Inyección de etanol en motores diesel mediante técnicas de inteligencia computacional

RESUMEN : Los biocombustibles como sustituto parcial de los combustibles fósiles no renovables, han permitido disminuir emisiones gaseosas y de material particulado (PM) en motores diesel, reduciendo su impacto negativo en el ambiente y en la salud pública [1]. En particular, los alcoholes representan una alternativa viable en la sustitución parcial del diesel, debido a que pueden mezclarse fácilmente con combustibles fósiles. Adicionalmente, al ser oxigenados, permiten reducir simultáneamente las emisiones de óxidos de nitrógeno (NOx) y de PM, contaminantes críticos que resultan del proceso de combustión en motores de encendido por compresión [2]. Con base en lo anterior, en este trabajo se propuso una metodología que permite estimar los tiempos de inyección y controlar autónomamente el sistema de suministro de combustible secundario (etanol hidratado) de un motor diesel de automoción, con el objeto de inyectar en modo dual, combustible diesel + etanol, y procurar reducir las emisiones contaminantes, manteniendo (o mejorando) el desempeño energético del motor medido en términos de la potencia efectiva sobre el eje del motor (pruebas estacionarias en banco de ensayos) y en la rueda del vehículo (pruebas dinámicas en banco de rodillos). Para la implementación de la metodología propuesta, se desarrolló un sistema electrónico de inteligencia computacional basado en el algoritmo de agrupamiento difuso LAMDA-FAR [3], el cual fue entrenado con un histórico de datos que contenía variables representativas de la operación del motor y emisiones de NOx y PM. Este sistema estima automáticamente, y durante el funcionamiento del motor, no sólo los tiempos de apertura de los inyectores de etanol para cada estado funcional del sistema, sino también los porcentajes de sustitución de combustible en base energética (0%, 10%, 20%, 30%) adecuados, tanto para pruebas estacionarias sobre un motor en banco de ensayos, como para un vehículo montado sobre un banco dinamométrico de rodillos, siguiendo el ciclo de conducción WLTC (Worldwide harmonized Light vehicles Test Cycles) clase 1. De las pruebas realizadas, mediante la implementación del algoritmo de clasificación difuso, se logró la identificación adecuada de cada estado funcional del motor/vehículo, y el control del sistema de inyección de etanol. Respecto a las emisiones contaminantes de NOx, en las pruebas estacionarias realizadas en 22 modos de operación diferentes, se observó que, a baja carga, las emisiones disminuyen en la medida que el porcentaje de sustitución aumenta respecto al diesel. Para modos de operación medidos a carga media, no se observó una tendencia clara en el incremento o disminución de este contaminante respecto al combustible usado, ya que no hay una diferencia estadísticamente significativa entre ellos. Finalmente, para los modos de operación medidos a carga alta, no se observó una tendencia clara de estas emisiones con el contenido de etanol. Para las emisiones de PN, se observó que independiente del grado de carga, tienden a disminuir al aumentar el porcentaje de sustitución de etanol respecto al diesel. En cuanto a las pruebas dinámicas en banco de rodillos, se encontró una disminución en las emisiones acumuladas de NOx durante el seguimiento del ciclo de conducción, así como un incremento en las emisiones de PN, presentándose la mayor producción de este contaminante en la prueba de arranque en frío. En cuanto a la eficiencia energética, se encontró que, esta disminuye a medida que se incrementa el porcentaje de sustitución, respecto a cuando el motor opera usando sólo diesel comercial. Esto se debe a que, al medir a igualdad de potencia en el eje del motor, se requiere mayor cantidad en volumen de alcohol (aproximadamente el doble) respecto al porcentaje de combustible diesel sustituido. Esto se debe al menor poder calorífico del etanol respecto al diesel.

• Autores: Gómez Jaramillo, Diana María
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/38369
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/38369
• Palabra clave: Algoritmos (computadores); Computer algorithms; Fumigación; Fumigation; Etánol; Ethanol; Motores diesel; Diesel engines; Biocarburante; Biofuels; Clasificadores difusos; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_3142; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_10677; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_26073; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_27465
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/