粒(<50 nm)的数量增加时,即使积累模式颗粒的质量减少,也会产生“数量-质量”权衡[12]。除了颗粒数-尺寸指标外,柴油颗粒物的化学性质在氧化受限条件下也至关重要。柴油颗粒物不仅包含碳质烟尘,还包含可溶性/有机成分,如未燃烧或部分氧化的碳氢化合物和多环芳烃(PAHs),其在气缸内和火焰后的氧化速率受限时其相对比例会增加[38]。这种条件常见于低负荷和/或低温运行期间,此时未完全燃烧的产物和半挥发性有机物更有可能持续存在并在下游凝结。这些富有机物的排放物也对耐久性和发动机运行性能有影响,因为在长时间低负荷运行下,沉积相关现象(常称为“湿堆积”)在柴油发动机中已有报道[37]。此外,已有研究明确指出,PAH的产生取决于负荷和氧化受限的燃烧环境,这意味着低热水平运行不仅会改变颗粒物的数量,还会改变其种类[39]。因此,仅使用受监管的气体排放物和基于质量的颗粒物指标来评估含氧混合物(如B7–FO)可能会忽略与富有机物超细颗粒相关的重要权衡。这促使本研究关注在受控稀释条件下的颗粒数-尺寸分布,并进一步推动未来对有机富集纳米颗粒的化学特性进行研究,以将物理尺寸指标与化学影响联系起来。燃料的氧含量和分子结构会影响烟尘前体及其氧化倾向[13],[14],生物柴油混合物在某些条件下会增加纳米级颗粒的数量[15]。尽管有这些认识,但目前关于B7–FO混合物在代表性速度-负荷点下的颗粒数-尺寸分布数据仍然有限。因此,关于未经改造的CI发动机中FO–生物柴油混合物的实证评估,相关文献在三个方面仍不完整。首先,许多研究仅报告了总NOx,而没有区分NO和NO2,尽管NO/NO2的分配情况可以提供机制上的洞察,并影响下游的大气化学和二次气溶胶过程。其次,颗粒物排放通常使用总体指标(如烟雾不透明度或总颗粒物)进行评估,而B7–FO混合物在不同运行条件下的颗粒尺寸分布测量不够一致。第三,燃烧-排放之间的关联通常仅通过排气观察得出,缺乏基于压力的燃烧分析来支持因果解释。
为了解决这些不足,本研究在1200–2000 rpm和25–75%负荷(2000 rpm时负荷最高为50%)的稳态条件下,使用B7柴油和含有10%及20% FO的混合燃料,对一台2.5升涡轮增压柴油发动机进行了测试。通过测量气缸内压力来计算表观热释放率(HRR),同时使用标准分析仪和基于EEPS的系统测量气体排放(CO、HC、NO、NO2和NOx)以及颗粒数-尺寸分布。本研究的三个主要贡献如下:首先,我们明确区分了NO和NO2,并在系统化的速度-负荷矩阵下量化了B7–FO混合物的NO/NO2分配情况,从而超越了仅报告总NOx的结果。其次,我们使用EEPS在固定两阶段稀释协议下测量了颗粒数-尺寸分布(5.6–560 nm),增强了燃料间的可比性,并揭示了FO导致的向成核模式超细颗粒的转变。第三,我们将基于压力的燃烧阶段/HRR与气体和颗粒物结果相结合,为观察到的权衡提供了机制上的解释,特别是低负荷下CO/HC的增加以及超细颗粒数的升高。

测试装置和方法

本节描述了用于评估B7和B7–FO混合物在涡轮增压压缩点火发动机中燃烧和排放特性的实验设施、测量仪器、测试燃料和运行矩阵。该方法旨在能够在稳态条件下同时解释气缸内的燃烧阶段(基于压力的分析)和排气排放(气体物种和颗粒数-尺寸分布)。

实验结果

第3节展示了在测试的速度-负荷矩阵下的燃烧和排放结果(表5)。讨论内容分为从气缸内压力得出的燃烧特性(第3.1节)、气体排放(第3.2–3.4节)以及通过颗粒数-尺寸分布和总颗粒数浓度量化的颗粒排放(第3.5–3.6节)。除非另有说明,报告的趋势均与燃料性质相关。

结论

本研究评估了一台2.5升涡轮增压柴油发动机在1200–2000 rpm和25–75%负荷(2000 rpm时负荷最高为25%和50%)下的运行情况,燃料分别为商用B7柴油和含有10%及20%燃料油(FO)的混合物。研究目的是量化FO添加对燃烧阶段和受调控的气体及颗粒物排放的影响,同时明确区分了NO/NO2的物种组成和颗粒数-尺寸分布。总体而言,FO...

作者贡献声明

瓦里拉特·坦武提昆(Warirat Temwutthikun):撰写初稿、进行正式分析。 邦迅·沈(Xun Shen):撰写初稿。 普努亚·普罗姆胡瓦德(Punya Promhuad):撰写初稿、制定方法、数据管理、概念构思。 杰拉梅斯·约萨库尔(Jerameth Yodsakul):制定方法、数据管理。 纳塔丰·普佩克考(Nataphon Phupewkeaw):数据管理。 波姆普拉布·斯里乌姆蓬普克(Pomprab Sriumpunpuk):制定方法、进行研究、概念构思。 皮奇特蓬·尼亚姆尤(Pichitpon Neamyou):撰写与编辑、撰写初稿、验证、制定方法、进行研究、进行正式分析、概念构思。

利益冲突声明

☒ 作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本研究预算由国家科学、研究与创新基金(NSRF)和北曼谷蒙固王科技大学(项目编号KMUTNB-FF-69-B-25)提供。

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