甲醇-柴油反應活性控制壓燃發動機排放特性與經濟性預測及優化

黃粉蓮 門炳翰 佘超杰 萬明定 彭益源 申立忠

摘要： ?基于甲醇-柴油雙燃料反應活性控制壓燃（reactivity controlled compression ignition，RCCI）發動機臺架試驗數據，建立了基于粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）優化BP神經網絡的甲醇-柴油RCCI發動機排放特性、經濟性預測智能模型，以發動機負荷、甲醇替代率、EGR率為輸入參數，NO ?x 、煙度、CO、THC排放和當量有效燃油消耗率為輸出，預測模型的決定系數（ R 2）分別為0.99，0.97，0.99，0.98和0.96，平均絕對百分比誤差（mean absolute percentage error，MAPE）為6.46%，0.56%，3.12%，1.21%和0.3%，表明構建的PSO-BPNN模型能夠有效預測甲醇-柴油RCCI發動機的NO ?x 、煙度、CO、THC排放和經濟性。基于偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）分析了不同控制參數對發動機污染物排放和經濟性的相關性，將PSO-BPNN預測模型與NSGA-Ⅱ算法相結合，以NO ?x 、煙度和當量有效燃油消耗率為目標對負荷、甲醇替代率和EGR率進行協同優化，將最優控制參數組合標定至雙燃料發動機的控制系統進行試驗驗證。結果表明：優化后煙度變化不明顯，NO ?x 排放平均降低39.6%，當量有效燃油消耗率平均降低2.6%。

關鍵詞： ?甲醇；雙燃料發動機；排放特性；燃油經濟性；預測模型；多目標優化

DOI ?： ??10.3969/j.issn.1001-2222.2024.01.012

中圖分類號： TK421.5 ??文獻標志碼： ?B ??文章編號： ??1001-2222（2024）01-0076-10

柴油機具有功率密度大、熱效率高、全生命周期碳排放低等優勢，是當今世界上道路交通、工程機械、農林機械、船舶及發電機組、國防裝備的主要動力［1］。面向碳達峰與碳中和的發展目標，燃料低碳化、清潔化、綠色化已成為柴油機技術升級與可持續發展的重要方向［2-3］。甲醇燃料具有含氧量高、含碳量低、汽化潛熱高、燃燒速度快、清潔可再生等特點，有助于提升柴油機的熱效率，降低污染物排放與CO 2排放［4-5］，已成為全球業界公認的碳中和綠色液體燃料。

甲醇-柴油雙燃料反應活性控制壓燃（reactivity controlled compression ignition，RCCI）技術兼具CO 2、NO ?x 和PM排放低， 熱效率高，燃燒相位可控等優勢，是低碳甲醇燃料在柴油機上應用最現實可行的技術路徑［6-7］。近年來，隨著能源及環境污染問題日益嚴峻，甲醇已成為最具減排潛力的發動機替代燃料，各國學者對甲醇-柴油RCCI發動機性能及污染物排放特性的研究日益廣泛，甲醇摻燒比例、過量空氣系數、EGR率、柴油噴射正時、預噴策略等是甲醇-柴油RCCI發動機實現高效清潔燃燒的關鍵控制參數［8］。研究表明：通過進氣道噴射甲醇燃料的RCCI燃燒模式，缸內充量形成反應性分層梯度，可實現多發性均勻性著火和理想的低溫均質燃燒，顯著降低發動機NO ?x 和炭煙排放［9-10］。中低負荷工況下，甲醇替代率過大易發生失火現象，燃燒穩定性差，CO和THC排放較高［11］。通過優化甲醇替代率、柴油噴射正時和EGR率可有效降低NO ?x 和PM排放，但甲醇替代率過大導致甲醇、甲醛等未燃HC排放升高；不同運行工況下，甲醇-柴油RCCI發動機NO ?x 、PM與CO、THC排放之間存在矛盾［12］。提高預混合甲醇比例致使滯燃期延長，缸內燃燒壓力降低，NO ?x 和炭煙比排放降低，HC和CO比排放增多［13］。RCCI模式下引入EGR后，發動機NO ?x 排放進一步降低，CO和HC排放略有增加，中高負荷工況下有效熱效率略微升高［14］。采用預噴策略可以削弱NO ?x 和炭煙排放之間的權衡關系，提高燃燒穩定性；隨著預噴正時提前，PODE-甲醇RCCI燃燒過程從兩階段放熱演變為一階段放熱，HC、CO、NO ?x 和炭煙排放量均有所減少［15］。最佳甲醇預混合比例耦合適當的引燃柴油噴射策略可以顯著改善RCCI模式下發動機缸內燃燒過程、性能和排放特性［16］。

甲醇-柴油RCCI發動機的技術關鍵是燃燒協同控制技術。根據發動機運行工況及環境條件實時調控高低活性燃料的噴射量、噴射正時和缸內燃空當量，設計適宜的缸內混合氣活性梯度、濃度梯度及熱氛圍，才能保證兩種燃料高效燃燒和實現超低排放［17］。隨著甲醇及RCCI策略在柴油機上應用，使原本就多輸入多輸出非線性的柴油機控制系統變得更為復雜，致使甲醇-柴油RCCI發動機的排放控制優化及參數標定變得更具挑戰性［18-19］。實際駕駛環境下，動力系統控制參數和優化目標增多，運行環境和工況變化導致甲醇-柴油RCCI發動機控制參數的協調極為復雜。傳統基于臺架試驗的控制參數標定優化無法同時兼顧多個輸出目標，且離散點的試驗數據無法準確映射實際運行工況下的連續狀態空間。基于機器學習的計算模型是解決上述矛盾問題的有效途徑［20-23］。Jing等［18］基于響應曲面法和第二代非支配排序遺傳算法（non-dominated sorting genetic algorithm，NSGA-Ⅱ）對甲醇-柴油RCCI發動機的平均有效壓力、柴油噴射正時和甲醇替代率進行多目標優化，以實現有效熱效率最大化和HC、CO、NO ?x 排放的最小化。Park等［19］采用試驗設計方法對甲醇-柴油雙燃料發動機的噴油正時和EGR率進行優化，獲得同時改善BSFC和NO ?x 排放的Pareto最優前沿。Kakati等［24］基于基因表達式編程輔助元模型耦合多目標粒子群優化算法對甲醇-柴油RCCI發動機NO ?x 、PM、HC、CO排放，能效，燃燒穩定性進行協同優化，結果表明：基因表達式編程方法在表征系統非線性響應方面適應度高、泛化能力強。Li等［25］將人工神經網絡與遺傳算法相結合實現雙燃料發動機熱效率和排放的綜合優化。Ye等［26］基于反向傳播（back propagation，BP）神經網絡建立了柴油機氧化催化器轉化速率預測模型，結果表明，基于訓練的BP神經網絡可有效預測DOC在不同邊界條件下的工作性能，揭示多因素的耦合效應。Tang等［27］采用遺傳算法（genetic algorithm，GA）對BP神經網絡進行優化，構建了混合動力汽車冷起動過程污染物排放預測模型。

綜上所述，神經網絡模型目前已被廣泛應用于柴油機綜合性能預測和參數辨識，但針對雙燃料發動機的排放性能與經濟性預測及參數優化的研究較少，參數間映射關系辨識效果和模型預測精度是否滿足實時性控制要求仍有待驗證。本研究基于甲醇-柴油RCCI發動機專用試驗臺架，系統研究1 800 r/min下甲醇替代率、EGR率、負荷等對甲醇-柴油RCCI發動機NO ?x 、煙度、CO、THC和當量有效燃油消耗率的影響規律，基于試驗數據構建粒子群算法優化（particle swarm optimization，PSO）BP神經網絡（back propagation neural network，BPNN）的回歸預測模型，采用NSGA-Ⅱ與BP神經網絡相結合，對雙燃料發動機的NO ?x 、煙度和經濟性進行協同優化，獲得最優決策變量的參數組合，為甲醇-柴油RCCI發動機燃燒與污染物排放控制優化提供參考。

1 ??試驗裝置及試驗方法

試驗基于自主開發的4 缸甲醇-柴油雙燃料RCCI 發動機，甲醇燃料通過進氣歧管低壓噴射，引燃柴油采用缸內高壓直噴。甲醇噴射及柴油噴射由一體化雙燃料RCCI 發動機集成控制器進行調控，通過協調控制兩種燃料的噴射量、噴射正時和進氣參數，實現燃燒相位和燃燒速率的有效控制。主要試驗設備包括AVL交流電力測功機、AVL PUMA OPEN測控系統、AVL 735S柴油質量流量計、AVL AMA i60部分流氣體排放分析儀、AVL FTIR i60傅里葉紅外氣體排放分析儀、AVL 415S濾紙式煙度計、甲醇質量流量計等。濾紙煙度值FSN（filter smoke number，FSN）用以度量發動機排氣煙度的特性。試驗臺架布置如圖1所示。發動機基本參數見表1。臺架試驗在定扭矩條件下進行，增加甲醇替代率，則柴油的噴射量相應減少。

臺架試驗選取發動機最大扭矩轉速1 800 r/min，控制參數調節范圍見表2。系統研究不同工況下甲醇替代率、EGR率對RCCI發動機污染物排放特性的影響規律。

由于甲醇的熱值與柴油熱值不同，RCCI模式下甲醇燃料貢獻的能量份額以甲醇替代率MSR表征，MSR定義為每循環摻燒甲醇提供的化學能量占甲醇-柴油RCCI燃燒總化學能的比例［6］：

MSR = m · ??MLHV M ?m · ??MLHV M +m · ??DLHV D ?×100 % ?。 ?（1）

式中： m · ??M為RCCI模式下甲醇燃料的質量流量； m · ??D為柴油的質量流量；LHV M為甲醇燃料的低熱值；LHV D為柴油的低熱值。

EGR率定義式如下：

EGR率 = G ?a －G ?r ?G ?a ?×100 % ?。 ?（2）

式中： G ?r為未引入EGR時的進氣量； G ?a為引入EGR后的進氣量。

甲醇-柴油雙燃料RCCI模式下，將甲醇按照等熱值換算成柴油質量，計算出當量有效燃油消耗率（equivalent brake specific fuel consumption，ESFC），ESFC定義［8］如下：

ESFC = 1 P ?e ???m · ??M×LHV M LHV D ?+m · ??D ??。 ?（3）

式中：ESFC為當量有效燃油消耗率； P ?e為發動機有效功率。

2 ??神經網絡預測模型

2.1 ??試驗數據的處理

BP神經網絡具有較強的非線性逼近能力和自適應能力，是建立發動機性能與污染物排放實時仿真模型的有效方法［28］。通過甲醇-柴油RCCI發動機臺架試驗共獲取88組數據，將其中72組數據作為訓練集，用于神經網絡模型的深度學習和訓練，其余數據則用于測試和驗證神經網絡的預測精度和泛化能力。由于模型各輸入參數的量綱不一致，會對隱含層各節點閾值和初始化權值的選取造成一定影響，且數量級較小的參數對網絡權值的影響可能會被忽略［29］，因此，需要對輸入參數進行歸一化預處理。采用Mapminmax函數將3個輸入參數均處理為［0，1］的數值，歸一化公式為

x*=（x－x ?min ）/（x ?max －x ?min ） 。 ?（4）

式中： x *為歸一化后的數據； x 為輸入層參數； x ?min和 x ?max分別為該參數的最小值和最大值。

2.2 ??BP ?神經網絡結構

建立的神經網絡模型拓撲結構包括輸入層（input layer）、隱藏層（hidden layer）和輸出層（output layer），輸入層參數包括負荷、甲醇替代率、EGR率，模型輸出層參數為煙度、NO ?x 、CO、THC排放和ESFC。模型的隱藏層數目選取對模型的訓練速度和泛化能力具有極其重要的影響，神經元個數過少，則模型預測誤差大，神經元個數過多，則容易導致模型出現過擬合、容錯性差等問題［30］。采用預測值與試驗值的均方誤差（mean square error，MSE）來表征網絡模型的預測性能，不同隱藏層節點下輸出目標的MSE分析結果見圖2。因此，選取模型輸入層節點數為3，輸出層節點數為5，隱藏層節點數為10，BP神經網絡模型的拓撲結構見圖3。

2.3 ??采用粒子群算法優化 ?BP ?神經網絡

由于BP神經網絡初始化權值和閾值的選取具有隨機性，網絡訓練過程易出現過擬合或陷入局部最優，導致模型泛化效果較差。因此，采用粒子群算法優化BP神經網絡的初始權值和閾值。粒子群優化算法是一種群體自適應群智能優化算法［31］，具有參數少、收斂速度快等優點［32］。利用粒子群算法優化BP神經網絡（PSO-BPNN）過程中，以粒子群中 各個粒子的位置代表BP神經網絡當前的權值集 ?合，粒子的維數取決于BP網絡連接權值的數量［28］，通過反復迭代更新各個粒子的位置和速度，最終獲得最優的網絡權值和最佳的BP網絡結構［33］。粒子位置和速度的更新原理和表達式如下：

V i+1，d=ω·V i，d+c 1·r 1· P ?best i，d－X i，d +c 2·r 2 G ?best －X i，d ?， ?（5）

X i+1，d=X i，d+V i+1，d 。 ?（6）

式中： ω 為慣性權重， ω ≥0； V=［V i，1，V i，2，…V i，D］ 和 X=［X i，1，X i，2，…X i，D］ 分別為第 i 個粒子的運行速度和位置； r ?1和 r ?2為［0，1］之間的隨機數； c ?1和 c ?2為加速因子； P ?best =［P i，1，P i，2，…P i，D］ 為粒子個體最優值； G ?best =［G 1，G 2，…G D］ 為種群最優值； i=1，2，…m ，表示第 i 個粒子； d=1，2，…D， 為解空間的維數。

將測試樣本數據輸入優化訓練后的PSO-BPNN神經網絡進行計算，驗證模型的預測能力。采用NSGA-Ⅱ算法進行尋優，將輸入參數設置為個體，將模型預測輸出結果作為個體適應度函數值，通過計算尋優得到煙度、NO ?x 和ESFC權衡最小的決策變量集，計算流程如圖4所示。

2.4 ??模型精確度評價指標

PSO-BPNN預測模型的準確性通過平均絕對百分比誤差（MAPE）和決定系數（ R 2）進行評價。 R 2表征預測值和試驗值的相關性，取值范圍為［0，1］， R 2越接近于1，說明模型的線性擬合程度越優。MAPE表征預測值與試驗值之間的偏差程度，MAPE值越小，則代表模型的預測精度越高［34］。

R2=1－ ∑n i=1（y i－o i）2 ∑n i=1（y i－y′ i）2 ?， ?（7）

MAPE = 1 n ∑n i=1 ?y i－o i y i ?×100 % ?。 ?（8）

式中： n為樣本數目；y i為測試集第i個節點的試驗值；o i為第i個節點的預測值；y ′為試驗值的平均值。

3 ??排放預測結果

用PSO-BPNN模型對測試樣本進行預測，計算NO ?x 、煙度、CO、THC排放和ESFC的決定系數和平均絕對百分比誤差，結果如圖5和圖6所示。分析可知，NO ?x 、煙度、CO、THC和ESFC的預測值與試驗值均收斂于對角線附近，決定系數 R 2分別為0.99，0.98，0.99，0.98和0.96， R 2均接近于1，說明預測模型的泛化能力較強。模型對NO ?x 、煙度、CO、THC和ESFC預測的平均絕對百分比誤差MAPE分別為6.46%，0.56%，3.12%，1.21%和0.3%，表明建立的PSO-BPNN模型具有較好的預測精度及多參數變化適應性，可用于甲醇-柴油RCCI發動機排放特性和經濟性的預測分析。

圖6示出試驗值與預測值誤差絕對值的對比。從圖6可以看出，NO ?x 、煙度、CO、THC和ESFC的試驗值與預測值基本接近一致，最大誤差分別62.14×10－6，0.035 FSN，45.78×10－6，36.93×10－6

和1.51 g/（kW·h），說明利用該模型可以準確預測不同工況下甲醇-柴油雙燃料RCCI發動機NO ?x 、煙度、CO、THC排放和ESFC。

4 ??排放特性相關性分析

偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）是一種研究多個因變量對多個自變量的預測建模方法，PLSR分析在建模過程中綜合了主要成分分析、典型相關分析和線性回歸分析方法［35］，根據回歸系數可以揭示自變量和因變量之間復雜的相互作用。將預測模型輸入參數EGR率、甲醇替代率、負荷及輸出參數NO ?x 、煙度、CO、THC排放和ESFC代入PLSR模型中進行相關性分析。

圖7示出NO ?x 排放與3個輸入參數的相關性分析結果。由圖7知，隨甲醇替代率和EGR率升高，NO ?x 排放大幅降低。產生這一現象的原因是甲醇的汽化潛熱值高，甲醇由進氣門噴入后汽化過程中會吸收大量熱量，進氣溫度降低，導致缸內燃燒溫度下降［12］。此外，甲醇燃燒速度快，摻燒甲醇致使混合氣燃燒速率提高，縮短了高溫持續時間。兩種機理均具有抑制NO ?x 生成的作用。隨著EGR率增加，大量惰性氣體進入燃燒室阻礙了燃料的快速燃燒，且廢氣對進氣的加熱和稀釋作用造成實際過量空氣系數降低；此外，EGR的引入導致缸內混合氣比熱容增大，導致缸內最高燃燒溫度下降［2］。以上因素緩解了NO ?x 生成所需的高溫富氧環境，因此NO ?x 排放顯著降低。

圖8示出煙度與輸入參數的相關性分析結果。由圖8可知，煙度隨負荷及EGR率的升高而增加，隨甲醇替代率的增加而降低。這是因為隨著甲醇替代率增高，甲醇噴射量增多，而柴油噴射量相應減少，由于甲醇是低碳、高含氧燃料，不含 C C ?鍵，且甲醇的可燃界限寬、碳氫比（C/H）小，燃燒時煙度極低［12］。摻燒甲醇后，甲醇的高汽化潛熱導致進氣溫度下降，發動機進氣量增多，且甲醇自身含氧量高達50%，RCCI模式下燃料完全氧化燃燒需要的氧含量減少。此外，隨著甲醇替代率升高，缸內預混合

燃燒量增多，則擴散燃燒的比例減少，且著火滯燃期的延長有利于改善缸內混合氣均勻性，炭煙生成量減少。隨著發動機負荷增高，需求的循環噴油量增多，混合氣濃度增加，且缸內最高燃燒溫度增高，較容易達到炭煙生成的高溫缺氧條件。隨著EGR率的提高，缸內空燃比降低，且過大的EGR率會降低燃燒速度，不利于炭煙繼續氧化。

圖9和圖10示出CO和THC排放與輸入參數的相關性分析結果。分析可知，甲醇替代率對CO和THC排放的影響較大，且均呈正相關趨勢。CO和THC是燃料未參與燃燒或不完全燃燒的產物，其排放主要取決于可燃混合氣的當量比及缸內燃燒溫度［11］。甲醇燃料的汽化潛熱約為柴油的4倍，隨著甲醇替代率增大，進氣溫度和缸內燃燒溫度降低，易造成反應鏈斷裂，甲醇的不完全氧化反應增加，故CO 與 THC排放量較大。雙燃料RCCI模式下，甲醇燃料由進氣歧管噴入并與空氣混合形成均質或準均質混合氣進入氣缸中再由柴油引燃，因此不可避免地存在狹隙效應、壁面冷激效應等，導致未燃THC排放增多。隨著負荷增加，缸內燃燒溫度升高，燃料燃燒較充分，CO和THC排放減少。

隨著EGR率增大，CO排放略微升高，THC排放略微降低。主要原因為隨著EGR率增加，燃燒溫度降低，且進氣流量減少，缸內惰性氣體含量增加，燃燒室中的新鮮充量和氧濃度下降，從而導致點火延遲和燃料燃燒化學反應速率下降［2］，燃燒不完全導致CO排放增加。然而，隨著EGR率增大，進氣終了時缸內工質溫度較高，促進甲醇的蒸發，且廢氣的引入使得滯燃期延長，混合氣均勻性提高，燃燒過程改善從而致使THC排放略微減少。

圖11示出ESFC與輸入參數的相關性分析結果。由圖11分析可知，ESFC與輸入參數之間均呈負相關關系。這主要是因為甲醇在進氣道噴射形成了均質的甲醇混合氣氛圍，甲醇較低的十六烷值使得滯燃期增加，更多的柴油在甲醇混合氣氛圍中均勻混合，大量可燃混合氣在上止點附近同時燃燒，燃燒持續期縮短，燃燒等容度較好，傳熱面積小，發動機熱效率提高。此外，甲醇汽化吸熱使得缸內燃燒溫度較低，導致壓縮功降低，氣缸壁的熱傳遞減少。且兩種燃料協同燃燒時燃氣在高壓下膨脹，排氣溫度降低。這些因素的共同作用促進了中高負荷工況下甲醇-柴油RCCI發動機的熱效率和經濟性提升。隨著EGR率升高，排氣背壓降低，泵氣損失下降從而導致發動機經濟性提高。

5 ??基于遺傳算法的排放特性與經濟性優化

遺傳算法的本質是通過在解空間中生成均勻分布攜帶決策向量基因的個體，通過一定篩選機制淘汰劣解，保留相對最優解，再通過基因交叉、變異、組合等方式生成新的個體繼續遺傳，在一定數量的遺傳迭代后得到收斂的最優解［27］。

根據NO ?x 、煙度、CO、THC和ESFC相關性分析結果可知：隨著甲醇替代率升高，NO ?x 和煙度降低，CO和THC排放大幅增加；隨著EGR率增加，NO ?x 排放量急劇減少，煙度顯著增加，CO排放略微增多，THC排放略微減少；ESFC隨甲醇替代率和EGR率的升高而降低。為了進一步降低甲醇-柴油RCCI發動機的NO ?x 、炭煙排放和ESFC，解決污染物排放及經濟性控制的權衡關系，采用NSGA-Ⅱ多目標遺傳算法對PSO-BPNN預測模型進行多目標在線尋優。設置種群規模為50，交叉概率為0.8，變異概率為0.05，輸入參數的范圍見表2。對煙度、NO ?x 和當量有效燃油消耗率的Pareto 最優解進行仿真尋優，計算結果如圖12所示。甲醇-柴油RCCI發動機的煙度和NO ?x 排放、煙度和當量有效燃油消耗率之間具有明顯的折中關系，而NO ?x 排放和當量有效燃油消耗率的折中關系并不明顯。

分別選取50%，60%，70%，80%，85%和95%負荷附近的點作為Pareto最優解。優化后獲得負荷、甲醇替代率、EGR率的最佳匹配組合，將最優控制參數組合標定至雙燃料發動機的控制系統進行臺架試驗驗證，并與原機方案的NO ?x 、煙度、經濟性結果進行對比，結果如圖13所示。優化后NO ?x 排放和經濟性較原機有很大改善，NO ?x 排放量平均降低39.6%，95%負荷工況下降幅達763.03×10－6；優化后ESFC平均降低2.6%，中等負荷工況下最大降幅為6.183 2 g/（kW·h）；優化后煙度變化不明顯，但整體排放量較低。

6 ??結論

a） 采用偏最小二乘法對模型輸入和輸出參數的相關性進行分析，甲醇替代率與NO ?x 、煙度和ESFC均呈負相關，與CO和THC排放呈正相關；EGR率對NO ?x 、THC排放和ESFC呈負相關，對煙度和CO排放呈正相關，中高負荷工況下EGR率對CO和THC排放的影響不明顯；發動機負荷與NO ?x 和煙度呈正相關，與CO、THC排放和ESFC呈負相關；

b） 將PSO-BPNN預測模型與NSGA-Ⅱ算法相結合，以NO ?x 、煙度和ESFC為優化目標，對負荷工況、甲醇替代率和EGR率進行協同優化，優化后煙度變化不明顯，NO ?x 排放平均降低39.6%，ESFC平均減少2.6%。

參考文獻：

［1］ ?帥石金，王志，馬驍，等.碳中和背景下內燃機低碳和零碳技術路徑及關鍵技術［J］．汽車安全與節能學報，2021，12（4）：417-439.

［2］ Huang F L，Li L L，Zhou M，et al.Effect of EGR on performance and emissions of a methanol-diesel reactivity controlled compression ignition（RCCI） engine［J］．Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering，2023，45（9）：440.

［3］ Li Z Y，Wang Y，Wang，Y J，et al.Effects of fuel injection timings and methanol split ratio in M/D/M strategy on a diesel/methanol dual-fuel direct injection engine［J］．Fuel，2022，325：124970.

［4］ Tian Z，Wang Y，Zhen X D，et al.The effect of methanol production and application in internal combustion engines on emissions in the context of carbon neutrality：a review［J］．Fuel，2022，320：123902.

［5］ 甄旭東，雷星星，田智，等.高壓縮比甲醇發動機非常規排放影響分析［J］．車用發動機，2023（3）：52-58.

［6］ 黃粉蓮，田茂盛，萬明定，等.過量空氣系數對柴油/甲醇 RCCI 發動機非常規排放特性的影響［J］．農業工程學報，2021，37（8）：52-61.

［7］ García A，Monsalve-Serrano J，Villalta D，et al.Methanol and OMEx as fuel candidates to fulfill the potential EURO Ⅶ emissions regulation under dual-mode dual-fuel combustion［J］．Fuel，2021，287：119548.

［8］ Huang F L，Xia D S，Wan M D，et al.Experimental Investigation of the Performance and Unburned Methanol，Formaldehyde and Carbon Dioxide Emissions of a Methanol-Diesel Dual-Fuel Engine［J］．Journal of Energy Engineering，2023，149（3）：04023013.

［9］ Altun S，F1rat M，Varol Y，et al.Comparison of direct and port injection of methanol in a RCCI engine using diesel and biodiesel as high reactivity fuels［J］．Process Safety and Environmental Protection，2023，174：681-693.

［10］ ?Li Y P，Jia M，Xu L L，et al.Multiple-objective optimization of methanol/diesel dual-fuel engine at low loads：A comparison of reactivity controlled compression ignition（RCCI） and direct dual fuel stratification（DDFS） strategies［J］．Fuel，2020，262：116673.

［11］ ?黃粉蓮，楊群，王正江，等.甲醇替代率對柴油/甲醇反應活性控制壓燃發動機性能的影響［J］．內燃機工程，2022，43（1）：48-57.

［12］ 黃粉蓮，周長登，申立忠，等.過量空氣系數對甲醇/柴油反應活性控制壓燃發動機性能的影響［J］．內燃機工程，2022，43（2）：30-40.

［13］ Duraisamy G，Rangasamy M，Govindan N.A comparative study on methanol/diesel and methanol/PODE dual fuel RCCI combustion in an automotive diesel engine［J］．Renewable Energy，2020，145：542-556.

［14］ Elkelawy M，El Shenawy E A，Mohamed S A，et al.Impacts of using EGR and different DI-fuels on RCCI engine emissions，performance，and combustion characteristics［J］．Energy Conversion and Management：Ⅹ，2022，15：100236.

［15］ Wang L J，Liu J H，Ji Q，et al.Experimental study on the high load extension of PODE/methanol RCCI combustion mode with optimized injection strategy［J］．Fuel，2022，314：122726.

［16］ Agarwal A K，Singh A P，Kumar V.Effect of pilot injection strategy on the methanol-mineral diesel fueled reactivity controlled compression ignition combustion engine［J］．Fuel，2023，338：127115.

［17］ Panda K，Ramesh A.Parametric investigations to establish the potential of methanol based RCCI engine and comparison with the conventional dual fuel mode［J］．Fuel，2022，308：122025.

［18］ Jing Z，Zhang C H，Cai P P.Multiple-objective optimization of a methanol/diesel reactivity controlled compression ignition engine based on non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ［J］．Fuel，2021，300：120953.

［19］ Park S，Cho J，Park J，et al.Numerical study of the performance and NO ?x ?emission of a diesel-methanol dual-fuel engine using multi-objective Pareto optimization［J］．Energy，2017，124：272-283.

［20］ Bhowmik S，Paul A，Panua R，et al.Artificial intelligence based gene expression programming（GEP） model prediction of Diesel engine performances and exhaust emissions under Diesosenol fuel strategies［J］．Fuel，2019，235：317-325.

［21］ Moradi J，Gharehghani A，Aghahasani M.Application of machine learning to optimize the combustion characteristics of RCCI engine over wide load range［J］．Fuel，2022，324：124494.

［22］ 陳天鍇，王貴勇，申立中，等.基于GBDT算法的柴油機性能預測［J］．車用發動機，2022（5）：51-58.

［23］ Xia L，Jager B D，Donkers T，et al.Robust constrained optimization for RCCI engines using nested penalized particle swarm［J］．Control Engineering Practice，2020，99：104411.

［24］ Kakati D，Biswas S，Banerjee R.Artificial intelligence assisted MOPSO strategy for discerning the exergy efficiency potential of a methanol induced RCCI endeavour through GA coupled multi-attribute decision making approach［J］．Energy Conversion and Management，2021，248：114727.

［25］ Li Y P，Jia M，Han X，et al.Towards a comprehensive optimization of engine efficiency and emissions by coupling artificial neural network（ANN） with genetic algorithm（GA）［J］．Energy，2021，225：120331.

［26］ Ye J H，Peng Q G.Improved emissions conversion of diesel oxidation catalyst using multifactor impact analysis and neural network［J］．Energy，2023，271：127048.

［27］ Tang D，Zhang Z，Hua L，et al.Prediction of cold start emissions for hybrid electric vehicles based on genetic algorithms and neural networks［J］．Journal of Cleaner Production，2023，420：138403.

［28］ 陳昊天，王玥，曹晶，等.基于粒子群算法的增壓柴油機神經網絡模型［J］．車用發動機，2021（3）：1-7.

［29］ 陳若龍，韓永強，李潤釗，等.基于BP神經網絡預測正庚烷-乙醇混合燃料自燃溫度［J］．車用發動機，2018（1）：10-15.

［30］ Salam S，Verma T N.Appending empirical modelling to numerical solution for behaviour characterization of microalgae biodiesel［J］．Energy Conversion and Management，2019，180：496-510.

［31］ 趙秋月.基于認知種群的混合粒子群優化算法研究［D］．廣州：廣州大學，2019.

［32］ Zhang Y，He C，Sun L.Optimization of an ejector to mitigate cavitation phenomena with coupled CFD/BP neural network and particle swarm optimization algorithm［J］．Progress in Nuclear Energy，2022，153：104412.

［33］ Cui Y Q，Liu H F，Wang Q L，et al.Investigation on the ignition delay prediction model of multi-component surrogates based on back propagation（BP） neural network［J］．Combustion and Flame，2022，237：111852.

［34］ 許朵，姚崇，馬騁，等.船用雙燃料發動機綜合性能預測及優化［J］．內燃機學報，2022，40（5）：403-411.

［35］ 冀樹德，韓耀軍，許世永，等.基于偏最小二乘回歸的柴油機微粒排放預測［J］．車用發動機，2011（4）：52-54.

Prediction and Optimization of Emission ?Characteristics and Fuel Economy for Methanol-Diesel RCCI Engine

HUANG Fenlian，MEN Binghan，SHE Chaojie，WAN Mingding，PENG Yiyuan，SHEN Lizhong

（Yunnan Key Laboratory of Internal Combustion Engines， Kunming University of Science and Technology，Kunming 650500，China）

Abstract： ?Based on the test data of methanol-diesel dual-fuel reactivity controlled compression ignition（RCCI） engine bench， the prediction intelligent model of emission and fuel economy was established based on BP neural network optimized by the particle swarm optimization（PSO） algorithm. The inputs of model were engine load， methanol replacement rate and EGR rate， and the outputs of model were NO ?x ， smoke，CO， THC emission and equivalent effective fuel consumption. The determination coefficients of model were 0.99， 0.97， 0.99， 0.98 and 0.96 respectively， and the mean absolute percentage errors were 6.46%， 0.56%， 3.12%， 1.21% and 0.3%， which indicated that the constructed PSO-BPNN model could effectively predict the NO ?x ， smoke， CO， THC emissions and economy of methanol-diesel RCCI engine. Based on the partial least square regression（PLSR）， the correlation of different control parameters to engine pollutant emissions and economy was analyzed. The PSO-BPNN prediction model was combined with the NSGA-Ⅱ algorithm， the collaborative optimization of load， methanol replacement rate and EGR rate was conducted based on the objective of NO ?x ，smoke and equivalent effective fuel consumption， and the optimal control parameter combination was finally calibrated to the control system of methanol-diesel dual-fuel engine for the experimental verification. The results showed that the optimized smoke had little change， NO ?x ?emissions reduced by 39.6%， and the equivalent effective fuel consumption reduced by 2.6%.

Key words： ?methanol;dual-fuel engine;emission characteristic;fuel economy;prediction model;multi-objective optimization

［編輯： 袁曉燕］

收稿日期： ??2023-07-15； [HT6H]修回日期： ??2023-11-23

基金項目： ??云南省基礎研究計劃項目（202301AT070435）；云南省重點研發計劃專項（202103AA080002）

作者簡介： ??黃粉蓮（1986—），女，副教授，博士，主要研究方向為內燃機低碳和零碳燃料應用；429019788@qq.com。

通訊作者： ??萬明定（1989—），男，博士，主要研究方向為內燃機低碳和零碳燃料應用；915389147@qq.com。