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多次噴射對柴油機雙ω燃燒系統(tǒng)性能影響的模擬研究

2018-09-03 03:47崔柳正朱濤陳明山
智富時代 2018年7期
關(guān)鍵詞:燃燒室數(shù)值模擬

崔柳正 朱濤 陳明山

【摘 要】柴油機的燃燒室形狀、混合氣的形成、燃燒過程和噴射次數(shù),對其動力性、經(jīng)濟性以及排放污染物的生成具有重要的影響。本文選用ZS1100M型柴油機,設(shè)計了一種雙ω型燃燒室,采用多次噴射策略,利用AVL FIRE軟件對燃燒過程進行了模擬計算,對比分析計算結(jié)果。研究表明,較大的后噴量可以降低燃燒過程峰值溫度,有效降低NO的排放。在多組實驗中,其中主噴-后噴策略,且后噴量為6mg的策略,可以改善燃燒,有利于油氣的混合,也有利于減少SOOT和NO的排放,使NO和SOOT有一個較好的折中值。

【關(guān)鍵詞】多次噴射;雙ω燃燒室;數(shù)值模擬

一、研究內(nèi)容

多次噴射是一種降低柴油機排放中的NOX,PM和噪聲的有效策略。多次噴射策略可以很好地提高柴油機可燃混合氣的質(zhì)量,優(yōu)化燃燒過程,進而提高柴油機的動力性,減少成本,還能降低污染物的排放。除了噴射策略外,燃燒室形狀也影響著缸內(nèi)混合氣的形成,并進一步影響著燃燒的整個過程。因此可以通過燃燒室形狀來改善混合氣的形成和優(yōu)化燃燒過程。

為解決混合氣不均勻的狀況,本研究提出一種雙ω型燃燒室,配合多次噴射的噴射方式[1]。雙ω燃燒室能夠改善柴油機噴霧空間分布,提高缸內(nèi)混合氣形成質(zhì)量。采用多次噴射方式,通過改變預(yù)噴量和后噴量,進行多次模擬計算,并分析實驗數(shù)據(jù),使NO和SOOT排放有一個較好的折中值。

二、物理化學模型設(shè)置

三、模型的建立

(一)研究對象及模型

本文以ZS1100M柴油機為依據(jù),建立雙ω型燃燒室模型。

(二)燃燒室模型的建立

本文計算的燃燒室為新設(shè)計的直噴雙ω型燃燒室。首先,利用Solidworks三維制圖軟件,繪制雙ω型燃燒室模型。然后導入AVL FIRE中的ESE-Diesel模塊,進行劃分網(wǎng)格,物理建模等[2]。圖3.1為燃燒室結(jié)構(gòu)簡圖。紅色線為噴油角度[3]。

因為設(shè)置的噴油器是垂直中置的,是中心對稱模型。ZS1100M型柴油機設(shè)置的是四個噴孔,因此簡化計算,選擇一個噴孔所在的扇形區(qū)域即1/4的燃燒室對噴霧和燃燒進行模擬計算。圖3.2即為1/4的燃燒室的網(wǎng)格劃分。

(三)初始條件和邊界條件確定

在Fire ESE模塊中,默認燃燒上止點為720°CA(在之后繪圖時,采用origin8畫圖,將燃燒上止點移到0°CA),在本次研究中,計算區(qū)間選擇560°CA至850°CA(畫圖及之后提及區(qū)間為-160°CA至130°CA)。開始計算時,取缸內(nèi)的初始氣體處于均勻分布,并且有相同的溫度和壓力。初始參數(shù)表詳見表3.2。

(四)計算模型驗證

利用AVL FIRE對設(shè)計的雙ω型燃燒室進行單次噴射模擬研究。將計算得到的模擬缸壓曲線與原機的實驗缸壓曲線進行對比,圖3.3即為對比結(jié)果。兩者缸壓曲線基本一致,模擬值在峰值略微高于實驗值,誤差很小。所以,雙ω燃燒室模型比較準確,可用于模擬計算。

四、多次噴射對雙ω燃燒室的數(shù)值模擬

結(jié)合實際情況與數(shù)值模擬得出的結(jié)論,優(yōu)化缸內(nèi)的燃油燃燒,提出5種不同的預(yù)噴——主噴——后噴方案。保證每循環(huán)供油量不變(每循環(huán)噴油量為45.3mg),使預(yù)噴與后噴燃油量總和不變?yōu)?mg,改變預(yù)噴與后噴的燃油質(zhì)量。對這五種多次策略進行數(shù)值模擬研究,并與單次噴射結(jié)合比較,分析優(yōu)劣。噴射策略如下表4.1。

在本次多次噴射策略中,通過控制主噴射量,保證主噴量和后噴量總量控制在6mg。在缸內(nèi)壓力圖4.1和缸內(nèi)溫度圖4.2中,可以看到,采用預(yù)噴射,使缸內(nèi)的壓力和溫度變化更加平滑,其中,溫度曲線和壓力曲線最平滑的是multiple1-3。采用多次噴射,降低了主噴量,使缸內(nèi)峰值壓力和峰值溫度都降低了一些。由于multiple1-1只采用了主噴和后噴策略,缸內(nèi)壓力和缸內(nèi)溫度都有突變,燃燒劇烈。NO生成圖4.3顯示,multiple1-1生成量最低,而在圖4.4中,SOOT生成量在這六組數(shù)據(jù)中不是很高。最高缸內(nèi)壓力大概在7.2MPa,最高溫度約為1540K。在本次研究中,采用multiple1-1即主噴-后噴策略對NO和SOOT排放控制更好。

五、數(shù)值模擬結(jié)果分析

(一)切片位置選擇及彩色云圖

FIRE軟件中,manager模塊可以提供三維彩色云圖。三維彩色云圖可以更形象地展現(xiàn)燃燒的整個過程,我們可以對燃燒過程有一個具體的認識。接下來,選擇single、multiple1-1和multiple1三種多次噴射次略,從燃燒室的溫度場、燃空當量比以及NO、SOOT濃度場來分析比較柴油機氣缸內(nèi)部的燃燒過程。

(二)彩色云圖分析

multiple1采取預(yù)噴-主噴-后噴相結(jié)合的策略且預(yù)噴量和后噴量均為3mg;single采用的是單次噴射策略;multiple1-1采用的是主噴-后噴策略,且后噴量為6mg,占總噴油量的13.2%。

(1)燃空當量比分析:在圖5.2中,由于預(yù)噴時間是曲軸轉(zhuǎn)角的-20°CA至-16°CA,只有采用預(yù)噴的multiple1出現(xiàn)了油束。因為主噴時間是曲軸轉(zhuǎn)角的-8°CA至12°CA,在-5°CA時,都看到了油束,單次噴射因為沒有預(yù)噴和后噴,在相同噴射時間內(nèi)噴射更多的燃油量,當量比其他兩組大大。由0°CA的當量比分布可知,受缸內(nèi)氣體流動的影響,原先的燃油蒸汽已經(jīng)擴散分散,逐漸散布在燃燒室中,霧化的燃油蒸汽貼著氣缸壁面。由5°CA及15°CA當量比分布云圖顯示,燃油蒸汽向周圍繼續(xù)擴散,一部分向上擴散進入余隙容積部分,當量比最高的地方集中在間隙處。由25°CA的當量比分布云圖可知,由于multiple1有后噴,油束剛剛噴完,當量比仍然挺高的,multiple1-1的后噴量比multiple1高,所以當量比也比multiple1高。

(2)燃燒時溫度場分析:由溫度場分布圖5.3可知,油束的顏色較深,顯然溫度是低于缸內(nèi)溫度的,因為燃油中夾雜著空氣,并且在蒸發(fā)的過程中,吸收周圍的熱量。最先噴射的油開始蒸發(fā),并與缸內(nèi)的空氣混合,形成可燃混合氣。相比較而言,單次噴射single油束霧化較好,溫度較高。而multiple1和multiple1-1溫度在5°CA至25°CA相差不多。

(3)NO濃度場分析:觀察NO濃度場圖5.4,并結(jié)合燃空當量比分布圖5.2和溫度場分布圖5.3,可以看出,NO的主要生成于高溫富氧的區(qū)域。因為single的溫度較高,從5°CA到25°CA屬于擴散燃燒,油氣的當量比極不均勻,有利于形成高溫富氧的環(huán)境,導致NO的生成量增加。從圖中可以看出,在凸脊處NO生成量較多,從5°CA開始,NO生成的起點,隨著曲軸轉(zhuǎn)角的變化,NO生成逐步擴散開來。multiple1和multiple-1在溫度分布相差不多,在NO排放上也相差不多,不過,還是multiple1-1的生成量少些。綜合溫度場分布圖和NO生成量分布圖,可知NO大多生成在 1812K~2306K。

(4)SOOT濃度場分析:從圖5.5中可看出,SOOT主要生成在噴油的盡頭,還有燃油霧化的部分。因為燃油霧化蒸發(fā),氣流的運動導致周圍的空氣不多。綜合NO和SOOT生成量分布圖可知,SOOT大多生成于近壁面,有些在余隙容積處生成。SOOT生成區(qū)域是NO生成區(qū)域的子域,SOOT和NO生成大多在當量比不均勻的地方。燃氣均勻性較好的策略是multiple1-1。所以在NO和SOOT排放量方面,相應(yīng)減少??梢钥吹?,NO生成量在三種噴射策略中最少,SOOT含量也不算高。

六、結(jié)論

①NO和SOOT大多生成于當量比不均勻的地方,合理控制當量比,控制混合氣盡量均勻,有助于降低SOOT和NO的排放。

②NO的生成條件是高溫富氧的環(huán)境。預(yù)混合燃燒會產(chǎn)生較高的溫度,同時在主噴之后的燃燒會帶來持續(xù)的高溫,這樣的環(huán)境會生成大量的NO。

③SOOT的生成主要有兩個方面:一是SOOT的直接生成,二是SOOT的氧化。SOOT生成主要集中在近壁面,氣流流動緩慢,周圍廢氣多,氧濃度低,不易造成SOOT的氧化。

④綜合比較本實驗的多次噴射策略,發(fā)現(xiàn)multiple1-1生成的SOOT和NO的生成量都較低,故選擇此策略做為本實驗的最佳策略,即預(yù)噴量為0,后噴量為6mg。

【參考文獻】

[1] 馮立巖, 隆武強, 魏勝利,等. 新型傘狀噴霧柴油預(yù)混合壓燃數(shù)值模擬研究[J]. 內(nèi)燃機學報, 2006, 24(2):134-140.

[2] AVL FIRE v2008缸內(nèi)計算控制參數(shù)說明.

[3]陳歡. 柴油機雙ω燃燒系統(tǒng)燃燒及排放性能數(shù)值模擬[D]. 江蘇大學, 2013.

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