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J-GLOBAL ID:202202275627344004   整理番号:22A0920140

CIエンジンのための半経験的煤放出モデルの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of semi-empirical soot emission model for a CI engine
著者 (6件):
資料名:
巻: 820  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0501B  ISSN: 0048-9697  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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煤は,主にディーゼル噴射の反応燃料ジェットで発生するディーゼルエンジンの主な有害排出の1つである。エンジンアウト煤の99%以上をディーゼル微粒子フィルタ(DPF)によってろ過できる。しかし,DPFの煤負荷が高い場合,蓄積煤を酸化する再生プロセスは燃料経済を低減する。リアルタイム煤推定モデルは,DPF再生のエンジンアウト煤放出と周波数を最小化するために,過渡条件下でリアルタイムフィードバック煤制御に寄与することができる。本研究では,ディーゼルエンジンのゼロ次元エンジンアウト煤推定モデルを開発した。半経験的煤モデルは煤の生成と酸化の両方を考慮する。このモデルでは,煤形成は燃料噴霧のリフトオフ長さにおける断面平均当量比と相関した。リフトオフ長さでの当量比は,燃料が反応ゾーンに達するので,空気と気化燃料がどの程度混合されるかの指標である。噴射燃料の質量と燃焼持続時間も煤形成と相関した。煤酸化速度を計算するNagleとStickland-Con不安定な機構は,本研究において煤酸化と相関していた。煤推定の結果は,定常状態実験事例に対して0.901のR2と10.8mg/m3の二乗平均平方根誤差を示した。エンジンアウト煤モデルも,著者が提案したシリンダ内圧力モデルと組み合わせ,過渡的世界規模調和光車両試験サイクル(WLTC)モードを通して検証した。推定は,シリンダ内圧力センサを使用しない場合でも,WLTC中に約6%の累積煤誤差で,測定した煤と一致した。本研究で開発した煤モデルは,過渡的および頻繁なDPF再生中のリアルタイムフィードバック制御に影響することにより,排気管アウト煤排出を最小化し,燃料経済を改善するのに役立つ。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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排ガス処理  ,  粒状物調査測定 
タイトルに関連する用語 (5件):
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