《Fuel》：Parameter importance hierarchy in alcohol-fuel spray macroscopic characteristics: Dominance of ambient pressure and fuel property interactions
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本研究通过实验与计算模拟结合，分析了甲醇、乙醇等燃料及其混合物的喷雾特性，发现环境压力是主要影响因素，温度次之，燃料性质具有条件依赖性，为优化喷嘴和燃烧室设计提供支持。
庄云卓|苏燕|秦兴年|李晓萍|张玉琳|沈波
吉林大学汽车底盘集成与仿生学国家重点实验室，中国长春130025
摘要
本研究重点关注喷雾特性在混合气形成和燃烧特性中的关键作用，研究了甲醇混合燃料、乙醇混合燃料以及五种纯酒精燃料（甲醇、乙醇、异丙醇、正丁醇、异丁醇）的喷雾特性。通过高速摄影和Schlieren成像技术在恒容腔室内捕捉喷雾动态。计算模拟分析了燃料性质（密度、粘度、表面张力）和环境条件（压力、温度）对喷雾形态的影响。利用袋外（OOB）误差估计的随机森林（RF）模型量化了参数的重要性，并预测了喷雾特性（穿透深度、锥角、面积）。经过超参数调优后，优化的RF模型实现了高精度的预测（例如，喷雾面积：R2 = 0.98，RMSE = 118）。主要发现表明，环境压力是影响喷雾特性的主导因素，其次是环境温度，而燃料性质则表现出依赖于操作条件的效应。这种实验-计算-机器学习（ML）集成框架能够快速优化喷雾参数，有助于逆向设计酒精燃料喷嘴和燃烧室，推动更清洁、更高效的燃烧技术的发展。
引言
基于酒精的燃料，如甲醇、乙醇和丁醇，由于具有减少温室气体排放的潜力以及与现有发动机技术的兼容性，已成为传统化石燃料的有希望的替代品[1]。这些燃料在内燃机中的性能在很大程度上取决于雾化过程——即液态燃料被分解成微小液滴并与空气混合——因为这直接影响到燃烧效率、功率输出和污染物生成[2]、[3]。因此，深入了解喷雾特性对于选择和优化替代燃料至关重要。最近在可再生燃料生产方面的进展，例如通过增强生物质的热解来生产能源[4]，进一步凸显了开发可持续、非化石燃料技术的广泛背景和重要性。
燃料喷雾特性受到燃料内在性质与外部环境条件之间复杂相互作用的影响。区分这些效应对于优化燃料使用和提高发动机性能至关重要，尤其是为了实现更低的排放。
燃料的物理化学性质，包括密度、粘度和表面张力，在塑造其喷雾行为和后续燃烧结果方面起着决定性作用。Wang等人[5]比较了直接喷射发动机中甲醇和柴油的蒸发喷雾特性，发现甲醇的较高蒸发潜热和较低沸点导致蒸发更快、液滴更细小，从而提高了燃烧效率并减少了排放。然而，他们指出甲醇在低温下的蒸发需要通过喷射器设计进一步优化。Yuan等人[6]研究了端口燃料喷射（PFI）发动机中的甲醇，发现其在60°C至90°C范围内的蒸发速率与汽油相似，但在此范围之外显著下降，由于其吸湿性，这给冷启动操作带来了复杂性。
Sun等人[7]进一步强调了燃料性质的影响，他们研究了五种具有不同十六烷值和挥发性的柴油燃料。他们的研究表明，燃料性质显著影响喷雾尖端穿透深度、锥角和投影面积，其中喷雾角度对投影面积有特别大的影响。他们得出结论，十六烷值较高且挥发性较好的燃料表现出更稳定的喷雾模式。
环境参数，特别是环境压力和温度，在喷雾形成过程中同样关键。An等人[8]在高压环境（20至50巴）下使用收敛-发散型燃油喷射系统研究了宏观喷雾特性。他们的工作强调了环境压力在优化喷雾角度、减少喷雾尖端穿透和最小化喷雾壁冲击方面的关键作用，从而改善了燃料-空气混合和燃烧效率。
Zhao等人[9]研究了包括异辛烷和乙醇在内的燃料在闪蒸沸腾条件下的喷雾行为。他们发现，燃料性质如蒸气压和蒸发潜热显著影响喷雾穿透深度和角度，即使在低闪蒸沸腾强度下，空气动力学破碎作用对于雾化也是必不可少的。Qiao等人[10]展示了替代燃料混合物的复杂燃烧行为，例如C3H8/H2混合物的爆炸动态，进一步强调了理解喷雾特性作为高效安全燃烧关键前提的重要性。
机器学习（ML）方法的集成为建模喷雾行为中固有的复杂非线性关系提供了强大的范式，这些关系用传统方法难以捕捉。Liu等人[11]证明人工神经网络（ANN）可以有效预测喷雾行为，确定了燃料粘度、密度和喷射压力是影响喷雾穿透深度的重要因素。在此基础上，随机森林（RF）算法等技术在分析综合燃料性质与环境因素之间的关系方面变得越来越重要。
Sadique Khan等人[12]通过引入新的工具来预测和优化喷雾特性，扩展了ML的应用，能够从实验数据中学习非线性特征，并显著降低了计算成本，相比传统模型。例如，Tian等人[11]使用ANN研究了辛醇添加对柴油喷雾的影响，发现喷雾穿透深度最初随辛醇浓度增加而减小，但在40%含量时与纯柴油相似。Cesur等人[13]也成功使用ANN准确预测了甲醇-汽油混合物在发动机中的性能，展示了ML处理复杂燃料混合物的潜力。Gao等人[14]回顾的液滴撞击和相互作用的热流行为为这些数据驱动模型旨在捕捉的物理现象提供了基础背景。
尽管取得了这些进展，但在系统应用机器学习来揭示多种酒精燃料混合物与环境条件之间的相互作用方面仍存在显著差距。大多数现有研究集中在单一燃料或简单混合物上，对于复杂酒精组合的喷雾特性研究不足[15]。虽然像ANN这样的ML模型显示出潜力[16]、[17]，但它们在量化参数重要性和预测不同操作环境下多种酒精燃料的喷雾行为方面的潜力尚未完全实现。
为了解决这一差距，本研究旨在使用综合实验和机器学习框架全面研究各种酒精燃料及其混合物的喷雾特性。具体目标如下：
- (1)
在不同环境压力和温度下，实验表征甲醇混合燃料、乙醇混合燃料以及几种纯酒精燃料的宏观喷雾特性（穿透深度、角度、面积）；
- (2)
利用随机森林模型量化燃料性质和环境条件对这些喷雾特性的影响；
- (3)
展示特征重要性分析如何指导模型优化并提高预测精度，从而支持更清洁、更高效酒精燃料发动机的喷嘴和燃烧室的逆向设计。
实验装置和程序
本研究使用高速直接摄影和纹理图像方法研究了燃料喷雾特性。通过纹理图像方法测量了喷雾模式的发展和喷雾壁冲击特性，而通过高速直接摄影测量了喷雾油膜特性。
实验使用了一个恒容燃料喷雾测试系统，该系统分为两个部分：喷雾测试部分和数据收集部分。
在不同条件下的喷雾特性实验分析
图6显示了在不同环境压力下，不同甲醇和乙醇比例下宏观喷雾特性的变化。图6、图6、图6显示了甲醇的宏观特性变化，图6、图6、图6显示了乙醇的宏观特性变化。图6、图6清楚地表明，喷雾头穿透距离随背压的变化趋势相似。随着背压的增加，环境气体阻力
结论
本研究开发了一个随机森林模型，用于研究五个输入变量对宏观喷雾特性的影响，包括穿透深度、喷雾锥角和喷雾面积。实验使用了具有固定体积弹性的波纹测试装置，分析了乙醇和甲醇燃料混合物以及具有不同物理性质和环境条件的酒精的影响，得出以下结论：
(1)环境压力是最重要的
作者贡献声明
庄云卓：撰写——原始草稿、可视化、验证、数据管理。苏燕：研究、资金获取、数据管理、概念化。秦兴年：方法论、研究、正式分析。李晓萍：资源、项目管理。张玉琳：验证、监督、软件。沈波：正式分析、数据管理、概念化。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的财务利益或个人关系。
致谢
本工作得到了国家自然科学基金（52472407）的支持。
