氢燃料作为清洁能源，能够为直喷压燃发动机带来多大的热效率？

文|李伯陵

编辑 |李伯陵

前言

通过零维和一维仿真耦合，来探究氢燃料直喷压燃发动机的最大热效率潜力。

基于CHEMKIN软件建立氢均质混合气的压燃燃烧详细化学反应动力学模型，利用已有试验结果对模型的预测精度进行了验证。

基于GT-Power软件建立发动机的一维流动和性能预测模型，通过GT-power和CHEMKIN耦合，实现对氢燃料直喷压燃发动机的燃烧预测和性能计算。

利用GT-power进行试验设计和参数化计算，优化发动机的结构参数和效率，优化后的有效热效率达到51.38%，表明氢燃料直喷压燃发动机具有较大的热效率潜力。

能源短缺，环境污染，排放法规日益严格，这些都给传统内燃机的发展带来了巨大的挑战。

氢能被认为是未来汽车及人类社会的终极能源，将其用作汽车燃料可以实现零碳排放，氢能的应用方式主要有燃料电池和氢内燃机两种。

氢燃料电池具有零排放、效率高、运行安静的特点，同时也存在成本高、催化剂易中毒、功率密度低等问题。

而氢内燃机可以充分利用已有的内燃机工业基础，具有成本和技术上的优势，和燃料电池相比，氢内燃机的主要问题是热效率偏低，同时有较高的NOₓ排放。

若能将其热效率提高到50%以上，同时实现较低的NOₓ排放，氢内燃机就会有很大的市场竞争优势。

氢气淬熄距离短、点火能量小，采用进气道喷射时容易引发早燃和回火等问题。

而缸内直喷技术，可以借助提前进入的新鲜空气冷却发动机缸体，从而避免回火和炽热表面点火现象的出现，氢气在空气中的扩散系数是汽油的12倍，有助于均匀混合气的形成。

考虑到氢气的自燃温度高，采用直喷压燃的点火方式时，需要较高的压缩比，同时配合进气加热、增压等方式，来实现混合气的稳定燃烧。

众多学者都对氢气内燃机的热效率和燃烧方式展开了研究。

氢气发动机的均质压燃，发现对于压缩比为17的氢气发动机，采用进气加热能够实现氢气的稳定燃烧，但是发动机综合效率偏低。

基于详细化学动力学模型研究燃空当量比、进气温度、充质稀释对氢气发动机燃烧和排放的影响，结果表明，进气温度383K、燃空当量比0.2时，能够实现氢气的均质压燃和低水平的NOₓ排放。

将一台单缸柴油机改造成直喷式氢气发动机，试验结果表明，改造后的氢气发动机能够实现高于原机的热效率。

试验结果表明，基于直喷技术，氢气发动机可以获得44%的有效热效率，同时实现极低的NOₓ排放。

而通过优化喷射时刻和气门正时，实现分层扩散燃烧的氢气发动机，可以实现45%的热效率。

宝马研究院详细研究了混合气温度对于直喷压燃式氢气发动机的影响，得出缸气体温度达到1100K时，可实现稳定压燃的结论，并提出了3种可以实现该温度值的途径。

已有的研究已经使直喷压燃式氢气发动机能够实现最大45%的有效热效率，但是和氢燃料电池相比，还是偏低。

因此，我们提出基于详细化学反应机理，建立氢-空气混合气的零维燃烧仿真模型，此外，基于一维仿真软件建立发动机的一维流动和性能仿真模型。

通过零维和一维模型耦合仿真，探究氢燃料直喷压燃发动机的最大有效热效率潜力。

混合气燃烧过程中，各组分和及其比例不断发生变化，增加或减少某些工质，可能会对燃烧过程产生较大的影响，燃烧作为发动机工作过程的核心，决定着仿真模型的计算精度。

因此，我们借助CHEMKIN软件对燃烧过程强大的处理能力，通过零维和一维的联合仿真，考虑流动、化学反应和传热传质对燃烧的影响，模拟氢气发动机燃烧过程。

混合气燃烧时各基元反应之间相互关联，部分自由基的生成与消耗可能会对整个燃烧过程产生较大的影响。

由美国Sandia国家实验室开发的CHEMKIN软件，其对复杂基元反应的强大处理能力，可以用来解决带有复杂化学反应的燃烧问题。

为解决燃烧过程中的化学动力学问题提供了平台，CHEMKIN中的多区模型可以根据缸内温度或浓度分布情况，将燃烧室划分成多个独立的计算区域，图1是一种典型的多区模型划分方式。

氢气缸内燃烧过程受到燃料化学反应速率的控制，在数值计算中详细的反应机理能够实现较高的计算精度，同时也会导致计算成本的增加。

为了兼顾计算精度和计算成本，需要从详细机理中挑选出一些重要反应，组成简化机理。4组常见的氢气化学反应机理见表1。

Maurya-2017作为详细的反应机理，包含着30种反应物，270个反应方程式。

GRI3.0-1999是NASA于1999年发布的一组反应机理，广泛应用于各种氢气燃烧反应的计算，其余两组都是在详细反应机理的基础上修改得到的。

本文借助文献中的试验数据，对4组化学反应机理在进气温度和混合气浓度两个维度上的精准度进行验证，对比结果如图2所示。

氢燃料直喷压燃发动机的着火燃烧过程对温度表现出较强的敏感性。

升高进气温度后，火焰的发展过程提前，预燃期缩短，影响混合气的燃烧速度和火焰的传播速度。

因此，我们通过对比不同进气温度下的仿真和试验结果，验证各反应机理对燃烧过程描述的准确性。

由图2a和b可知，在相同转速(1500r/min)和过量空气系数(λ=4.17)下，进气温度对仿真结果产生了较大的影响，在不同进气温度下，Maurya-2017反应机理都能保持较高的预测精度。

混合气中燃料的浓度决定着各组分的比例，一般在化学计量比附近的混合气燃烧速度最快。

为了考察过量空气系数对各反应机理计算结果的影响，将试验结果与4组反应机理的仿真结果进行了对比。

如图2b和c所示，相同转速(1500r/min)和进气温度下，缸内压力峰值随着过量空气系数的增加而减少。

在不同过量空气系数下，Maurya-2017机理的仿真精度高，Oconaire-2004次之。

由以上分析可知，不同初始条件下，各反应机理表现不同。

Maurya-2017机理与试验结果的着火时刻，峰值缸压以及缸压变化趋势的吻合度最高，是更理想的反应机理，但其所包含的反应方程数最多，计算时间最长。

而Oconaire-2004反应机理，在不同进气温度和过量空气系数下，都能保证和试验缸压有着较好的一致性。

同时相对于Maurya-2017，计算时间缩短了60%~75%，选择使用Oconaire-2004机理能够兼顾计算精度和计算成本。

上一节借助文献中的试验数据，对不同初始条件下各反应机理的计算精度和计算成本进行了验证,表明Oconaire-2004机理可以作为零维和一维耦合时的燃烧模型。

考虑到不同的发动机结构参数，并不会影响燃烧模型的计算精度，因此，本文基于某款汽油机，主要参数见表2。

利用GT-Power软件建立氢燃料直喷压燃发动机的一维流动和性能预测模型，如图3所示，包括进排气管系、气门、气缸、喷油器等组件。

鉴于氢气的可燃范围广，可以取消节气门结构，通过改变氢气的喷射量，实现发动机的负荷调节，减小泵气和节流损失，提高发动机效率。

为使我们所建立的一维仿真模型具有较高的可靠性，利用各转速下空气流量的试验数据进行标定，图4是仿真结果和试验数据的对比图。

可以看出各转速下，仿真和试验数据的相对误差均在5%以内，该模型能够较为准确地描述发动机的换气过程。

使用Fortran编程语言完成GT-power和CHEMKIN之间的数据传递，用CHEMKIN中的化学动力学模型替代燃烧方程组，实现零维和一维的联合仿真。

燃烧计算时的数据交换过程如图5所示，进气门关闭后，GT-power计算出缸内的压力、温度、组分等热力学参数，并将这些参数传递给CHEMKIN。

然后，CHEMKIN利用这些参数完成燃烧计算，并将新的缸压、温度和组分等数据传回GT-power。

如此循环往复，直至燃烧计算结束，这样可以同时考虑流动、化学反应和传热传质对燃烧的影响，提高燃烧过程的仿真精度。

GT-power和CHEMKIN的耦合实质就是，将CHEMKIN作为一个模块或函数嵌套到GT-power中去，使GT-power能够自由地调用CHEMKIN，完成化学动力学的计算。

GT-power中DOE(DesignofExperience)优化器是基于数理统计、计算机建模及优化的前沿技术。

通过评估不同参数对发动机性能的影响程度，选出对发动机性能影响较大的参数，并对发动机各影响参数进行优化，以压缩比、空燃比、喷油正时等为优化变量。

发动机有效热效率为目标变量，优化变量及其范围见表3。

样本容量设置为500，采用拉丁超立方采样法优化试验样本点，使所有试验点均匀地分布在设计空间内。

图6是各采样点有效热效率的计算结果，最高热效率为51.38%。

表4和图7分别为最优效率下的发动机参数及其对应的温度和缸压曲线，该组参数下发动机能够实现较高的热效率主要是因为：

1.在一维模型中取消了节气门结构，发动机负荷由进入到气缸中的氢气量控制。

这样可以避免节气门处因截面突变而引起的局部流动阻力增加的问题，减小泵气和节流损失。

2.氢气与汽油等液态燃料不同，进入气缸后不需要经历蒸发和雾化，直接与缸内工质混合，导致缸内气体成分和压力发生变化，压缩过程消耗更多的压缩功。

而优化后的喷油正时，可以保证较好的混合程度，同时尽可能地推迟喷油正时，使压缩负功最小化，改善了发动机效率。

3.优化后的混合气空燃比为96：48，使气缸中各区域内的氧气浓度高而氢气浓度低，避免了因局部混合气过浓而导致的燃烧不完全。

同时，稀混合气下对应的燃烧温度较低，减少了高温工质与燃烧室壁面之间的传热损失。

4.在零维和一维耦合仿真中假定缸内各点状态相同，即认为气缸中的工质处于准平衡状态，事实上，从喷射正时开始到混合气混合完全是一个动态发展的过程。

而通过优化喷油器参数和燃烧室形状，同时配合较大的喷射压力可以大大缩短这一过程所需的时间，因此，缸内工质作准平衡态处理是合理可行的。

综合以上几点可以看出，对于氢燃料直喷压燃发动机，采用较高的压缩比和空燃比，同时配合优化后的喷射参数和气门型线，能够实现50%以上的有效热效率。

我们所提出的基于详细化学反应机理，建立氢-空气混合气的零维燃烧仿真模型，此外，基于一维仿真软件建立发动机的一维流动和性能计算模型。

通过零维和一维模型耦合仿真，探究氢燃料直喷压燃发动机的最大有效热效率潜力，通过我们的研究可以得到以下结论。

通过4组不同燃烧反应机理的仿真结果与试验数据的对比研究发现：Maurya-2017机理与试验结果的吻合度最高，同时计算成本也最高，而Oconaire-2004机理能够兼顾计算精度和计算成本。

根据原机参数建立氢气发动机的一维仿真模型，并对发动机进行标定，标定后的仿真模型具有较高的精确度，可以用来探究氢气发动机的热效率潜力。

通过对压缩比、空燃比、喷射定时等参数的优化发现，目标氢燃料直喷压燃发动机的有效热效率最大能够达到51.38%，表明氢燃料直喷压燃发动机的热效率潜力较大，能够实现50%有效热效率的目标。