全球柴油車排放法規(guī)日趨嚴(yán)格,對(duì)于重型柴油車歐VI排放法規(guī)而言,其相對(duì)于歐V排放法規(guī),顆粒物(Particulate Matter,PM)排放降低50%,同時(shí)增加了對(duì)顆粒物數(shù)量(Particulate Number,PN)的限值。壁流式柴油機(jī)顆粒捕集器(Diesel Particulate Filter,DPF)能夠有效降低柴油機(jī)的顆粒物排放,也是目前唯一能使顆粒物排放滿足柴油車歐VI排放法規(guī)的技術(shù)手段。DPF主要通過(guò)物理過(guò)濾的方式來(lái)降低柴油機(jī)的PM排放。隨著PM在DPF孔道中的積累,DPF的壓降逐漸增大,發(fā)動(dòng)機(jī)的排氣背壓不斷增加,降低了柴油機(jī)的經(jīng)濟(jì)性和動(dòng)力性。因此,當(dāng)PM積累到一定量時(shí),一般需要采用外加熱源的方式將DPF內(nèi)部積累的PM去除,實(shí)現(xiàn)DPF的主動(dòng)再生。不同影響因素(碳載量、入口溫度和空速)會(huì)對(duì)DPF再生過(guò)程產(chǎn)生不同的影響,不恰當(dāng)?shù)脑偕鷹l件有可能會(huì)使DPF損毀,甚至誘發(fā)火災(zāi)。本研究借助數(shù)值模擬的方法,對(duì)DPF主動(dòng)再生過(guò)程的兩種不同情況,分別進(jìn)行了不同影響因素的模擬研究,以確定主動(dòng)再生的安全邊界條件,為試驗(yàn)提供理論依據(jù)。利用數(shù)值模擬,分析了碳載量、入口溫度、空速對(duì)DPF主動(dòng)再生時(shí)最高溫度和最大溫度梯度的影響。研究發(fā)現(xiàn):DPF碳載量和入口溫度越大,主動(dòng)再生過(guò)程當(dāng)中載體最高溫度和最大溫度梯度越高,隨著入口溫度的線性增加,最高溫度呈現(xiàn)指數(shù)增長(zhǎng);空速越大,主動(dòng)再生過(guò)程當(dāng)中載體最高溫度和最大溫度梯度越低。利用數(shù)值模擬,對(duì)DPF主動(dòng)再生最惡劣的情況-降怠速(Drop To Idle,DTI)進(jìn)行了相應(yīng)的探索。主要研究了DPF主動(dòng)再生時(shí)DTI進(jìn)入時(shí)刻、碳載量、入口溫度和空速,對(duì)DPF主動(dòng)再生期間最高溫度和最大溫度梯度的影響。研究發(fā)現(xiàn):當(dāng)達(dá)到催化性柴油機(jī)顆粒捕集器(Catalytic Diesel Particulate Filter,CDPF)主動(dòng)再生設(shè)定的溫度之后,在進(jìn)入DTI時(shí),進(jìn)入時(shí)間越早,最高溫度越高,其出現(xiàn)的時(shí)間點(diǎn)先減小后增大,同時(shí)最大溫度梯度也越大,其出現(xiàn)的時(shí)間點(diǎn)越靠前;入口溫度和碳載量越大,最高溫度越高、最大溫度梯度越大;空速越大,最高溫度和最大溫度梯度越小。對(duì)比兩種主動(dòng)再生過(guò)程的研究發(fā)現(xiàn),正常主動(dòng)再生時(shí),相對(duì)于其他影響因素,入口溫度對(duì)CDPF的影響比較突出;在進(jìn)行DTI模擬時(shí),進(jìn)入DTI的時(shí)刻對(duì)CDPF的影響比較突出。不管何種影響因素,在DPF再生過(guò)程當(dāng)中,由于熱傳導(dǎo)的原因,溫度梯度分布都是呈現(xiàn)出,從DPF的軸線處往載體邊緣逐漸升高的趨勢(shì);溫度分布呈現(xiàn)出,從入口端邊緣處向出口端中心軸線處逐漸升高的趨勢(shì)。
【學(xué)位單位】：煙臺(tái)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：X701
【部分圖文】：

1.1 研究背景與意義自從工業(yè)革命以來(lái)，隨著全球經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，人們對(duì)化石能源的使用和依賴度越來(lái)越高，因此造成了環(huán)境的嚴(yán)重污染。其中機(jī)動(dòng)車污染物的排放占據(jù)了相當(dāng)大的比例，且呈現(xiàn)出不多增加的趨勢(shì)。隨著最近幾十年人口的急劇增加，購(gòu)車的群體變的越來(lái)越大；另外汽車生產(chǎn)技術(shù)的升級(jí)，促使了生產(chǎn)成本的降低，因此人們對(duì)汽車的需求逐漸變大，所以汽車的保有量每年都在快速的增加，隨之而來(lái)的就是產(chǎn)生了更多的污染物。從《中國(guó)機(jī)動(dòng)車環(huán)境管理年報(bào)（2017）》-全國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量分析可知：2016 年，全國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量總計(jì) 27560.8 萬(wàn)輛，其中汽車數(shù)量大約為 18435.8 萬(wàn)輛，低速汽車數(shù)量大約為 881.0 萬(wàn)輛，摩托車數(shù)量大約為 8244.0 萬(wàn)輛[1]。盡管人們的生活因?yàn)槠�，方便了許多，但與此同時(shí)也要承擔(dān)環(huán)境污染給人類帶來(lái)的傷害。圖1-1 所示為 2016 年全國(guó)各省份汽車保有量的分布圖，從圖中可以看出，我國(guó)中東部沿海地區(qū)的汽車保有量明顯較大，這也是造成該地區(qū)城市空氣污染比較嚴(yán)重的原因之一。機(jī)動(dòng)車產(chǎn)生的污染物造成了光化學(xué)煙霧和霧霾等惡劣的天氣，對(duì)人類的健康和環(huán)境的威脅也日益嚴(yán)重，因此環(huán)境的治理問題迫在眉睫。

全國(guó)汽車保有量變化趨勢(shì)

2圖 1-3 全國(guó)汽車污染物排放量變化趨勢(shì)[2]由圖 1-4 可知，全國(guó)汽車保有量按照車輛使用的燃料來(lái)劃分，汽油車占全國(guó)量的 88.5%，柴油車占全國(guó)汽車保有量的 10.2%，燃?xì)廛囌既珖?guó)汽車保有；由圖 1-5 可知，全國(guó)汽車保有量按照使用的車型來(lái)劃分，客車數(shù)量大07.0 萬(wàn)輛，占全國(guó)汽車保有量的 88.4%，其中：大型客車數(shù)量大約為 149.5 萬(wàn)客車數(shù)量大約為 82.5 萬(wàn)輛，小型客車數(shù)量大約為 15852.8 萬(wàn)輛，微型客車為 222.2 萬(wàn)輛；貨車數(shù)量大約為 2128.8 萬(wàn)輛，占全國(guó)汽車保有量的 11.6%，其
【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊雙娥;;企業(yè)現(xiàn)金持有影響因素研究綜述[J];中國(guó)集體經(jīng)濟(jì);2019年20期

2 王洪波;趙從凱;張艷麗;郝會(huì)軍;;常見擔(dān)子菌發(fā)酵的類型和影響因素[J];濰坊高等職業(yè)教育;2008年04期

3 陶璇宇;蔡云;;高校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育影響因素及對(duì)策研究[J];山東英才學(xué)院學(xué)報(bào);2016年03期

4 張金龍;余學(xué)民;;建筑工程質(zhì)量影響因素的簡(jiǎn)析[J];陜西建筑與建材;2004年10期

5 張燕州;;高職高專學(xué)生數(shù)學(xué)課程學(xué)習(xí)影響因素調(diào)查分析與對(duì)策[J];軟件導(dǎo)刊(教育技術(shù));2018年11期

6 童星;;誰(shuí)在大學(xué)擔(dān)任學(xué)生干部?——大學(xué)生擔(dān)任學(xué)生干部的影響因素研究[J];高等理科教育;2018年06期

7 姚琳;薛榮亮;;老年人術(shù)后認(rèn)知功能障礙的影響因素和預(yù)防分析[J];臨床醫(yī)藥文獻(xiàn)電子雜志;2018年92期

8 付海東;谷藝萌;關(guān)群;;高校大學(xué)生核心素養(yǎng)現(xiàn)狀及影響因素研究[J];產(chǎn)業(yè)與科技論壇;2019年03期

9 許翔宇;孫希華;劉家萍;;意大利世界遺產(chǎn)的時(shí)空特征與影響因素研究[J];世界地理研究;2019年01期

10 申志敏;;大學(xué)生就業(yè)價(jià)值觀調(diào)查及分析[J];科技風(fēng);2019年09期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 李杰;安徽省馬鞍山市老年人自我忽視影響因素的橫斷面及縱向研究[D];安徽醫(yī)科大學(xué);2018年

2 蔣鵬;移動(dòng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中用戶持續(xù)使用意向的影響因素研究[D];江西財(cái)經(jīng)大學(xué);2018年

3 師容;注意力、時(shí)間和知識(shí)：我國(guó)政府決策的核心影響因素研究[D];東北大學(xué);2015年

4 陳曉燕;匯率變動(dòng)下通貨膨脹的影響因素及其傳導(dǎo)機(jī)制研究[D];南京航空航天大學(xué);2016年

5 鄒曉燕;3—5歲兒童獨(dú)立性發(fā)展特點(diǎn)與影響因素研究[D];遼寧師范大學(xué);2004年

6 于鵬;跨國(guó)公司內(nèi)部的知識(shí)轉(zhuǎn)移研究[D];山東大學(xué);2006年

7 孫巖;居民環(huán)境行為及其影響因素研究[D];大連理工大學(xué);2006年

8 毛麗娟;會(huì)計(jì)透明度影響因素研究[D];廈門大學(xué);2007年

9 呂一博;中小企業(yè)成長(zhǎng)的影響因素研究[D];大連理工大學(xué);2008年

10 李沁芳;電子商務(wù)用戶信任影響因素建模及實(shí)證研究[D];同濟(jì)大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 劉暢;商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)及其影響因素研究[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2018年

2 趙文慶;農(nóng)戶采用釀酒高粱新品種影響因素分析[D];河北科技師范學(xué)院;2019年

3 何崇偉;廣西新型農(nóng)村合作醫(yī)療保險(xiǎn)運(yùn)行效率及影響因素研究[D];廣西醫(yī)科大學(xué);2019年

4 王梓菡;石家莊市志愿者服務(wù)能力及影響因素研究[D];河北經(jīng)貿(mào)大學(xué);2019年

5 赫越;大學(xué)生基層就業(yè)的影響因素分析及政策支持研究[D];河北經(jīng)貿(mào)大學(xué);2019年

6 狄曉銘;抖音短視頻信息流廣告用戶參與行為影響因素研究[D];鄭州大學(xué);2019年

7 蘇姍姍;民營(yíng)企業(yè)社會(huì)責(zé)任“兩極合流”影響因素的實(shí)證研究[D];河北經(jīng)貿(mào)大學(xué);2019年

8 楊慧娟;湖北省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)吸引FDI的影響因素及策略研究[D];河北經(jīng)貿(mào)大學(xué);2019年

9 栗雪冬;B2C電商平臺(tái)用戶多歸屬行為影響因素研究[D];鄭州大學(xué);2019年

10 楊立沛;基于全過(guò)程的房地產(chǎn)項(xiàng)目成本管理成效關(guān)鍵影響因素研究[D];鄭州大學(xué);2019年

本文編號(hào)：2835785