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基于FIRE的DOC+DPF微粒捕集连续再生特性仿真研究

2021-09-10贾传德苏俭杜健健

内燃机与配件 2021年12期

贾传德 苏俭 杜健健

摘要:为研究柴油机后处理系统DOC+DPF微粒再生过程和再生影响因素及特性,在AVL FIRE 平台建立了DOC+DPF微粒捕集连续再生系统模型,通过计算DPF后NO质量分数和DOC+DPF前后的压降两个参数,与台架试验结果对比,验证模型的有效性。仿真研究了DOC-DPF微粒再生机理和再生过程,研究了DOC入口排气温度、CO浓度、排气质量流量、V(NO2)/V(NOX)、m (NOX)/m (Soot)五个因素对再生的影响特性。结果表明:增加排气的CO浓度、DOC入口排气温度、排气质量流量、m (NOX)/m (Soot)比值增大有利于再生过程,可有效降低残余微粒浓度;V(NO2)/V(NOX)比值增加,残余颗粒浓度有降低的趋势,但残余颗粒浓度值变化不明显。

Abstract: In order to study the regeneration process of diesel engine after-treatment system DOC + DPF and its influencing factors and characteristics, a continuous regeneration system model of DOC + DPF was established on AVL FIRE platform. The model was validated by calculating the NO mass fraction after DPF and the pressure drop before and after DOC + DPF and comparing with the results of bench test. The regeneration mechanism and process of DOC-DPF particles were simulated, and the effects of DOC inlet exhaust temperature, Co concentration, exhaust mass flow rate, V(NO2) / V(NOX) , m (NOX) / m (Soot) on regeneration were studied. The results show that the increase of CO concentration, DOC inlet exhaust temperature, exhaust mass flow rate and m (NOX) / m (Soot) ratio is beneficial to the regeneration process and can effectively reduce the residual particulate concentration and the increase of V(NO2) / V(NOX)ratio, the residual particle concentration decreased, but the residual particle concentration did not change obviously.

關键词:DOC+DPF;连续再生;残余颗粒浓度

Key words: DOC + DPF;continuous regeneration;residual particle concentration

中图分类号:U464.172                                   文献标识码:A ;                               文章编号:1674-957X(2021)12-0001-04

0  引言

柴油机因具有经济性好、热效率高、可靠性好等优点被广泛应用,但柴油机排放的微粒和NOX对环境有害,成为柴油机排放控制的重点。随着排放法规的升级,我国及欧美等国对柴油机微粒和NOX提出接近零排放的要求。目前颗粒捕集技术(DPF)是最有效的微粒控制方式,当DPF中颗粒捕集到一定数量时需要再生,其中DOC+DPF被动再生无需额外的燃油喷射,可在低温下(约230℃)连续氧化碳烟实现再生[1],是一种结构相对简单、比较经济的再生方式。

DOC+DPF的减排特性方面,已有众多研究人员如谷雨、楼狄明等进行了试验研究[2-3]。在仿真研究方面,郑烨以GT-SUITE 和 AVL FIRE 软件为平台,建立颗粒连续再生CCRT 系统的仿真模型,通过一维GT-SUITE 确定模型基本参数,在FIRE中分别研究影响 DOC 和 CDPF 性能的主要因素[4]。牟洁姝是在 Boost 软件中搭建的 DOC+DPF 的再生控制系统的模型,余昳在FIRE平台建立DOC+DPF系统的三维仿真模型进行仿真研究[5-6]。……

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