代用燃料焦爐氣化學反應機理的搭建與優化

何海斌, 姚棟偉, 吳 鋒

(浙江大學 動力機械及車輛工程研究所,浙江 杭州 310027)

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代用燃料焦爐氣化學反應機理的搭建與優化

何海斌, 姚棟偉, 吳 鋒

(浙江大學 動力機械及車輛工程研究所,浙江 杭州 310027)

為了開展焦爐氣在車用發動機上的數值仿真研究,基于敏感性分析與粒子群尋優算法,搭建并優化焦爐氣化學反應機理.根據簡單碳氫燃料氧化機理的分級結構與總體關系,初步搭建焦爐氣化學反應機理(27個組分,102步反應).利用CHEMKIN軟件搭建的滯燃期與層流火焰速度敏感性分析模型,對焦爐氣化學反應機理進行滯燃期與層流火焰速度的敏感性分析.根據抑制局部最優的粒子群尋優算法,搭建化學反應動力學參數優化模型,對關鍵化學反應的動力學參數進行優化.根據相關的實驗數據,對優化后機理的滯燃期、層流火焰速度、缸內壓力與NOx排放量進行對比驗證.結果表明,所得的焦爐氣化學反應機理較GRI-Mech 3.0能夠更加準確地預測滯燃期與層流火焰速度,且能夠準確模擬焦爐氣發動機缸內燃燒與NOx生成過程.

清潔車用代用燃料;敏感性分析;粒子群尋優

在內燃機燃燒過程中,化學反應機理扮演著重要角色,對缸內火焰傳播、放熱規律以及排放物的生成均具有重大影響[1].當前,隨著常規能源的不斷減少,環境污染的不斷加劇,清潔車用代用燃料受到了越來越廣泛的關注.其中,煉焦副產物焦爐氣富含氫氣與甲烷,逐漸進入了內燃機研究工作者和產品開發人員的視野.當前尚沒有提出針對焦爐氣的化學反應機理,因此,開展焦爐氣化學反應機理的研究,對焦爐氣在內燃機中的應用研究具有重要意義.

本文利用敏感性分析與粒子群尋優算法,搭建并優化得到焦爐氣化學反應機理.根據試驗數據,通過數值仿真手段,對焦爐氣化學反應機理在預測滯燃期、層流火焰速度、缸內壓力與NOx生成量等方面的準確性及在缸內環境下的適用性進行對比研究.

1 焦爐氣化學反應機理的搭建與優化

1.1 焦爐氣燃燒機理的搭建

焦爐氣(coke oven gas, COG)是一種混合氣,其組分受原煤質量與煉焦技術的影響,具有多樣性與不穩定性.國內焦爐氣主要成分為H2、CH4、CO,對應的體積分數分別為55%～60%、23%～27%、5%～8%,同時含有少量的C2以上不飽和烴、CO2、O2、N2等氣體.目前,隨著計算機及實驗技術的發展,對于H2、CH4及CO的化學反應機理的研究逐步加深,但尚未提出針對混合氣的化學反應機理.在實際應用中,常采用GRI-Mech 3.0作為混合氣的化學反應機理,但仿真數據與試驗結果存在較大差別,無法準確仿真焦爐氣在缸內的燃燒過程.為了提高仿真精度與可靠性,須搭建一個針對焦爐氣的化學反應機理.

圖1 焦爐氣化學反應機理的搭建過程Fig.1 Construction process of COG-Mech

采用H2、CH4和CO 3種可燃氣體的混合氣來代替實際的焦爐氣,搭建過程如圖1所示,整個化學反應機理由CH4簡化機理、H2/CO優化機理與NOx簡化機理三部分組成.其中,CH4簡化機理是在GRI-Mech 3.0的基礎上,通過敏感性分析法簡化所得,本文采用Kazakov等[9]提出的簡化機理,并在此基礎上進一步消除非重要反應后所得,共包含23個組分,89步反應；H2/CO優化機理是在H2/CO高溫燃燒機理的基礎上,通過敏感性分析法優化所得,本文采用Davis等[4]提出的H2/CO優化機理,共包含14個組分,30步反應[4]；NOx簡化機理是在NOx生成機理的基礎上,通過敏感性分析法簡化所得,本文采用Golovitchev[10]提出的NOx簡化機理,共包含12個組分,13步反應.

焦爐氣化學反應機理(COG-Mech)由以上3部分機理組合而成,其中,CH4簡化機理中部分反應與H2/CO優化機理中部分反應發生重合.為了保證機理的正確性,須消除重合反應,并優先保留H2/CO優化機理中的動力學參數.最終所得的機理共包含27個組分,102步反應.

1.2 滯燃期與層流火焰速度敏感性分析

敏感性分析(sensitivity analysis, SA)[11]方法能夠深入直觀地分析組分、基元反應、反應條件等因素對系統反應參數變化的敏感程度,因而常被用于化學反應機理的簡化與優化.為了使上文搭建的焦爐氣化學反應機理滿足滯燃期與層流火焰速度這兩個重要燃燒指標,本文通過敏感性分析法尋找該機理中占重要地位的化學反應,為后續的化學反應動力學參數優化提供條件.

滯燃期的敏感性系數定義為

(1)

式中：Si為滯燃期敏感性系數,τ為滯燃期,kj為第j個反應的化學反應速率常數.

層流火焰速度的敏感性系數定義為

(2)

式中：Sf為層流火焰速度敏感性系數,Su為層流火焰速度.

利用CHEMKIN軟件中的CONP與PREMIX子模型,根據滯燃期與層流火焰速度敏感性系數的定義,搭建滯燃期與層流火焰速度敏感性分析模型,分別計算焦爐氣化學反應機理的滯燃期與層流火焰速度敏感性系數.

圖2 焦爐氣化學反應機理的滯燃期敏感性分析Fig.2 Ignition delay time sensitivity of COG-Mech

圖3 焦爐氣化學反應機理的層流火焰速度敏感性分析Fig.3 Laminar flame speed sensitivity of COG-Mech

如圖2所示為H2、CH4、CO及混合氣(V(H2)∶V(CH4)∶V(CO)=0.6∶0.3∶0.1)在當量比為1,初始溫度為1 050、1 200、1 350 K時,采用焦爐氣化學反應機理計算所得的滯燃期敏感性系數.從圖2可以發現,R4: H+O2+M=HO2+M與R9: H+O2=O+OH對H2、CO與混合氣的滯燃期均具有重大影響,而R80: 2CH3(+M)=C2H6(+M)與R70: HO2+CH3=OH+CH3O對CH4的滯燃期具有最大的影響.

如圖3所示為H2、CH4、CO及混合氣(V(H2)∶V(CH4)∶V(CO)=0.6∶0.3∶0.1)在溫度為1 200 K,燃空當量比分別為0.9、1.0、1.1的情況下,采用焦爐氣化學反應機理計算所得的層流火焰敏感性系數.從圖3可以發現,R9: H+O2=O+OH對H2、CH4與混合氣的層流火焰速度具有決定性作用,而R33:OH+CO=H+CO2對CO的層流火焰速度具有最大影響.

1.3 粒子群算法優化

粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)是基于群智能(swarm intelligence)的隨機優化算法,它被廣泛應用于函數優化、神經網絡訓練、模式分類、模糊系統控制等領域.為了使焦爐氣化學反應機理能夠更準確地預測滯燃期與層流火焰速度,在敏感性分析與試驗數據的基礎上,采用粒子群算法對關鍵化學反應的動力學參數進行優化.同時,為了避免計算過程中陷入局部最小值,采用抑制局部最優的粒子群算法(RPSO)[12],算法流程如圖4所示.

圖4 抑制局部最優粒子群算法的流程圖Fig.4 Flow chart of RPSO

粒子狀態更新常被表述為

vid(t+1)=c1r1(pbid(t)-pid(t))+

c2r2(gbid(t)-pid(t))+

wvid(t),

(3)

pid(t+1)=pid(t)+vid(t+1).

(4)

式中：v為更新速度；p為粒子狀態；i=1,2,3…,m,其中m為粒子群中粒子個數；d=1,2,3,…,D,其中D為每個粒子的維數；c1、c2為學習因子,c1≥0,c2≥0；r1、r2為隨機數,r1、r2∈[0,1]；w為慣性因子,常在[0.1,0.9]內取值；pb為群內最優,gb為全局最優.

粒子群收斂度常用粒子群的群體適應度標準差表示：

(5)

式中：fi為第i個粒子的適應度；fave為粒子群當前的平均適應度；α反映所有粒子的收斂程度,α越小,粒子群越趨于收斂,反之,粒子群處于隨機搜索狀態.

為了判斷算法是否趨于局部收斂,引入變異概率的概念：

煤泥水中固體物的粒度組成對煤泥水沉降有重要影響。在煤泥水體系中，固體物質主要由有機煤質和礦物質構成。煤顆粒較易沉降，而粘土礦物較難沉降。一般來說，大于75 μm的顆粒狀煤泥易于沉降、脫水和精選，而小于75 μm的顆粒狀煤泥難于沉降。因此，煤泥水中小于75 μm微細煤泥顆粒含量越高，處理難度越大。各樣品的粒度分析見表2。

(6)

式中：k為變異概率,取值為(0,1)；αv為判斷收斂程度的閾值；fgb為當前全局最優時的適應度；fb為理論最優時的適應度.

當粒子群尋優算法陷入局部最優時,添加如下變異算法,幫助跳出局部最優：

pid=pid(0.62μ+1).

(7)

式中：μ為區間在(-1,1)上的隨機數.

為了不破壞群體已取得的良好特性,通常只對Int(m/2)個粒子進行變異.其中,前Int(m/4)個粒子變異時,d=1,2,…,Int(PD)；后Int(m/4)個粒子變異時,d=D-Int(PD),…,D.

選取H2/CH4/CO混合氣1的層流火焰速度試驗值[13],3×106Pa時H2的滯燃期試驗值[14],4×106Pa時CH4/CO混合氣的滯燃期試驗值[15],2.3×106Pa時CH4與4×106Pa時CH4/H2/CO混合氣的滯燃期試驗值[15-16]對關鍵化學反應的動力學參數進行優化,優化結果如表1所示.表中,k為反應速率常數,A為指前因子,T為反應溫度,n為溫度指數,E為活化能,R為摩爾氣體常數.參數進行優化,優化結果如表1所示.表中,k為反應速率常數,A為指前因子,T為反應溫度,n為溫度指數,E為活化能,R為摩爾氣體常數.

表1 化學反應動力學參數優化前、后對比

2 機理驗證

滯燃期與層流火焰速度是燃料燃燒的重要特性,對發動機缸內的燃燒過程具有重要影響.為了驗證該機理的有效性,對滯燃期與層流火焰速度進行驗證.此外,該機理的應用對象為焦爐氣發動機,為了驗證機理的適用性,對缸內的壓力變化與NOx生成量進行驗證.

2.1 滯燃期驗證

利用CHEMKIN軟件的絕熱定壓模型(CONP)建立滯燃期仿真模型.同時,利用該模型耦合焦爐氣化學反應機理,仿真得到不同燃料均質混合氣在不同工況下的滯燃期.通過仿真值與相應試驗值的對比分析,對焦爐氣化學反應機理在預測滯燃期方面的準確性進行驗證.目前,燃料的滯燃期常被定義為系統溫度升高率或OH濃度達到最大時的時間,部分計算會定義系統溫度升高400 K的時間為滯燃期；對于用氮氣或氬氣稀釋的燃料,滯燃期常定義為CO濃度達到最高時的時間.本文采用系統溫度升高率達到最大時的時間為燃料在當前工況下的滯燃期.

圖5 H2滯燃期仿真值與試驗值[14]的對比Fig.5 Comparison of ignition delay time for hydrogen between simulation and experimental data[14]

圖6 CH4的滯燃期仿真值與試驗值[16]的對比Fig.6 Comparison of ignition delay time for methane between simulation and experimental data[16]

如圖5、6所示分別為H2與CH4在燃空當量比為1,壓力為1.5×106～5×106Pa時,滯燃期隨初始溫度變化的仿真值與試驗值的對比.其中,H2燃燒時可燃混合氣組分體積比為V(H2)∶V(O2)∶V(N2)∶V(Ar)=12.5∶6.25∶18.125∶63.125,CH4燃燒時可燃混合氣組分體積比為V(CH4)∶V(O2)∶V(N2)=9.5∶19∶71.5.從圖5、6可以發現,仿真值與試驗值具有較好的一致性,均表明滯燃期的對數與溫度倒數呈現近似線性的關系,同時,滯燃期隨著初始壓力的升高而縮短.此外,本文搭建的焦爐氣化學反應機理較GRI-Mech 3.0在H2與CH4的滯燃期預測上,尤其是CH4的滯燃期預測上具有更高的準確性.

圖7 4種燃料滯燃期仿真值與試驗值[15]的對比Fig 7 Comparison of ignition delay time for 4 fuelsbetween simulation and experimental data [15]

如圖7所示為CH4、CH4/H2、CH4/CO與CH4/H2/CO混合氣在燃空當量比為1,壓力為4×106Pa時,滯燃期隨初始溫度變化仿真值與試驗值的對比.可以發現,采用GRI-Mech 3.0仿真得到的上述4種燃料的滯燃期均大于試驗值,尤其在CH4與CH4/CO的仿真中,具有非常大的誤差.本文搭建的焦爐氣化學反應機理能夠準確地預測上述4種燃料的滯燃期,能夠較好地模擬組分變化時混合氣滯燃期的變化規律.

2.2 層流火焰速度驗證

層流火焰速度決定了燃料的燃燒速度與放熱規律,是燃料燃燒的重要指標.利用CHEMKIN軟件的預混燃燒模型(PREMIX)建立層流火焰速度仿真模型.通過耦合焦爐氣化學反應機理對不同燃料均質混合氣在不同條件下的層流火焰速度進行數值仿真,并與相應的試驗值進行對比,驗證了機理在預測層流火焰速度方面的準確性.

如圖8～10所示分別為H2、CH4與CO純氣體,不同比例的CO/H2混合氣,不同比例的CH4/H2/CO混合氣(如表2所示)在標準大氣壓條件下,初始溫度為298 K時,層流火焰速度隨燃空當量比變化的仿真值與試驗值的對比.圖中，p為缸內壓力.其中,氧化劑空氣的組分體積比為V(O2)∶V(N2)=21∶79.

從圖8可以發現,H2具有最快的層流火焰速度,且當燃空當量比約為1.8時,速度達到最大值286 cm/s；CH4的層流火焰速度次之,當燃空當量比約為1.05時達到最大值36.85 cm/s；CO的層流火焰速度最小,當燃空當量比約為2.9時達到最大值27.2 cm/s.

表2 H2/CH4/CO混合氣的組分

圖8 H2、CH4、CO層流火焰速度仿真值與試驗值[13,17-18]的對比Fig.8 Comparison of laminar flame speed for H2, CH4 and CO between simulation and experimental data [13,17-18]

從圖9可以發現,CO/H2混合氣的層流火焰速度隨著摻氫比的增加而不斷增加,且達到最大層流火焰速度時的燃空當量比不斷減小[19].其中,當摻氫比為1%時,層流火焰速度在燃空當量比約為2.85時達到最大值36 cm/s；當摻氫比為50%時,層流火焰速度在燃空當量比約為1.8時達到最大值200 cm/s.

圖9 H2/CO混合氣層流火焰速度仿真值與試驗值[19]的對比Fig 9 Comparison of laminar flame speed for H2/CO mixtures between simulation and experimental data [19]

圖10 H2/CH4/CO混合氣層流火焰速度仿真值與試驗值[13]的對比Fig.10 Comparison of laminar flame speed for H2/CH4/CO mixtures between simulation andexperimental data [13]

從圖10可以發現,混合氣1～6的最快層流火焰速度逐漸增大[13].CH4/H2/CO混合氣的燃燒是一個相互影響、相互作用的復雜過程,無法直接利用數值加權計算方法對層流火焰速度建模.為了準確預測組分多變的焦爐氣層流火焰速度,必須搭建滿足層流火焰速度變化規律的焦爐氣化學反應機理.

從圖8～10可以發現,無論GRI-Mech 3.0,還是本文搭建的焦爐氣化學反應機理,均與試驗數據具有較好的吻合度,可以較好地預測變組分焦爐氣在不同條件下的層流火焰速度.

2.3 發動機缸內燃燒過程驗證

利用AVL-FIRE軟件,通過Kong模型,建立基于化學反應動力學模型的COG發動機缸內數值仿真模型[20],對缸內壓力變化與NOx生成量進行數值仿真.其中,動網格模型根據MR479q發動機為原型進行劃分,部分仿真參數如表3所示.

在由MR479q汽油機改造而成的COG發動機上進行臺架試驗,利用課題組開發的數據采集系統與先進的測試設備,對不同工況下發動機空燃比、點火提前角、缸內壓力、排放物濃度等數據進行采集與記錄.試驗所用的COG組分體積比為57.5%H2+25%CH4+17.5%CO.

表3 發動機仿真參數

如圖11所示為發動機缸內壓力仿真值與試驗值的對比,其中,發動機工況為轉速2 000 r/min,扭矩64.6 N·m.圖中，φa為曲軸轉角.發動機缸內壓力試驗值通過DEWETRON燃燒分析儀進行采集.為了準確記錄缸內壓力波動細節,選取采樣周期為0.1 °；為了消除循環波動,試驗值為當前工況下超過200個循環缸內壓力的平均值.從圖11可以發現,除仿真所得最大缸內壓力略高于試驗值之外,兩條曲線基本重合.建立的焦爐氣化學反應機理能夠準確地仿真模型焦爐氣發動機缸內燃燒過程.

如圖12所示為發動機在不同工況下,NOx生成量與試驗值的對比.其中,試驗值是通過FTIR(Fourier transform infrared spectroscopy)排放分析儀采集并分析發動機排氣管內的尾氣成分而獲得的,采樣頻率為2 Hz.從圖12可以發現,在兩種不同工況下,仿真所得的NOx生成量均略小于試驗值,但相差均不大于10%.建立的焦爐氣化學反應機理在內燃機仿真中能夠較準確地預測NOx的排放.

圖11 缸內壓力仿真值與試驗值的對比(2 000 r/min, 64.6 N·m)Fig.11 Comparison of in-cylinder pressure at 2 000r/min and 64.6 N·m between simulation and experimental data

圖12 NOx排放仿真值與試驗值的對比Fig.12 Comparison of NOx emissions between simulation and experimental data

3 結 論

(1)本文在GRI-Mech 3.0、H2/CO燃燒機理與NOx生成機理的基礎上,根據簡單碳氫燃料氧化機理的分級結構與總體關系,搭建了焦爐氣化學反應機理.該機理共包括27個組分、102步反應.

(2)利用CHEMKIN軟件,搭建滯燃期與層流火焰速度敏感性分析模型,對焦爐氣化學反應機理進行滯燃期與層流火焰速度的敏感性分析.滯燃期敏感性分析結果表明,R4與R9在氫氣、甲烷、一氧化碳及混合氣的自燃特性中占有重要地位；此外,R31與R34對CO的滯燃期,R80與R70對CH4的滯燃期具有一定的影響.層流火焰速度的敏感性分析表明,R9在氫氣、甲烷、一氧化碳及混合氣火焰傳播中占有重要地位；此外,R33對CO的層流火焰速度具有一定影響.

(3)基于抑制局部最優的粒子群算法,建立焦爐氣化學反應機理優化模型.利用該模型,對R4、R9、R31、R34、R70與R80 6個化學反應的動力學參數進行優化.

(4)利用CHEMKIN軟件與AVL-FIRE仿真平臺,對優化后的焦爐氣化學反應機理進行驗證.計算結果表明,該機理不僅能夠準確地預測滯燃期與層流火焰速度；同時,運用于內燃機仿真時可以準確地模擬缸內壓力變化與NOx生成.

[1] RA Y, REITZ R D. A reduced chemical kinetic model for IC engine combustion simulations with primary reference fuels [J]. Combustion and Flame, 2008, 155(4): 713-738．

[3] PANG G A, DAVIDSON D F, HANSON R K. Experimental study and modeling of shock tube ignition delay times for hydrogen-oxygen-argon mixtures at low temperatures [J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2009, 32(1): 181-188．

[4] DAVIS S G, JOSHI A V, WANG H, et al. An optimized kinetic model of H2/CO combustion [J]. Proceedings of the Combustion Institute, 2005, 30(1):1283-1292．

[5] DONATO N S, PETERSEN E L. Simplified correlation models for CO/H2chemical reaction times [J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2008, 33(24):7565-7579．

[6] BONI A A, PENNER R C. Sensitivity analysis of a mechanism for methane oxidation kinetics [J]. Combustion Science and Technology, 1977, 15(3/4): 99-106．

[7] SMITH B G P, GOLDEN D M, FRENKLACH M, et al. GRI-Mech 3.0 [EB/OL]. 1999-07-30. http:∥www.berkeley.edu/gri_mech/.

[8] 王增養,何超,趙龍慶,等.包含NO2的正庚烷燃燒簡化機理[J].內燃機工程,2014, 35(2): 85-91．

WANG Zeng-yang, HE Chao, ZHAO Long-qing, et al. Simplified n-heptane combustion mechanism including NO2formation [J]. Combustion Engine Engineering, 2014, 35(2): 85-91．

[9] KAZAKOV A, FRENKLACH M. Reduced reaction sets based on GRI-Mech 1.2 [EB/OL]. [2016-03-21]. http:∥www. me. berkeley.edu/ drm．

[10] GOLOVITCHEV V. The mechanism of iso-octane [EB/OL]. [2006-03-21]. http:∥www.tfd.chalmers.se/～valeri/MECH/．

[11] TURANYI T. Sensitivity analysis of complex kinetic systems. tools and applications [J]. Journal of Mathematical Chemistry, 1990, 5(3): 203-248．

[12] 劉霞,劉金鳳,趙文彬,等.抑制局部最優的粒子群算法[J].大慶石油學院學報,2008, 31(6): 101-104．

LIU Xia, LIU Jin-feng, ZHAO Wen-bin, et al. The particle swarm optimization algorithm restraining local optimum [J]. Journal of Daqing Petroleum Institute, 2008, 31(6): 101-104．

[13] SCHOLTE T G, VAAGS P B. Burning velocities of mixtures of hydrogen, carbon monoxide and methane with air [J]. Combustion and Flame, 1959, 3: 511-524．[14] MITTAL G, SUNG C J, YETTER R A. Autoignition of H2/CO at elevated pressures in a rapid compression machine [J]. International Journal of Chemical Kinetics, 2006, 38(8): 516-529．

[15] GERSEN S, DARMEVEIL H, LEVINSKY H. The effects of CO addition on the autoignition of H2, CH4and CH4/H2fuels at high pressure in an RCM [J]. Combustion and Flame, 2012, 159(12): 3472-3475．

[16] HUANG J, HILL P G, BUSHE W K, et al. Shock-tube study of methane ignition under engine-relevant conditions: experiments and modeling [J]. Combustion and Flame, 2004, 136(1): 25-42．

[17] KWON O C, FAETH G M. Flame/stretch interactions of premixed hydrogen-fueled flames: measurements and predictions [J]. Combustion and Flame, 2001, 124(4): 590-610．

[18] DAVIS S G, LAW C K. Determination of and fuel structure effects on laminar flame speeds of C1 to C8 hydrocarbons [J]. Combustion Science and Technology, 1998, 140(1-6): 427-449．

[19] SUNG C J, LAW C K. Fundamental combustion properties of H2/CO mixtures: ignition and flame propagation at elevated pressures [J]. Combustion Science and Technology, 2008, 180(6): 1097-1116．

[20] 凌鑫晨,吳鋒,姚棟偉.基于化學動力學模型的汽油機缸內過程數值仿真[J].內燃機學報,2015, 33(2):136-143．

LING Xin-chen, WU Feng, YAO Dong-wei. Cylinder process simulation of an SI engine based on gasoline surrogate kinetic model [J]. Transactions of CSICE, 2015, 33(2): 136-143.

Construction and optimization of kinetic mechanism for alternative fuel of COG

HE Hai-bin, YAO Dong-wei, WU Feng

(PowerMachineryandVehicleEngineeringInstitute,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China)

A coke oven gas (COG) mechanism was built and optimized based on sensitivity analysis and particle swarm optimization (PSO) in order to conduct further simulation research on the vehicle engine fueled with COG. Given the hierarchical structure and overall interrelationships between oxidation mechanisms for simple hydrocarbon fuels, a COG mechanism (containing 27 species and 102 reactions) was constructed. Then the mechanism was analyzed by the models of ignition delay time sensitivity and laminar flame speed sensitivity, which were established by using CHEMKIN code. A mechanism optimization model was built and the kinetic parameters of key reactions were optimized based on the PSO algorithm. The ignition delay time, laminar flame speed, in-cylinder combustion pressure and NOxemission were simulated with COG mechanism. Results were compared with the relevant experimental data. Results show that COG mechanism has better agreement with the experimental data than GRI-Mech 3.0 under some conditions, and the mechanism can accurately simulate the combustion process and NOxformation in COG engine．

clean alternative vehicle fuel; sensitivity analysis; particle swarm optimization

2016-03-21.

國家重大科技專項資助項目(2014ZX01038-101-001)；貴州省科技廳重大專項資助項目(2012)6001.

何海斌(1989—)，男，博士生，從事內燃機代用燃料的研究. ORCID：0000-0002-1225-0272. E-mail：hehaibin@zju.edu.cn

姚棟偉，男，講師. ORCID：0000-0001-7698-514X. E-mail：dwyao@zju.edu.cn

10.3785/j.issn.1008-973X.2016.10.001

TK 432

A

1008-973X(2016)10-1841-08

浙江大學學報(工學版)網址： www.zjujournals.com/eng