蒲云飛，孟忠偉

(1.成都航空職業(yè)技術學院 汽車工程學院，成都 610100;2.西華大學 汽車與交通學院，汽車測控與安全四川省重點實驗室，成都 610039)

1 前 言

柴油機由于具有較高的熱效率和經(jīng)濟性，較低的CO2排放等優(yōu)點而被廣泛的應用于運輸業(yè)中，但是其顆粒物排放量大，會對環(huán)境造成嚴重的污染[1]。嚴格的排放標準就要求有效的、可靠的技術以減少顆粒物排放[2]。從控制技術上來看，僅靠柴油機機內凈化和改善燃油品質已經(jīng)難以滿足目前的排放標準[3]。目前，滿足“國Ⅳ”排放法規(guī)的柴油機都普遍需要采用后處理技術，并且未來更嚴格的排放法規(guī)將對后處理技術提出更高的要求[4]。

柴油機顆粒捕集器(Diesel Particulate Filter，DPF)是降低柴油機排氣顆粒物的重要手段[5]，也是目前后處理技術中商業(yè)應用前景最好的技術之一[6]。其中，壁流式DPF由于其交錯式的結構，具有極高的捕集效率(物理捕集柴油機顆粒[7]，顆粒捕集效率常常高于95%[8-9])而得到了廣泛的應用。

在過濾機制方面，Masoudi[10]，Murtagh[11]等人基于實驗過濾壓降曲線把過濾過程分為深床過濾階段，過渡階段和表面過濾階段三階段。在顆粒層的過濾效率方面，Yang[12]等人利用實驗室產(chǎn)生的顆粒物研究單通道DPF的過濾效率，結果表明DPF對粒徑在80 nm以下以及200 nm以上的顆粒有極高的捕集效率。此外，基于格子玻爾茲曼方法，Yamamoto等人模擬研究了顆粒物的流動、沉積以及利用X射線CT圖像研究了顆粒的沉積，結果表明過濾壓降的分布取決于非均勻孔隙結構，并且在高的排氣背壓下，氣體流動在很大程度上改變了顆粒物的沉積。在燃燒模擬上，添加NO2可以有效促進顆粒物的氧化[13～15]。Bensaid[16]等人通過模型計算得到在過濾通道內，顆粒物跟隨氣流通過不均勻壁面反過來又促進了顆粒物在DPF本身內部沉積的不均勻性。同時通過FESEM(Field Emission Scanning Electron Microscope，場發(fā)射掃描電子顯微鏡)實驗觀察發(fā)現(xiàn)，顆粒沉積厚度在軸向通道內分布不均勻，并且在通道中間處最?。淮送?，根據(jù)氣流在通道入口處的分布，顆粒沉積行為受通道徑向位置很大的影響[17]。在DPF顆粒的沉積過程方面，Karin[18]等人利用顯微可視化對DPF微孔中顆粒物的捕集以及再生的研究結果表明DPF的顆粒捕集和氧化行為強烈依賴于DPF表面孔隙的微觀結構，尤其再生時顆粒層先被氧化燃燒，而微孔里的顆粒物最后燃燒。Daido[19]，Choi[20]等學者通過CCD照相機和顯微鏡可視圖像直接觀察到在過渡階段，眾多的顆粒沉積在DPF微孔周圍并向外擴散至通道的其余部分，這可能是由于顆粒最初沉積在微孔中，最終形成顆?！扒鹆辍盵20]。孟忠偉利用激光位移傳感器研究了顆粒沉積厚度隨時間的變化關系，基于顆粒沉積厚度，提出可將典型的三階段過濾中的過渡階段分為長樹階段、搭橋階段[21]。

在上述文獻中，研究者們分析了DPF顆粒沉積過程的過濾機理，并使用模擬或者直接觀察研究了顆粒層的厚度、結構、分布以及顆粒的沉積過程等。然而，僅就定性的分析了相關內容，而未進行定量的分析。

本文基于搭建的DPF沉積過程可視化裝置系統(tǒng)，利用DK4A柴油機研究了DPF內顆粒的沉積過程，包括：顆粒沉積厚度、過濾壓降隨時間變化關系以及過濾壓降隨顆粒沉積厚度變化關系。

2 實驗系統(tǒng)及實驗方法

2.1 可視化裝置

實驗室搭建的可視化裝置系統(tǒng)如圖1所示。柴油機顆粒流通過真空泵抽吸流經(jīng)DPF沉積可視化裝置主體結構，并在DPF切片(60 mm×30 mm單層壁面，通過將DPF載體切割加工而成)上沉積。使用2D激光位移傳感器(基恩士LJ-G080， 650個測點均勻直線分布，測量寬度40 mm，測量精度1 μm)與計算機聯(lián)機在線測量顆粒在DPF上的沉積高度；使用數(shù)字壓力表(測量間隔2s，測量精度10 Pa)測量DPF切片兩端過濾壓降，并通過計算機實時采集數(shù)據(jù)；使用質量流量控制器(量程20 L/min)控制通過DPF切片的空氣流量，以確保過濾速度≤0.15 m/s，同時實現(xiàn)定流量過濾；在質量流量控制器前端加裝三級空氣濾清器過濾水分以及穿透主體結構DPF切片的小粒徑顆粒物，防止進入質量流量控制器導致?lián)p壞。對主體段和采樣管進行加熱保溫，溫度設定為200℃。

圖1 可視化裝置系統(tǒng)Fig. The visualized filtration testing system

圖2 可視化裝置系統(tǒng)主體段Fig.2 The main section of the visualized filtration testing system

可視化裝置系統(tǒng)主體段結構如圖2所示，激光通過可視化窗口對DPF載體切片上沉積的顆粒層厚度進行測量，DPF切片可從主體段上取出。

2.2 實驗設備及材料

本文采用的DPF載體為國內某廠家生產(chǎn)的堇青石壁流式蜂窩陶瓷過濾體(CPSI=100)，參數(shù)如表1所示。使用DK4A柴油機作為實驗用發(fā)動機，選取的實驗工況為如表2所示。為保證排氣顆粒流濃度穩(wěn)定，在恒定工況進行采集，采集前后需要使用AVL煙度計對顆粒濃度進行測量，以驗證濃度均勻。

表1 實驗用DPF參數(shù)Tab.1 The parameters of DPF

表2 DK4A柴油機實驗參數(shù)Tab.2 The experimental parameters of DK4A

注：柴油機顆粒物可溶性有機物質(SOF)含量是采用真空干燥法獲得。

3 實驗結果及分析

通過在線實時記錄顆粒沉積厚度、過濾壓降，即可得到顆粒沉積厚度、過濾壓降隨時間的變化關系以及過濾壓降隨顆粒沉積厚度變化關系。由于DPF的壁面過濾速度一般不超過0.05 m/s，實驗選取0.02 m/s的過濾速度，對應DPF切片通過流量為1.8 L/min。

3.1 顆粒沉積厚度隨時間變化關系

DK4A柴油機顆粒沉積厚度隨時間變化關系如圖3所示，圖中顯示了隨機選取的650個測點中的2個實驗點。在不同的實驗點上，由于DPF的孔隙結構分布不均，將會影響到深床過濾階段，同時顆粒沉積厚度也會不同。實驗結果表明，在相同過濾時間下，選取任意兩試驗點可以發(fā)現(xiàn)其顆粒沉積厚度會有差值，最大差值20 μm。圖3中的2個實驗點，在過渡階段開始時，顆粒物開始在DPF表面沉積，顆粒沉積厚度迅速增加以至于激光位移傳感器可以測定顆粒沉積厚度。在此之前，顆粒物沉積在DPF微孔內，從而無法通過激光位移傳感器測定顆粒沉積厚度。

圖3 DK4A顆粒沉積厚度隨時間變化關系Fig.3 The particle layer thicknesses of DK4A over time

選取實驗點1作為示例用以說明顆粒沉積厚度隨時間變化關系。在深床過濾階段，顆粒物在DPF微孔沉積內，顆粒沉積厚度不能被激光位移傳感器檢測到，所測量的顆粒沉積厚度幾乎為零。過渡階段的初期，顆粒物仍然沉積在DPF微孔上，但顆粒沉積厚度被檢測到，并與加載時間呈現(xiàn)迅速的接近似線性增加。之后，更多的顆粒物開始沉積在微孔周圍并向外延伸，類似各微孔上的顆粒物開始連線搭橋，因此顆粒沉積厚度緩慢增長，甚至出現(xiàn)“平臺”現(xiàn)象。最后，顆粒物在顆粒層表面上沉積，顆粒沉積厚度近似線性的持續(xù)增加。根據(jù)不同顆粒沉積厚度，顆粒沉積過程被劃分為四個階段，如圖3所示，并且可以發(fā)現(xiàn)，該結果同文獻[17]的結果類似，進一步證明了實驗的正確性。此外，對于本實驗DPF載體，在階段Ⅳ開始時，顆粒層厚度在20 μm左右。

實驗點1在階段Ⅰ的時間長于實驗點2，并且在其他階段也不同，這是由于DPF的孔隙結構分布不均造成的。理論上，應該有一些實驗點在過濾階段期間不會沉積顆粒物，但實際上每一個實驗點均可以測得一定的顆粒沉積厚度，這是因為激光點的直徑為80 μm(在參考距離)，即80μm直徑激光點測定區(qū)域中的顆粒物厚度是指該區(qū)域中顆粒物沉積最高點的厚度。在極限情況下，如果某一個實驗點沒有微孔，那么直到在階段Ⅳ開始，顆粒沉積厚度才可以被測定。于是，每間隔500 s對650個測量點中處于深床過濾階段的點進行了統(tǒng)計，結果如表3。由表3可知：在前1 000 s，接近90%的實驗點均處于深床過濾階段；隨著時間的增加，部分實驗點進入過渡階段，此時處于深床過濾階段的點明顯減少；在接近4 000 s處，深床過濾階段的點已不足10 %。說明在大部分測量點進入過渡階段時，仍有部分點沒有進行顆粒沉積。

表3 深床過濾階段的實驗點數(shù)Tab.3 The number of experimental points in the deep bed filtration stage

此外，對于實驗點1和2，是隨機選取的兩個實驗點，但其趨勢并不能代表所有實驗點均有相同的趨勢。針對于此，對650個測量點中出現(xiàn)“平臺”現(xiàn)象的點進行了統(tǒng)計，結果如表4所示。

表4 階段Ⅲ的實驗點數(shù)Tab.4 The number of experimental points in stage Ⅲ

由表4表明：650個測量點中有138個測量點會明顯出現(xiàn)“平臺”現(xiàn)象，417個測量點沒有明顯的“平臺”現(xiàn)象，其余實驗點不能明確判斷，但仍處于這兩者之間。由此，對于實驗點1和2，其沉積過程是普遍存在的。對于未出現(xiàn)“平臺”現(xiàn)象的實驗點，可能是由于顆粒在此處于緩慢增長。

眾多文獻表明，顆粒沉積過程分成三個階段，而通過本文研究顆粒沉積過程可分成四個階段，即將先前確定的過渡階段可以進一步分為兩個階段，如圖4所示。(Ⅰ)在深床過濾階段，顆粒沉積在DPF微孔內并堵塞微孔，DPF表面沒有顆粒沉積。(Ⅱ)在顆粒長樹階段，在DPF微孔被顆粒物堵塞之后，顆粒物仍沉積在DPF微孔上，最終在DPF表面上以形成顆?！皹洹钡募?，此時，可以通過激光位移傳感器測量外部突出的部分作為顆粒沉積厚度。由于由微孔占據(jù)的表面面積是整個DPF表面的小部分，因此，該顆?！皹洹钡念w粒沉積厚度速率比在整個表面上增加得更快。(Ⅲ)在顆粒搭橋階段，顆粒物開始在微孔附近沉積并向外延伸，所以顆粒“樹”的高度增加緩慢甚至停止增長。因此，通過上述，過渡過濾階段就可再分成階段Ⅱ與階段Ⅲ。(Ⅳ)在表面過濾階段，顆?！皹洹边B接階段完成后，顆粒物開始在顆粒層上沉積，并覆蓋整個DPF表面。此階段的顆粒沉積厚度呈線性增加，但增長率較階段Ⅱ小。并且可以發(fā)現(xiàn)，該結果同文獻[16-17]的結果類似，進一步證明了實驗的正確性。

圖4 顆粒沉積過程Fig.4 The deposition process of particles

3.2 過濾壓降隨時間、顆粒沉積厚度變化關系影響研究

DK4A柴油機過濾壓降隨時間變化關系如圖5所示，而通過顆粒沉積厚度與過濾壓降，可得到過濾壓降隨顆粒沉積厚度的變化關系，如圖6示。由圖5、圖6可知：過濾壓降隨時間變化關系呈典型的三階段變化關系，即深床過濾階段、過渡階段、表面過濾階段。而過濾壓降隨顆粒沉積厚度的增長同樣呈現(xiàn)典型的三個階段變化。深床過濾階段，顆粒在DPF內部沉積，其沉積厚度值不變且近似為0，但過濾壓降呈現(xiàn)快速上升；表面過濾階段，隨顆粒層厚度的增加，過濾壓降呈線性增加；過渡階段，是深床過濾階段向顆粒層過濾階段的過渡，壓降隨顆粒層厚度的增加呈非線性變化關系。同時，還可以發(fā)現(xiàn)：深床過濾階段壓降增長率比表面過濾階段增長率大，這是因為在深床過濾階段，顆粒僅在微孔內沉積，而在表面過濾階，顆粒物在整個DPF表面進行沉積。

圖5 過濾壓降隨時間變化關系(過濾速度=0.02 m/s)Fig.5 The pressure drop over time(The filtration velocity=0.02 m/s)

圖6 DK4A過濾壓降隨顆粒沉積厚度的變化關系(過濾速度=0.02 m/s)Fig.6 The relationship between the pressure drop and the particle thickness of DK4A(The filtration velocity=0.02 m/s)

3.3 過濾速度對DPF過濾壓降影響

DPF的壁面過濾速度一般不超過0.05 m/s，但為了研究過濾速度對DPF過濾壓降影響，通過擴大過濾速度范圍，進而得到不同過濾速度下的過濾壓降如圖7所示，并且其壓降增長率如表5所示。由圖7可知：隨著過濾速度的增加，顆粒物沉積量隨著時間的推移而增加，過濾壓降增加；在DPF顆粒沉積過程中，過濾壓降在深床過濾和過渡階段急劇增加，在表面過濾階段，過濾壓降與過濾時間呈線性關系；但是過濾壓降不與過濾速度成冪指數(shù)為2平方關系，而是冪指數(shù)大于2，因為較高過濾速度下，顆粒層密度更大。因此，較高的過濾速度將導致在過濾過程中，顆粒層的過濾壓降增加更快。

注：為比較不同過濾速度下顆粒層壓降的增加速率，圖中扣除了DPF壁面過濾壓降，將初始壓降統(tǒng)一設定為0 Pa。圖7 不同過濾速度下的過濾壓降Fig.7 The pressure drop under different filtration velocity

過濾速度(m/s)0.020.030.050.100.15壓降增長率(Pa/s)0.0540.122 20.345 41.415 43.152 7

4 結 論

基于DPF沉積過程可視化裝置，研究了DK4A柴油機顆粒的沉積過程，包括：顆粒沉積厚度、過濾壓降隨時間變化關系以及過濾壓降隨顆粒沉積厚度變化關系。研究結果表明：

4.1 顆粒沉積厚度隨時間的變化可以分為了四個階段，即：深床過濾階段、長樹階段、搭橋階段以及表面過濾階段；其中，長樹階段與搭橋階段實際上是對應典型三階段中的過渡階段。

4.2 過濾壓降隨時間以及過濾壓降隨顆粒沉積厚度均呈典型的三階段變化關系。此外，對于該實驗DPF載體，在表面過濾階段開始時，顆粒層厚度在20 μm左右。

4.3 在表面過濾階段，過濾壓降不與過濾速度成冪指數(shù)為2平方關系，而是冪指數(shù)大于2。