由增强型多元优化框架配制的 FACE 汽油替代物
化学物理
2018-07-23 v1
摘要
设计和优化更高效率、更低排放的内燃机高度依赖于燃料化学。解析像汽油这类复杂燃料的化学具有挑战性。一种解决方案是研究燃料替代物：由少量表征良好的烃类混合而成，通过模拟真实燃料的热物理与化学动力学性质来代表真实燃料。在当前研究中，现有的汽油替代物配制算法通过引入新颖的化学计量模型得到进一步增强。这些模型利用烃类燃料的红外光谱预测辛烷值，且对广泛种类的纯烃及其混合物均有效。本工作利用 14 种烃类物种为先进燃烧发动机燃料（FACE）汽油形成定制替代物调色板，包括先前未考虑的候选组分物种：正戊烷、2-甲基戊烷、1-戊烯、环己烷和邻二甲苯。我们评估了针对 10 种先进燃烧发动机（FACE）汽油的“全”替代物和“简化”替代物的性能，前者含 8-12 个组分，后者含 4-7 个组分。这些替代物与真实燃料目标性质的平均吻合度在 5% 以内。这一高度一致性表明，该算法能设计出匹配广泛目标性质的替代物：辛烷值、密度、氢碳比、蒸馏特性以及碳-碳键类型比例。我们还将我们的替代物与文献中可用的替代物（FACE 汽油 A、C、F、G、I 和 J）进行比较。总体而言，此处展示的方法为更好地设计具有广泛性质的类汽油燃料替代物提供了一种有前景的途径。
引用
@article{arxiv.1806.06982,
title = {FACE gasoline surrogates formulated by an enhanced multivariate optimization framework},
author = {Shane R. Daly and Kyle E. Niemeyer and William J. Cannella and Christopher L. Hagen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.06982},
year = {2018}
}
备注
48 pages, 7 figures