文|艺海探秘
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化石燃料被确认为各种工业运用的紧张能源来源。然而，化石燃料储量正在迅速减少，而环球能源需求却在增加。另一方面，大量温室气体和污染物对环境造成的毁坏匆匆使人们加大对环境友好型替代能源的研究。
植物油被创造是一种潜在的能源来源，可以替代化石燃料。从最近的研究中可以创造，与普通柴油燃料比较，植物油的发热值常日较低，见表1。植物燃料的燃烧导致靠近平衡的CO2循环和有利的温室效应减少。与液化石化燃料比较，植物燃料的高闪点（约198°C）使其在储存和运输方面更安全（表1）。
表1
然而，在内燃机中利用纯植物油作为燃料存在一些局限性。限定是燃烧室中碳沉积物的形成。这可能导致一些问题，如喷油嘴堵塞或气门卡滞。这些问题紧张是由于纯植物燃料的黏度较高且挥发性较低，与已宣布的普通柴油燃料比较。研究创造，通过加热燃油运送系统中的油可以降落粗棕榈油（CPO）的黏度。
本研究采取了这种技能，并有助于提高燃烧效率和比功率，并在不同稠浊比的CPO-OD中减少一些废气排放身分。通过利用直喷系统和添加剂来办理黏度问题的考试测验也取得了良好的改进效果。如表1所示，普通柴油（OD）的运动黏度为36 mm2/s，低于粗棕榈油（CPO）的运动黏度为45 mm2/s。估量随着CPO含量的增加，稠浊物的运动黏度也会增加。
棕榈油燃料的十六烷值报告稍低于OD，见表1[4-6]。此外，预热技能据宣布可以增加热效率。从文献[5,9]中报告的研究中可以看出，生物柴油具有替代传统燃料和提高发动机性能的巨大潜力。然而，利用生物柴油燃料时，废气排放中的氮氧化物浓度被认为是紧张缺陷之一。在本研究中创造，在某些发动机工况下利用CPO可以减少氮氧化物的形成。这可能是报告本研究的紧张动力之一。
最近采取了人工神经网络（ANN）方法来预测各种热系统的性能。ANN的事情办法类似于生物神经元，即神经元从各个来源吸收输入，将它们搜集起来，在结果上进行非线性运算，然后预测终极的输出。
人工神经网络
换句话说，ANN是一个受生物神经系统启示的数学模型。这项技能的主要性在于ANN模型可以基于实验或实际数据进行演习，以识别办理方案。ANN大略地说便是许多神经元的相互连接。这些神经元排列成三层。
第一层是输入层，吸收输入数据集；第二层是隐蔽层，是系统的大脑；末了是输出层，决定系统的结果。该系统保持着旗子暗记的交错流动，从输入层开始，传播到隐蔽层，然后汇总到输出层。在这个过程中，神经元及其相互连接在每一步中操纵输入数据，终极产生输出结果。
在工程运用中，最常见的算法是反向传播，它有不同的变体。反向传播的演习算法——带有动量的梯度低落对付实际问题常日较慢，由于它们须要较小的学习率以实现稳定学习。算法的性能取决于学习率和动量常数这两个参数。
更快的算法，如共轭梯度、拟牛顿和LM（Levenberg-Marquardt）利用标准数值优化技能。ANN通过反向传播算法事情，即通过改变权重来学习。这些变革被存储为知识。迄今为止，还没有全面宣布过利用ANN方法对内燃机的运行进行建模的事情。
我们旨在调查在直喷发动机上利用粗棕榈油（CPO）作为柴油燃料的扩展剂，在不同的稠浊比（体积比）下（25％、50％和75％），评估并利用ANN技能进行预测发动机功率输出、燃料花费和排气排放。
一、实验发动机测试台测试程序1.1. 实验装置
在实验中利用了一台固定的Perkins柴油发动机型号4e108 V。该发动机的规格为水冷直喷发动机，4缸4冲程，缸径79.5毫米，冲程88.9毫米。发动机的压缩比为22:1，额定功率为32千瓦，转速为2500转/分钟。丈量发动机的扭矩、燃料花费和转速。
通过Heenan Froude液压测功机施加发动机负载，该测功机定期校准。液压测功机由一个转子和轴连接的转子组成，由轴承支撑在外壳内。轴和转子被组织起来与发动机轴连接，并通过水循环在外壳内旋转。扭矩丈量精度为±0.25％，转速丈量精度为±1转/分钟，相应速率非常快。根据公式（1）打算发动机制动功率。
发动机制动功率打算公式
在实验中利用了便携式气体剖析仪Lancom 6500来丈量排气身分，包括O2（精度为±1%）、CO、NO2、NO（精度为±2%）和HC（精度为±0.1%）。每月进行一次校准。为了丈量气体浓度，利用电化学传感器丈量CO、HC、O2、NO和NO2，而红外线用于丈量CO2。
为了形成CPO和OD的稠浊物，这两种燃料以不同的体积比稠浊，如25%、50%和75%的CPO。通过在稠浊槽中放置一个小型风扇，实现了适当的稠浊。准备好的稠浊物利用由电阻加热器加热的水浴加热。利用一组热电偶和大略的电路来掌握加热器的电功率。利用一个三通阀将燃料供应从柴油油箱切换到稠浊槽。将所需比例的稠浊燃料过滤并供应给发动机。图1显示了发动机测试台的示意图。
图1
1.2. 发动机测试程序在不同的负载和发动机转速（1000 rpm至3000 rpm）下，利用不同的CPO和OD稠浊物对发动机进行了测试。在每次测试开始时，调节节气门开度，使得在最小测功机负载下转速为3000 rpm。利用高精度速率转速表对测试台测功机记录的速率进行校准。
在实验中，随着发动机转速低落，负载逐渐增加，每次降落200 rpm直到1000 rpm。对付每个发动机转速，逐步施加扭矩，同时记录燃料花费率。
在CPO和OD稠浊物的情形下，首先利用普通柴油燃料启动发动机，并保持加热约15到30分钟，然后逐渐引入CPO和OD稠浊物。在每次测试结束时，利用普通柴油燃料运行为员机约15到30分钟，以洗濯燃油系统中的任何CPO残留物。
对付每种燃料稠浊物进行了三个完全的测试系列，并确定三次测试的均匀值。CPO由马来西亚棕榈油研究所供应。
燃料的得到量与能量效率直接影响发动机的性能。在实验中，利用商业加油站得到的柴油燃料和马来西亚棕榈油（CPO）进行测试。由于CPO的粘度在常规大气条件下高于普通柴油燃料，因此为了避免燃料稠浊物闪蒸，温度限定在约60°C旁边。
通过丈量燃料的质量流量和其热值，确定了燃料输入发动机的总能量。将燃料的体积流量转换为质量流量时，乘以燃料的密度。普通柴油燃料和纯CPO的比重分别为0.84和0.86。根据稠浊物中纯CPO和柴油燃料的质量比例，确定了每种CPO和柴油稠浊物的密度和比重。
类似地，根据稠浊物中纯CPO和柴油燃料的热值（表1），确定了每种CPO和柴油稠浊物的热值。进行了至少三次重复测试，并打算了却果的标准偏差（表2）。
表2
在发动机性能方面，燃料花费率、毛能量输入、扭矩、制动功率、制动比燃料花费率（BSFC）、BSFC/BSFC-OD比率和排气气体排放等与发动机转速的关系如图2至图8所示。
在不同的发动机转速下利用普通柴油燃料和CPO和柴油稠浊物（不同的体积比例为25%、50%和75%）丈量了燃料花费率。
从下图2a可以看出，在发动机转速为1800至2200 rpm的范围内，燃料花费率最大。两种燃料的燃料花费率在低速和高速范围内相对较低。在较低速率范围内，普通柴油燃料的燃料花费率低于CPO和柴油稠浊物的燃料花费率，这与文献[5]的结果同等。
在较高的发动机转速（大于2000 rpm）下，CPO和柴油稠浊物的燃料花费率相对付普通柴油燃料更好。文献[5]的结果显示，利用不同稠浊比例的CPO的均匀花费率略低于普通柴油。
图2
为了基于能量含量而不是体积或质量流量来比较不同燃料的性能，打算并绘制了毛能量输入率。毛能量输入率是燃料质量流率乘以其热值（柴油和稠浊物）的乘积。
图2b显示了CPO和柴油稠浊物的毛能量输入率与普通柴油燃料在低速下的比较。然而，在较高的发动机转速（高于2000 rpm）下，CPO和柴油稠浊物的毛能量输入率小于普通柴油燃料。这是由于稠浊物在坚持高于2000 rpm的发动机转速时须要较少的能量输入。只管稠浊物的能量含量较低，但这导致了较少的燃料花费。
图3
图3a和图3b分别展示了不同燃料稠浊比例下的扭矩和制动功率与发动机转速的关系。在所有稠浊物中，最大扭矩值涌如今1800至2000 rpm的发动机转速范围内。在较低速率下（低于2000 rpm），CPO和柴油稠浊物产生的扭矩高于普通柴油燃料。
此外，增加稠浊物中CPO的比例会增加扭矩。然而，在较高速率（高于2000 rpm）下，CPO和柴油稠浊物产生的扭矩略低于普通柴油燃料。
从图3b可以看出，普通柴油燃料的制动功率略低于CPO和柴油稠浊物的制动功率，尤其是在较低速率范围内（低于2000 rpm）。这与文献[9]的结果同等。在高速范围内，CPO和柴油稠浊物的流量和能量输入较普通柴油燃料较低。CPO和柴油稠浊物在较高转速下的流量和能量输入较普通柴油燃料较低。只管如此，CPO和柴油稠浊物仍旧具有较好的燃料花费率。
图4
CPO和柴油稠浊物在较高转速下的流量和能量输入较普通柴油燃料较低，这可能是造成CPO和柴油稠浊物扭矩和制动功率降落的缘故原由，如图3a和3b所示。
CPO和柴油稠浊物的毛能量输入与普通柴油燃料之间的差异，反响了它们的扭矩和功率输出之间的差异。因此，可以说CPO和柴油稠浊物在低速范围内可以产生更高的扭矩和发动机功率，由于它们具有更高的流量和能量输入。
制动比燃料花费率（BSFC）是每小时的燃料流量（kg/h）除以发动机制动功率（kW）的比值，是发动机效率的衡量指标。图4a和4b分别展示了不同稠浊比例下的BSFC和/BSFC-OD比率与发动机转速的关系。
从图4a可以看出，BSFC在较高的发动机转速（2500 rpm以上）下随着稠浊比例的增加而增加，这是由于燃料质量流率的增加。图4b显示了不同发动机转速下CPO和柴油稠浊物的BSFC与普通柴油燃料的比值。
总体上，在低速范围内，CPO和柴油稠浊物的BSFC略高于普通柴油燃料的BSFC。然而，随着转速的增加，CPO和柴油稠浊物的BSFC开始分散，并在2200-2500 rpm的转速下变小。75% CPO和柴油稠浊物的BSFC与普通柴油燃料在2200-2500 rpm的转速范围内非常靠近。
然而，25%、50%和75% CPO和柴油稠浊物在低速范围内的BSFC约比普通柴油燃料高10%，如图4b所示，而在2200-2500 rpm的转速范围内，BSFC显示出更好的值（较低）。这些结果反响了CPO和柴油稠浊物在该转速范围（2200-2500 rpm）内的良好燃烧性能。
二、尾气排放剖析2.1. 一氧化碳
尾气排放中CO的天生是燃烧不完备或CO2转化未完成的一个指标。
图5显示了在不同发动机转速下丈量的尾气中的CO（一氧化碳）天生量，单位为PPM。从图中可以看出，在2000 rpm以下的发动机转速下，所有CPO-OD稠浊物相对付OD燃料产生更高的CO排放。CPO-OD稠浊物的最大CO排放量约为1800 rpm和CPO-OD稠浊比为75%时的7000 ppm。
图5
1800 rpm时较高的CO百分比归因于较富氧燃料稠浊，这在图3和图4中的结果以及1800 rpm时的最大燃油花费中得到了表示。由于CPO-OD稠浊物在较高转速范围内产生较大的功率，燃料流量的减少导致CO排放量降落到与OD燃料相称的水平，因此估量BSFC较低（见图4中的高速范围）。
在高转速（2000 rpm以上）下，图5显示CPO-OD稠浊物的CO排放量靠近或乃至低于OD燃料的CO值。这可以归因于CPO中存在的氧气有助于实现更好的燃烧。在大部分转速范围内，75% CPO稠浊物的CO排放量普遍高于OD燃料，但在2600 rpm以上的转速下例外。
这可能是由于CPO中含水量较高，从而导致燃烧不完备。CPO中的水分含量可能是由油中的水分所致。办理CO排放率较高的一个建议办理方案是对CPO进行预热，如Ref. [5]所宣布。
图6
2.2. 氧气与尾气中的CO相反，O2表示完备燃烧。然而，由于空燃稠浊并不完美，纵然燃烧不完备，尾气中仍可能存在一些O2。图6显示了不同发动机转速下尾气中O2的百分比。可以看出，所有的燃料稠浊物在1800-2000 rpm的转速范围内都通过了最低值，这是空燃比估量最靠近化学计量值的范围。如预期的那样，在低速范围内，与OD燃料比较，CPO-OD稠浊物在尾气中显示出较低的O2百分比。
图6还显示，稠浊物中CPO的浓度越高，尾气中的O2百分比越低。这个结果明确地表明，在低速范围内发动机过度供油，即空燃比过低。在2000 rpm以上的发动机转速下，25%和50%的CPO-OD稠浊物在尾气中的O2含量较OD燃料更高。
显然，这两种CPO-OD稠浊物在高速范围内能够实现良好的燃烧，以实现低燃油花费（图4b），因此制动功率比OD燃料更高（图6）。75%的CPO稠浊物的尾气中氧气含量较OD燃料低，在所有发动机转速下都是如此。
图7
2.3. 氮氧化物（NOx）尾气中氮氧化物（NOx）的天生受氧气的供应、缸内压力和温度以及点火滞后期的影响[2]。图7显示了不同CPO-OD稠浊比下的NOx排放随发动机转速变革的情形。该图显示了低速和高速范围内的不同趋势。
在低速范围内，所有的CPO-OD稠浊物排放的NOx水平均低于OD燃料，尤其是利用75% CPO稠浊物时更为明显。这个范围内NOx排放的低水平紧张归因于氧气的不敷（图6）。在高速范围内，CPO--OD稠浊物的NOx排放与OD燃料相称，除了75% CPO稠浊物排放的NOx水平较高。
在较高发动机转速下，75% CPO稠浊物的高NOx排放水平可以归因于较高的燃烧温度和延长的滞燃期，以及CPO的化学结合特性。此外，CPO-OD稠浊物的低NOx天生还可以归因于CPO产生的较低热开释，从而减少了NOx的天生，正如Ref. [5]中所宣布的。
表3
2.4. 尾气温度尾气温度是燃烧温度的主要指标。在当前的研究中，气体剖析仪器丈量了尾气温度（Tg）与大气温度（Ta）之间的温度差（T），即T = (Tg - Ta)。
图8展示了不同CPO-OD稠浊比下的T值。图中显示，OD和CPO-OD稠浊物的尾气温度在发动机转速约为1800 rpm时达到峰值。
在75% CPO-OD稠浊物中，与OD燃料比较，在不同的发动机转速下，CPO-OD稠浊物产生了更高的尾气温度。另一方面，在50% CPO-OD中，与OD燃料比较，在较低的发动机转速范围（2500 rpm以上）涌现了较高的尾气温度，而在较高的转速范围内，尾气温度靠近OD燃料。
在25% CPO中，尾气温度在较低转速范围靠近OD，在较高转速范围下较低。尾气温度的颠簸归因于燃料的化学构造和稠浊物的贫燃或富燃质量。
丈量尾气温度
2.5. 发动机性能结果总结表3总结了本研究和其他宣布的发动机性能和尾气排放结果。从表3可以看出，本研究所得的结果显示柴油发动机可以有效地在不同稠浊比的CPO-OD稠浊物上运行。本研究和Ref. [9]所宣布的发动机扭矩和制动功率结果非常靠近，即CPO-OD稠浊物和OD燃料的制动功率结果相称。
本研究和Ref. [9]的结果都表明，随着稠浊物中CPO的百分比增加，BSFC增加。Ref. [9]报告称，利用棕榈油稠浊物的全体发动机速率范围的均匀BSFC约比利用OD燃料时赶过约9.5%，这个结果与本研究（利用CPO-OD）得到的均匀BSFC结果靠近，约比OD赶过约7.5%。
图8
在本研究中，利用CPO-OD稠浊物时，尾气中的CO浓度较低，这种减少可以归因于与燃料的化学身分和预热燃料过程有关的几个缘故原由。Ref. [9]报告称，利用棕榈油时，CO和HC浓度增加，这个结果与本研究得到的CO结果不匹配。本研究中CO的减少可能是由于燃料喷射系统的改进以及采取的预热过程技能所致。
在本研究中，NOx浓度被创造随着发动机转速的变革而变革，如表3所示，NOx浓度在较高的发动机转速（>2000 rpm）下较低，在较低的发动机转速下较高（<2000 rpm）。
只管在本研究中由于缺少所需的仪器，未丈量SOx，但在这里要主要提及的是，生物柴油相对付OD燃料可以显著减少SOx的排放。
三、 发动机性能和排放模型的ANN建模
为了得到最佳的发动机性能和尾气排放预测，利用人工神经网络（ANN）考虑了各种模型配置。开拓的ANN模型利用网络到的实验数据进行演习。ANN模型的基本配置如图9所示。
在演习ANN模型时，利用反向传播算法。在当前的算法中，网络权重和偏置在演习阶段开始时随机初始化。通过利用梯度低落法来实现偏差最小化过程。有两个输入和六个输出参数，这些参数来自实验结果。两个输入变量是发动机转速（rpm）和稠浊物中生物柴油稠浊比的百分比（%）。六个输出是发动机功率、BSFC、排气温度以及NOx、CO和O2等排放物。
图9
隐蔽层的数量和每个隐蔽层中的神经元数从一层到两层进行变革，以确保每个输入变量在神经网络中供应相等的贡献。隐蔽层的激活函数选择为逻辑函数。线性函数最适宜输出层。这种函数排列在函数逼近建模中是常见的，并能够得到更好的结果。
3.1.ANN预测结果ANN技能是一种有用的数学工具，用于预测须要较永劫光（通过实验）和繁芜仪器（如内燃机）丈量的参数。在本研究中，利用实验数据开拓了一个用于操作OD和CPO-OD稠浊物的压燃发动机的ANN模型，这些实验数据来自前面部分中的发动机测试。利用ANN工具的一个优点是其大略性，由于它能够处理多变量和繁芜问题。
在该模型中，随机选择80%的实验数据集作为演习集，而剩余的20%的数据用于预测和验证。双隐蔽层和25个神经元的网络被证明是这个仿照中最好的ANN选项，由于R2值常日靠近于1。R值被限定在隐蔽层的25个神经元。因此，具有25个神经元的隐蔽层的网络是令人满意的。
图10
为了得到准确的结果，对输出和目标值进行了回归剖析，结果如图10和11所示。从这些图中可以看出，利用ANN模型预测的值与实验数据之间存在很好的同等性。在网络剖析中，干系系数为0.99，表明该模型能够成功地预测发动机性能。
图10和11中显示的数据是预测结果与图3、4和5中的实验数据的比拟。在这个模型中利用了40个样本，个中80%的数据（32个样本）被随机分配为演习集，而剩余的20%的数据（8个样本）用于预测和验证。
图11
仿照结果显示，在仿照发动机功率和BSFC方面存在良好的干系性，如图10a和b所示。从图10a和b中可以得出结论，利用本研究设计的网络可以准确预测发动机功率和BSFC，ANN的结果非常准确。结果显示，发动机功率和BSFC的干系系数（R值）分别为0.96和0.83。
同时，从图11中可以不雅观察到，ANN在建模NOx、CO、O2和排气温度的排放浓度方面供应了良好的准确性。如图11所示，排放模型的NOx、CO、O2和排气温度的R2值分别为0.9332、0.9396、0.9367和0.9152。总体而言，根据均方偏差（MSE），确定了开拓模型的准确性。结果显示，均匀仿照值的MSE偏差为0.0004。
四、结论
通过文献综述和我们的实验事情，报告的结果表明，CPO可以作为替代普通柴油燃料的良好选择，由于它在环球范围内生产量大、性能好且环保友好。
本研究利用CPO-OD稠浊物进行的可变速压燃发动机性能测试结果常日与普通燃料相称。创造在低于1800转/分钟的发动机转速下，CPO-OD稠浊物的总能量输入率和制动功率高于普通柴油，只管CPO的热值低于普通柴油。
实验结果显示，当利用CPO时，排气气体中的CO浓度较高。较高的CO百分比意味着燃烧不完备，部分燃料被摧残浪费蹂躏。这实际上意味着，与普通柴油燃料比较，燃油喷射系统在低转速时方向于供应额外的燃油，当发动机利用CPO-OD稠浊物时。
然而，在高转速范围内，CPO-OD稠浊物的CO排放与普通柴油靠近或乃至更低。这可能归因于CPO中含有的氧气有助于实现更好的燃烧。须要把稳的是，在利用75% CPO稠浊物时，CO排放常日高于普通柴油，除非在2600转/分钟以上的转速范围内。这可能是由于CPO中水分含量较高，从而导致燃烧不完备。针对这种较高的CO百分比，一种建议的办理方案是预热CPO。
此外，氧气的存在表明燃烧是完备的。然而，由于空燃稠浊不完备，纵然燃烧不完备，排气气体中仍可能存在一些氧气。实验结果显示，在低速范围内，CPO-OD稠浊物在排气中的氧气含量低于普通柴油。随着CPO在稠浊物中的浓度增加，氧气百分比进一步降落。
这表明发动机在低速范围内存在过度供油的情形，即空燃比过低。在高于2000转/分钟的发动机转速下，25%和50%的CPO-OD稠浊物显示出比普通柴油更高的排气中氧气含量。这表明在高速范围内，根据实验结果不雅观察到的CPO和OD之间的不同趋势在高于2000转/分钟的发动机转速下更为显著。
CPO-OD稠浊物在功率和排气气体温度方面表现出与OD相称的性能，特殊是在25%和50%的CPO比例下。因此，可以得出结论，以体积比最多含有50% CPO的CPO柴油稠浊物是供应未经改装的柴油发动机的最佳选择，而不会对发动机的性能产生明显影响。本研究建议采取良好的管理系统来掌握燃油的质量流率。
此外，人工神经网络模型在预测功率、BSFC、CO、NOx和排气气体温度方面具有快速、准确和可靠的上风。由于其处理多变量和繁芜问题的能力，利用ANN非常大略。该模型的均匀仿照值的均方偏差（MSE）为0.0004，表明模型的准确性很高。因此，通过ANN模型可以有效地预测发动机性能和排气气体排放。
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