一种实验性与算法相结合的方法，用于优化重型氢发动机的性能和排放效果

《Fuel》：An experimental and algorithmic hybrid approach for optimizing the performance and emissions of heavy-duty hydrogen engines

　　贾伟东|潘明章|陈小俊|林铁建|宁德忠|王辉|李明星|刘海峰|张松|关伟
中国广西大学机械工程学院，南宁市530004

**摘要**
重型氢发动机是实现零碳排放的关键技术；然而，高氢耗量和氮氧化物（NOx）排放的紧迫挑战仍阻碍其商业化。为了应对这些问题，本研究系统地探讨了过量空气系数（λ）、转速和点火正时对重型商用多缸氢发动机燃烧特性和排放特性的影响。实验结果显示，在1000转/分钟（r/min）的转速下，采用MBT点火正时控制时，将λ从1.9增加到2.8可显著降低缸内温度峰值（从1669.1 K降至1486.7 K），但同时使缸内压力波动峰值增加了106%，从而降低了燃烧稳定性。提高转速（800–1400 r/min）可降低缸内温度峰值9.9%，有效抑制了NOx排放。在1000 r/min的转速下，当λ为2.8且点火正时为?30°CA ATDC时，燃料消耗最低，燃油消耗率（BSFC）低于74.5 g/kWh。综合分析进一步发现了两个关键耦合效应：首先，高速显著扩展了低NOx控制区域（< 15 ppm）；其次，低BSFC区域随着转速的增加表现出向更稀薄燃烧的明显迁移趋势。此外，利用WOA-AdaBoost-MMOPSO算法建立了鲁棒回归模型和多目标优化框架，以平衡动力、经济性和排放性。与参考点（转速=1400 r/min，λ=2.2，点火正时=?26.9°CA ATDC）相比，优化后的方案使NOx排放量减少了84%（约27 ppm）。同时，发动机保持了135.8 kW的动力和77.4 g/kWh的燃油消耗率，体现了其在商业应用中的显著优化效果。

**引言**
随着全球能源需求的持续增长，与能源消耗、能源结构和环境影响相关的挑战日益突出。国际能源署（IEA）在其《全球能源与气候模型》报告中明确指出，能源行业应在2050年前实现净零排放，以应对全球能源危机[1]。2020年，欧盟也设定了在相同时间内实现道路交通部门脱碳的目标[2]。此外，《巴黎协定》也清晰地勾勒了减少全球温室气体排放的路线图[3]。世界各国正在不断采取新措施[4]，[5]，实施更加严格的排放法规[6]，并鼓励电力公司开发更先进的排放控制技术，寻找更为合理可靠的技术路径。

由于氢气储量丰富且具有零碳特性，它已成为全球能源转型的关键研究方向[7]。IEA预测，到2050年，道路交通部门对氢气的需求将大幅增加[8]。在全球努力减少碳排放的背景下，重型道路交通成为重点关注领域。统计数据表明，2022年交通运输部门排放了约8 Gt的二氧化碳，其中重型交通运输占比达到1.2 Gt[9]，[10]。氢气的优异物理化学性质，加上其高效率和环境效益，凸显了其广阔的发展潜力[11]。具体而言，氢气的扩散系数为0.61 cm2/s，使其能够在较短时间内形成均匀混合物；氢气的燃烧范围广且点火能量低（0.02 mJ），这些特性支持其在稀薄条件下的稳定燃烧。此外，氢气的层流火焰速度较快（1.85 m/s），热值高，辛烷值也较高[12]。最重要的是，氢气的主要燃烧产物是水，几乎不产生碳排放，从而满足了低碳排放的要求。然而，氢气在动力应用中仍面临许多挑战。在燃烧热值方面，氢气仅次于核燃料[13]，燃烧过程中释放的高热量可能导致发动机内温升高。高温可能导致空气中的氮气（N2）通过Zeldovich机制产生热NOx排放[14]。因此，为了解决氢发动机中的NOx排放问题，必须找到适当的技术来控制缸内温度。

氢发动机的概念起源于两个多世纪前。经过多年的研究，如今在现代尖端技术的支持下，氢发动机正朝着高效率和可靠性方向发展[15]。最近关于氢能利用的研究主要集中在两个领域：一方面是探索氢与其他替代燃料的混合应用潜力；另一方面是对纯氢发动机技术的深入研究。段正中等人研究了氨-氢混合燃料的燃烧潜力，旨在解决纯氨燃烧时存在的点火困难和燃烧速度低的问题[16]。多项研究表明，氢-甲醇混合燃料的应用有效解决了甲醇单机燃料发动机冷启动困难等问题[17]，[18]，[19]，[20]，展现了氢能利用的巨大潜力。针对氢发动机面临的排放和异常燃烧问题，Anne Beyer等人在一台500 cm3单缸火花点火（SI）发动机上使用高压直喷（HPDI）技术进行了实验，深入探讨了HPDI系统对氢发动机燃烧过程的影响[21]。Rafig Babayev等人详细分析了氢气和天然气在HPDI发动机中的燃烧特性、热效率和排放性能[22]，发现氢燃料在HPDI发动机中表现出优异的燃烧性能。

氢发动机面临的主要挑战包括NOx排放和异常燃烧现象。废气再循环（EGR）、稀薄燃烧技术和水注入策略被广泛认为是有效的解决方案。这些技术可以显著降低缸内温度，从而减轻异常燃烧并降低NOx排放[23]，[24]，[25]。D.N. Rrustemi的研究团队建立了一个双区热力学模型，对采用水注入策略的氢发动机的运行性能进行了深入预测分析，结果表明合理的 water 注入策略可以显著减少异常燃烧和排放，但可能会降低火焰传播速度并延长燃烧时间[26]。关于稀薄燃烧策略，Wang等人使用直接数值模拟（DNS）研究了稀薄预混氢/空气火焰的湍流燃烧速度，他们的研究表明，在发动机相关条件下，湍流强度会显著扭曲火焰前沿并形成蜂窝结构，这从根本上决定了燃烧传播速度[27]。Lei Wang等人在汽油直喷（GDI）发动机上采用了氢直喷和稀薄燃烧技术，测试了氢燃料对发动机燃烧和排放性能的影响[28]，发现稀薄燃烧条件下氢发动机的热效率得到提高，NOx排放显著降低[28]。此外，Wang等人进行了三维CFD数值模拟，系统研究了主动预燃烧室（PCC）结构对喷射点火纯氨发动机燃烧性能和排放特性的影响[29]。研究表明，预燃烧室几何结构通过调节缸内流场和火焰传播路径，实现了高效清洁燃烧。

确保氢发动机高效运行且低排放是一个复杂而紧迫的多维问题。多目标优化策略并不是单纯追求某个极端，而是综合考虑多个关键指标，探索多个目标之间的最佳折中[30]，[31]。Tan Dongli等人使用AVL-BOOST和CONVERGE模型进行了模拟，研究了不同比例的氢气、水和RME混合物对船用发动机性能、排放水平和燃烧特性的影响，通过响应曲面方法（RSM）实现了氢、水和RME混合物燃料船用发动机的性能、排放和燃烧方面的最佳折中[32]。Zhiqing Zhang等人构建了一个氨-柴油-氢混合燃料发动机的3D模拟模型，研究了氢替代率、喷射正时和进气压力对燃烧和排放的影响，并开发了MOPSO-ELM人工智能多目标优化策略来优化燃烧过程和排放[33]。实验结果表明，在氢替代率为8%、燃料喷射正时为?9.215°CA、进气压力为0.228 MPa的条件下，实现了未燃氨和NOx排放之间的最佳折中[33]。Bao等人开发了氨-氢协同动力系统的GT-POWER/Simulink仿真模型，构建了高保真BP-Kriging替代模型进行性能预测，并使用NSGA-II-EWM-TOPSIS多目标优化框架同时优化了制动热效率（BTE）、辅助动力单元（ADU）温度和燃油消耗率（BSFC），实现了燃烧-排气废热-电加热的协同控制[34]。Sonthalia等人利用各种机器学习算法对氢-柴油双燃料发动机进行了预测分析，通过燃料中的碳、氢和氧百分比等新输入特征准确预测了排放，有效捕捉了复杂的非线性燃烧特性[35]。K.R. Kirankumar等人研究了富氢正丙醇发动机，开发了ANFIS-PSO框架进行预测建模，以及MORIME-ARAS框架进行性能、排放和振动噪声等多标准优化[36]。Liu等人针对氢燃料旋转发动机，提出了一种数据驱动的多目标优化方法，结合高斯过程回归（GPR）和NSGA-III遗传算法，系统研究了λ和双火花塞点火策略对发动机性能和排放的影响，发现过量空气系数是影响NOx排放的主要因素[37]。

现有文献强调了各种AI模型在预测氢发动机性能和排放特性方面的成功应用。例如，K. Jayasimha Reddy等人利用人工神经网络（ANN）成功预测了氢-柴油混合物的非线性排放趋势，展示了AI在双燃料燃烧分析中的潜力。然而，他们的研究是在单缸平台上进行的，未探讨动态控制参数对性能和排放特性的复杂耦合效应[38]。Kumar等人应用ANN模型预测了使用氢、TGME添加剂和Al2O3纳米颗粒混合物的单缸双燃料柴油发动机的性能和排放特性，但研究主要集中在评估不同燃料成分的影响上，未实施多目标优化框架以实现发动机性能和排放之间的全面折中[39]。总之，尽管这些研究展示了AI在预测氢发动机趋势方面的有效性，但缺乏对多变量耦合效应的系统性探索，也未实施多目标优化来解决性能和排放之间的固有折中；此外，由于缺乏自适应超参数优化算法，高维参数空间的探索受到限制。

目前氢发动机面临一系列亟待解决的挑战，包括异常燃烧、高气体消耗和高NOx排放。在这一研究领域，研究人员通常倾向于使用仿真技术和简单的单缸发动机实验。尽管取得了进展，但从实验室规模仿真向实际商业应用过渡仍面临重大挑战。关于大排量商用重型氢发动机的研究仍非常有限。本研究在与玉柴集团的密切合作下，基于校企合作的氢发动机项目，聚焦于商用重型氢发动机的核心技术，以促进其在国际运输、公共交通和工程重型卡车等商业应用中的采用，从而实现低排放、高效率的绿色动力解决方案。基于这一目标，本研究的具体工作重点是系统探讨关键运行参数对商用重型氢发动机性能和排放的耦合效应，并建立了一个集成了高精度预测模型的综合多目标优化框架。主要贡献和创新总结如下：1) 在重型平台上的实验研究：基于YCK15H-60氢发动机实验平台，在保持40%节气门开度的条件下，系统研究了λ（空气燃油比）、火花正时和发动机转速对燃烧特性、性能和排放物的共同影响。这为商用重型氢发动机的技术发展提供了实验支持。2) 高精度的性能和排放物预测建模：为了解决传统预测模型的局限性，将Whale优化算法（WOA）与AdaBoost回归算法完全集成。利用大量实验数据，WOA被用来自适应地优化超参数，成功构建了一个高精度的非线性回归预测模型，以明确自变量与发动机功率、燃油经济性和NOx排放量之间的关联。3) 多目标优化框架：基于开发的预测模型，进一步采用了多策略多目标粒子群优化（MMOPSO）算法，彻底研究了目标优化范围内三个核心发动机性能指标（功率、燃油经济性和排放物）之间的最佳权衡。通过“实验研究-数据建模-智能优化”的技术路径，本研究旨在阐明关键参数对发动机的复杂影响，为氢发动机的高效和低排放设计提供理论支持，从而协助研究和开发，实现成本降低和性能提升。

**实验设备和数据采集**
本研究使用的实验装置如图1所示。实验中采用了一台六缸YCK15H-60氢发动机，该发动机通过进气歧管进行氢燃料喷射。为了有效调节稀燃状态，系统中配备了涡轮增压装置。为了研究氢发动机的关键燃烧和排放特性，使用了多种专用传感器。具体包括MEXA-71000EGR等设备。

**氢发动机燃烧特性研究**
通过系统研究关键运行参数与燃烧特性参数之间的关系，可以阐明不同运行参数对燃烧过程的内在影响，从而为燃烧过程的调控奠定科学基础。

**回归预测模型和多目标优化**
前面的分析系统地描绘了λ（空气燃油比）、火花正时和发动机转速对氢发动机性能和排放特性的复杂耦合效应。然而，由于参数空间维度较高，仅依赖传统的实验校准来找到这些耦合目标之间的最优平衡是效率低下且成本高昂的。因此，为了加速重型氢发动机的发展，本节提出了一种新的方法。

**总结与结论**
本研究聚焦于通过氢动力实现重型运输的脱碳，建立了发动机测试台，并通过校企合作进行了广泛的实验工作，以支持商用多缸氢发动机的实际开发。本文系统研究了λ（空气燃油比）、发动机转速和火花正时对氢发动机的燃烧特性、性能和排放特性的共同影响。此外，基于这些研究结果，进一步推动了相关技术的进步。

**作者贡献声明**
董家卫：撰写、审稿与编辑、原始草稿撰写、数据可视化；潘明章：验证、软件开发与资源提供；陈晓军：监督工作与实验设计；林铁剑：方法论设计与实验实施；宁德忠：资源管理、项目协调、方法论研究与资金争取；王辉：资源支持与方法论指导；李明星：方法论研究与实验设计；刘海峰：方法论设计与实验实施；张松：方法论设计与实验实施；关伟：项目申报。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的财务利益冲突或可能影响本文研究的个人关系。

**致谢**
本项工作得到了广西自然科学重大科技项目（AA24206057, AB25069503）和National Natural Science Foundation of China青年科学家基金（22302044）的支持，同时还得到了广西八桂青年学者项目的资助。