柴油機(jī)微粒捕集器碳載量估計(jì)與分布特性研究

劉洪岐 高 瑩 姜鴻澎 陳金軍 裴卡斯 鄭德源

(1.吉林大學(xué)汽車(chē)仿真與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 長(zhǎng)春 130025； 2.中國(guó)重型汽車(chē)集團(tuán)有限公司， 濟(jì)南 250101)

柴油機(jī)微粒捕集器碳載量估計(jì)與分布特性研究

劉洪岐1高 瑩1姜鴻澎2陳金軍2裴卡斯2鄭德源2

(1.吉林大學(xué)汽車(chē)仿真與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 長(zhǎng)春 130025； 2.中國(guó)重型汽車(chē)集團(tuán)有限公司， 濟(jì)南 250101)

建立了一種考慮催化再生的微粒捕集器碳煙沉積量估計(jì)模型。通過(guò)試驗(yàn)數(shù)據(jù)辨識(shí)出NO2與碳煙的反應(yīng)以及熱催化再生反應(yīng)參數(shù)和載體捕集特性參數(shù)。在不同工況下，碳煙沉積量估計(jì)模型的計(jì)算值與實(shí)際碳載量稱(chēng)量值相比，誤差可以控制在10%以?xún)?nèi)。經(jīng)過(guò)計(jì)算，隨著排氣溫度的不斷提升，碳煙再生量權(quán)重不斷提升，催化再生有效地降低了顆粒物沉積量，延長(zhǎng)了主動(dòng)再生周期。通過(guò)深床層離散分層和餅層累積碳載量計(jì)算，碳煙加載量主要分布在餅層，深床層占比較少，且深床層碳煙量主要集中在離散層的第1層中。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，引入NO2輔助再生及熱催化再生反應(yīng)的模型有效地估計(jì)了碳煙加載量并對(duì)碳載量分布特性給出了有效的分析，為微粒捕集器內(nèi)碳煙顆粒物主動(dòng)再生時(shí)機(jī)的判斷提供了參考。

柴油機(jī)； 微粒捕集器； 加載量； 溫度； 再生； 估計(jì)

引言

隨著機(jī)動(dòng)車(chē)排放法規(guī)的不斷升級(jí)以及亟待解決的大氣污染等問(wèn)題，重型柴油車(chē)污染物作為機(jī)動(dòng)車(chē)污染的主要來(lái)源，其排放需要進(jìn)行嚴(yán)格控制[1]。目前，機(jī)外凈化方式中，微粒捕集器作為一種解決尾氣顆粒物的有效手段，在柴油車(chē)輛上得到了廣泛使用[2-3]。

在實(shí)際車(chē)輛運(yùn)行過(guò)程中，隨著運(yùn)行時(shí)間和里程的增加，柴油機(jī)微粒過(guò)濾器(Diesel particulate filter，DPF)內(nèi)部顆粒物累積量增加，發(fā)動(dòng)機(jī)排氣阻力增大，進(jìn)而導(dǎo)致排氣不暢，新鮮進(jìn)氣量不足，燃燒惡化，顆粒物及氣態(tài)污染物排放加劇，此時(shí)需要通過(guò)碳煙再生降低排氣阻力。如果再生時(shí)載體內(nèi)部碳煙量過(guò)大，將會(huì)引起再生峰值溫度過(guò)高，導(dǎo)致載體過(guò)熱燒結(jié)損壞；如果載體內(nèi)部碳煙量過(guò)少，再生過(guò)程燃油經(jīng)濟(jì)性下降。因此，通過(guò)準(zhǔn)確估計(jì)載體內(nèi)部碳煙加載量進(jìn)行再生時(shí)機(jī)判斷，可有效保障再生安全性和經(jīng)濟(jì)性[4-6]。

本文從碳煙加載和再生機(jī)理角度出發(fā)，研究不同排氣狀態(tài)下，催化氧化作用對(duì)碳煙顆粒物再生的影響，結(jié)合碳煙捕集機(jī)理，建立考慮再生反應(yīng)的催化型DPF碳煙沉積量估計(jì)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)DPF內(nèi)部沉積碳煙質(zhì)量的準(zhǔn)確估計(jì)，并進(jìn)行碳載量分布特性研究，為DPF再生時(shí)機(jī)判斷及控制提供基礎(chǔ)。

1 DPF碳煙加載量估計(jì)模型建立

1.1 微粒捕集器捕集及催化再生反應(yīng)

碳煙進(jìn)入捕集器載體過(guò)程中，從潔凈狀態(tài)開(kāi)始，首先進(jìn)入深床層，深床層捕集完成后開(kāi)始餅層捕集，當(dāng)總捕集量達(dá)到一定程度后需要進(jìn)行再生[7]。但是，在碳煙捕集過(guò)程中，隨著排氣溫度的變化，碳煙顆粒會(huì)發(fā)生不同的反應(yīng)，其中參與反應(yīng)的氧化劑主要是O2與NO2[8]。當(dāng)溫度在250℃以下時(shí)，所有碳煙再生反應(yīng)均不發(fā)生，當(dāng)排氣溫度在250～350℃之間時(shí)，由于發(fā)動(dòng)機(jī)原始排氣中有NO2存在，其具有強(qiáng)氧化性[9]，設(shè)定為NO2氧化再生，其反應(yīng)為

(2-gCO)NO

(1)

式中g(shù)CO為生成CO的比例,考慮到NO2強(qiáng)氧化性，載體加載過(guò)程中的碳煙加載量估計(jì)需要考慮其再生帶來(lái)的影響[10]。對(duì)于催化型DPF，在載體貴金屬涂覆區(qū)域會(huì)發(fā)生NO到NO2的轉(zhuǎn)化

(2)

該反應(yīng)會(huì)進(jìn)一步促進(jìn)NO2與顆粒物的反應(yīng)。

隨著溫度的進(jìn)一步提升，載體內(nèi)部會(huì)發(fā)生顆粒物催化氧化，氧氣開(kāi)始參與再生反應(yīng)[11]

(3)

當(dāng)溫度達(dá)到550℃以上時(shí)微粒捕集器內(nèi)部將會(huì)發(fā)生碳煙顆粒的熱氧化，即主動(dòng)再生[13]，此時(shí)碳載量快速下降，載體溫度快速上升，因此通過(guò)建立碳煙捕集與NO2輔助氧化、熱催化氧化反應(yīng)模型，形成碳煙加載量估計(jì)模型，可為主動(dòng)再生提供合理的再生時(shí)機(jī)。

1.2 捕集與再生建模

為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)微粒捕集器主動(dòng)再生反應(yīng)時(shí)機(jī)，綜合考慮上述反應(yīng)，載體內(nèi)部的碳煙沉積量在發(fā)生主動(dòng)再生之前可以根據(jù)進(jìn)入載體的碳煙量、排出載體比例以及發(fā)生NO2氧化以及催化氧化再生的反應(yīng)量進(jìn)行計(jì)算。碳煙總體分配如圖1所示，將DPF看成一個(gè)整體，圖中左邊是催化型DPF入口。

圖1 DPF碳煙質(zhì)量平衡示意圖Fig.1 Schematic of particulate mass balance in DPF

微粒捕集器內(nèi)碳煙質(zhì)量平衡方程為

(4)

假定反應(yīng)發(fā)生在恒定溫度條件下，則方程(4)為常微分方程，設(shè)定載體的初始狀態(tài)為時(shí)間t=0,初始質(zhì)量m(0)=m0，求解得

(5)

式中KR——顆粒物反應(yīng)速率

(6)

(7)

對(duì)于碳煙顆粒物捕集過(guò)程，通過(guò)建立基于填充床捕集理論的碳煙捕集模型，可有效地計(jì)算碳煙捕集量[16]。將壁面層離散分層，對(duì)每一層等效為多個(gè)捕集單元，離散過(guò)程如圖2所示。

圖2 深床層分層捕集示意圖Fig.2 Schematic of deep bed slabs

由于碳煙捕集過(guò)程主要是受布朗擴(kuò)散和直接攔截作用影響，但每個(gè)顆粒物只能被一種捕集機(jī)理所捕集[17]，因此載體單個(gè)捕集單元的綜合捕集效率表達(dá)式為

ηDR=ηD+ηR-ηDηR

(8)

其中

(9)

(10)

(11)

式中ηD——布朗擴(kuò)散捕集效率ηR——直接攔截捕集效率Pe——貝克來(lái)數(shù)ε——孔隙率NR——碳煙顆粒直接攔截系數(shù)K——Kuwabara流體動(dòng)力學(xué)因子[18]

當(dāng)載體處于新鮮狀態(tài)時(shí)，捕集效率與載體壁面厚度ω有關(guān)，總捕集效率為[19]

(12)

其中

dc0=1.5(1-ε0)dpore/ε0

(13)

式中dc0——球形單元捕集體初始直徑ω——潔凈壁面厚度dpore——多孔介質(zhì)微孔直徑ε0——潔凈壁面的孔隙率

隨著碳煙顆粒的不斷沉積，t時(shí)刻第i層薄壁單元層中“球形單元捕集體”的直徑不斷增加，加載過(guò)程直徑變化表達(dá)式為[20]

(14)

式中mω(i,t)——t時(shí)刻第i層中球形單元捕集體碳煙沉積量

ρsoot,ω——壁面內(nèi)沉積的碳煙顆粒密度

隨著碳煙顆粒在載體壁面內(nèi)部沉積，第i層薄壁單元層的局部滲透率也隨時(shí)間發(fā)生變化，滲透率變化過(guò)程為

(15)

式中k0——潔凈狀態(tài)滲透率k(i,t)——i層t時(shí)刻的滲透率H(ε(i,t))——平滑因子

第i層捕集效率計(jì)算公式為

(16)

式中ωi——薄壁單元層的厚度

依據(jù)碳煙質(zhì)量平衡、碳煙捕集和再生機(jī)理建立Simulink模型，如圖3所示，用于碳煙加載量估計(jì)。

圖3 碳煙加載量估計(jì)模型Fig.3 Particulate loading estimation model

2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)及模型驗(yàn)證

圖4 試驗(yàn)臺(tái)架測(cè)試系統(tǒng)Fig.4 Schematic of test cell setup1.測(cè)功機(jī) 2.發(fā)動(dòng)機(jī) 3.排氣調(diào)節(jié)閥1 4.排氣調(diào)節(jié)閥2 5.散熱器 6.壓差傳感器 7.溫度傳感器 8.DPF載體 9.廢氣分析儀 10.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

根據(jù)模型需要，應(yīng)進(jìn)行加載試驗(yàn)和催化再生試驗(yàn)，用于校核捕集過(guò)程的模型參數(shù)和被動(dòng)再生反應(yīng)的化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)。試驗(yàn)臺(tái)架如圖4所示，其中發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)如表1所示，DPF載體參數(shù)如表2所示。選用HORIBA 7100DEGR型排氣分析儀監(jiān)測(cè)氣體組分，K型熱電偶測(cè)量排氣溫度，使用AVL-483型煙度計(jì)測(cè)量排氣顆粒物濃度，采用PTQ-A30000型天平進(jìn)行載體稱(chēng)量，稱(chēng)量時(shí)確保在試驗(yàn)臺(tái)架上載體溫度保持在300℃以上，通過(guò)拆解快接卡箍保證載體拆卸在短時(shí)間內(nèi)完成，進(jìn)入密閉室測(cè)量載體質(zhì)量變化，保證載體稱(chēng)量溫度高于125℃[21]。

表1 試驗(yàn)用發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)

表2 催化型DPF參數(shù)

試驗(yàn)過(guò)程中，后處理系統(tǒng)只加裝催化型DPF，且通過(guò)控制排氣調(diào)節(jié)閥調(diào)整進(jìn)入載體內(nèi)部的排氣溫度。采用排氣調(diào)節(jié)閥確保加載試驗(yàn)中，排氣溫度控制低于250℃。再生試驗(yàn)過(guò)程選取排氣溫度在300～350℃之間校核NO2催化再生反應(yīng)，400～450℃的排氣狀態(tài)校核熱催化再生參數(shù)，保證碳煙加載過(guò)程中有催化氧化再生的發(fā)生。

根據(jù)分析選取1 000 r/min和1 900 r/min 2個(gè)轉(zhuǎn)速下25%、50%、75%和100% 4個(gè)負(fù)荷工況點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn)。利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)辨識(shí)模型中的參數(shù)，使用最小二乘法校核得到的餅層碳煙密度和滲透率分別為ρsoot=115 kg/m3，ksoot=1.95×10-14m2。經(jīng)過(guò)迭代優(yōu)化計(jì)算得到k0=2.14×10-13m2。由連續(xù)再生反應(yīng)校核的NO2與碳煙反應(yīng)的活化能參數(shù)和指前因子分別為ENO2=7.103×104J/mol，k0,NO2=3.62×103K-1·s-1，催化氧化再生反應(yīng)的活化能和指前因子分別為Ecat=1.5×105J/mol，k0,cat=2×104K-1·s-1。

將捕集參數(shù)直接代入未考慮再生影響的模型中進(jìn)行計(jì)算，并與引入再生影響的模型進(jìn)行比較，模型估計(jì)結(jié)果與試驗(yàn)測(cè)量結(jié)果對(duì)比如圖5所示。引入再生影響模型和無(wú)再生影響模型估計(jì)值與實(shí)際碳煙加載量的相對(duì)誤差曲線(xiàn)如圖6所示。將引入再生影響的碳煙估計(jì)模型定義為模型1，未考慮再生影響的碳煙估計(jì)模型定義為模型2。通過(guò)結(jié)果對(duì)比分析可以發(fā)現(xiàn)，在1 000 r/min、575 N·m和1 900 r/min、450 N·m工況點(diǎn)即兩種轉(zhuǎn)速下的25%負(fù)荷點(diǎn)，排氣溫度僅為225℃和246℃，且NOx濃度體積分?jǐn)?shù)為2.59×10-4和1.47×10-4，此時(shí)模型1和模型2估計(jì)值與試驗(yàn)值誤差均小于5%。

圖5 碳載加載量估計(jì)值與試驗(yàn)值對(duì)比Fig.5 Comparison of particulate loading estimation and measured value

圖6 碳載量估計(jì)誤差曲線(xiàn)Fig.6 Estimation error curves of particulate loading

在1 000 r/min、2 300 N·m外特性工況下，排氣溫度達(dá)到490℃，NOx體積分?jǐn)?shù)為3.60×10-4，催化再生作用增強(qiáng)，模型2估計(jì)值與實(shí)際加載量的相對(duì)誤差達(dá)到46%，而模型1的相對(duì)誤差為5.46%。在1 900 r/min、1 800 N·m外特性工況點(diǎn)，排氣溫度為420℃，NOx體積分?jǐn)?shù)為4.57×10-4時(shí)，模型1估計(jì)值的相對(duì)誤差為5.23%，模型2估計(jì)值的相對(duì)誤差達(dá)到98.1%。

分析可以發(fā)現(xiàn)隨著發(fā)動(dòng)機(jī)排氣溫度的不斷提升，未考慮催化再生影響的模型在發(fā)動(dòng)機(jī)排氣溫度較高的工況下已無(wú)法給出準(zhǔn)確的碳煙估計(jì)量，引入再生影響的碳煙估計(jì)模型可以有效地計(jì)算碳煙加載量，通過(guò)試驗(yàn)標(biāo)定及驗(yàn)證，模型相對(duì)誤差在10%以?xún)?nèi)。

3 碳煙加載量估計(jì)與分布特性分析

3.1 碳煙加載量估計(jì)結(jié)果分析

經(jīng)過(guò)模型參數(shù)校核，進(jìn)一步選取1 700 r/min轉(zhuǎn)速點(diǎn)下的25%、50%、75%和100%負(fù)荷工況點(diǎn)進(jìn)行碳煙加載量估計(jì)分析，1 700 r/min工況下外特性點(diǎn)扭矩為2 000 N·m。 4種工況下排氣溫度分別為272℃、326℃、377℃和442℃，NOx體積分?jǐn)?shù)分別為1.59×10-4、2.37×10-4、3.26×10-4和4.62×10-4。在該轉(zhuǎn)速下碳載量估計(jì)值與實(shí)際加載量測(cè)量如圖7所示。從結(jié)果可以看出，4種模式下的模型估計(jì)相對(duì)誤差分別為3.46%、6.19%、3.09%和4.88%。模型估計(jì)值可以在不同發(fā)動(dòng)機(jī)排氣狀態(tài)下有效地估計(jì)實(shí)際碳煙加載量。

圖7 碳載量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值對(duì)比Fig.7 Comparison of particulate loading estimation and measured value

圖8 碳煙加載及催化再生過(guò)程Fig.8 Particulate loading and catalytic regeneration process

分析碳煙捕集過(guò)程中受催化再生影響的碳煙量變化規(guī)律，4種工況下的加載過(guò)程如圖8所示。各工況下的碳煙再生曲線(xiàn)顯示，隨著排氣溫度的不斷提升，再生氧化的碳煙量不斷增加，再生量占總的排氣碳煙量的比重分別為3.38%、10.86%、26.60%和45.42%。在低排溫區(qū)間基本呈現(xiàn)線(xiàn)性再生趨勢(shì)，當(dāng)排溫達(dá)到377℃和442℃時(shí)呈現(xiàn)出明顯的高次函數(shù)再生趨勢(shì)。原因在于，隨著排溫的提升除了NO2的強(qiáng)氧化作用外，熱催化氧化作用起到明顯作用，有效地加快了碳煙顆粒物的再生，在442℃條件下接近延長(zhǎng)一倍的再生周期。

3.2 碳煙加載量分布特性分析

為研究碳煙在微粒捕集器內(nèi)部的分布特性，模型通過(guò)捕集體半徑的變化判斷出深床捕集的結(jié)束狀態(tài)，進(jìn)而可以分析深床層和餅層碳煙的沉積量。圖9和圖10分別顯示了4種工況下的碳煙餅層沉積量和深床層沉積量。結(jié)果顯示，再生反應(yīng)量的減少主要是餅層沉積量的下降，同時(shí)深床層所占權(quán)重極小，4種工況下的比例分別為0.81%、0.76%、0.93%和1.23%，但是深床層捕集是碳煙捕集的起始階段，其對(duì)載體壓降及捕集效率的影響較大。

圖9 餅層碳載量Fig.9 Particulate mass in cake layer

圖10 深床層碳載量Fig.10 Particulate mass in deep bed

圖11 深床層碳煙分布Fig.11 Particulate mass distribution in different slabs

圖12 各離散層滲透率Fig.12 Permeability at different slabs

由于對(duì)微粒捕集器深床層進(jìn)行了分層處理，本文中將深床層離散為5層，經(jīng)過(guò)計(jì)算，4種工況下的各離散層最終碳煙質(zhì)量分布狀態(tài)如圖11所示。結(jié)果表明，深床層碳煙沉積量主要分布在第1層，即最貼近入口孔道的位置，4種工況下第1層分別占深床層總捕集質(zhì)量的86.25%、86.20%、85.69%和87.94%。同時(shí)由于深床層碳煙分布特性的規(guī)律，各層對(duì)應(yīng)的滲透率最終狀態(tài)如圖12所示。深床層第1層滲透率分別為3.32×10-14m2、3.38×10-14m2、3.41×10-14m2和3.66×10-14m2。對(duì)于第2～5層，滲透率變化范圍為1.98×10-13～2.08×10-13m2。與第1層相比，其滲透率要高1個(gè)數(shù)量級(jí)，原因在于深床層碳煙主要分布在第1層，導(dǎo)致第1層捕集體直徑變大，孔隙率下降，引起顆粒物透過(guò)能力下降，進(jìn)而使第2～5層顆粒物沉積量較少。同時(shí)由于第1層的滲透率快速下降，餅層過(guò)濾層迅速形成，進(jìn)一步降低了顆粒物向深層擴(kuò)散的能力，因此，碳煙主要沉積在餅層。

圖13 各離散層碳煙沉積量變化過(guò)程Fig.13 Particulate mass filtration process in different slabs

圖14 各離散層滲透率變化過(guò)程Fig.14 Permeability variation process in different slabs

選取1 700 r/min、25%負(fù)荷和100%負(fù)荷工況點(diǎn)進(jìn)一步分析碳煙捕集過(guò)程中深床層變化規(guī)律，深床層碳煙沉積量變化過(guò)程如圖13所示，滲透率變化過(guò)程如圖14所示。結(jié)果顯示，25%負(fù)荷工況下，深床層各層均處于穩(wěn)定狀態(tài)，由于此狀態(tài)下排氣溫度較低，NO2催化再生作用較弱，其滲透率也保持在穩(wěn)定狀態(tài)。在100%負(fù)荷工況點(diǎn)，除深床層第1層碳載量和滲透率基本保持穩(wěn)定外，第2～5層碳載量在第1階段加載完成后有逐步下降的過(guò)程，第2層下降35.36%，第3層下降40.8%，第4層和第5層下降41.44%，同時(shí)各層滲透率逐漸上升。原因在于第1層靠近餅層碳煙，當(dāng)發(fā)生催化再生后可以快速補(bǔ)充，但是餅層的形成和深床層第1層的低滲透率使得第2～5層的碳煙發(fā)生催化反應(yīng)后無(wú)法繼續(xù)補(bǔ)充，造成了內(nèi)部碳煙量的單向下降和滲透率的上升。

4 結(jié)論

(1)建立了引入NO2催化氧化再生及熱催化再生后微粒捕集器碳煙加載量估計(jì)模型，在不同排氣狀態(tài)下碳載量估計(jì)誤差可控制在10%以?xún)?nèi)，模型可有效估計(jì)實(shí)際碳煙加載量。

(2)排氣溫度的提升可以有效地增強(qiáng)NO2氧化再生及熱催化再生，在442℃條件下再生比例可達(dá)到總碳煙量的45.32%，有效地降低了顆粒物加載量，可延長(zhǎng)微粒捕集器主動(dòng)再生周期。

(3)餅層碳煙量占總碳煙沉積量的98%以上，深床層加載后基本處于穩(wěn)定狀態(tài)，且深床層碳煙主要分布在靠近微粒捕集器入口孔道壁面的位置，離散后的第1層滲透率快速下降導(dǎo)致第2～5層碳煙加載量過(guò)低。

1 機(jī)動(dòng)車(chē)污染防治技術(shù)專(zhuān)業(yè)委員會(huì).機(jī)動(dòng)車(chē)污染防治行業(yè)2015年發(fā)展綜述[J].中國(guó)環(huán)保產(chǎn)業(yè),2016(11):14-19. Specialty Committee of Vehicle Pollution Prevention Technology. Development report on vehicle pollution prevention industry in 2015 [J]. China Environmental Protection Industry, 2016(11):14-19. (in Chinese)

2 JOHNSON T. Review of vehicular emissions trends[J]. SAE International Journal of Engines, 2015, 8(3): 1152-1167.

3 帥石金, 唐韜, 趙彥光, 等. 柴油車(chē)排放法規(guī)及后處理技術(shù)的現(xiàn)狀與展望[J]. 汽車(chē)安全與節(jié)能學(xué)報(bào), 2012, 3(3): 200-217. SHUAI Shijin, TANG Tao, ZHAO Yanguang, et al. State of the art and outlook of diesel emission regulations and aftertreatment technologies[J]. Automotive Safety and Energy, 2012,3(3):200-217.(in Chinese)

4 DOMINIK R，THORSTEN B. Different approaches to soot estimation as key requirement for DPF applications[C]. SAE Paper 2009-01-1262, 2009.

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

6 BENAICHA F, BENCHERIF K, SORINE M, et al. Model based mass soot observer of diesel particle filter[J]. IFAC Proceedings Volumes, 2011, 44(1): 10647-10652.

7 CHOI S, KYEONG L. Detailed investigation of soot deposition and oxidation characteristics in a diesel particulate filter using optical visualization[C]. SAE Paper 2013-01-0528, 2013

8 KONSTANDOPOULOS A G， KOSTOGLOU M， SKAPERDAS E，et al. Fundamental studies of desel particulate filters: transient loading, regeneration, and aging[C]. SAE Paper 2000-01-1016, 2000.

9 HUTTON C, JOHNSON J H, NABER J, et al. Procedure development and experimental study of passive particulate matter oxidation in a diesel catalyzed particulate filter[C]. SAE Paper 2012-01-0851, 2012.

10 JACQUOT F, LOGIE V, BRILHAC J F, et al. Kinetics of the oxidation of carbon black by NO2influence of the presence of water and oxygen[J]. Carbon, 2002,40(3): 335-343.

11 LEE J, LEE H, SONG S, et al. Experimental investigation of soot oxidation characteristic with NO2and O2using a flow reactor simulating DPF[C]. SAE Paper 2007-01-1270, 2007.

12 ATHANASIOS G, KONSTANDOPOULOS A G, MARGARITIS K. Reciprocating flow regeneration of soot filters[J]. Combustion and Flame, 2000, 121(3):488-500.

13 李志軍,楊士超,焦鵬昊,等. 催化型微粒捕集器主被動(dòng)再生性能數(shù)值模擬[J/OL]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2014,45(5):37-43. http:∥www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140506&flag=1. DOI：10.6041/j.issn.1000-1298.2014.05.006. LI Zhijun, YANG Shichao, JIAO Penghao, et al. Computational investigation in active and passive regeneration characteristics of catalytic particulate filter [J/OL]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2014, 45(5):37-43.(in Chinese)

14 HUYNH C T, JOHNSON J H, YANG S L, et al. A one-dimensional computational model for studying the filtration and regeneration characteristics of a catalyzed wall-flow diesel particulate filter[C]. SAE Paper 2003-01-0841, 2003.

15 劉洪岐,高瑩,姜鴻澎,等. NO2擴(kuò)散作用對(duì)催化型微粒捕集器再生的影響[J/OL]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào),2016,47(12):354-360.http:∥www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20161244&flag=1. DOI：10.6041/j.issn.1000-1298.2016.12.044. LIU Hongqi, GAO Ying, JIANG Hongpeng, et al. The effects of NO2diffusion for catalyst diesel particulate filter regeneration [J/OL]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2016, 47(12):354-360.(in Chinese)

16 SHENDE A S, JOHNSON J H, YANG S L, et al. The filtration and particulate matter oxidation characteristics of a catalyzed wall-flow diesel particulate filter[C]. SAE Paper 2005-01-0949, 2005.

17 PREMCHAND K C, Johnson J H, Yang S L, et al. A study of the filtration and oxidation characteristics of a diesel oxidation catalyst and a catalyzed particulate filter[C]. SAE Paper 2007-01-1123, 2007.

18 ZHONG D, HE S, PUSHKAR T, et al. Measurement and prediction of filtration efficiency evolution of soot loaded diesel particulate filters[C]. SAE Paper 2013-01-0528, 2013.

19 LEE K W, GIESEKE J A. Collection of aerosol particles by packed beds[J]. Environmental Science & Technology, 1979,13(4):466-470.

20 EVDOXIA A, KLADOPOULOU, SONG L Y, et al. A study describing the performance of diesel particulate filters during loading and regeneration—a lumped parameter model for control applications[C]. SAE Paper 2003-01-0842, 2003.

21 胡毅, 李孟良, 李軍, 等. 柴油車(chē)排氣后處理裝置性能試驗(yàn)研究[J]. 汽車(chē)工程, 2010,32(5): 451-454. HU Yi, LI Mengliang, LI Jun, et al. An experimental study on the performance of exhaust aftertreatment devices in diesel vehicle [J]. Automotive Engineering, 2010,32(5):451-454.(in Chinese)

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

Particulate Matter Load Estimation and Distribution Characteristics of Diesel Particulate Filter

LIU Hongqi1GAO Ying1JIANG Hongpeng2CHEN Jinjun2PEI Kasi2ZHENG Deyuan2

(1.StateKeyLaboratoryofAutomotiveSimulationandControl,JilinUniversity,Changchun130025,China2.ChinaNationalHeavyDutyTruckGroupCo.,Ltd.,Ji’nan250101,China)

A particulate matter estimation model was established to calculate the particulate retained in diesel particulate filter with consideration of catalytic reaction in filter. The filtration and catalytic regeneration parameters were identified by engine dynamometer test data, including permeability of carrier and activation energy and pre-exponential factors of the NO2catalytic reaction and thermal catalytic reaction. The estimation model was validated under different operation conditions and model error was less than 10%. Analysis based on the catalytic reaction sub-model approved that the weight of catalytic regeneration was increased with the rise of temperature. At 442℃, percentage of regeneration mass in all engine emission was risen to 45.42%. The regeneration during filtration can effectively prolong the active regeneration cycle. After thorough analysis of the model, most of the particulate mass was distributed in cake layer, accounting more than 98%. The particulate mass in deep bed was discrete in five slabs and mass distribution in deep bed was mainly in the first slab. Under different test conditions, the mass in the first slab accounted more than 85%. And the permeability of the first slab was less than half of those of the other slabs. At 272℃, the particulate mass in different slabs remained stable quickly and the second to the fifth slabs were decreased more than 35% at 442℃. Chemical catalytic reaction at high temperature was the reason for decreasing. For the first slab, cake layer can effectively replenish the regeneration mass. After the theoretical analysis and practical verify, the estimation model included NO2catalytic reaction and thermal catalytic reaction can effectively predict the retained particulate mass in filter.

diesel engine; particulate filter; loading capacity; temperature; regeneration; estimation

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.06.046

2017-03-22

2017-04-14

“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2014BAG11B00)

劉洪岐(1988—)，男，博士生，主要從事發(fā)動(dòng)機(jī)后處理系統(tǒng)控制及診斷研究，E-mail: jlliuhongqi@163.com

高瑩(1972—)，女，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事汽車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)及后處理系統(tǒng)仿真與控制研究，E-mail： gaoying@jlu.edu.cn

TK421+.5

A

1000-1298(2017)06-0349-07