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)律及分析各因素權重大小的研究?？紤]到通過對比噴油參數(shù)中各因素權重的大小，可以分析在調整噴油參數(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種權重計算方法。

1 試驗設備與方法

1.1 試驗設備

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量濃度。

(1)

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

2 試驗結果分析

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，噴油提前會使滯燃期延長，使得滯燃期內的循環(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論，利用YCA05驗證該結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)動機的額定轉速和功率工況點，更改共軌壓力進行試驗，結果見圖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，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，主噴正時設定為8(°)CA BTDC，共軌壓力為130 MPa。試驗結果見圖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增大時，預噴時油氣混合時間增加，混合質量有所提高，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，分別是相關性大小評估權重、多元線性回歸計算、隨機森林算法。

3.1.1 相關性評估權重

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性分析，探討每個影響因素對因變量的相關性大小。

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

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)絕對值大小表征權重的大小。

利用此方法進行權重計算時發(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)多元線性回歸結果見表3，R2為0.9，即擬合結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)假設隨機森林中有N棵樹，那么對于某個特征變量的權重w為

(2)

該公式計算權重的原理在于，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果有較大影響，則該變量的權重越大。

考慮到某些影響因素在多個機型中對因變量的影響規(guī)律存在非線性關系，而隨機森林算法能夠有效的處理自變量之間存在相關性和非線性數(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重計算的最終結果造成影響。

3.2 權重計算結果

在利用隨機森林算法計算權重前，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，最終得到各因素權重見圖9。

圖9 權重計算結果

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重最小。

4 結論

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)參與權重計算的變量中，過量空氣系數(shù)的權重最大；電噴參數(shù)中共軌壓力對于黑碳排放影響權重最大，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)權重大小的排序。