Теоретическое обоснование рабочего цикла сажевого фильтра с активной регенерацией

Введение (постановка задачи и актуальность). Сажевые фильтры, применяемые в дизельных автомобилях для улавливания взвешенных частиц, требуют постоянной и/или периодической регенерации для сохранения работоспособности. Порядок загрузки дизельного сажевого фильтра и его регенерации можно представить в виде алгоритма. Особенности функционирования сажевого фильтра как в обычных условиях, так и при активной регенерации исследовались в ряде научных работ, и полученные в них результаты можно принимать во внимание при разработке алгоритма.
Цель работы – разработка алгоритма рабочего цикла сажевого фильтра дизельного автомобиля, включающего в себя режимы загрузки фильтра, активную регенерацию и поиск неисправностей.
Методология и методы. В данной работе проводился сбор информации из научной литературы по особенностям работы системы очистки отработавших газов дизельных автомобилей, в частности по сажевым фильтрам. В исследовании предполагался некаталитический дизельный сажевый фильтр, находившийся в системе вместе с дизельным окислительным катализатором, восстановительным катализатором оксидов азота и катализатором окисления аммиака. В качестве средств измерения показателей системы использовались сенсоры твёрдых частиц, датчики температуры, давления, расхода отработавших газов и топлива для сжигания накопленной в фильтре сажи.
Результаты. Созданный алгоритм рабочего цикла сажевого фильтра включал в себя режим загрузки с определением параметров для переключения на активную регенерацию, установлением момента перехода между стадиями глубокой фильтрации и фильтрации в сажевом слое. Активная регенерация состояла из последовательности двух управляемых впрысков топлива для сгорания сажи в фильтре и возникновения температурного импульса между впрысками с выбором наиболее подходящего уровня расхода отработавшего газа, а также контролем над температурой фильтра и содержанием кислорода. Проблемы с неисправностями системы очистки решались при помощи контроля над подачей топлива при регенерации.
Научная новизна. В разработке алгоритма учитывались особенности протекания процессов в сажевом фильтре при активной регенерации, в том числе обеспечение высокой эффективности удаления сажи из фильтра.
Практическая значимость. Алгоритм может быть использован для разработки методики проведения стендовых и ездовых испытаний дизельных автомобилей, а также применён на дизельном двигателе при эксплуатации транспортных средств

1. Загарин Д.А., Лагузин А.Б., Кондратьев Д.В., Агапов В.В. Современные методы испытаний транспортных средств на экологическую безопасность // Труды НАМИ. – 2022. – № 2 (289). – С. 34–40. DOI: 10.51187/0135-3152-2022-2-34-40.

2. EU: Heavy-Duty Truck and Bus Engines: OCE and ISC PEMS Testing. 2021. URL: https://dieselnet.com/standards/eu/hd_isc.php (дата обращения: 15.09.2023).

3. Sathiamoorthy B., Bandivadekar A., Badshah H. Real-world emissions performance of a Bharat Stage VI truck and bus // Working Paper. – 2021. – No. 2021-40.

4. Zhang Z. et al. Diesel particulate filter regeneration mechanism of modern automobile engines and methods of reducing PM emissions: A review // Environmental Science and Pollution Research. – 2023. – V. 30. – No. 14. – P. 39338–39376.

5. Dimaratos A. et al. Impact of active diesel particulate filter regeneration on carbon dioxide, nitrogen oxides and particle number emissions from euro 5 and 6 vehicles under laboratory testing and real-world driving // Energies. – 2022. – V. 15. – No. 14. – P. 5070.

6. System for controlling regeneration of exhaust gas aftertreatment components: pat. 7543446 USA. No. 11/957,872; filed 17.12.2007; pub. 24.07.2008. 13 p.

7. Система и способ (варианты) для адаптивной регенерации сажевых фильтров в дизельных двигателях: пат. 2605798 Рос. Федерация. № 2015156137; заявл. 28.12.2015; опубл. 05.03.2020, Бюл. № 7. 36 с.

8. Method for optimizing an active regeneration of a diesel particulate filter: pat. 11073060 USA. No. 15/737,833; filed 01.06.2016; pub. 03.01.2019. 8 p.

9. Надарейшвили Г.Г. Научные основы создания комплексных систем обеспечения современных экологических и акустических показателей двигателей внутреннего сгорания: дисс. … д-ра техн. наук. – М., 2020. – 467 с.

10. Soleimani M., Campean F., Neagu D. Reliability challenges for automotive aftertreatment systems: A stateof-the-art perspective // Procedia Manufacturing. – 2018. – V. 16. – P. 75–82.

11. Mendoza-Villafuerte P. et al. NOx, NH3, N2O and PN real driving emissions from a Euro VI heavy-duty vehicle. Impact of regulatory on-road test conditions on emissions // Science of the Total Environment. – 2017. – V. 609. – P. 546–555.

12. Химич В.Л. и др. Моделирование перспективного дизельного окислительного нейтрализатора // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. – 2012. – № 2 (95). – P. 191–196.

13. Павлова Т.Л., Верниковская Н.В., Кашкин В.Н., Носков А.С. Экспериментальное исследование процесса улавливания сажевых частиц выхлопных газов дизельных двигателей волокнистыми пористыми материалами // Альтернативная энергетика и экология. – 2010. – № 8. – С. 106–111.

14. Гришанов П.А. Физико-химические процессы образования окислов азота в дизельном двигателе (обзор состояния вопроса) // Символ науки. – 2023. – № 5-2. – С. 27–33.

15. Soot (PM) Sensors. 2017. URL: https://dieselnet.com/tech/sensors_soot.php (дата обращения: 21.09.2023).

16. Particulate matter sensor. 2023. URL: https://www.bosch-mobility.com/en/solutions/exhaust-gas-treatment/particulate-matter-sensor/ (дата обращения: 21.09.2023).

17. Hagen G. et al. Conductometric soot sensors: Internally caused thermophoresis as an important undesired side effect // Sensors. – 2018. – V. 18. – No. 10. – P. 3531.

18. Liu S., Lü M. Fault diagnosis of the blocking diesel particulate filter based on spectral analysis // Processes. – 2019. – V. 7. – No. 12. – P. 943.

19. Meng Z. et al. Experimental study on the influence of DPF micropore structure and particle property on its filtration process // Journal of Combustion. – 2016. – V. 2016.

20. Kladopoulou E.A. et al. A study describing the performance of diesel particulate filters during loading and regeneration – A lumped parameter model for control applications // SAE transactions. – 2003. – P. 647–668.

21. Yamamoto K., Kanamori Y. Measurements of size distribution and oxidation rate of PM with NO2 // SAE Technical Paper. – 2015. – No. 2015-01-1995.

22. Sappok A., Wong V. Ash effects on diesel particulate filter pressure drop sensitivity to soot and implications for regeneration frequency and DPF control // SAE International Journal of Fuels and Lubricants. – 2010. – V. 3. – No. 1. – P. 380–396.

23. Bagi S., Singh N., Andrew R. Investigation into ash from field returned DPF units: composition, distribution, cleaning ability and DPF performance recovery // SAE Technical Paper. – 2016. – No. 2016-01-0928.

24. Lao C.T., Akroyd J., Kraft M. Modelling treatment of deposits in particulate filters for internal combustion emissions // Progress in Energy and Combustion Science. – 2023. – V. 96. – P. 101043.

25. Murali R. et al. A review on the correlation between exhaust backpressure and the performance of IC engine // Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing, 2021. – V. 2051. – No. 1. – P. 12044.

26. Lee S.J., Jeong S.J., Kim W.S. Numerical design of the diesel particulate filter for optimum thermal performances during regeneration // Applied Energy. – 2009. – V. 86. – No. 7-8. – P. 1124–1135.

27. Huang D. Modeling of diesel particulate filter filtration and regeneration for transient driving schedules. – Michigan Technological University, 2011.

28. Bermúdez V. et al. On the impact of particulate matter distribution on pressure drop of wall-flow particulate filters // Applied Sciences. – 2017. – V. 7. – No. 3. – P. 234.

29. Pinturaud D. et al. Experimental study of DPF loading and incomplete regeneration // SAE Transactions. – 2007. – P. 1618–1625.

30. Jia G. et al. Soot distribution characteristics and its influence factors in burner-type regeneration diesel particulate filter // Processes. – 2022. – V. 10. – No. 10. – P. 2029.

31. Meng Z. et al. A numerical investigation of the diesel particle filter regeneration process under temperature pulse conditions // Heat and Mass Transfer. – 2017. – V. 53. – P. 1589–1602.

32. Shi X. et al. Impact factors analysis of diesel particulate filter regeneration performance based on model and test // Processes. – 2021. – V. 9. – No. 10. – P. 1748.

33. Lee H., Rutland C.J. Modeling uncontrolled regeneration of diesel particulate filters, taking into account hydrocarbon slip // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering. – 2013. – V. 227. – No. 2. – P. 281–296.

34. Lao C. Development and application of a channelscale exhaust after-treatment model: diss. – University of Cambridge, 2021.

35. Ohara E. et al. Filtration behavior of diesel particulate filters (1) // SAE Technical Paper. – 2007. – No. 2007-01-0921.