汽车氨燃料循环的模糊优化

（Fuzzy Optimization of the Automotive Ammonia Fuel Cycle）

氨在汽车燃料应用中具有良好的性能，如良好的储存性能和成熟的生产和分销基础设施。然而，作为替代汽车燃料的氨的可持续性仍然存在问题，这是由于传统生产技术对环境的重大影响以及当用于内燃机时需要次级碳氢燃料来促进燃烧。在氨基燃料系统的生命周期优化中考虑了两种商业实施的氨工艺：蒸汽重整和部分氧化，木基合成气工艺和蓝藻工艺组合。假设功能单元是由具有代表性的轻型内燃机车辆行驶1 km(Figure 1)。在这项研究中，两种传统燃料也被认为是次级燃料，即汽油和柴油。模糊线性规划应用碳和氮足迹作为环境目标。以汽油作为次级燃料的基于蓝藻的工艺被确定为最佳解决方案。最重要的参数是最终用户车辆的燃油经济性。因此，必须对车辆技术的改进给予更多的关注，以实现氨的可持续利用。

Figure 1:Ammonia-based fuel-cycle pathways

Figure 2:Ammonia-based CO2emission

在这项工作中，开发了模糊LCO模型来确定汽车氨燃料系统中的最佳路径，该模型使用碳和氮足迹作为可持续性指标，而GSA则用于说明系统固有的数据不确定性的影响。最佳解决方案表明，基于蓝藻的鱼腥藻生产过程中产生的氨与汽油结合，提供了碳足迹和氮足迹之间的最佳折衷，CO2排放见Figure 2。这一结果取决于有关氨燃料车辆性能的有限数据，这是造成不确定性的主要原因。未来的建模工作可将重点放在优化更广泛的可用于新旧路径的数据集上。