基于壓降進行DPF碳載量估算的研究*

王 丹，劉忠長，田 徑，韓永強，譚滿志

(吉林大學，汽車仿真與控制國家重點實驗室，長春 130022)

基于壓降進行DPF碳載量估算的研究*

王 丹，劉忠長，田 徑，韓永強，譚滿志

(吉林大學，汽車仿真與控制國家重點實驗室，長春 130022)

為提高DPF再生時機判斷的準確性，通過DPF加載試驗和壓降特性試驗，分析了DPF的加載過程和不同碳載量下的壓降特性，利用壓降與碳載量的線性關系，提出了一種基于壓降數據估算碳載量的方法，并利用試驗數據進行了驗證。結果表明，在小排氣流量區域，由于不同碳載量的壓降曲線比較接近，且壓降數據測量精度不足，導致碳載量估算的偏差較大，精度有待提高；其它排氣流量區域內，碳載量估算偏差較小，盡管受到壓降數據測量準確性和碳載量與壓降關系的實際非線性的影響，碳載量估算偏差仍在±0.5g/L范圍內。

柴油機；DPF；再生時機；碳載量；壓降

前言

裝用柴油機微粒捕集器(diesel particulate filter, DPF)是車用柴油機滿足排放法規的重要措施[1]。DPF的產業化和實用化需要解決的關鍵問題就是在柴油機的各種運行條件下不發生碳粒堵塞現象并安全有效地完成其再生過程[2]。在各種DPF再生技術中，除連續再生外，都需要對再生時機進行判斷。判斷再生時機實質上就是判斷微粒捕集器內的碳載量是否滿足再生需求。

最直接確定DPF碳載量的方法就是對空載和加載后的DPF進行稱重。然而，在車輛實際運行過程中，無法經常拆卸DPF，該方法不可行。國內外一些學者開展了碳載量估算間接方法的研究，文獻[3]和文獻[4]中研究了基于碳載量模型估算碳載量的方法，文獻[5]中研究了利用DPF壓降數學模型計算碳載量的方法。當今主流的再生控制策略均以碳載量作為直接觸發DPF主動再生的控制參數，但在柴油機實際運行時，如何利用可實時檢測到的參數(發動機轉速、負荷、排氣溫度和DPF的壓降等)準確預估出DPF的碳載量，精確控制再生起動和停止還有待研究。本文中利用加載工況下一定時間內排氣背壓與沉積微粒質量間的線性關系，基于大量的試驗數據分析，提出了一種基于壓降進行碳載量判斷的方法，并分析了這種方法目前存在的問題以及改進建議。

1 試驗測控系統的建立

試驗對象為CA4DC2-10E3型柴油機及與其匹配的DPF后處理系統。試驗柴油機為直列四缸、水冷、四沖程、渦輪增壓、高壓共軌、高壓EGR中冷的柴油機，主要技術參數見表1。DPF的主要特征參數見表2。

表1 試驗發動機參數

表2 DPF主要特征參數

圖1為發動機試驗臺架示意圖。發動機臺架試驗包括DPF加載試驗和壓降特性試驗。加載試驗中，工況一定，記錄DPF壓降隨加載時間的變化，加載完成后進行DPF稱重。DPF稱重時，為避免顆粒質量受環境條件因素影響，要求DPF的床溫在125℃以上。壓降特性試驗中，先將DPF快速加載至一定碳載量后，將發動機從低轉速向高轉速，從低負荷向高負荷變工況運轉。其間測取相同碳載量下，不同的排氣流量及其對應的DPF壓降。試驗中以十三工況測試循環中的B50，即轉速2 425r/min，50%負荷為基準工況，完成一個轉速的變換負荷試驗后，立即調整至基準工況，若DPF壓降前后變化幅度不超過5%就認為積碳量穩定，否則需要重新測定。

圖1 發動機臺架試驗示意圖

2 結果與分析

2.1 DPF加載過程研究

加載工況參數如表3所示，不同工況下的加載過程見圖2和圖3。這里以2 200r/min(136N·m)為DPF首輪加載試驗的加載工況，如圖2所示，由于該工況下微粒排放量小，且排氣流量低，所以加載過程緩慢，且有明顯兩階段捕集過程，即深床捕集階段和濾餅捕集階段[6]。在深床捕集階段，微粒沉積在過濾壁面內，盡管該階段捕集的微粒質量較少，但排氣背壓卻急劇增加，這是因為即使少量的微粒也會造成壁面的微孔孔徑減小，壁面滲透率降低，增大流動阻力。深床捕集階段持續了不到10min。隨著壁面內沉積微粒的增多，部分微粒開始沉積在過濾壁表面上，形成致密的濾餅層，進入濾餅捕集階段。在濾餅捕集階段，濾餅層為主要過濾層，微粒沉積在過濾壁上，隨著微粒質量增多，排氣背壓緩慢上升，與加載時間基本上呈線性關系。濾餅層的孔隙率和滲透率與加載工況密切相關，且不隨著時間變化，因此濾餅捕集階段的壓降變化趨勢較深床捕集階段平緩很多。當以高速高負荷工況3 150r/min(215N·m)為加載工況時，試驗用DPF已經過多輪加載和再生，該工況的排氣溫度較高(見表3)，但對于非催化DPF，仍不能滿足微粒的起燃特性，因此沒有影響微粒的沉積。如圖3所示，由于微粒排放較多，且排氣流量較大，該工況加載速度比較快，沒有明顯的深床捕集階段，加載過程中排氣背壓與加載時間基本上呈線性關系變化。在相同的加載時間內，3 150r/min(215N·m)的碳載量為9.3g/L，遠高于2 200r/min(136N·m)的碳載量2.72g/L，因此選此工況為加載工況進行DPF壓降性能試驗。

表3 加載工況參數

圖2 2 200r·min-1(136N·m)的加載過程

圖3 3 150r·min-1(215N·m)的加載過程

2.2 DPF壓降與碳載量的關系

圖4 不同加載工況下碳載量與壓降的關系

圖4給出了兩種加載工況下DPF碳載量與壓降的關系圖。由圖可見，加載工況一定時，DPF碳載量與壓降呈明顯的線性關系；然而同樣的排氣背壓所對應的微粒沉積量也會差異很大，必須結合考慮發動機運行工況，包括排氣溫度、壓力和排氣流量的影響。在制定DPF再生策略時，要實現實時的由壓降進行碳載量估算，必須準確建立碳載量與壓降的關系。

2.3 基于壓降進行碳載量估算

通過壓降特性試驗得到不同碳載量下DPF壓降與排氣體積流量的關系。如圖5所示，不同碳載量下，DPF壓降與排氣體積流量基本呈二次曲線關系，擬合系數接近1。然而圖5的橫坐標采用的是標準狀態排氣體積流量，排氣密度直接取標準狀態下的排氣密度，沒有考慮排氣溫度和壓力對排氣密度和DPF壓降的影響，對實測的DPF壓降進行溫度和壓力的修正。

圖5 不同碳載量下，DPF的壓降特性曲線

負載DPF的壓降[7]可表示為

(1)

式中：Δploaded為負載DPF壓降；Qv為排氣體積流量；μ為排氣動力黏度，與溫度有關；Vtrap為過濾體體積；α過濾體孔道寬度；ws為過濾壁厚；k0為潔凈過濾壁面的滲透率，通常由試驗獲得或廠家給定；kp為微粒層的滲透率；w為微粒層厚度；ρg為排氣密度；F為摩擦因數，取常數28.454；L為過濾體孔道長度；D為過濾體直徑；ξ為進出處的局部損失系數之和，一般取ξ=0.82。

由式(1)可以看出，DPF壓降與排氣流量為二次曲線關系，過濾體參數一定，式(1)可以簡化為

(2)

式中：Δp為實測的DPF壓降；A和B為常數項，由已知的過濾體參數計算得到。

排氣體積流量與排氣密度的關系式為

(3)

將式(3)代入式(2)可得

(4)

式中C為常數項。

利用理想氣體狀態方程，按照干空氣密度公式，對測得的壓降進行溫度壓力修正：

(5)

式中：Δp0為修正后的DPF壓降；T和p為實測的DPF入口的排氣溫度和壓力；T0和p0標準狀態下的排氣溫度和壓力，分別取273K和1.01×105Pa。

按照式(5)對測得的壓降進行溫度壓力修正。圖6為修正后得到的不同碳載量下，DPF壓降與排氣體積流量的關系。修正后的DPF壓降與排氣體積流量仍近似二次曲線關系，擬合系數接近1。壓降經過溫度壓力修正后，只須考慮排氣流量的影響，將空載DPF的壓降特性曲線和安全碳載量限值(soot mass limit, SML)對應的DPF壓降特性曲線作為邊界線，得到圖7用于DPF碳載量的判斷。SML的確定方法見文獻[8]。

圖6 溫度壓力修正后的不同碳載量下，DPF壓降特性曲線

如圖7所示，利用加載工況一定壓降與排氣背壓的線性關系，提出負載率概念，負載率為DPF碳載量百分比，空載時為0，碳載量達到SML時為100%，則需要進行主動再生。負載率計算公式為

(6)

式中：Δpclean為某一排氣體積流量下，空載DPF對應的壓降；ΔpSML為同一排氣體積流量下，SML對應的壓降。

利用負載率的概念，計算DPF的碳載量：

碳載量=SML×負載率

(7)

圖7 用于碳載量判斷的DPF壓降特性曲線

這里以7.93g/L為SML值，以碳載量1.85和3.04g/L的試驗數據為對比數據，對這種碳載量估算方法的準確性進行評估及分析。圖8為碳載量估算偏差。由圖可見，在低流量區域，碳載量估算偏差較大，在其它流量范圍內，碳載量估算偏差在±0.5g/L范圍內。原因分析如下：如圖6所示，小流量區域內，對應不同碳載量的壓差擬合曲線非常接近，壓降數據小小的差別可能會導致碳載量很大的差別，且小流量壓力數據測量精度低，壓差傳感器很難準確反饋碳載量變化；在其它流量區域內，造成碳載量估算有偏差的因素主要是壓力測量數據的準確性和DPF碳載量與壓降線性關系的一致性。

圖8 碳載量估算偏差

為提高以碳載量作為主要控制參數觸發DPF主動再生的準確性，該碳載量估算方法的精度有待提高，尤其是小排氣流量工況。優化方案包括搭建碳載量模型[9]、壓降信號處理[10]、消除深床捕集階段[11]和保證DPF內部微粒分布均勻性[12]等，其有效性有待驗證。

3 結論

(1) DPF首輪加載過程具有明顯的深床捕集和濾餅捕集兩個階段，經過多次的加載和再生后，由于灰分的薄膜效應，DPF很容易進入濾餅捕集階段。

(2) 加載工況一定時，DPF碳載量與壓降近似于線性關系。基于壓降進行碳載量估算時，必須綜合考慮發動機運行工況的影響，準確建立DPF碳載量與壓降的線性關系。

(3) 對壓降數據進行溫度壓力修正，提出一種基于壓降進行碳載量估算的方法。經試驗數據驗證，小流量區域主要受到壓降測量精度的影響，估算偏差較大，精度有待提高；其它流量區域內，估算偏差較小，盡管受到壓降測量精度和壓降與碳載量關系的實際非線性的影響，估算偏差仍在±0.5g/L以內。

[1] 王丹,劉忠長,王忠恕,等.柴油機微粒捕集器缸內次后噴主動再生[J].吉林大學學報(工學版),2012,42(3):551-556.

[2] 劉宏威,張凱凱,姚廣濤,等.采用缸內后噴和排氣管噴油的DOC輔助DPF再生技術的研究[J].汽車工程,2015,37(4):391-395.

[3] 唐蛟,李國祥,王志堅,等.DPF碳載量模型的建立及試驗[J].內燃機學報,2015,33(1):51-56.

[4] 閆明偉.基于模型的微粒捕集器碳煙加載量估計研究[D].長春:吉林大學,2015.

[5] RAYOMAND H D, JOHN H J, JEFFREY D N, et al. A methodology to estimate the mass of particulate matter retained in a catalyzed particulate filter as applied to active regeneration and on-board diagnostics to detect filter failures[C]. SAE Paper 2008-01-0764.

[6] MASOUDI M, KONSTANDOPOULOS G A, NIKITIDIS M S, et al. Validation of a model and development of a simulator for predicting the pressure drop of diesel particulate filters[C]. SAE Paper 2001-01-0911.

[7] WANG D, LIU Z C, HAN Y Q, et al. Experimental study on pressure drop performance and regeneration safety of diesel particulate filter[C]. ICEICE2011, Wuhan, china,2011:2175-2178.

[8] KONSTANDOPOULOS G A, SKAPERDAS E, MASOUDI M, et al. Microstructural properties of soot deposits in diesel particulate traps[C]. SAE Paper 2002-01-1015.

[9] 秦巖.4D83轎車柴油機微粒捕集器工作特性及再生控制策略研究[D].長春:吉林大學,2014.

[10] OGYU K, YAMAKAMA T, ISHII Y, et al. Soot loading estimation accuracy improvement by filtration layer forming on DPF and new algorithm of pressure loss measurement[C]. SAE Paper 2013-01-0525.

[11] NAKAMURA K, VLACHOS N, KONSTANDOPOULOS A, et al. Performance improvement of diesel particulate filter by layer coating[C]. SAE Paper 2012-01-0842.

[12] SINGH V, MANDARAPU S. DPF soot estimation challenges and mitigation strategies and assessment of available DPF technologies[C]. SAE Paper 2013-01-0838.

A Study on DPF Soot Mass Estimation Based on Pressure Drop

Wang dan, Liu Zhongchang, Tian Jing, Han Yongqiang & Tan Manzhi

JilinUniversity,StateKeyLaboratoryofAutomotiveSimulationandControl,Changchun130022

For more accurately judging the opportune moment of DPF regeneration, the loading process and the pressure drop characteristics under different soot mass of DPF are analyzed through engine bench tests. Using the linear relationship between soot mass and pressure drop across the filter, a method of soot loading estimation based on pressure drop is proposed and validated by test data. The results show that under low exhaust flow conditions，the pressure drop curves of different soot loadings are very close, and the measuring accuracy of pressure drop is relatively low, leading to larger dispersion of soot mass estimation. For the other exhaust flow conditions，the dispersion of soot mass estimation is relatively small, though being affected by the measuring accuracy of pressure drop and the actual nonlinearity of the relationship between soot mass and pressure drop, the dispersion is still within the range of ±0.5g/L.

diesel engine; DPF; regeneration timing; soot loading; pressure drop

*國家自然科學基金(51576089)資助。

2016223

原稿收到日期為2015年12月3日，修改稿收到日期為2015年12月28日。