甲醇-柴油反应活性控制压燃发动机排放特性与经济性预测及优化

黄粉莲 门炳翰 佘超杰 万明定 彭益源 申立忠

摘要：  基于甲醇-柴油双燃料反应活性控制压燃（reactivity controlled compression ignition，RCCI）发动机台架试验数据，建立了基于粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）优化BP神经网络的甲醇-柴油RCCI发动机排放特性、经济性预测智能模型，以发动机负荷、甲醇替代率、EGR率为输入参数，NO  x 、烟度、CO、THC排放和当量有效燃油消耗率为输出，预测模型的决定系数（ R 2）分别为0.99，0.97，0.99，0.98和0.96，平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error，MAPE）为6.46%，0.56%，3.12%，1.21%和0.3%，表明构建的PSO-BPNN模型能够有效预测甲醇-柴油RCCI发动机的NO  x 、烟度、CO、THC排放和经济性。基于偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）分析了不同控制参数对发动机污染物排放和经济性的相关性，将PSO-BPNN预测模型与NSGA-Ⅱ算法相结合，以NO  x 、煙度和当量有效燃油消耗率为目标对负荷、甲醇替代率和EGR率进行协同优化，将最优控制参数组合标定至双燃料发动机的控制系统进行试验验证。结果表明：优化后烟度变化不明显，NO  x 排放平均降低39.6%，当量有效燃油消耗率平均降低2.6%。

关键词：  甲醇；双燃料发动机；排放特性；燃油经济性；预测模型；多目标优化

DOI  ：   10.3969/j.issn.1001-2222.2024.01.012

中图分类号： TK421.5   文献标志码：  B   文章编号：   1001-2222（2024）01-0076-10

柴油机具有功率密度大、热效率高、全生命周期碳排放低等优势，是当今世界上道路交通、工程机械、农林机械、船舶及发电机组、国防装备的主要动力［1］。面向碳达峰与碳中和的发展目标，燃料低碳化、清洁化、绿色化已成为柴油机技术升级与可持续发展的重要方向［2-3］。甲醇燃料具有含氧量高、含碳量低、汽化潜热高、燃烧速度快、清洁可再生等特点，有助于提升柴油机的热效率，降低污染物排放与CO 2排放［4-5］，已成为全球业界公认的碳中和绿色液体燃料。

甲醇-柴油双燃料反应活性控制压燃（reactivity controlled compression ignition，RCCI）技术兼具CO 2、NO  x 和PM排放低， 热效率高，燃烧相位可控等优势，是低碳甲醇燃料在柴油机上应用最现实可行的技术路径［6-7］。近年来，随着能源及环境污染问题日益严峻，甲醇已成为最具减排潜力的发动机替代燃料，各国学者对甲醇-柴油RCCI发动机性能及污染物排放特性的研究日益广泛，甲醇掺烧比例、过量空气系数、EGR率、柴油喷射正时、预喷策略等是甲醇-柴油RCCI发动机实现高效清洁燃烧的关键控制参数［8］。研究表明：通过进气道喷射甲醇燃料的RCCI燃烧模式，缸内充量形成反应性分层梯度，可实现多发性均匀性着火和理想的低温均质燃烧，显著降低发动机NO  x 和炭烟排放［9-10］。中低负荷工况下，甲醇替代率过大易发生失火现象，燃烧稳定性差，CO和THC排放较高［11］。通过优化甲醇替代率、柴油喷射正时和EGR率可有效降低NO  x 和PM排放，但甲醇替代率过大导致甲醇、甲醛等未燃HC排放升高；不同运行工况下，甲醇-柴油RCCI发动机NO  x 、PM与CO、THC排放之间存在矛盾［12］。提高预混合甲醇比例致使滞燃期延长，缸内燃烧压力降低，NO  x 和炭烟比排放降低，HC和CO比排放增多［13］。RCCI模式下引入EGR后，发动机NO  x 排放进一步降低，CO和HC排放略有增加，中高负荷工况下有效热效率略微升高［14］。采用预喷策略可以削弱NO  x 和炭烟排放之间的权衡关系，提高燃烧稳定性；随着预喷正时提前，PODE-甲醇RCCI燃烧过程从两阶段放热演变为一阶段放热，HC、CO、NO  x 和炭烟排放量均有所减少［15］。最佳甲醇预混合比例耦合适当的引燃柴油喷射策略可以显著改善RCCI模式下发动机缸内燃烧过程、性能和排放特性［16］。

甲醇-柴油RCCI发动机的技术关键是燃烧协同控制技术。根据发动机运行工况及环境条件实时调控高低活性燃料的喷射量、喷射正时和缸内燃空当量，设计适宜的缸内混合气活性梯度、浓度梯度及热氛围，才能保证两种燃料高效燃烧和实现超低排放［17］。随着甲醇及RCCI策略在柴油机上应用，使原本就多输入多输出非线性的柴油机控制系统变得更为复杂，致使甲醇-柴油RCCI发动机的排放控制优化及参数标定变得更具挑战性［18-19］。实际驾驶环境下，动力系统控制参数和优化目标增多，运行环境和工况变化导致甲醇-柴油RCCI发动机控制参数的协调极为复杂。传统基于台架试验的控制参数标定优化无法同时兼顾多个输出目标，且离散点的试验数据无法准确映射实际运行工况下的连续状态空间。基于机器学习的计算模型是解决上述矛盾问题的有效途径［20-23］。Jing等［18］基于响应曲面法和第二代非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm，NSGA-Ⅱ）对甲醇-柴油RCCI发动机的平均有效压力、柴油喷射正时和甲醇替代率进行多目标优化，以实现有效热效率最大化和HC、CO、NO  x 排放的最小化。Park等［19］采用试验设计方法对甲醇-柴油双燃料发动机的喷油正时和EGR率进行优化，获得同时改善BSFC和NO  x 排放的Pareto最优前沿。Kakati等［24］基于基因表达式编程辅助元模型耦合多目标粒子群优化算法对甲醇-柴油RCCI发动机NO  x 、PM、HC、CO排放，能效，燃烧稳定性进行协同优化，结果表明：基因表达式编程方法在表征系统非线性响应方面适应度高、泛化能力强。Li等［25］将人工神经网络与遗传算法相结合实现双燃料发动机热效率和排放的综合优化。Ye等［26］基于反向传播（back propagation，BP）神经网络建立了柴油机氧化催化器转化速率预测模型，结果表明，基于训练的BP神经网络可有效预测DOC在不同边界条件下的工作性能，揭示多因素的耦合效应。Tang等［27］采用遗传算法（genetic algorithm，GA）对BP神经网络进行优化，构建了混合动力汽车冷起动过程污染物排放预测模型。

综上所述，神经网络模型目前已被广泛应用于柴油机综合性能预测和参数辨识，但针对双燃料发动机的排放性能与经济性预测及参数优化的研究较少，参数间映射关系辨识效果和模型预测精度是否满足实时性控制要求仍有待验证。本研究基于甲醇-柴油RCCI发动机专用试验台架，系统研究1 800 r/min下甲醇替代率、EGR率、负荷等对甲醇-柴油RCCI发动机NO  x 、烟度、CO、THC和当量有效燃油消耗率的影响规律，基于试验数据构建粒子群算法优化（particle swarm optimization，PSO）BP神经网络（back propagation neural network，BPNN）的回归预测模型，采用NSGA-Ⅱ与BP神经网络相结合，对双燃料发动机的NO  x 、烟度和经济性进行协同优化，获得最优决策变量的参数组合，为甲醇-柴油RCCI发动机燃烧与污染物排放控制优化提供参考。

1   试验装置及试验方法

试验基于自主开发的4 缸甲醇-柴油双燃料RCCI 发动机，甲醇燃料通过进气歧管低压喷射，引燃柴油采用缸内高压直喷。甲醇喷射及柴油喷射由一体化双燃料RCCI 发动机集成控制器进行调控，通过协调控制两种燃料的喷射量、喷射正时和进气参数，实现燃烧相位和燃烧速率的有效控制。主要试验设备包括AVL交流电力测功机、AVL PUMA OPEN测控系统、AVL 735S柴油质量流量计、AVL AMA i60部分流气体排放分析仪、AVL FTIR i60傅里叶红外气体排放分析仪、AVL 415S滤纸式烟度计、甲醇质量流量计等。滤纸烟度值FSN（filter smoke number，FSN）用以度量发动机排气烟度的特性。试验台架布置如图1所示。发动机基本参数见表1。台架试验在定扭矩条件下进行，增加甲醇替代率，则柴油的喷射量相应减少。

台架试验选取发动机最大扭矩转速1 800 r/min，控制参数调节范围见表2。系统研究不同工况下甲醇替代率、EGR率对RCCI发动机污染物排放特性的影响规律。

由于甲醇的热值与柴油热值不同，RCCI模式下甲醇燃料贡献的能量份额以甲醇替代率MSR表征，MSR定义为每循环掺烧甲醇提供的化学能量占甲醇-柴油RCCI燃烧总化学能的比例［6］：

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

式中： m ·   M为RCCI模式下甲醇燃料的质量流量； m ·   D为柴油的质量流量；LHV M为甲醇燃料的低热值；LHV D为柴油的低热值。

EGR率定义式如下：

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

式中： G  r为未引入EGR时的进气量； G  a为引入EGR后的進气量。

甲醇-柴油双燃料RCCI模式下，将甲醇按照等热值换算成柴油质量，计算出当量有效燃油消耗率（equivalent brake specific fuel consumption，ESFC），ESFC定义［8］如下：

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

式中：ESFC为当量有效燃油消耗率； P  e为发动机有效功率。

2   神经网络预测模型

2.1   试验数据的处理

BP神经网络具有较强的非线性逼近能力和自适应能力，是建立发动机性能与污染物排放实时仿真模型的有效方法［28］。通过甲醇-柴油RCCI发动机台架试验共获取88组数据，将其中72组数据作为训练集，用于神经网络模型的深度学习和训练，其余数据则用于测试和验证神经网络的预测精度和泛化能力。由于模型各输入参数的量纲不一致，会对隐含层各节点阈值和初始化权值的选取造成一定影响，且数量级较小的参数对网络权值的影响可能会被忽略［29］，因此，需要对输入参数进行归一化预处理。采用Mapminmax函数将3个输入参数均处理为［0，1］的数值，归一化公式为

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

式中： x *为归一化后的数据； x 为输入层参数； x  min和 x  max分别为该参数的最小值和最大值。

2.2   BP  神经网络结构

建立的神经网络模型拓扑结构包括输入层（input layer）、隐藏层（hidden layer）和输出层（output layer），输入层参数包括负荷、甲醇替代率、EGR率，模型输出层参数为烟度、NO  x 、CO、THC排放和ESFC。模型的隐藏层数目选取对模型的训练速度和泛化能力具有极其重要的影响，神经元个数过少，则模型预测误差大，神经元个数过多，则容易导致模型出现过拟合、容错性差等问题［30］。采用预测值与试验值的均方误差（mean square error，MSE）来表征网络模型的预测性能，不同隐藏层节点下输出目标的MSE分析结果见图2。因此，选取模型输入层节点数为3，输出层节点数为5，隐藏层节点数为10，BP神经网络模型的拓扑结构见图3。

2.3   采用粒子群算法优化  BP  神经网络

由于BP神经网络初始化权值和阈值的选取具有随机性，网络训练过程易出现过拟合或陷入局部最优，导致模型泛化效果较差。因此，采用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。粒子群优化算法是一种群体自适应群智能优化算法［31］，具有参数少、收敛速度快等优点［32］。利用粒子群算法优化BP神经网络（PSO-BPNN）过程中，以粒子群中 各个粒子的位置代表BP神经网络当前的权值集  合，粒子的维数取决于BP网络连接权值的数量［28］，通过反复迭代更新各个粒子的位置和速度，最终获得最优的网络权值和最佳的BP网络结构［33］。粒子位置和速度的更新原理和表达式如下：

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 为惯性权重， ω ≥0； V=［V i，1，V i，2，…V i，D］ 和 X=［X i，1，X i，2，…X i，D］ 分别为第 i 个粒子的运行速度和位置； r  1和 r  2为［0，1］之间的随机数； c  1和 c  2为加速因子； P  best =［P i，1，P i，2，…P i，D］ 为粒子个体最优值； G  best =［G 1，G 2，…G D］ 为种群最优值； i=1，2，…m ，表示第 i 个粒子； d=1，2，…D， 为解空间的维数。

将测试样本数据输入优化训练后的PSO-BPNN神经网络进行计算，验证模型的预测能力。采用NSGA-Ⅱ算法进行寻优，将输入参数设置为个体，将模型预测输出结果作为个体适应度函数值，通过计算寻优得到烟度、NO  x 和ESFC权衡最小的决策变量集，计算流程如图4所示。

2.4   模型精确度评价指标

PSO-BPNN预测模型的准确性通过平均绝对百分比误差（MAPE）和决定系数（ R 2）进行评价。 R 2表征预测值和试验值的相关性，取值范围为［0，1］， R 2越接近于1，说明模型的线性拟合程度越优。MAPE表征预测值与试验值之间的偏差程度，MAPE值越小，则代表模型的预测精度越高［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为样本数目；y i为测试集第i个节点的试验值；o i为第i个节点的预测值；y ′为试验值的平均值。

3   排放预测结果

用PSO-BPNN模型对测试样本进行预测，计算NO  x 、烟度、CO、THC排放和ESFC的决定系数和平均绝对百分比误差，结果如图5和图6所示。分析可知，NO  x 、烟度、CO、THC和ESFC的预测值与试验值均收敛于对角线附近，决定系数 R 2分别为0.99，0.98，0.99，0.98和0.96， R 2均接近于1，说明预测模型的泛化能力较强。模型对NO  x 、烟度、CO、THC和ESFC预测的平均绝对百分比误差MAPE分别为6.46%，0.56%，3.12%，1.21%和0.3%，表明建立的PSO-BPNN模型具有较好的预测精度及多参数变化适应性，可用于甲醇-柴油RCCI发动机排放特性和经济性的预测分析。

图6示出试验值与预测值误差绝对值的对比。从图6可以看出，NO  x 、烟度、CO、THC和ESFC的试验值与预测值基本接近一致，最大误差分别62.14×10－6，0.035 FSN，45.78×10－6，36.93×10－6

和1.51 g/（kW·h），说明利用该模型可以準确预测不同工况下甲醇-柴油双燃料RCCI发动机NO  x 、烟度、CO、THC排放和ESFC。

4   排放特性相关性分析

偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）是一种研究多个因变量对多个自变量的预测建模方法，PLSR分析在建模过程中综合了主要成分分析、典型相关分析和线性回归分析方法［35］，根据回归系数可以揭示自变量和因变量之间复杂的相互作用。将预测模型输入参数EGR率、甲醇替代率、负荷及输出参数NO  x 、烟度、CO、THC排放和ESFC代入PLSR模型中进行相关性分析。

图7示出NO  x 排放与3个输入参数的相关性分析结果。由图7知，随甲醇替代率和EGR率升高，NO  x 排放大幅降低。产生这一现象的原因是甲醇的汽化潜热值高，甲醇由进气门喷入后汽化过程中会吸收大量热量，进气温度降低，导致缸内燃烧温度下降［12］。此外，甲醇燃烧速度快，掺烧甲醇致使混合气燃烧速率提高，缩短了高温持续时间。两种机理均具有抑制NO  x 生成的作用。随着EGR率增加，大量惰性气体进入燃烧室阻碍了燃料的快速燃烧，且废气对进气的加热和稀释作用造成实际过量空气系数降低；此外，EGR的引入导致缸内混合气比热容增大，导致缸内最高燃烧温度下降［2］。以上因素缓解了NO  x 生成所需的高温富氧环境，因此NO  x 排放显著降低。

图8示出烟度与输入参数的相关性分析结果。由图8可知，烟度随负荷及EGR率的升高而增加，随甲醇替代率的增加而降低。这是因为随着甲醇替代率增高，甲醇喷射量增多，而柴油喷射量相应减少，由于甲醇是低碳、高含氧燃料，不含 C C  键，且甲醇的可燃界限宽、碳氢比（C/H）小，燃烧时烟度极低［12］。掺烧甲醇后，甲醇的高汽化潜热导致进气温度下降，发动机进气量增多，且甲醇自身含氧量高达50%，RCCI模式下燃料完全氧化燃烧需要的氧含量减少。此外，随着甲醇替代率升高，缸内预混合

燃烧量增多，则扩散燃烧的比例减少，且着火滞燃期的延长有利于改善缸内混合气均匀性，炭烟生成量减少。随着发动机负荷增高，需求的循环喷油量增多，混合气浓度增加，且缸内最高燃烧温度增高，较容易达到炭烟生成的高温缺氧条件。随着EGR率的提高，缸内空燃比降低，且过大的EGR率会降低燃烧速度，不利于炭烟继续氧化。

图9和图10示出CO和THC排放与输入参数的相关性分析结果。分析可知，甲醇替代率对CO和THC排放的影响较大，且均呈正相关趋势。CO和THC是燃料未参与燃烧或不完全燃烧的产物，其排放主要取决于可燃混合气的当量比及缸内燃烧温度［11］。甲醇燃料的汽化潜热约为柴油的4倍，随着甲醇替代率增大，进气温度和缸内燃烧温度降低，易造成反应链断裂，甲醇的不完全氧化反应增加，故CO 与 THC排放量较大。双燃料RCCI模式下，甲醇燃料由进气歧管喷入并与空气混合形成均质或准均质混合气进入气缸中再由柴油引燃，因此不可避免地存在狭隙效应、壁面冷激效应等，导致未燃THC排放增多。随着负荷增加，缸内燃烧温度升高，燃料燃烧较充分，CO和THC排放减少。

随着EGR率增大，CO排放略微升高，THC排放略微降低。主要原因为随着EGR率增加，燃烧温度降低，且进气流量减少，缸内惰性气体含量增加，燃烧室中的新鲜充量和氧浓度下降，从而导致点火延迟和燃料燃烧化学反应速率下降［2］，燃烧不完全导致CO排放增加。然而，随着EGR率增大，进气终了时缸内工质温度较高，促进甲醇的蒸发，且废气的引入使得滞燃期延长，混合气均匀性提高，燃烧过程改善从而致使THC排放略微减少。

图11示出ESFC与输入参数的相关性分析结果。由图11分析可知，ESFC与输入参数之间均呈负相关关系。这主要是因为甲醇在进气道喷射形成了均质的甲醇混合气氛围，甲醇较低的十六烷值使得滞燃期增加，更多的柴油在甲醇混合气氛围中均匀混合，大量可燃混合气在上止点附近同时燃烧，燃烧持续期缩短，燃烧等容度较好，传热面积小，发动机热效率提高。此外，甲醇汽化吸热使得缸内燃烧温度较低，导致压缩功降低，气缸壁的热传递减少。且两种燃料协同燃烧时燃气在高压下膨胀，排气温度降低。这些因素的共同作用促进了中高负荷工况下甲醇-柴油RCCI发动机的热效率和经济性提升。随着EGR率升高，排气背压降低，泵气损失下降从而导致发动机经济性提高。

5   基于遗传算法的排放特性与经济性优化

遗传算法的本质是通过在解空间中生成均匀分布携带决策向量基因的个体，通过一定筛选机制淘汰劣解，保留相对最优解，再通过基因交叉、变异、组合等方式生成新的个体继续遗传，在一定数量的遗传迭代后得到收敛的最优解［27］。

根据NO  x 、烟度、CO、THC和ESFC相关性分析结果可知：随着甲醇替代率升高，NO  x 和烟度降低，CO和THC排放大幅增加；随着EGR率增加，NO  x 排放量急剧减少，烟度显著增加，CO排放略微增多，THC排放略微减少；ESFC随甲醇替代率和EGR率的升高而降低。为了进一步降低甲醇-柴油RCCI发动机的NO  x 、炭烟排放和ESFC，解决污染物排放及经济性控制的权衡关系，采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法对PSO-BPNN预测模型进行多目标在线寻优。设置种群规模为50，交叉概率为0.8，变异概率为0.05，输入参数的范围见表2。对烟度、NO  x 和当量有效燃油消耗率的Pareto 最优解进行仿真寻优，计算结果如图12所示。甲醇-柴油RCCI发动机的烟度和NO  x 排放、烟度和当量有效燃油消耗率之间具有明显的折中关系，而NO  x 排放和当量有效燃油消耗率的折中关系并不明显。

分别选取50%，60%，70%，80%，85%和95%负荷附近的点作为Pareto最优解。优化后获得负荷、甲醇替代率、EGR率的最佳匹配组合，将最优控制参数组合标定至双燃料发动机的控制系统进行台架试验验证，并与原机方案的NO  x 、烟度、经济性结果进行对比，结果如图13所示。优化后NO  x 排放和经济性较原机有很大改善，NO  x 排放量平均降低39.6%，95%负荷工况下降幅达763.03×10－6；优化后ESFC平均降低2.6%，中等负荷工况下最大降幅为6.183 2 g/（kW·h）；优化后烟度变化不明显，但整体排放量较低。

6   结论

a） 采用偏最小二乘法对模型输入和输出参数的相关性进行分析，甲醇替代率与NO  x 、烟度和ESFC均呈负相关，与CO和THC排放呈正相关；EGR率对NO  x 、THC排放和ESFC呈负相关，对烟度和CO排放呈正相关，中高负荷工况下EGR率对CO和THC排放的影响不明显；发动机负荷与NO  x 和煙度呈正相关，与CO、THC排放和ESFC呈负相关；

b） 将PSO-BPNN预测模型与NSGA-Ⅱ算法相结合，以NO  x 、烟度和ESFC为优化目标，对负荷工况、甲醇替代率和EGR率进行协同优化，优化后烟度变化不明显，NO  x 排放平均降低39.6%，ESFC平均减少2.6%。

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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

［編辑： 袁晓燕］

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

基金项目：   云南省基础研究计划项目（202301AT070435）；云南省重点研发计划专项（202103AA080002）

作者简介：   黄粉莲（1986—），女，副教授，博士，主要研究方向为内燃机低碳和零碳燃料应用；429019788@qq.com。

通讯作者：   万明定（1989—），男，博士，主要研究方向为内燃机低碳和零碳燃料应用；915389147@qq.com。