柴油機微粒捕集器捕集特性影響因素分析與性能評價

(武漢理工大學 a.能源與動力工程學院;b.船舶與海洋工程動力系統國家工程實驗室低速機電控系統實驗室，武漢 430063)

柴油機微粒(particulate matter，PM)排放量在同等條件下遠遠大于汽油機，是柴油機主要的排氣污染物之一[1]。微粒捕集器(diesel particulate filter，DPF)是目前公認減少柴油機尾氣排放中顆粒物含量的高效、便捷方法之一[2]。雖然DPF產品發展已較為成熟，但微孔直徑、孔隙率等結構參數對捕集特性重要程度(評價)的計算分析未見報道。本文在參數分析的基礎上分析各因素相互關系和相對重要程度評價，為DPF結構優化和仿真試驗提供依據。

1 捕集特性影響因素

通常，衡量DPF性能的2個重要指標是壓降[3-4]和捕集效率[5]。在此基礎上又增加壁面捕集質量作為評價的第三指標。

影響DPF捕集特性的主要因素有：微孔直徑、壁厚、過濾體長度、孔隙率、通道密度、排氣量和排氣溫度。

1)微孔直徑。微孔直徑的改變更多的影響了捕集效率，但這并不能說明微孔直徑越小越好，較小的直徑同樣會加大材料的選擇和制造難度，因此，微孔直徑的取值要處于合理的范圍，通常微孔直徑處于10～20 μm[6]。

2)壁厚增大。過濾體壁厚的選取需要在一定的范圍內，壁厚過小時，雖然壓降降低，但捕集效率可能會低于90%，當壁厚過大時捕集效率通常達到95%以上，甚至更高。這已經很接近100%，再增加壁厚也不會有很大的提升，反而壓降的急劇增加會影響柴油機性能。

3)過濾體長度。理論上過濾體長度越長對柴油機性能越有利，但同時要結合柴油機所在的環境因素。

4)孔隙率。孔隙率主要影響壓降的變化，因此孔隙率的取值要以壓降為主。

5)通道密度。較大的通道密度可以增加捕集效率和減少壓降。

6)排氣量。排氣量受柴油機工況的影響。

7)排氣溫度。排氣溫度受柴油機工況的影響。

2 捕集特性模糊評價

2.1 模糊評價模型

根據DPF捕集特性，對DPF的捕集性能建立兩級三層模糊評價。底層是捕集特性的影響因素，中間層為3個捕集特性的評價指標，頂層為捕集性能評價指標。試驗所用DPF主要結構參數見表1，柴油機參數見表2。通過GT-Power軟件建立DPF的仿真模型見圖1。搭建的試驗臺架見圖2。試驗采用DW260電渦流測功機測量柴油機轉速和轉矩，AVL SPC472測量儀測量碳煙排放量，HORIBA MEXA-7000系列的7000SLE分析儀測量排氣中NOx和HC等氣體含量。

表1 DPF裝置參數

表2 柴油機技術參數

圖1 DPF仿真模型

圖2 試驗臺架

根據捕集特性選取3個評價等級：好、中、差；選擇DPF裝置初始結構參數進行模糊評價。

柴油機額定工況點：轉速1 500 r/min、轉矩370 N·m、排氣流率為220 L/s、排氣溫度550 K。

通過試驗測得柴油機加裝DPF裝置后的壓降為7.16 kPa，捕集效率為93.09%，壁面捕集微粒的質量為4.61 g。

2.2 各因素權重分析

采用層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)確定權重矩陣。微孔直徑對DPF壓降損失較小，但他對捕集效率的影響較大；壁厚和孔隙率增加時，過濾體壓降和捕集效率都有所增加；過濾體長度和通道密度增加時，壓降降低，捕集效率升高；壁面捕集質量會隨著微孔直徑、壁厚、孔隙率、過濾體長度和通道密度5項參數的增加而增大. 柴油機排氣流量的增大會導致DPF壓降升高、捕集效率降低，排氣溫度的升高增加了捕集效率，但對DPF壓降并無太大影響[7-10]。根據采用單一變量法的仿真結果分析各因素對性能指標的重要程度,根據表3所示的判斷矩陣的標度假設出判斷矩陣。構造出的判斷矩陣的相對值見表4～7。

表3 判斷矩陣準則和標度[11]

表4 壓降判斷矩陣

表5 捕集效率判斷矩陣

表6 壁面捕集質量判斷矩陣

表7 捕集性能判斷矩陣

判斷矩陣一致性檢驗由式(1)計算驗證[12]。

(1)

式中：λ為所構造判斷矩陣的最大特征值；n為判斷矩陣的階次；R.I.為平均隨機一致性指標；C.R.為隨機一致性比率。

若C.R.<0.1，則判斷矩陣滿足一致性。根據式(1)計算可得壓降、捕集效率、壁面捕集質量和捕集性能的一致性比率C.R.的值分別為：0.016、0.023、0.024、0.009。判斷矩陣均滿足一致性要求。

AHP權重計算如下。

(2)

式中：W為判斷矩陣所對應因素的權重；n為判斷矩陣的階次；aij為判斷矩陣i行j列的元素。

各因素對壓降的權重矩陣為

Wpressure=(0.389 3，0.250 5，0.103 7，

0.069 9，0.142 7，0.043 9)

同理，捕集效率的權重為

Wefficiency=(0.462 1，0.231 7，0.061 4，

0.109 4，0.045 8，0.089 6)

壁面捕集質量的權重計算得

Wmass=(0.465 3，0.061 8，0.090 2，

0.110 2，0.224 7，0.047 8)

捕集性能指標的權重矩陣為

Wperformance=(0.539 6，0.296 9，0.163 5)

2.3 模糊評價

選用模糊分布法中的嶺型分布來確定隸屬度值矩陣R。

(3)

(4)

(5)

式中：xi為第i個質量指標的測度值；xi0，…，xi5為第i個質量指標的界限值，取值根據各質量評價指標的特點和性質確定。對于越大越好的指標排列順序從大到小，對于越小越好的指標排列順序從小到大；對于定量參數，直接取實際值，對于非定量參數，采取打分衡量的形式確定。

根據捕集特性選取了3個評價等級：好、中、差。即V={Vi}，當各個結構參數取本產品初始值時，對壓降、捕集效率、壁面捕集質量的隸屬度矩陣為

中間層3個評價指標(壓降、捕集效率和壁面捕集質量)對頂層評價指標(捕集性能)的模糊關系矩陣為

采用加權平均型模糊算子進行中間層3個性能指標評價結果計算[13]。

(6)

由此，壓降的評價結果為

Epressure-drop=(0.662 9，0.356 8，0.199 1)。

同理，捕集效率和壁面捕集質量的綜合評價結果為

Eefficiency=(0.318 5，0.434 1，0.440 4)；

Emass=(0.063 5，0.364 7，0.778 1)。

捕集性能綜合評價結果為

Eperformance=(0.462 4，0.381 7，0.365 4)。

3 模糊神經網絡評價模型

3.1 函數選擇

傳遞函數：第一層與第二層之間為隸屬度函數，第二、三層之間的傳遞函數為purelin。

訓練函數：初步選擇trainscg函數為訓練函數。

性能函數：均方誤差函數mse[14]。

學習函數：learndg函數，采用梯度下降法對權值進行調整。

3.2 數據準備

樣本數據分為輸入與輸出兩部分(見表8)，輸入是微孔直徑、壁厚孔隙率、過濾體長度、通道密度、排氣流量和排氣溫度這7個因素的取值，輸出為捕集性能的評價。將500組樣本數據帶入仿真模型中得出相應的性能指標值。

表8 樣本數據

圖3 模糊神經網絡訓練及與目標差值對比

3.3 模糊神經網絡訓練

建立模糊神經網絡模型后，設定目標誤差值為10-2，通過訓練樣本數據，模糊神經網絡訓練誤差見圖3。

由圖3可知，訓練經過88次樣本集數據的迭代計算后，訓練減少到了設定誤差。

3.4 結果對比分析

在保持柴油機工況一定時，5組DPF結構優化測試方案見表9。

測試數據捕集性能的網絡預測和訓練結果、數學模型的計算結果和模糊綜合評價的計算結果對比見表10。

表9 測試數據

表10 評價結果對比

由表10可知，神經網絡模型評價結果與模糊評價的結果基本吻合，說明所建立的模糊神經網絡評價模型，可以根據DPF微孔直徑、壁厚、過濾體長度、孔隙率、通道密度、排氣量和排氣溫度等因素的取值計算分析微粒捕集器捕集特性。

4 結論

1)根據權重分析結果，首先要考慮壓降。增加壁厚是微粒捕集器結構優化的首要考慮，增加壁厚同時可以增加捕集效率和壁面捕集質量。增加壁厚、減小微孔直徑和適當減小孔隙率應該是首要措施。柴油機在運行時，在保證轉矩的情況下，保持較小的排氣流量。

2)在DPF結構參數在初始值的條件下，壓降的評價等級為“好”；捕集效率的評價等級為“中”；壁面捕集質量的評價等級為差。模糊綜合評價和模糊神經網絡評價對參數的計算結果誤差較小，在柴油機工況(排氣流量和排氣溫度)一定時，5組結構優化方案對比表明，評價等級中“好”的值隨著微孔直徑減小、壁厚增大、通道密度增大而增大。