Inyección de etanol en motores diesel mediante técnicas de inteligencia computacional

Abstract

RESUMEN : Los biocombustibles como sustituto parcial de los combustibles fósiles no renovables, han permitido disminuir emisiones gaseosas y de material particulado (PM) en motores diesel, reduciendo su impacto negativo en el ambiente y en la salud pública [1]. En particular, los alcoholes representan una alternativa viable en la sustitución parcial del diesel, debido a que pueden mezclarse fácilmente con combustibles fósiles. Adicionalmente, al ser oxigenados, permiten reducir simultáneamente las emisiones de óxidos de nitrógeno (NOx) y de PM, contaminantes críticos que resultan del proceso de combustión en motores de encendido por compresión [2]. Con base en lo anterior, en este trabajo se propuso una metodología que permite estimar los tiempos de inyección y controlar autónomamente el sistema de suministro de combustible secundario (etanol hidratado) de un motor diesel de automoción, con el objeto de inyectar en modo dual, combustible diesel + etanol, y procurar reducir las emisiones contaminantes, manteniendo (o mejorando) el desempeño energético del motor medido en términos de la potencia efectiva sobre el eje del motor (pruebas estacionarias en banco de ensayos) y en la rueda del vehículo (pruebas dinámicas en banco de rodillos). Para la implementación de la metodología propuesta, se desarrolló un sistema electrónico de inteligencia computacional basado en el algoritmo de agrupamiento difuso LAMDA-FAR [3], el cual fue entrenado con un histórico de datos que contenía variables representativas de la operación del motor y emisiones de NOx y PM. Este sistema estima automáticamente, y durante el funcionamiento del motor, no sólo los tiempos de apertura de los inyectores de etanol para cada estado funcional del sistema, sino también los porcentajes de sustitución de combustible en base energética (0%, 10%, 20%, 30%) adecuados, tanto para pruebas estacionarias sobre un motor en banco de ensayos, como para un vehículo montado sobre un banco dinamométrico de rodillos, siguiendo el ciclo de conducción WLTC (Worldwide harmonized Light vehicles Test Cycles) clase 1. De las pruebas realizadas, mediante la implementación del algoritmo de clasificación difuso, se logró la identificación adecuada de cada estado funcional del motor/vehículo, y el control del sistema de inyección de etanol. Respecto a las emisiones contaminantes de NOx, en las pruebas estacionarias realizadas en 22 modos de operación diferentes, se observó que, a baja carga, las emisiones disminuyen en la medida que el porcentaje de sustitución aumenta respecto al diesel. Para modos de operación medidos a carga media, no se observó una tendencia clara en el incremento o disminución de este contaminante respecto al combustible usado, ya que no hay una diferencia estadísticamente significativa entre ellos. Finalmente, para los modos de operación medidos a carga alta, no se observó una tendencia clara de estas emisiones con el contenido de etanol. Para las emisiones de PN, se observó que independiente del grado de carga, tienden a disminuir al aumentar el porcentaje de sustitución de etanol respecto al diesel. En cuanto a las pruebas dinámicas en banco de rodillos, se encontró una disminución en las emisiones acumuladas de NOx durante el seguimiento del ciclo de conducción, así como un incremento en las emisiones de PN, presentándose la mayor producción de este contaminante en la prueba de arranque en frío. En cuanto a la eficiencia energética, se encontró que, esta disminuye a medida que se incrementa el porcentaje de sustitución, respecto a cuando el motor opera usando sólo diesel comercial. Esto se debe a que, al medir a igualdad de potencia en el eje del motor, se requiere mayor cantidad en volumen de alcohol (aproximadamente el doble) respecto al porcentaje de combustible diesel sustituido. Esto se debe al menor poder calorífico del etanol respecto al diesel.

ABSTRACT : Biofuels as a partial substitute for non-renewable fossil fuels have allowed to decrease gaseous emissions and particulate matter (PM) in diesel engines, reducing their negative impact on the environment and public health [1]. Specifically, alcohols represent a viable alternative for partial substitution of diesel fuel, due it can be easily blended with fossil fuels. Additionally, due to their oxygenation properties, they enable the simultaneous reduction of nitrogen oxide (NOx) and PM emissions, critical pollutants resulting from the combustion process in compression-ignition engines [2]. Based on the aforementioned, in this work was proposed a methodology that enables the estimation of injection timings and to control autonomously the secondary fuel supply system (hydrated ethanol) in an automotive diesel engine, in order to inject in a dual mode, diesel fuel + ethanol, aiming to reduce pollutant emissions while maintaining (or improving) the engine's energy performance, measured in terms of effective power on the engine shaft (stationary tests on a test bench) and on the vehicle wheel (dynamic tests on a roller bench). To implement the proposed methodology, an electronic computational intelligence system based on the LAMDA-FAR fuzzy clustering algorithm [3], which was trained using a historical dataset containing representative variables of the engine's operation and NOx and PM emissions. This system estimates automatically, during engine operation, not only the ethanol injector opening times for each functional state of the system, but also the energy-based fuel substitution percentages (0%, 10%, 20%, 30%) suitable for stationary tests on an engine test bench and for a vehicle mounted on a roller dynamometer, following the Worldwide harmonized Light vehicles Test Cycles (WLTC) Class 1 driving cycle. Through the implementation of the fuzzy clustering algorithm, the performed tests achieved the proper identification of each functional state of the engine/vehicle and to control the ethanol injection system. Regarding the emissions of NOx, in the stationary tests conducted in 22 different operating modes, it was observed that at low load, emissions decrease as the percentage of ethanol substitution increases compared to diesel. For operating modes measured at medium load, no clear trend was observed in the increase or decrease of this pollutant concerning the fuel used, as there is no statistically significant difference between them. Finally, for operating modes measured at high load, no clear trend was observed for these emissions with the ethanol content. Regarding PN emissions, it was observed that regardless of the load level, they tend to decrease as the percentage of ethanol substitution increases compared to diesel. Regarding the dynamic tests on the roller bench, a decrease in cumulative NOx emissions was found during the driving cycle, along with an increase in PN emissions, with the highest production of this pollutant occurring during the cold start test. Regarding energy efficiency, it was found that it decreases as the substitution percentage increases compared to when the engine operates using only commercial diesel. This is because, when measuring at the same power at the engine shaft, a larger volume of alcohol (approximately double) is required compared to the percentage of diesel fuel substituted. This is due to the lower calorific value of ethanol compared to diesel.