基于D-最优设计与多属性优化的生物柴油-氢气双燃料发动机性能及排放特性研究

为应对传统柴油机高污染问题，研究人员采用响应面法(RSM)优化B20(20%麻风树生物柴油+80%柴油)与氢气的双燃料(DF)模式。通过D-最优设计确定最佳喷射压力(240.67 bar)和负载(90.87%)，使制动热效率(BThE)提升至28.25%，HC/CO/NOx 排放误差均<5%，为清洁能源发动机设计提供精准优化方案。

　　

随着全球碳排放量突破330亿吨/年，远超森林1.5-2亿吨的年吸收能力，交通领域作为温室气体(GHG)主要排放源，亟需清洁能源解决方案。氢能因其燃烧仅产生水和高热值的特性成为理想选择，但直接用于柴油机存在自燃温度高(860K vs柴油530K)等技术瓶颈。为此，越南胡志明市交通运输大学联合中国台湾地区科研团队创新性提出"柴油/生物柴油引燃+氢气主燃"的双燃料(DF)模式，相关成果发表于《International Journal of Hydrogen Energy》。

研究采用三阶段技术路线：首先通过酯交换法制备麻风树油B20生物柴油；其次基于D-最优设计构建实验矩阵，在200-260 bar喷射压力(FIP)和0-100%负载(EL)条件下测试；最后运用响应面法(RSM)建立预测模型，结合合意性函数进行多目标优化。

Test fuel
选用非食用麻风树油经酯交换法制备B20燃料，其高含氧量(约11%)和零硫特性可改善燃烧。氢气通过文丘里式气化器以3.5-4 L/min流量引入进气道。

Response surface methodology
采用D-最优设计减少实验次数，建立二阶多项式模型。方差分析(ANOVA)显示FIP和EL对NO_x
的影响显著性p<0.0001，模型R²
达0.98。

Data analysis and correlation measurement
热力图分析揭示EL与制动热效率(BThE)强正相关(r=0.92)，而与碳氢化合物(HC)呈负相关(r=-0.85)。峰值压力(PCP)随FIP升高呈单调递增趋势。

Desirability-based optimization
多目标优化确定最佳工况为FIP=240.63 bar/EL=90.87%，预测BThE=27.64%(实测28.25%)，HC/CO/NO_x
预测误差分别为4.5%/4.47%/4.42%，全部低于5%阈值。

该研究证实B20-氢气DF模式可使NO_x
排放控制在485 ppm，较传统柴油机降低约30%。通过RSM建立的模型能精准预测工况参数与性能指标的复杂非线性关系，为生物燃料-氢能混合动力系统提供可量化的优化路径。沙特PSAU大学资助的后续研究将探索不同生物柴油比例对燃烧相位的影响机制。