基于压降进行DPF碳载量估算的研究*

王 丹，刘忠长，田 径，韩永强，谭满志

(吉林大学，汽车仿真与控制国家重点实验室，长春 130022)

基于压降进行DPF碳载量估算的研究*

王 丹，刘忠长，田 径，韩永强，谭满志

(吉林大学，汽车仿真与控制国家重点实验室，长春 130022)

为提高DPF再生时机判断的准确性，通过DPF加载试验和压降特性试验，分析了DPF的加载过程和不同碳载量下的压降特性，利用压降与碳载量的线性关系，提出了一种基于压降数据估算碳载量的方法，并利用试验数据进行了验证。结果表明，在小排气流量区域，由于不同碳载量的压降曲线比较接近，且压降数据测量精度不足，导致碳载量估算的偏差较大，精度有待提高；其它排气流量区域内，碳载量估算偏差较小，尽管受到压降数据测量准确性和碳载量与压降关系的实际非线性的影响，碳载量估算偏差仍在±0.5g/L范围内。

柴油机；DPF；再生时机；碳载量；压降

前言

装用柴油机微粒捕集器(diesel particulate filter, DPF)是车用柴油机满足排放法规的重要措施[1]。DPF的产业化和实用化需要解决的关键问题就是在柴油机的各种运行条件下不发生碳粒堵塞现象并安全有效地完成其再生过程[2]。在各种DPF再生技术中，除连续再生外，都需要对再生时机进行判断。判断再生时机实质上就是判断微粒捕集器内的碳载量是否满足再生需求。

最直接确定DPF碳载量的方法就是对空载和加载后的DPF进行称重。然而，在车辆实际运行过程中，无法经常拆卸DPF，该方法不可行。国内外一些学者开展了碳载量估算间接方法的研究，文献[3]和文献[4]中研究了基于碳载量模型估算碳载量的方法，文献[5]中研究了利用DPF压降数学模型计算碳载量的方法。当今主流的再生控制策略均以碳载量作为直接触发DPF主动再生的控制参数，但在柴油机实际运行时，如何利用可实时检测到的参数(发动机转速、负荷、排气温度和DPF的压降等)准确预估出DPF的碳载量，精确控制再生起动和停止还有待研究。本文中利用加载工况下一定时间内排气背压与沉积微粒质量间的线性关系，基于大量的试验数据分析，提出了一种基于压降进行碳载量判断的方法，并分析了这种方法目前存在的问题以及改进建议。

1 试验测控系统的建立

试验对象为CA4DC2-10E3型柴油机及与其匹配的DPF后处理系统。试验柴油机为直列四缸、水冷、四冲程、涡轮增压、高压共轨、高压EGR中冷的柴油机，主要技术参数见表1。DPF的主要特征参数见表2。

表1 试验发动机参数

表2 DPF主要特征参数

图1为发动机试验台架示意图。发动机台架试验包括DPF加载试验和压降特性试验。加载试验中，工况一定，记录DPF压降随加载时间的变化，加载完成后进行DPF称重。DPF称重时，为避免颗粒质量受环境条件因素影响，要求DPF的床温在125℃以上。压降特性试验中，先将DPF快速加载至一定碳载量后，将发动机从低转速向高转速，从低负荷向高负荷变工况运转。其间测取相同碳载量下，不同的排气流量及其对应的DPF压降。试验中以十三工况测试循环中的B50，即转速2 425r/min，50%负荷为基准工况，完成一个转速的变换负荷试验后，立即调整至基准工况，若DPF压降前后变化幅度不超过5%就认为积碳量稳定，否则需要重新测定。

图1 发动机台架试验示意图

2 结果与分析

2.1 DPF加载过程研究

加载工况参数如表3所示，不同工况下的加载过程见图2和图3。这里以2 200r/min(136N·m)为DPF首轮加载试验的加载工况，如图2所示，由于该工况下微粒排放量小，且排气流量低，所以加载过程缓慢，且有明显两阶段捕集过程，即深床捕集阶段和滤饼捕集阶段[6]。在深床捕集阶段，微粒沉积在过滤壁面内，尽管该阶段捕集的微粒质量较少，但排气背压却急剧增加，这是因为即使少量的微粒也会造成壁面的微孔孔径减小，壁面渗透率降低，增大流动阻力。深床捕集阶段持续了不到10min。随着壁面内沉积微粒的增多，部分微粒开始沉积在过滤壁表面上，形成致密的滤饼层，进入滤饼捕集阶段。在滤饼捕集阶段，滤饼层为主要过滤层，微粒沉积在过滤壁上，随着微粒质量增多，排气背压缓慢上升，与加载时间基本上呈线性关系。滤饼层的孔隙率和渗透率与加载工况密切相关，且不随着时间变化，因此滤饼捕集阶段的压降变化趋势较深床捕集阶段平缓很多。当以高速高负荷工况3 150r/min(215N·m)为加载工况时，试验用DPF已经过多轮加载和再生，该工况的排气温度较高(见表3)，但对于非催化DPF，仍不能满足微粒的起燃特性，因此没有影响微粒的沉积。如图3所示，由于微粒排放较多，且排气流量较大，该工况加载速度比较快，没有明显的深床捕集阶段，加载过程中排气背压与加载时间基本上呈线性关系变化。在相同的加载时间内，3 150r/min(215N·m)的碳载量为9.3g/L，远高于2 200r/min(136N·m)的碳载量2.72g/L，因此选此工况为加载工况进行DPF压降性能试验。

表3 加载工况参数

图2 2 200r·min-1(136N·m)的加载过程

图3 3 150r·min-1(215N·m)的加载过程

2.2 DPF压降与碳载量的关系

图4 不同加载工况下碳载量与压降的关系

图4给出了两种加载工况下DPF碳载量与压降的关系图。由图可见，加载工况一定时，DPF碳载量与压降呈明显的线性关系；然而同样的排气背压所对应的微粒沉积量也会差异很大，必须结合考虑发动机运行工况，包括排气温度、压力和排气流量的影响。在制定DPF再生策略时，要实现实时的由压降进行碳载量估算，必须准确建立碳载量与压降的关系。

2.3 基于压降进行碳载量估算

通过压降特性试验得到不同碳载量下DPF压降与排气体积流量的关系。如图5所示，不同碳载量下，DPF压降与排气体积流量基本呈二次曲线关系，拟合系数接近1。然而图5的横坐标采用的是标准状态排气体积流量，排气密度直接取标准状态下的排气密度，没有考虑排气温度和压力对排气密度和DPF压降的影响，对实测的DPF压降进行温度和压力的修正。

图5 不同碳载量下，DPF的压降特性曲线

负载DPF的压降[7]可表示为

(1)

式中：Δploaded为负载DPF压降；Qv为排气体积流量；μ为排气动力黏度，与温度有关；Vtrap为过滤体体积；α过滤体孔道宽度；ws为过滤壁厚；k0为洁净过滤壁面的渗透率，通常由试验获得或厂家给定；kp为微粒层的渗透率；w为微粒层厚度；ρg为排气密度；F为摩擦因数，取常数28.454；L为过滤体孔道长度；D为过滤体直径；ξ为进出处的局部损失系数之和，一般取ξ=0.82。

由式(1)可以看出，DPF压降与排气流量为二次曲线关系，过滤体参数一定，式(1)可以简化为

(2)

式中：Δp为实测的DPF压降；A和B为常数项，由已知的过滤体参数计算得到。

排气体积流量与排气密度的关系式为

(3)

将式(3)代入式(2)可得

(4)

式中C为常数项。

利用理想气体状态方程，按照干空气密度公式，对测得的压降进行温度压力修正：

(5)

式中：Δp0为修正后的DPF压降；T和p为实测的DPF入口的排气温度和压力；T0和p0标准状态下的排气温度和压力，分别取273K和1.01×105Pa。

按照式(5)对测得的压降进行温度压力修正。图6为修正后得到的不同碳载量下，DPF压降与排气体积流量的关系。修正后的DPF压降与排气体积流量仍近似二次曲线关系，拟合系数接近1。压降经过温度压力修正后，只须考虑排气流量的影响，将空载DPF的压降特性曲线和安全碳载量限值(soot mass limit, SML)对应的DPF压降特性曲线作为边界线，得到图7用于DPF碳载量的判断。SML的确定方法见文献[8]。

图6 温度压力修正后的不同碳载量下，DPF压降特性曲线

如图7所示，利用加载工况一定压降与排气背压的线性关系，提出负载率概念，负载率为DPF碳载量百分比，空载时为0，碳载量达到SML时为100%，则需要进行主动再生。负载率计算公式为

(6)

式中：Δpclean为某一排气体积流量下，空载DPF对应的压降；ΔpSML为同一排气体积流量下，SML对应的压降。

利用负载率的概念，计算DPF的碳载量：

碳载量=SML×负载率

(7)

图7 用于碳载量判断的DPF压降特性曲线

这里以7.93g/L为SML值，以碳载量1.85和3.04g/L的试验数据为对比数据，对这种碳载量估算方法的准确性进行评估及分析。图8为碳载量估算偏差。由图可见，在低流量区域，碳载量估算偏差较大，在其它流量范围内，碳载量估算偏差在±0.5g/L范围内。原因分析如下：如图6所示，小流量区域内，对应不同碳载量的压差拟合曲线非常接近，压降数据小小的差别可能会导致碳载量很大的差别，且小流量压力数据测量精度低，压差传感器很难准确反馈碳载量变化；在其它流量区域内，造成碳载量估算有偏差的因素主要是压力测量数据的准确性和DPF碳载量与压降线性关系的一致性。

图8 碳载量估算偏差

为提高以碳载量作为主要控制参数触发DPF主动再生的准确性，该碳载量估算方法的精度有待提高，尤其是小排气流量工况。优化方案包括搭建碳载量模型[9]、压降信号处理[10]、消除深床捕集阶段[11]和保证DPF内部微粒分布均匀性[12]等，其有效性有待验证。

3 结论

(1) DPF首轮加载过程具有明显的深床捕集和滤饼捕集两个阶段，经过多次的加载和再生后，由于灰分的薄膜效应，DPF很容易进入滤饼捕集阶段。

(2) 加载工况一定时，DPF碳载量与压降近似于线性关系。基于压降进行碳载量估算时，必须综合考虑发动机运行工况的影响，准确建立DPF碳载量与压降的线性关系。

(3) 对压降数据进行温度压力修正，提出一种基于压降进行碳载量估算的方法。经试验数据验证，小流量区域主要受到压降测量精度的影响，估算偏差较大，精度有待提高；其它流量区域内，估算偏差较小，尽管受到压降测量精度和压降与碳载量关系的实际非线性的影响，估算偏差仍在±0.5g/L以内。

[1] 王丹,刘忠长,王忠恕,等.柴油机微粒捕集器缸内次后喷主动再生[J].吉林大学学报(工学版),2012,42(3):551-556.

[2] 刘宏威,张凯凯,姚广涛,等.采用缸内后喷和排气管喷油的DOC辅助DPF再生技术的研究[J].汽车工程,2015,37(4):391-395.

[3] 唐蛟,李国祥,王志坚,等.DPF碳载量模型的建立及试验[J].内燃机学报,2015,33(1):51-56.

[4] 闫明伟.基于模型的微粒捕集器碳烟加载量估计研究[D].长春:吉林大学,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.

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[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] 秦岩.4D83轿车柴油机微粒捕集器工作特性及再生控制策略研究[D].长春:吉林大学,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

*国家自然科学基金(51576089)资助。

2016223

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