醇类、醚类和酮类与TPRF混合对烟点的影响：实验与神经网络分析及其在清洁燃料设计中的意义

本综述通过实验测定89种含氧物与甲苯参比燃料（TPRF）混合物的烟点（SP），结合机器学习模型（包括SVR、Nu-SVR、ETR和ANN），系统评估了醇、醚、酮对燃烧烟点的调控作用。研究首次报道纯乙醇SP值，发现二丁醚（14 vol%）可使SP升至35.5 mm，显著抑制碳烟形成。该工作为清洁燃料设计与颗粒物（PM）减排提供了关键数据与预测框架。

　　

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Selection of oxygenated compounds

为构建代表商业汽油的替代燃料混合物，筛选标准侧重于匹配研究法辛烷值（RON）和密度，以确保在发动机条件下的相关燃烧行为。选择这些特性是为了反映点火特性、汽化行为、热释放和燃烧稳定性。根据其影响这些参数的潜力，选择了一系列含氧化合物。所选化合物包括乙醇

Experimental results

与纯烃相比，不同的含氧基团（如醇、酮和醚）表现出不同的烟尘形成行为。对于含氧化合物，其分解产物通常包括含氧化合物，如甲醛（CH₂O）和一氧化碳（CO），这些物质不会促进烟尘形成。因此，含氧化合物通常表现出较低的烟尘形成倾向。然而，特定含氧化合物产生烟尘的程度强烈受其

Conclusion

本研究提供了89个新的烟点（SP）测量值，涉及包含11种含氧化合物的TPRF 80/20混合物，包括C₂–C₈醇、醚和酮，测试浓度范围为2至14 vol%。值得注意的是，它首次实验测量了纯乙醇（EtOH）的烟点，提供了文献中先前缺乏的宝贵数据。所有含氧化合物均相对于纯TPRF提高了SP，其中14 vol%二丁醚（DBE）观察到的最高增加至35.5 mm。

分析显示，烟点