双燃料发动机温室气体排放预测和影响因素分析

摘要

基于柴油-天然气双燃料发动机测试台架中等转速(1500 r/min)下400,800,1200,1600 N·m 4个扭矩工况的试验数据,以发动机扭矩、喷油正时、喷油压力和天然气替代率为模型输入参数,以温室气体CO_(2)和CH_(4)排放值为模型输出参数,构建了基于粒子群算法优化的BP神经网络的温室气体排放预测模型。模型的预测结果显示:在测试集上CO_(2)和CH_(4)排放预测值的决定系数(R 2)分别为0.99762和0.99809,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.97%和3.85%,模型具有良好的泛化能力和预测精度。基于构建的排放预测模型,采用平均影响值(MIV)算法分析了发动机在中等转速工况下扭矩、喷油正时、喷油压力和天然气替代率对CO_(2)和CH_(4)排放的影响,结果显示发动机扭矩对CO_(2)和CH_(4)排放的影响占主导地位,贡献率分别达到了71.8%和50.8%;当模型中发动机扭矩设定在小负荷工况,天然气替代率对CO_(2)和CH_(4)排放的影响权重最大。