简介:本文在某六缸柴油机上,完成了不同EGR率下汽柴油双燃料均质引燃燃烧与排放特性的试验探究。试验结果表明,双燃料均质引燃模式具有与纯柴油模式完全不同的特性:随着EGR率的增加,双燃料模式的汽油燃烧品质改善,不完全燃烧产物生成减少,燃烧效率上升;由于滞燃期缩短,燃烧持续期基本不变,指示热效率上升,在大比例EGR下,双燃料模式的燃油经济性具有优势;双燃料模式对EGR并不敏感,随着EGR率的增加,NOx排放降低而Soot基本不变,可采取适当增大EGR率的策略,同时实现NOx与Soot的极低排放;双燃料模式存在THc与CO排放偏高的问题,但可通过加装DOC后处理装置解决。
简介:利用三维旋流燃烧系统,对稀氧部分预混/富氧补燃(ODPP/OESC)火焰结构和污染物生成特性进行了试验研究,降低稀氧体积分数、提高富氧体积分数,动力火焰呈现轴向拉伸趋势,而扩散火焰长度则逐渐缩短;同时,动力燃烧区和扩散燃烧区温度逐渐降低,NOx排放量显著下降,CO排放量则有所提高。相同工况下数值模拟结果显示,ODPP/OESC改变了动力燃烧区的NOx生成机理,是NOx排放量降低的根本原因。0DPP/OESC基于燃料/氧化剂空间体积分数分布的物理过程控制,有效均衡了动力燃烧区与扩散燃烧区的反应速率,可实现CO与NOx排放的平衡控制。
简介:燃煤锅炉是复杂的多变量系统,其飞灰的含碳量形成机理复杂,不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大,测试工况有限等缺点;燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量,其相互耦合,导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱,应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性,因此,人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据,采用3层BP(backpropagation)神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证,该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0.19%~0.50%,预测效果良好。测试结果表明,建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据,也能够较好的逼近非验证样本数据,具有良好的泛化能力。
简介:本文基于车载排放测试系统对一辆国Ⅳ柴油公交车燃用不同比例生物柴油混合燃料的道路排放特性进行了研究,研究结果表明:从市内典型道路到市郊公路再到高速路,公交车的气态物及颗粒物排放率依次升高;不同道路条件下,生物柴油混合燃料的CO、THC、PN及PM平均排放率低于纯柴油,CO2及NOx平均排放率略高于纯柴油,并且生物柴油掺混比例越大,对应降幅及增幅越显著.全路况条件下B5(生物柴油体积占比5%)、B10(生物柴油体积占比10%)的CO平均排放率较D100(纯柴油)分别低14.84%、20.60%,THC平均排放率较D100分别低6.12%、13.98%,PN平均排放率较D100分别低17.35%、23.75%,PM平均排放率较D100分别低22.19%、26.60%,CO2平均排放率较D100分别高5.07%、8.08%,NOx平均排放率较D100分别高6.44%、15.69%,
简介:通过井筒向某地质结构内注入冷介质时,由于地温与冷介质之间存在温差,冷介质将通过井筒结构与土壤进行热量交换,最终导致冷介质冷量损失进而温度升高而达不到所需温度要求。因此,在施工前,需要对井筒进行冷量损失和沿井筒的温度分布的预测,为保冷结构设计以及井筒结构材料选型提供数据支持。由于注入冷介质的过程中,热量交换过程是一个非稳态传热过程,通常只能采用数值模拟来进行预测。为了简化数值模拟复杂的计算过程,采用准稳态的传热方法来构建单相冷介质通过井筒注入时的流动换热的物理数学模型,并开发了一个数值仿真软件。将仿真结果同商业软件FLUENT模拟结果进行了比较,表明温度分布和冷量损失基本一致,由此验证了所提模型的正确性和可靠性,为非工程热物理专业的工程技术人员提供能够预测低温工质在井筒流动与换热过程的仿真软件。
简介:采用格子Boltzmann方法模拟二维液滴在非均匀表面上的铺展。非均匀表面由两块面积相等但润湿性不同的均匀表面拼接而成,左半部分为亲水表面(θcq=35.00°),右半部分为疏水表面(θcq=115.00°)。液滴初始为圆形,位干亲疏水表面交界处。由于表面两侧平衡接触角民相差较大,铺展的Young驱动力Fy=γ18(cosθcq-cosθD)有显著差异,因而液滴左右呈现出不同的铺展规律。模拟结果显示,铺展可分为三个阶段:第一阶段,液滴向两侧铺展直至疏水侧铺展速度为0,但亲水侧铺展速度始终快于疏水侧;第二阶段,整个液滴向亲水侧运动,直到液滴右侧到达亲疏水表面交界处;第三阶段,液滴在亲水表面铺展直至平衡。当液滴初始位于亲水侧或疏水侧,且其质心与亲疏水表面交界处的横向距离小于50lu时,液滴呈现出三种不同铺展形式,然而由于亲水侧更大的Young驱动力,最终的平衡液滴均位于亲水侧。