HDPE热解油-柴油混合燃料在可变压缩比下的多目标优化：一种集成实验与集成学习的方法

《Frontiers in Chemical Engineering》：Multi-objective optimization of HDPE pyrolysis oil–diesel blends across variable compression ratios: an integrated experimental and ensemble learning approach

　　

随着对化石燃料枯竭与塑料废弃物问题的日益关注，废塑料衍生燃料的应用受到重视。研究人员将高密度聚乙烯（HDPE）热解所得废塑料油（WPO）作为压燃式（CI）发动机中柴油的替代燃料，并在可变压缩比（CR）条件下开展研究。WPO于400–500 °C下以黏土催化剂热解制备，液体燃料收率65%–70%，高位热值40950 kJ/kg，密度860 kg/m3。在CR 15–18、发动机负荷0–12 kg、转速1500 rpm下测试0%–40%掺混比混合燃料。WPO掺混燃料的制动热效率（BTE）高于柴油，B40掺混比在CR 18时实验最高BTE达38.70%，而基准柴油为33.33%；满负荷下最优B40的制动比油耗（BSFC）为0.260 kg/kWh。WPO掺混燃料的CO排放于较高CR下与柴油相当；随负荷增加NOx单调上升，但WPO掺混燃料整体CO2低于基准柴油。研究人员部署随机森林（RF）模型预测CI发动机在WPO掺混燃料下的行为，预测精度优于人工神经网络（ANN）。经非支配排序遗传算法II（NSGA-II）优化，确定CR=17、B40掺混、满负荷（12 kg）为最优工况，对应BTE 38.47%、制动功率（BP）3.44 kW、CO 0.020 vol%、NOx 310 ppm，为所考察工况矩阵中性能-排放权衡最佳点。

研究背景与动机：全球塑料产量已增至约4.6亿吨/年，伴随约3.5亿吨/年塑料废弃物，印度等国回收基础设施不足，大量废塑料进入填埋与水系。同时化石燃料分布不均且趋紧。HDPE因高氢碳比、热解液收率高且与柴油物性接近，被选为热解进料。已有研究证实WPO可与柴油掺混用于压燃式发动机，但压缩比（CR）、掺混比、负荷三者耦合下的全因子实验结合多算法机器学习与NSGA-II多目标优化尚未见报道，故研究人员开展本项集成实验—数据驱动研究，论文发表于《Frontiers in Chemical Engineering》。

主要关键技术方法：研究人员搭建单缸四冲程多变压缩比（VCR，CR 14–18可调）压燃式发动机台架，配涡流测功机，在1500 rpm恒定转速下执行4×5×6=120点全因子实验（CR 15/16/17/18 × B0/B10/B20/B30/B40 × 负荷2–12 kg）。WPO由HDPE在400–500 °C、氮气保护、5 wt%蒙脱土催化固定床批式热解制得（液收65–70 wt%）。排放由AVL DiTEST CDS 440测CO/CO₂（NDIR）与NO_x（电化学）。120点数据按70:30划分，分别训练随机森林（RF）、XGBoost、ANN、SVR四类代理模型，以10折交叉验证调参，选RF为最优代理接入NSGA-II求解Pareto前沿。

研究结果：

燃料制备与表征：HDPE热解WPO密度860 kg/m³、热值40950 kJ/kg（较柴油低2.5%）、闪点36 °C、40 °C运动黏度2.1 mm²/s、硫<0.01 wt%，物性与柴油近等效，适合不经硬件改动直接掺混。

制动功率（BP）：各掺混比BP随负荷线性上升（0.55–3.48 kW）；B30在中低CR满负荷较柴油高至多3%，B40在CR 17满负荷达3.46 kW，因低黏度低闪点改善雾化但与柴油热值差抵消，CR 18时柴油BP反超。

制动热效率（BTE）：BTE随负荷与掺混比上升，B40在CR 18满负荷最高38.70%（超柴油16.1%），CR 17下38.47%仅低0.23百分点但NO_x自470 ppm降至310 ppm，故CR 17+B40被认定为效率—排放综合最优点。

制动比油耗（BSFC）：BSFC随负荷降至0.24–0.30 kg/kWh；B30在CR 15满负荷最低0.24 kg/kWh（较柴油降11.1%），B40在CR 17满负荷0.26 kg/kWh，高CR补偿了热值劣势。

CO排放：随负荷上升而降，WPO低黏度细化喷雾SMD促氧化，CR 17–18下B40满负荷CO可低至0.015%–0.02%，较柴油降约33%。

NO_x排放：随负荷/CR单调升，B40因绝热火焰温度略低在CR 17满负荷仅310 ppm，较大幅低于B40@CR18（470 ppm）；中间掺混比B20/B30在CR 18因着火延迟延长、预混燃烧增强反超柴油达520 ppm。

CO₂排放：随负荷单调升，B40因氢碳比高在CR 17满负荷1.80%较柴油2.0%降10%。

NO_x–CO权衡：满负荷下CR 15→18使柴油NO_x升48.4%而CO降0.04 vol%；B40@CR17以CO 0.020 vol%、NO_x 310 ppm居于低排放区，为120点中最佳权衡。

机器学习与优化：RF对BTE交叉验证R²=0.990±0.008优于XGBoost/ANN/SVR；NSGA-II基于RF代理锁定最优解CR=17、B40、12 kg，实验复测BTE 38.70%、NO_x 310 ppm、BSFC 0.260 kg/kWh，与模型预测一致。

讨论与结论翻译：研究人员指出，当前文献缺乏将全因子VCR矩阵（120点）与多算法机器学习基准及NSGA-II耦合的统一框架。本研究贡献在于以实验数据为锚，确认HDPE衍生WPO–柴油B40掺混在CR 17、满负荷时为Pareto最优工况，兼顾BTE（38.47%–38.70%）、低NO_x（310 ppm）、低CO（0.020 vol%）与可接受BSFC（0.260 kg/kWh），为废塑料油在压燃式发动机中的掺混窗口与压缩比选取提供了循证依据，同时证明RF较ANN更适配此类小样本发动机映射建模。