喷油参数对船舶电控柴油机黑碳排放的影响规律及权重分析

杨亮，王顺，吕林

(1.广西玉柴机器股份有限公司,广西 玉林 537005；2.武汉理工大学 能源与动力工程学院，武汉 430063)

目前MARPOL公约中并没有规定颗粒物或黑碳排放的具体限值，但是随着北极航线的开通、全球航运需求的持续增长，预计2050年全球船舶黑碳排放量将是2004年的3倍，黑碳对北极地区冰川的消融作用将尤为突出[1]。为了降低黑碳排放，已有研究，如从调整柴油机喷油参数方面，如通过研究发现主喷分为多次可改善混合气形成过程，抑制黑碳生成[2]；采用多次喷射策略并优化正时和持续期可有效降低黑碳排放[3]。但是国内针对船舶柴油机黑碳排放的研究较少，且缺少探究各喷油参数对黑碳排放的影响规律及分析各因素权重大小的研究。考虑到通过对比喷油参数中各因素权重的大小，可以分析在调整喷油参数的措施中降低黑碳排放的最有效的措施，故通过台架试验分析船舶电控柴油机喷油正时、共轨压力、预喷规律等因素对黑碳排放的影响规律，对比3种权重计算方法。

1 试验设备与方法

1.1 试验设备

试验用发动机为玉柴YC4D和YCA05高压共轨柴油机，主要性能及测量仪器情况见表1、2。

表1 试验发动机参数

表2 试验测量设备型号及生产厂家

1.2 试验方法

试验采用控制变量法，为了保证试验变量的单一性，利用进气空调控制进气温度保持在25 ℃左右，进气湿度控持在55%左右；额定点的排气背压控制在(10±0.5) kPa，进气负压控制在(5±0.3) kPa；冷却水温控制在(85±5) ℃。

利用AVL415SE烟度计测量得到的尾气烟度值FSN经ISO8178-3中规定的计算公式计算得到船舶柴油机排气中的黑碳质量浓度。

(1)

式中：BC为每立方米排气中黑碳的质量，mg/m3；FSN为AVL 415SE烟度计测得的烟度值，FSN。

2 试验结果分析

2.1 喷油正时

YC4D型发动机额定工况点无预喷时，喷油正时变化对黑碳排放影响的试验结果见图1。

图1 YC4D喷油正时对黑碳排放的影响

当共轨压力为80和90 MPa时，喷油正时从4(°)CA BTDC增至8(°)CA BTDC，黑碳排量呈下降趋势；当喷油正时继续增大时，黑碳排量随之增加，8(°)CA BTDC为此轨压下的最佳喷油正时；同样，7(°)CA BTDC为轨压100 MPa时的最佳喷油正时；5(°)CA BTDC为轨压110 MPa时的最佳喷油正时；喷油正时从试验起始点变至最佳点，黑碳排量降低了22.7%～38.2%。

不同轨压下喷油正时与黑碳排量呈“浴盆曲线”型变化规律，即存在最佳喷油正时；轨压增加，最佳喷油正时减小。在一定范围内，喷油提前会使滞燃期延长，使得滞燃期内的循环油量比重增加，预混合燃烧量增加[4]，导致燃烧温度较高，生成的黑碳因为高温的作用继续氧化，黑碳生成量减少；当喷油正时过于提前，缸内压力较低，较强的喷雾贯穿力使喷雾进入挤流区，部分燃油会落在活塞顶部壁面或气缸壁面上并形成过浓混合气[5]，局部黑碳生成量增加，导致黑碳排量增加。

在YC4D型发动机试验中得到了喷油正时对于黑碳排放降低作用存在最佳点的结论，利用YCA05验证该结论是否适用于其余发动机。

YCA05型发动机额定工况点无预喷时，喷油正时对黑碳排放影响的试验结果见图2。喷油正时与黑碳排放量曲线明显呈“浴盆曲线”型变化。轨压160 MPa时，8(°)CA BTDC为最佳喷油正时；轨压150 MPa时，10(°)CA BTDC为最佳喷油正时；从4(°)CA BTDC变至最佳点，黑碳排量降低了36.3%～57.1%。说明YC4D柴油机试验中得到的结论适用于YCA05柴油机。

图2 YCA05喷油正时对黑碳排放的影响

2.2 共轨压力

在YC4D发动机的额定转速和功率工况点，更改共轨压力进行试验，结果见图3。

图3 YC4D轨压对黑碳排放影响

由图3可见，当喷油正时不变时，随着共轨压力的增大，黑碳排量先减小后增大。70 MPa为喷油正时8(°)CA BTDC时的最佳轨压；80 MPa为喷油正时7(°)CA BTDC时的最佳轨压；100 MPa为喷油正时6(°)CA BTDC时的最佳轨压；在轨压从试验起始点变化至最佳点的过程中，黑碳排量降低了20.2%～31.0%。

不同喷油正时下共轨压力与黑碳排量同样呈现“浴盆曲线”型变化规律，存在最佳轨压；喷油正时减小，最佳轨压增大。在一定范围内，随着轨压的增高，促进燃油的雾化和混合，预混合燃烧增加，扩散燃烧期缩短，黑碳排量降低；当共轨压力过高时，燃油碰壁概率增加，淬火现象导致HC排放增加，而HC的氧化分解会导致黑碳排量的升高[6]。

YCA05型发动机额定工况点无预喷时，轨压对黑碳排放影响的试验结果见图4。

图4 YCA05轨压对黑碳排放影响

在150 MPa共轨压力时曲线变化趋势发生改变，轨压从120 MPa变至150 MPa，黑碳排量降低了57.8%～67.7%。利用YCA05柴油机验证了最佳共轨压力的存在。

2.3 预喷参数

2.3.1 预喷开启与关闭

为了分析有无预喷对黑碳排量的影响，利用YC4D柴油机在1 500 r/min转速的不同负荷下进行试验，试验中所有工况点的主喷正时为7(°)CA BTDC，共轨压力为70 MPa，50%及以下负荷点预喷油量为1.7 mg/cyc，50%以上负荷点预喷油量为2.7 mg/cyc，所有工况点主预喷间隔角为5(°)CA。试验结果见图5。

图5 预喷对黑碳排量影响

100%负荷时，有无预喷对黑碳排量无影响，试验中的其余负荷点无预喷时的黑碳排量较开启预喷降低了31.4%～46.6%。开启预喷后，100%负荷时预喷油量在循环油量的占比较小，对混合和燃烧的作用较小，而其余负荷点预喷油量占比相对较大，预喷阶段燃油燃烧产生的热量对主喷阶段燃油起到引燃作用，主喷滞燃期缩短，导致预混燃烧比例减小，扩散燃烧比例增加[7]，最终导致黑碳排量升高。

2.3.2 预喷油量

利用YCA05型柴油机分析预喷油量对黑碳排量的影响。试验工况选取2 200 r/min、25%负荷，主喷正时设定为8(°)CA BTDC，共轨压力为130 MPa。试验结果见图6。

图6 预喷油量对黑碳排放的影响

由图6可看出，主预喷间隔角不变时，随着预喷油量的增加，黑碳排量整体呈现下降趋势，当预喷油量由3 mg/cyc增加至10 mg/cyc时，黑碳排量降低了30%～36%。随着预喷油量的增加，预喷燃油在缸内形成的充量分布均匀的预混合气量增大[8]，预混燃烧比例增加，因此黑碳排量有所降低。

2.3.3 主预喷间隔角

YCA05型柴油机预喷油量变化对黑碳排量的影响见图7。

图7 主预喷间隔角对黑碳排量的影响

不同预喷油量水平下，主预喷间隔角的影响趋势大致相同，喷油间隔角由8(°)CA增大至42(°)CA时，黑碳排量先减小后增大，最大降低量为11.6%～21.6%。主预喷间隔角在一定范围内增大时，预喷时油气混合时间增加，混合质量有所提高，黑碳排放得到改善，但是间隔角过大时，燃油会喷射到气缸壁和活塞余隙[9]，造成黑碳排量的增加。

3 影响因素权重分析

3.1 计算方法选取

计算时，考虑3种不同的计算方法，分别是相关性大小评估权重、多元线性回归计算、随机森林算法。

3.1.1 相关性评估权重

利用SPSS软件对数据集中多个影响因素与因变量进行相关性分析，探讨每个影响因素对因变量的相关性大小。

在利用此方法进行权重计算过程中发现，相关性不能很好地表征影响因素权重的大小，每个影响因素相关性的大小受其变化频率的影响，变化频率越高，其与因变量的相关性越大。即利用相关性大小评估权重的大小并不准确。

3.1.2 多元线性回归

利用多元线性回归分析，求出因变量与多个影响因素之间的多元线性公式，其每个影响因素的标准系数绝对值大小表征权重的大小。

利用此方法进行权重计算时发现，对单独某一台柴油机的数据进行多元线性回归，拟合出的回归公式R2较大，YCA05发动机数据多元线性回归结果见表3，R2为0.9，即拟合结果可以很好地解释数据的变化。但在对本文所述2台柴油机的数据集进行多元线性回归时发现，其拟合出的计算公式R2较小，2台柴油机数据集多元线性回归结果见表4，R2为0.58，表明多元线性回归方程可以解释的数据集变化程度有限，不能很好地表现出数据的变化趋势。因为某些影响因素在多个机型中对因变量的影响规律并不是可以简单得用线性变化来表示，其影响规律更为复杂。多元线性回归方法不适用于本研究的计算。

表3 单台发动机多元线性回归

表4 两台发动机多元线性回归

3.1.3 随机森林

随机森林[10]计算权重的大致流程见图8，简述如下。

图8 随机森林算法流程

1)先从原始数据样本中利用Bagging方法有放回的随机抽取n个数据集，每个数据集构成一棵决策树，在每次抽取数据的过程中没有被抽到的数据组成袋外样本，形成测试集。

2)利用袋外数据计算随机森林中的每棵决策树的袋外数据误差，记作er1；在袋外数据样本所有特征变量中随机的加入噪音干扰，再次计算其袋外数据误差，记作er2。

3)假设随机森林中有N棵树，那么对于某个特征变量的权重w为

(2)

该公式计算权重的原理在于，当在某个变量中加入噪音后，其袋外数据误差变化越大，代表该变量对于随机森林建立的预测模型的预测结果有较大影响，则该变量的权重越大。

考虑到某些影响因素在多个机型中对因变量的影响规律存在非线性关系，而随机森林算法能够有效的处理自变量之间存在相关性和非线性数据集，并且通过多棵决策树的组合可得到更为精确的计算结果，同时可以利用袋外数据组成的测试集对计算模型加以验证。故最终选择随机森林算法作为影响因素权重的计算方法。

利用随机森林算法之前首先对原始数据集中数据进行了归一化处理，可避免不同量级的影响因素对权重计算的最终结果造成影响。

3.2 权重计算结果

在利用随机森林算法计算权重前，计算每条数据下的过量空气系数，将过量空气系数作为一个因素参与了算法计算，最终得到各因素权重见图9。

图9 权重计算结果

利用测试集对算法模型进行验证，得到R2为0.92，表明该随机森林计算模型拟合程度较好。

所有参与计算的变量中，过量空气系数的权重最大；电控柴油机喷油参数中共轨压力对于黑碳排放影响权重最大，喷油正时次之，预喷油量和主预喷间隔角对黑碳排放影响权重最小。

4 结论

1)喷油正时与共轨压力对黑碳排放的影响呈“浴盆曲线”型变化规律，存在最佳作用点。最佳喷油正时随着轨压的增大逐渐减小，最佳共轨压力随着喷油正时的增大逐渐减小。

2)有无预喷对于100%负荷点黑碳排放无影响。

3)参与权重计算的变量中，过量空气系数的权重最大；电喷参数中共轨压力对于黑碳排放影响权重最大，喷油正时次之，预喷油量和主预喷间隔角对黑碳排放影响权重最小。

4)因试验条件的限制，只对2台船舶柴油机进行了试验，下一步可在多台柴油机上进行试验，从而得出更具普遍性的各喷油参数权重大小的排序。