FT100 助力柴油发动机：多目标优化下的高效清洁燃烧新突破

在能源与环境问题日益严峻的当下，为探究柴油发动机使用费托合成柴油（FT100）时燃油经济性与排放间的矛盾，研究人员对比 FT100 和石油柴油（PD100），经多目标优化，发现 FT100 优势显著，为发动机优化提供策略。

　　随着全球对能源需求的不断增长以及环境问题的日益突出，汽车的燃油消耗和排放法规愈发严格。传统的石油柴油在燃烧过程中会产生大量污染物，对环境和人类健康造成威胁。寻找清洁的替代燃料成为缓解这些问题的关键。费托合成柴油（FT100）作为一种来自间接煤制油的新型燃料，具有改善排放和提升发动机性能的潜力，受到了广泛关注。然而，目前对于 FT100 在柴油发动机中的应用研究还存在诸多不足，比如不同喷射参数对其发动机性能影响的研究不够系统，缺乏对其发动机控制参数的协同优化等。为了解决这些问题，相关研究人员开展了一系列研究，该研究成果发表在《Fuel Processing Technology》上。

研究人员以一台涡轮增压六缸共轨直喷压缩点火（DICI）发动机为研究对象，使用 FT100 和石油柴油（PD100）作为燃料。在不同的制动平均有效压力（BMEP）、喷射正时（IT）和共轨压力（P_cr）条件下，系统地研究了两种燃料的燃烧和排放特性。

研究人员采用了多种技术方法。首先，搭建了实验平台，使用特定的测试燃料（FT100 和 PD100），在不同工况下进行发动机实验，获取大量实验数据。其次，运用数据驱动方法，通过 BP 神经网络构建发动机输入输出参数的映射关系，以预测燃油经济性（如制动特定燃油消耗率 BSFC）、排放（如制动特定氮氧化物排放 BSNO_x和碳烟排放）等指标。最后，利用非支配排序遗传算法（NSGA-II）对构建的模型进行多目标优化，求解出最佳的控制参数组合。

实验结果

1. IT 和 P_cr对燃烧特性的影响：随着 IT 的提前，气缸压力明显增加，预混燃烧的峰值放热率（PHRR）先降低后升高。FT100 的点火正时和燃烧相位比 PD100 明显更早，尤其是在低负荷时。P_cr增加时，气缸压力和 HRR 的峰值上升，燃烧期缩短，燃烧相位提前。FT100 在扩散燃烧阶段的 HRR 略高于 PD100。FT100 的压力上升率（PRR）比 PD100 低，燃烧更温和。
2. IT 和 P_cr对燃油经济性和排放特性的影响：IT 提前时，BSFC 先降低后升高，在 IT 约为 14 °CA BTDC 时相对较低。BSNO_x随 IT 提前明显增加，而碳烟排放呈下降趋势。P_cr增加时，BSFC 明显降低，BSNO_x增加，碳烟排放显著减少。
3. BMEP 对燃油经济性和排放特性的影响：随着 BMEP 的增加，BSFC 先明显降低后略有增加，FT100 的燃油经济性更好。BSNO_x随 BMEP 增加而明显降低，而碳烟排放则相反，BSCO 随发动机负荷增加而增加。

预测模型和多目标优化

1. 模型建立：确定了以 BMEP、IT 和 P_cr为输入变量，BSFC、BSNO_x和碳烟（用消光系数 K 表示）为优化目标的目标函数。采用 BP 神经网络进行数据建模，通过调整网络权重和偏移量，最小化均方误差（MSE）来构建可靠的预测模型。同时，使用 MSE、拟合优度（R²）和泛化能力来评估模型性能。
2. 模型验证：构建的 BSFC、BSNO_x和碳烟模型经验证，MSE 较小，R²接近 1，预测值与实验值接近，表明模型具有良好的可靠性和预测能力。
3. 多目标优化结果：NSGA-II 算法优化得到的结果显示，FT100 在更宽的 IT 范围和更低的 P_cr下可实现多目标优化。与 PD100 相比，FT100 在优化后，BSFC 平均降低 1.6%，BSNO_x平均降低 25.3%，K 平均降低 59.0% 。

研究表明，FT100 在 DICI 发动机中具有显著的应用潜力。它不仅燃烧特性与 PD100 相近，且燃油经济性更好，排放更低。通过 BP 神经网络和 NSGA-II 算法建立的预测模型和优化策略，为 FT100 在发动机中的应用提供了更合适的控制策略，有助于满足更严格的排放标准，推动可持续燃料的使用。不过，该研究存在一定局限性，如研究范围较窄，仅针对特定发动机配置、工况和燃料成分，且模型开发和优化方法较为单一。未来研究可扩大发动机配置范围、研究不同燃料添加剂的影响，并采用多种数学方法，以进一步优化 FT100 在发动机中的应用。