基于RCCI概念的双燃料发动机纳米添加剂优化与AI驱动的燃烧性能提升研究

本研究针对传统压缩点火(CI)发动机NOX与颗粒物排放难以协同降低的难题，创新性地采用螺旋藻生物柴油(SD20)作为高反应性燃料(HRF)，结合甲烷-氢气低反应性燃料(LRF)，通过添加CuO/ZnO纳米颗粒(25-75ppm)优化燃烧效率。团队开发了DNN-GOA混合模型，实现27.19%制动热效率(BTE)与437ppm NOX的平衡，为生物柴油在RCCI发动机的应用提供AI优化范式。

　　

随着全球交通领域脱碳需求日益迫切，压缩点火(CI)发动机因其高热效率仍是主力，但传统柴油燃烧面临氮氧化物(NO_X)与颗粒物排放难以协同降低的困境。生物柴油虽具可再生优势，但其高粘度、高沸点特性导致NO_X排放增加，在反应活性控制压燃(RCCI)等先进燃烧模式中的应用尚未突破。更棘手的是，现有研究多聚焦单一纳米添加剂或传统双燃料组合，缺乏对纳米颗粒协同效应及人工智能优化策略的深入探索。

针对这些挑战，Karthikprabhu Thangavel等研究人员开展了一项创新研究，通过将螺旋藻生物柴油(20%比例)与柴油混合作为高反应性燃料(HRF)，并采用5%甲烷+15%氢气的混合气作为低反应性燃料(LRF)，构建了双燃料RCCI系统。为提升燃烧效率，团队在HRF中引入25-75ppm的氧化铜(CuO)和氧化锌(ZnO)纳米颗粒，并开创性地应用了基于鲣鸟优化算法(GOA)优化的深度神经网络(DNN-GOA)进行参数优化。该成果发表于《International Journal of Hydrogen Energy》，为清洁能源发动机开发提供了新思路。

关键技术方法包括：(1)采用气相色谱-质谱联用技术分析螺旋藻生物柴油组分；(2)搭建RCCI发动机实验平台测试12种纳米燃料组合的性能；(3)开发DNN-GOA混合模型，通过模拟鲣鸟捕食行为的探索-开发机制优化参数；(4)进行不确定度分析确保数据可靠性。

【Proposed methodology】
研究设计了独特的燃料组合：HRF采用80%柴油+20%螺旋藻生物柴油(SD20)，添加50ppm CuO+50ppm ZnO纳米颗粒；LRF为固定比例的甲烷-氢气混合气(5%+15%)。通过控制变量法测试不同负载(20-80%)下的燃烧特性。

【Uncertainty analysis】
通过6次重复测量验证数据可靠性，计算得出制动功率的不确定度为±0.15%，排放测量误差控制在±1.2%以内，满足工程精度要求。

【Gannet optimization algorithm】
DNN-GOA模型通过模拟鲣鸟的U型俯冲捕食策略，在150% fewer iterations条件下实现0.99的预测精度，显著优于传统DNN。算法通过"全局搜索→局部调整"两阶段优化燃烧参数。

【Combustion analysis】
cylinder pressure曲线显示，纳米添加剂使峰值压力提升9.2%，且最大压力点向最佳相位偏移5-7°CA。热释放率分析表明，ZnO-CuO组合使燃烧持续时间缩短12%，有效改善燃烧效率。

【Conclusion】
研究得出三大关键结论：(1)50ppm CuO+50ppm ZnO纳米组合在64.86%负载下实现最优性能，BTE达27.19%，NO_X和HC排放分别控制在437ppm和13.82ppm；(2)氢气的加入使燃烧温度分布更均匀，减少局部高温区导致的NO_X生成；(3)DNN-GOA模型成功解决了多参数非线性优化难题，为发动机智能控制提供新工具。

该研究的突破性在于：首次系统评估了ZnO-CuO纳米组合在藻类生物柴油RCCI发动机中的协同效应，证实了AI算法在复杂燃烧系统优化中的优越性。特别是GOA算法的高效搜索能力，为处理发动机多目标优化问题提供了创新解决方案。研究不仅推动了第三代生物燃料在先进发动机中的应用，更为开发低碳交通动力系统奠定了方法论基础。未来可进一步探索其他金属氧化物纳米颗粒的催化机制，以及DNN-GOA模型在实时控制系统中的集成应用。