集成多目标优化、多准则决策分析以及基于废轮胎热解油燃料的柴油发动机中Al?O?/TiO?纳米添加剂与HHO富集的偏差建模

《International Journal of Hydrogen Energy》：Integrated multi-objective optimization, MCDM, and bias modelling of Al 2O 3/TiO 2 nano-additives with HHO enrichment in diesel engine fuelled with waste tire pyrolysis oil

　　

**摘要要点**
• 废轮胎热解油被评估用作柴油发动机燃料混合组分。
• 在T20（20%废轮胎热解油与柴油的混合油）中添加氧化铝（Al?O?）和二氧化钛（TiO?）纳米添加剂，浓度分别为25、50和100 ppm。
• 以0.5 L/min的流量向发动机进气道供应氢氧混合气（HHO）增浓。
• T20A100 + HHO和T20T100 + HHO组合改善了发动机性能。
• 通过模糊优化、多准则决策分析和偏差建模确定了最优工况。

**引言**

化石燃料驱动的车辆排放是当前全球面临的严重问题，亟需引起重视[1]。由于油价上涨、人口快速增长、自然资源枯竭以及高消费水平等因素，过去几十年中对替代能源的需求日益增长[2]，[3]。尽管脱碳进程仍面临巨大挑战，但内燃机——尤其是柴油机——因其高能量密度和已有的广泛基础设施而得到广泛应用[4]。在柴油发动机中使用不同燃料是解决上述问题的一种途径。这些燃料因其易获取性、产量有望随全球人口增长而增加以及与石油燃料具有诸多相似特性而受到广泛关注，废弃衍生燃料和氢氧混合气（HHO）燃料也包含在内[5]，[6]。

废轮胎热解油（WTPO）作为一种替代燃料已获得认可，它将作为重大环境危害的废轮胎转化为有价值的能源。轮胎热解是一种绿色废物管理方法，通过将有价轮胎转化为油、气体和炭黑来生产替代燃料[6]。轮胎热解油具有与普通柴油相似的特性，但通常需要精炼以去除杂质[7]。WTPO的热值与柴油相当，约为40 MJ/kg。然而，它黏度更高，且含有芳族化合物、含氧化合物和含硫化合物[8]。研究人员还在探索将HHO添加到热解油中以改善燃料质量和效率[9]。许多研究考察了WTPO，特别是不同传统柴油或其他替代燃料的混合比例对发动机性能和排放的影响。关于燃烧、排放和发动机性能仍需要更多研究。尽管轮胎油污染物浓度（CO、NOx和HC）较高，但已在炉膛和柴油发动机中成功燃烧，显示出与柴油油相当的功率输出和燃烧效率[10]，[11]。轮胎热解油可以与其他燃料混合或作为燃料添加剂使用，以改善燃烧特性并降低排放，而无需对发动机进行重大改造[12]，[13]。实验研究表明，在生物柴油-WTPO混合油中以5-20%的比例引入醇类，可提高燃烧效率，降低CO和HC浓度，NOx排放略有增加，同时整体排放谱改善且功率输出得以维持[14]，[15]，[16]。这些醇类还能降低燃料黏度，使生物柴油-WTPO混合油更容易充分混合[16]。Tudu等人[17]观察到，热解油中芳族含量增加和沸点升高是提升WTPO混合燃料性能（相较于纯柴油）的关键因素。Teoh等人[18]证实，在相同条件下，在柴油中加入10%的WTPO相比纯柴油和B10混合油均改善了发动机性能。以往关于WTPO尾气排放的研究得出了不一致的结论，有些研究表明烟雾和氮氧化物减少。WTPO与柴油混合油中CO和HC排放有所增加[19]，[20]，[21]。将柴油与轮胎热解油混合是减轻环境影响的一种有效方法。该方法通过将废旧轮胎转化为有用的能源产品降低了碳足迹[22]。除了废物减量之外，轮胎热解还提供了一条资源回收途径，将报废轮胎转化为有价值的液态、气态和富碳产品。其经济可行性取决于加工能力、能耗需求、产品质量以及回收产品的市场价值[20]，[21]，[22]。在发动机应用中，WTPO可以部分替代柴油；然而，由此产生的性能和排放特性强烈依赖于混合比例、燃料特性以及燃烧增强策略[11]，[12]，[13]，[14]，[15]，[16]，[17]，[18]。

为改善发动机性能并减少尾气排放，研究人员探索了将HHO作为辅助燃料在发动机中使用。氢氧混合气（HHO）通过水电解产生，将水分解为氢气和氧气。HHO作为燃烧增强剂，其氢和氧组分促进加速和更彻底的燃烧。在柴油发动机中添加HHO通常可减少尾气中CO、HC和烟尘的排放[23]，[24]。Demir等人[9]测试了使用40%燃油-60%柴油混合油的柴油发动机，添加了50和100 ppm的石墨烯纳米颗粒以及5和10 L/min流量的HHO。将燃油与柴油混合被描述为降低了热效率和CO?排放，同时增加了制动比燃料消耗（BSEC）、排气温度、HC、CO和NOx排放。Lilik等人[25]研究了2.5 L柴油发动机在不同氢气比例（0-15%）下的氢辅助柴油燃烧。研究发现，固定喷射正时和氢气添加略微增加了NOx并改变了NO/NO?比例，而CO和CO?通常降低。他们还指出对颗粒物（PM）和HC的影响取决于燃烧模式。Adnan等人[26]研究了未改装的压燃式发动机，使用来自储存罐的HHO气体。他们发现缸压升高，并在2500 rpm时达到峰值；2500 rpm时输出功率增加4%，随后略有下降。NOx水平和排气温度在2500 rpm之前升高，之后略有下降。Karag?z等人[27]研究了在火花点火发动机中使用车载碱性电解槽产生HHO的效果。他们观察到CO和HC值分别降低了21.3%和86.1%。然而，HHO的引入导致氮氧化物浓度显著增加。Kenano?lu和Baltacioglu[28]考察了添加氨与HHO作为替代燃料的效果。研究发现HHO增浓提高了氨燃烧效率并消除了碳排放。Mendoza-Casseres等人[29]的另一项研究旨在评估生物柴油-HHO混合物在固定式发动机中的性能。类似地，Kultsum等人[30]表明，在传统燃料中添加HHO可提高发动机性能，增加扭矩和功率输出，并降低燃料消耗。

众多研究人员利用纳米颗粒来提升发动机性能并降低排放。作者建议研究应集中于柴油燃料和废轮胎油与含氧纳米颗粒的复合。在Basha和Anand[31]的研究中，作者观察到使用纳米材料混合燃料时NOx值相较于基础生物柴油有所降低。显著提高了纳米颗粒混合燃料（如甲酯类）的热效率并减少了排放。Dhahad等人[32]将Al?O?和ZnO纳米添加剂集成到柴油油中以测量发动机性能和排放。添加纳米颗粒减少了PM和SOx的排放并提高了热效率。类似地，纳米颗粒的加入减少了CO、HC、PM、SOx和硫酸氢盐的含量。文中指出添加纳米颗粒提高了NOx水平，因为燃烧室温度升高了。研究发现，添加100 ppm纳米氧化铝可取得最佳效果。在Venu等人[33]的类似研究中，考察了添加Al?O?纳米颗粒对发动机性能和排放的影响。以柴油-生物柴油-乙醇混合油作为柴油发动机的燃料。根据他们的发现，添加Al?O?可降低制动燃油消耗率（BSFC）、HC、CO、NOx和PM，同时提高热效率。Dhahad等人[34]的另一项研究测试了向柴油中添加Al?O?和TiO?纳米材料的效果。纳米颗粒分别以25、50、100和150 ppm的不同剂量添加。含25 ppm TiO?的测试燃料热效率提高了24.94%，相同燃料中添加同剂量Al?O?的热效率提高了21%。他们还发现添加TiO?和Al?O?分别将着火延迟减少了5.47%和0.99%。另一个发现是TiO?纳米添加剂在所有负荷下的表现均优于Al?O?纳米颗粒。

此外，在柴油发动机文献中，软计算方法已用于建模和优化响应与运行条件之间的关系。统计分析被用于解释输出与输入之间的关系，而机器学习则被广泛用作预测工具。两种方法均被用作代理模型（元模型）来预测柴油发动机的最优运行工况，这些工况可能本质上是相互矛盾的。例如，最大化发动机热效率会增加排放，反之亦然。因此，在发动机的不同性能指标之间寻找最优折中方案被视为文献中的一个重要课题。?en[35]对两种集成方法进行了比较研究：人工神经网络-遗传算法（ANN-GA）和响应面法-爬山优化（RSM-HCO）。他发现ANN和RSM在建模数据方面都非常有效，R2 = 0.99。然而，他使用了多项式阶数高达6阶的RSM来给出一个高度统计显著的模型。提供了详细的RSM和模糊多目标优化模型。使用消除了非统计显著项的二阶多项式模型。在预测发动机响应的所有模型中，获得的R2值都非常令人满意，范围为0.92至0.99。在他们的工作中，他们开发并验证了一个精确的基于模型的RSM和非线性模糊多目标优化框架，该框架纳入了多准则决策分析（MCDM），以有效预测和优化使用鸡油甲酯-柴油混合燃料在不同发动机转速和负荷变化下的柴油发动机排放和性能[36]。

Sakthivel等人[37]开发了一个混合优化框架，集成了模糊逻辑、遗传算法和多准则决策分析（FAHP-TOPSIS），以识别各种发动机负荷下柴油中鱼油生物柴油的确切最优浓度。通过集成模糊逻辑与遗传算法，研究人员确定了每个发动机参数的最优负荷-混合比例。为了在发动机性能和排放之间获得最佳平衡，他们确定了无负荷时17%、25%负荷时17%、50%负荷时18%、75%负荷时17%和100%负荷时20%的生物柴油比例。他们使用FAHP评估每个准则的重要性，并使用TOPSIS根据加权准则对备选方案进行排名。Gugulothu等人[38]使用逻辑田口-模糊逻辑方法确定单缸柴油发动机Madhuca Indica甲酯（MIME）生物柴油和添加剂的最优混合比例。模糊逻辑与田口方法相结合以应对不确定性并对多个响应（制动热效率BTE、制动燃油消耗率BSFC、NOx和未燃碳氢化合物UHC）进行加权。通过模拟81条模糊规则，研究人员确定了混合油6（三醋酸甘油酯、柴油和MIME的组合）在100%负荷下为最优配置，其多性能特征指数（MPCI）最高为0.75。然而，他们的优化模型本质上是对八种燃料（包括柴油）的排名，而非真正发现绝对最佳的可能混合比例。近期Kumar等人[39]开发了一个集成框架，结合响应面法（RSM）和机器学习来评估源自废旧自行车轮胎的热解油与癸醇和TiO?的混合效果。该研究确定了一种能显著提高发动机制动热效率（BTE）同时降低制动燃油消耗率（BFC）和排放的最优混合方案。结果证明了使用废旧自行车轮胎油作为可持续替代燃料的可行性，且无需对发动机进行改造。近期?ner等人[40]使用RSM框架对废变压器油（WTRO）和废轮胎热解油（WTPO）作为柴油燃料在压燃式发动机中的联合替代使用进行建模和优化。他们研究了二者的协同效应，并应用基于期望度的多准则优化技术来确定不同性能优先级下的运行条件。结果显示最优发动机转速随期望目标的不同而变化，并提供统计证据表明未处理的WTPO不如WTRO适用，表明WTPO在作为高混合比例的有效柴油替代品之前需要进一步升级。

近期的研究进一步考察了金属氧化物纳米添加剂在替代燃料驱动的压燃式发动机中的应用。Sunil Kumar[41]研究了单缸压燃式发动机中生物柴油/1-己醇燃料体系添加Al?O?的效果，提供了关于Al?O?作为燃烧增强纳米添加剂应用的最新证据。结合参考文献[39]中报道的TiO?辅助轮胎热解油研究，这项工作为比较Al?O?和TiO?纳米添加剂提供了更新的文献基础。Sunil Kumar等人[42]研究了不同喷射压力下使用热解油、1-丁醇和CeO?纳米颗粒的柴油发动机。该研究将实验发动机评估与基于RSM的优化和机器学习预测相结合。

结果表明，含有CeO?的热解油混合燃料在优化喷射压力下改善了燃烧特性，并降低了CO、HC和烟度排放，尽管NOx略有增加。本研究进一步证明了金属氧化物纳米颗粒在改善热解衍生燃料燃烧特性方面的潜力。尽管废轮胎油作为柴油发动机的废衍生燃料具有潜力，但其较高的黏度、密度和芳香族含量可能会 adversely 影响雾化、气化和空气-燃料混合。本研究通过纳米添加剂和氧氢混合气的联合使用，提供了一个全面的框架，用于增强以热解油为燃料的柴油发动机的性能和环境行为。纳米添加剂可以增强燃料的热特性、传热能力和表面积体积比，并促进催化氧化，而HHO富氧由于其氢氧组成可能增强燃烧。氧氢混合气的引入改善了燃料-空气混合、气化和火焰速度。HHO与纳米添加剂的整合可以解决高NOx排放问题。然而，关于Al?O?/TiO?纳米添加剂和氧氢混合气富氧在废轮胎热解油-柴油混合燃料中的联合应用，特别是关于综合统计建模和多目标优化的方面，鲜有关注。本研究建立了一个多目标优化框架，与先前研究中常见的单目标或孤立分析不同，它同时考虑了发动机性能和排放之间的权衡。为提供最佳折中运行条件，将实验发动机数据与复杂的优化算法结合，采用耦合实验-建模方法。本研究涉及将轮胎油与柴油以20%的体积比混合。Al?O?和TiO?纳米颗粒分别添加到基础混合燃料中，而HHO由干碱电解器产生，并以0.5 L/min的速率输送至发动机进气口。在3000 rpm下，在各种负荷下实验评估了发动机性能和排放，包括有效热效率（BTE）、制动比燃油消耗率（BSFC）、排气温度（EGT）、CO、HC、NOx和烟度。随后采用了回归建模、偏差分析、模糊多目标优化和多准则决策方法来对响应进行建模并确定最有利的运行条件。通过优化的燃烧技术对可持续性做出贡献可以将废轮胎衍生燃料转变为更清洁的替代能源。表1突出了当前研究空白。如所示，同时考虑柴油发动机混合燃料、WTPO、纳米添加剂（Al?O?、TiO?），并使用不同的软计算方法进行分析，包括RSM建模、具有多准则决策（AHP、熵、TOPSIS）的模糊多目标优化，以及考虑不同偏差模型的敏感性分析，以及帕累托前沿整形，这是一项独特的贡献。本研究受处理废旧轮胎和解决废轮胎热解油（WTPO）燃烧局限性的需求的推动。尽管WTPO可以部分替代传统柴油，但其较高的黏度、密度和芳香族含量会损害燃料雾化、气化和空气-燃料混合，导致性能和排放方面出现下降。这促使我们研究燃烧增强策略，以提高WTPO的利用率而不需要对发动机进行重大改造。本研究的创新之处在于为以20 vol%废轮胎热解油/柴油混合燃料为燃料的柴油发动机开发了一个综合实验和决策分析框架。与以前分别研究WTPO、纳米添加剂、HHO富氧或优化方法的研究不同，本研究在统一的实验矩阵中评估了不同浓度的Al?O?和TiO?纳米颗粒，并与HHO富氧单独结合。测量的性能和排放响应与回归建模、模糊多目标优化、混合AHP-熵权重和TOPSIS/帕累托前沿分析相结合。此外，采用不同的偏差映射函数来评估最优解对决策者偏好的敏感性。因此，本研究的目的是：（i）实验评估Al?O?和TiO?纳米添加剂与HHO富氧对以T20为燃料的柴油发动机性能和排放的影响；（ii）为BSFC、BTE、排气温度、CO、HC、NOx和烟度开发经过统计验证的回归模型；（iii）使用具有混合AHP-熵权重的模糊多目标优化确定并实验验证折中运行条件；（iv）使用替代偏差映射函数、TOPSIS和帕累托前沿分析评估优化解对决策者偏好的敏感性。

**部分摘要**

**热解油生产** 废轮胎热解油采用图1所示的单级旋转热解反应器生产。废轮胎在反应器中于约400-500°C进行热分解，产生的蒸气随后通过壳管式冷凝器，其中可凝结部分被回收为热解油。一个圆柱形油箱、冷凝器和热电偶与数字温度控制器相连，一个圆形电加热器组成轮胎油加热系统。

**制动比燃油消耗率（BSFC）** 图7显示了在25、50和100 ppm浓度下添加氧化钛和氧化铝并配合HHO的热解油混合燃料的结果。随着发动机输出功率的上升，两种混合燃料的BSFC均下降。这是因为在较高负荷下，缸内温度较高改善了燃烧效率，因此每单位制动功率消耗的燃料更少。热解油的比燃油消耗率高于柴油，这是由于其较低的发热值。燃料雾化方面……

**回归分析和数学建模** 采用回归分析将各种响应建模为模型参数的函数。采用方程(1)所示的一般二阶（二次）多项式建立此关系。尽管完整模型可以包含多达20个项，但仅保留最终公式中统计显著和必要的项以提高模型精度。

ψ = β? + ∑???? β?X? + ∑?>? β??X?X? + ∑???? β??X?2 + ε

此处，X?代表五个输入因子，i ∈ {1, 2, 3, 4……

**模糊多目标优化模型** 当前问题是一个多目标优化问题，目标是在多个响应中确定最佳折中解。一种常用方法是模糊多目标优化，旨在同时提高所有响应的满意度（ξ）。该方法的有效性很大程度上取决于每个目标的重要性/优先级。由于这一关键问题，采用了一种结合层次分析法（AHP）和……的混合排序方法。

**实验验证** 该确认试验是验证第5节模糊多目标优化与物理现实的步骤：优化器基于回归代理模型识别运行点，但只有通过物理试验才能确认该预测最优值实际上在发动机上可实现，而不是拟合模型的伪影。在这些运行条件下，发动机进行了三次重复试验。响应值记录如下所列。

**敏感性分析** 针对决策者偏差对比例θ?的估计，对优化模型进行了研究。使用七种不同的数学映射方程来估计θ?，并为（θmin）设置了三种实例{0.15, 0.2, 0.25}，总共21个实例被最优求解。这些数学模型用于将θ?映射为每个响应（Y）重要性的函数。不同的模型绘制并显示在图22中。首先，逆线性函数给出平滑的……

**结论** 本研究以实验和数值方法评估了一台以20 vol%废轮胎热解油-柴油混合燃料（T20）为燃料的柴油发动机，分别富集了25、50和100 ppm浓度的Al?O?或TiO?纳米颗粒，并以0.5 L/min补充HHO。实验性能和排放响应随后与回归建模、模糊多目标优化、多准则决策和基于偏差的敏感性分析相结合。根据所述目标，主要结论如下……

**作者贡献声明** El-Awady Attia：写作—审阅与编辑、写作—初稿撰写、可视化、验证、软件、方法论、调查研究、资金获取、形式化分析、概念化、项目管理。A.S. El-Shafay：写作—审阅与编辑、写作—初稿撰写、验证、项目管理、方法论、形式化分析、数据管理、概念化。M.S. Gad：写作—审阅与编辑、写作—初稿撰写、可视化、验证、指导……

**利益冲突声明** 作者声明，他们不存在已知的竞争性财务利益或个人关系，这些关系可能会影响本文所报告的工作。

**致谢** 作者感谢沙特王子阿卜杜拉齐兹大学通过项目编号（PSAU/2025/01/35174）为本研究工作提供资金支持。

El-Awady Attia | A.S. El-Shafay | M.S. Gad