Analysis of the correlation between pollutant emissions and operation states of a compression ignition engine

• Autorzy: Chłopek Z.

Warianty tytułu

PL

Analiza korelacji emisji zanieczyszczeń i stanów pracy silnika o zapłonie samoczynnym

• Języki publikacji: EN PL

Abstrakty

EN

Results of research on the correlation between pollutant emission rates and the engine operation states that determine the pollutant emissions have been presented. The tests were carried out on a compression ignition (CI) engine Cummins 6C8.3 in the NRTC (Non-Road Transient Cycle) test conditions. At the tests, the speed, torque, and effective power of the engine under test were chosen as the main characteristics of the engine operation states that determine pollutant emissions. Correlation dependences of pollutant emission rates on engine operation states have been shown. Mathematic models of pollutant emission rates have been defined as seconddegree polynomial functions of engine speed and torque. To analyse the correlation between the sets under investigation, the Pearson’s linear correlation, Spearman’s rank correlation, Kruskal’s gamma correlation, and Kendall’s tau correlation theories were used. It has been found statistically justifiable to treat the examined pairs of sets of physical quantities as strongly correlated. Moreover, the quantities defining the engine operation state have been found to have a similar impact on the carbon monoxide and hydrocarbons emission rates, while their impact on the nitrogen oxides emission rates has been found to be quite different. For the carbon monoxide and hydrocarbons emission rates, the engine speed has been found to be the factor of the strongest impact; as regards the nitrogen oxides emission rates, they were most strongly affected by the torque and effective power of the engine.

PL

W artykule zaprezentowano wyniki badań korelacyjnych natężenia emisji zanieczyszczeń i stanów pracy silnika, determinujących emisję zanieczyszczeń. Badania wykonano dla silnika o zapłonie samoczynnym Cummins 6C8.3 w teście dynamicznym NRTC (Non-Road Transient Cycle – test przejściowy silników spalinowych maszyn niedrogowych). Jako wielkości stanu pracy silnika, determinujące emisję zanieczyszczeń, przyjęto: prędkość obrotową, moment obrotowy i moc użyteczną. Przedstawiono zależności korelacyjne natężenia emisji zanieczyszczeń od stanów pracy silnika. Wyznaczono modele matematyczne natężenia emisji zanieczyszczeń jako funkcje wielomianowe stopnia drugiego prędkości obrotowej i momentu obrotowego. Do analizy korelacji badanych zbiorów wykorzystano teorię korelacji liniowej Pearsona, korelacji rang Spearmana, korelacji gamma Kruskala i korelacji tau Kendalla. Stwierdzono, że istnieje statystyczne uzasadnienie traktowania badanych par zbiorów wielkości fizycznych jako silnie skorelowanych. Oceniono, że podobny jest wpływ wielkości stanu pracy silnika na natężenie emisji tlenku węgla i natężenia emisji węglowodorów w odróżnieniu od wpływu na natężenie emisji tlenków azotu. Dominującym czynnikiem dla natężenia emisji tlenku węgla i natężenia emisji węglowodorów jest prędkość obrotowa, natomiast dla natężenia emisji tlenków azotu – moment obrotowy i moc użyteczna.

Słowa kluczowe

EN

internal combustion engines; dynamic tests; pollutant emissions; correlation analysis

PL

silniki spalinowe; testy dynamiczne; emisja zanieczyszczeń; analiza korelacji

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Sieci Badawczej Łukasiewicz - Przemysłowego Instytutu Motoryzacji
• Czasopismo: Archiwum Motoryzacji
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 68, no. 2
• Strony: 3--19, 123--139
• Opis fizyczny: Bibliogr. 30 poz., rys.

Twórcy

autor

Chłopek Z.

• Warsaw University of Technology, Institute of Vehicles, ul. Narbutta 84, 02-524 Warszawa

Bibliografia

• [1] Budney E, Chłopek Z., Chłosta M.: Ocena skuteczności zasilania silnika spalinowego gazem ziemnym w celu ograniczenie emisji zanieczyszczeń w warunkach użytkowania silnika w maszynie do robót ziemnych – ciągniku gąsienicowym. Sprawozdanie z projektu badawczego KBN nr 9 T12 D 013 23. Warszawa 2009. (Praca niepublikowana).
• [2] Chłopek Z., Piaseczny L.: Analiza korelacyjna właściwości silnika spalinowego w statycznych warunkach pracy. Mechanika z. 6–M/2004. Kraków: Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej, 2004, s. 163–170.
• [3] Chłopek Z., Piaseczny L.: Correlational investigation of pollutant emissions from a marine engine in dynamic states. V International Congress on Combustion Engines 2013. V International Congress on Combustion Engines 2013. Combustion Engines 2013.
• [4] Chłopek Z., Szczepański T.: Correlation research of combustion engines properties in dynamic states. V International Congress on Combustion Engines 2013. Combustion Engines 2013.
• [5] Chłopek Z., Szczepański T.: Research concept of the combustion engines properties in dynamic states V International Congress on Combustion Engines 2013. Combustion Engines 2013.
• [6] Chłopek Z.: A correlation analysis of the pollutant emission from a self ignition engine. Silniki Spalinowe – Combustion Engines 1(140)/2010, s. 25–32.
• [7] Chłopek Z.: Badania korelacyjne emisji zanieczyszczeń z silnika spalinowego. Mechanika z. 6–M/2004. Kraków: Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej, 2004, s. 151–156.
• [8] Chłopek Z.: Some remarks on engine testing in dynamic states. Silniki Spalinowe – Combustion Engines 4/2010(143), s. 60–72.
• [9] Chłopek, Z.: Modelowanie procesów emisji spalin w warunkach eksploatacji trakcyjnej silników spalinowych. Prace Naukowe. Seria „Mechanika” z. 173. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 1999.
• [10] Deshmukh S.J. et al.: Mathematical correlation for brake thermal efficiency and NOx emission of CI engineusing ester of vegetable oils. World Academy of Science, Engineering and Technology 27 2009, s. 697–702.
• [11] Development of emission rates for light-duty vehicles in the motor vehicle emissions simulator (MOVES2009). Draft Report EPA–420–P–09–002. Assessment and Standards Division Office of Transportation and Air Quality U.S. Environmental Protection Agency, 2009.
• [12] Fiebig M. et al.: Particulate emissions from diesel engines: correlation between engine technology and emissions. Journal of Occupational Medicine and Toxicology 2014, 9:6. http://www.occup-med.com/content/9/1/6. 2014–08–14.
• [13] Fisz M.: Probability theory and mathematical statistics. Wiley. New York 1963.
• [14] Franco V. et al.: Road vehicle emission factors development: A review. Atmospheric Environment. Volume 70. May 2013, s. 84–97.
• [15] Gopinath A., Puhans S., Nagarajan G.: Effect of unsaturated fatty acid esters of biodiesel fuels on combustion, performance and emission characteristics of a DI diesel engine. International Journal of Energy and Environment (IJEE). Volume 1, Issue 3, 2010, s. 411–430.
• [16] Guo J. et al.: Waste cooking oil biodiesel use in two off-road Diesel engines. International Scholarly Research Network ISRN Renewable Energy. Volume 2012, Article ID 130782.
• [17] Jagadish D., Kumar P.R., Murhty K.M.: Performance and emission characteristics of diesel engine run on biofuels based on experimental and semi analytical methods. International Journal of Energy and Environment (IJEE), Volume 2, Issue 5, 2011, s. 899–908.
• [18] Jeihouni Y. et al.: Relationship between fuel properties and sensitivity analysis of non-aromatic and aromatic fuels used in a single cylinder heavy duty diesel engine. SAE 2011–01–0333.
• [19] Kamarianakis Y., Gao H.O.: Diesel ultrafine/fine particle emissions in numbers: statistical modeling and evaluation of engine operating variables. Final Report 49777–33–19. University Transportation Research Center. City College of New York. New York 2009.
• [20] Kendall M.G.: A New measure of rank correlation. Biometrika 1938; 30, s. 81–89.
• [21] Kitamura Y. et al.: Fundamental Investigation of NOx Formation in Diesel Combustion under Supercharged and EGR Conditions. SAE 2005–01–0364.
• [22] Kruskal H., Wallis W.A.: Use of ranks in one–criterion variance analysis. Journal of the American Statistical Association 1952; 47(260), s. 583–621.
• [23] Neill W.S. et al.: Emissions from heavy-duty diesel engine with EGR using fuels derived from oil sands and conventional crude. SAE 2003–01–3144.
• [24] Papoulis A., Pillai S.U.: Probability, random variables and stochastic processes. 4th edition. McGraw Hill. 2002.
• [25] Pearson K.: On the theory of contingency and its relation to association and normal correlation. Drapers’ Company Research Memoirs. Biometric Ser. I. 1904.
• [26] Sarvi A., Fogelholm C.J., Zevenhoven R.: Emissions from large-scale medium-speed diesel engines: 2. Influence of fuel type and operating mode. Fuel Processing Technology 89(2008), s. 520–527.
• [27] Savitzky A., Golay M.J.E.: Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures. Analytical Chemistry 1964; 36, s. 1627–1639.
• [28] Spearman Ch.: The proof and measurement of association between two things. Americal Journal of Psychology 1904; 15, s. 72–101.
• [29] Suarez – Bertoa R., Zardini A.A., Astorga C.: Ammonia exhaust emissions from spark ignition vehicles over the New European Driving Cycle. Atmospheric Environment 97 (2014), s. 43–53.
• [30] Worldwide emission standards. Heavy duty & off-road vehicles. Delphi. Innovation for the real world. 2013/2014.