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新能源汽車三元催化器的分析優化

2017-11-29 15:160鋰電世界

蒙勝1,鄧寧2,陳璟 3,吳國勇4,5,6

1 柳州海特迪楨瑟汽車部件有限公司 技術生產部,廣西 柳州 545006

2 柳州城市職業學院 機電與汽車工程系,廣西 柳州 545036

3 柳州職業技術學院機電工程系,廣西 柳州 545005

4 廣西科技師范學院食品與生化工程學院,廣西 來賓 546100

5 柳州市豪杰特化工機械有限責任公司技術中心,廣西 柳州 545005

6 柳州蓓蒂芬科技有限公司技術中心,廣西 柳州 545000

摘要:雙動力汽車,是一種高效低耗的汽車,配有兩套發動機--電動引擎與汽油引擎。從發動機釋放出來的氣體通常含有劇毒,在排向大氣前需要凈化處理,需要三元催化器來降低排放氣體毒性。應用SolidWorks軟件的Flow Simulation插件對一款典型的汽車排氣管三元催化器進行計算流體動力學(CFD)分析,設計了2CFD項目:(1)催化體為各向同性的多孔介質;(2)催化體為單向的多孔介質。通過CFD模擬仿真,獲得了在相同邊界條件下,兩種CFD項目不同的速度場及壓力場;預測了兩種催化體的背壓、直觀地觀察到催化體內流體的分布,間接反映出兩種催化體對汽車尾氣的凈化效率,以便于在實際中,對不同排放要求的車型,選擇合適的催化體。

前言

雙動力汽車,是一種高效低耗的汽車,配有兩套發動機——電動引擎與汽油引擎。同時,這種汽車還采用一種特殊系統來捕捉剎車時產生的能量并將其存貯到車載電池中。從發動機釋放出來的氣體通常含有劇毒,在排向大氣前需要凈化處理,三元催化轉化器(Three-Way Catalytic Converter,TCC,簡稱三元催化器或催化器)就是用來降低排放氣體毒性的一個設備。三元催化器內包覆一枚或多枚催化劑載體,其材質為陶瓷材料,內部結構非常復雜,為多孔介質,表面積十分龐大,因涂覆了一層高效活性催化劑(注:文中“催化體”指涂覆有高效活性催化劑的載體,文中“催化器”指三元催化器),可與汽車尾氣之間發生最大可能的氧化還原反應,達到凈化尾氣的目的,但同時也限制氣體的流動,增大了背壓。常用的催化體有兩種結構:一種是各向同性,一種是單向。本文采用專業的計算流體動力學(CFD)分析軟件SolidWorks Flow Simulation對氣流經過一典型三元催化器過程進行數值模擬,對復雜的催化體結構,應用“多孔介質”功能。本文設計了兩個CFD項目(詳見表1),定義了“各向同性”及“單向”兩種的催化體,在相同邊界條件下,獲得了不同的速度場、壓力場及溫度場;預測了兩種催化體的背壓、直觀地觀察到催化體內流體的分布,間接反映出兩種催化體對汽車尾氣的凈化效率,以便于在實際中,對不同排放要求的車型,選擇合適的催化體[1-6,8]

1 數值模擬前提及模型簡化

1.1 數值模擬前提

本數值模擬基于封閉狀態下的CFD湍流模型,分析對象是基于完好無損條件下催化器內的空氣流體,為了簡化問題,設置選用標準κ-ε兩方程模式計算,并對計算對象作如下假設:(1)固體區與流體區物性參數均設為常數;(2)流動為定常流動中的湍流;(3)忽略管內壁的摩擦阻力;(4)忽略流體溫度的影響[5]

1.2 簡化模型創建

催化器的真實模型含有進氣管、前后端錐、催化體、隔熱襯墊、催化劑外殼、氧傳感器、波紋管、中間管等部件,相對復雜,因CFD的分析對象為流體,需對原始模型進行簡化及封閉處理,處理前后模型如圖1所示。

(a) 處理前:催化器外部結構模型

(b) 處理后:催化器內部流體模型

·

2 前處理

2.1 多孔介質及邊界條件設置

表1 CFD分析方案

Tab.1 CFD analysis scheme

項目

流體

催化器模型

催化體介質

多孔性

1

空氣

四缸1.5L排量

各向同性

0.5(催化體各方向)

2

空氣

四缸1.5L排量

單向

0.5(僅催化體軸向)

多孔性是指總的流體體積與整個多孔介質的體積之間的比率,可在多孔介質的通道中調控流動速度。多孔性為0.5,表示多孔介質區域內50%都是流體。因汽車中常用各向同性及單向兩種結構,則建立兩個項目:1. 滲透類型為各向同性,多孔性設為0.5(催化體在各個方向上多孔性皆為0.5);2. 滲透類型為單向(類似蜂窩煤的結構,但孔隙極密),多孔性設為0.5(介質僅在軸向多孔性為0.5)。此外,其他邊界條件及參數均設為:以SGMW四缸1.5L排量的汽車為例,進氣溫度880℃,進氣290kg/h(即0.0806kg/s),邊界層為湍流,出口方式選擇壓力出口[1-4]

2.2 網格劃分及求解

因結構相對復雜,取消“自動設置”選項,將“細小固體特征細化級別”設為3級,“細化流體網格”設為2級,啟用狹長通道細化,其中網格數目為6,細化級別為4級。因結構相同,在相同的設置下,兩個項目劃分的網格數相同,用SolidWorks Flow Simulation畫出的均是結構化網格,網格總數為95萬個網格,詳見表2,使用高配置流體分析工作站(8核處理器+16G內存、固態硬盤及專業顯卡)計算,CPU時間均達5200s左右。

表2 計算情況

Tab.2 Calculations

兩項目因結構相同,因此網格一樣

項目名稱

項目1(各向同性)

項目2(單向)

網格總數

950855

950855

流體網格

494395

494395

部分網格

250175

250175

CPU時間/s

5200

5205

3 結果分析

3.1 氣流速度場分析

3.1.1 催化器內的速度場分布

2是兩個項目催化器內部流體速度場分布云圖,從圖中可知,項目1和項目2的氣流速度在整體上趨勢相近,無太大區別。經分析,最大速度區域皆位于氧傳感器周圍,這與實際情況非常吻合,因傳氧感器只有當氣流速度達到150m/s以上才能進行探測工作。為方便分析背壓及速度,用A1代表催化器入口面,A2代表催化器出口面,S0代表催化體前端面,S4代表催化體后端面面,如圖2(a)所示。

(a)項目1:各向同性

(b)項目2:單向

圖2 速度場云圖

Fig.2 Velocity contours

3.1.2 催化體速度場分布

3是兩個項目催化體軸截面速度場帶矢量的云圖,圖4是對兩個項目制作多個徑向截面速度切片,所取切片位置示于圖3(a)中,與S0分別相距10mmS1)、20mmS2)、30mmS3),以便觀察氣體在催化體內部的流動特性。

由圖3(a)可知:氣流從入口進入,與催化體前端面相遇,因各向同性催化體在各個方向上多孔性皆為0.5,則絕大部分氣流集中從催化體前端中部進入,隨后從中部向催化體各方向擴散。圖4(a)(i)-(iii)也證實了這一流動特性。

由圖3(b)可知:氣流從入口進入,與催化體前端面相遇,因單向催化體只在軸向上多孔性為0.5(可想象成“蜂窩煤”狀),氣流僅能沿軸向方向流動,因此僅有一部分氣流能直接流入催化體,其他部分氣流在催化體前端向邊緣擴散,從周邊進入催化體,在催化體內單向流動。圖4(b)(i)-(iii)正好證實了這點。

對比圖4(a)(i)-(iii)及圖4(b)(i)-(iii),顏色的深度(紅色最大、藍色最小)代表流速,可觀察到:(1)方案1-各向同性催化體:S1面上,高速氣流幾乎全部集中在催化體中部;S2面上,催化體中部速度有所下降,并向圓周擴散;S3面上,氣流分布至催化體的各個部分,已非常均勻,可認為氣流在該截面內已擴散得比較完全;(2)方案2-單向催化體:S1、S2、S3三個面無太大區別,氣流在各截面均勻分布。需要注意的是,各向同性和單向的催化體各有優勢:各向同性催化體的多孔介質,允許流體向各個方面擴散,因此流動相對自由,這樣可讓催化劑有更多的時間與尾氣接觸,提高凈化效率,但因進氣時高速氣流集中在催化體的中部,對催化劑有強大的沖擊,易產生催化體入口端中部磨損;單向催化體:氣流進入催化體前被強制分流各個位置再進入催化體,催化體內是如蜂窩煤狀的獨立流道,因此催化體內的氣體可一直保持均勻流動,這類催化體的磨損也相對均勻。兩種催化體的流動性在3.2流線軌跡及表4均勻性指數中得到進一步證實[9-10]

 

 

 

3.2 流線軌跡

5是用“流動軌跡”的方式直觀地顯示內部流體速度場分布,從圖中顏色可看出流體的速度,而箭頭表示出流體的運動軌跡,Flow Simulation還可以做出動畫,能更直觀模擬出流體從進到出的整個動態過程。項目1和項目2氣體流動區別,詳見圖5中紅圈位置所示:(1)項目1:氣流首先直接從催化體端面的中部進入,然后再在催化體內向周邊擴散,但總體仍是沿軸向(紅箭頭方向)流動;(2)項目2:氣體在流進入催化體前被強制分流各個位置再進入催化體內的獨立流道,已進入催化體的氣體可一直保持均勻流動,這與實際情況非常吻合的。氣流從兩種催化體流出后的狀態幾乎一致,沒有太大差別。

 

 

3.3 背壓、速度及均勻性分析

3 各表面靜壓

Tab.3 Pressures

靜壓(Pa

各向同性

單向

相差

入口(A1)

129603.49

128907.96

695.53

催化體前端面(S0

127467.99

127546.85

-78.86

催化體之前背壓(A1-S0

2135.50

1361.11

774.39

催化體后端面(S4

122238.81

122308.71

-69.9

出口(A2)

101325.38

101325.38

0

催化體之后背壓(S4-A2

20913.43

20983.33

-69.9

A2-A1(總背壓)

28278.11

27582.58

695.53

S4-S0(催化體背壓)

5229.18

5238.14

-8.96

對催化器入口(A1)、催化體前端面(S0)、催化體后端面(S4)、出口(A2)四個表面的靜壓平均值提取、列表,可計算出相應的理論背壓值,由表3可見,兩種催化體的背壓僅相差-8.96Pa,兩種催化器的總背壓相差695.53Pa。進一步細化,發現項目1和項目2在A1面上相差695.53Pa,項目1和項目2在S0面上相差-78.86 Pa,A1-S0相當于是入口至催化體前端面的背壓,這個值相差774.39 Pa。解釋如下:1.兩種催化體的背壓相差僅-8.96Pa,可認為沒有太大區別;2.催化體之前的背壓相差774.39 Pa,是由氣體進入催化體受阻而產生的,氣體進入各向同性的催化體受到阻力比單向催化體的大,雖然氣體在進入項目1(單向催化體)前被強制分流,但一旦進入,在單向催化體內流動就會很順暢。因此,分析與實際情況相符[7]

4 氣流軸向速度及總速度

Tab.4 Axial and total velocity

軸向速度(m/s

各向同性

單向

相差

入口(A1)

83.947

84.421

-0.474

催化體前端面(S0

50.665

51.657

-0.992

催化體后端面(S4

53.200

53.166

0.034

出口(A2)

217.184

216.053

1.131

總速度(m/s

各向同性

單向

相差

入口(A1)

88.243

88.742

-0.499

催化體前端面(S0

86.988

51.922

35.066

催化體后端面(S4

54.077

53.166

0.911

出口(A2)

218.828

217.689

1.139

對催化器入口(A1)、催化體前端面(S0)、催化體后端面(S4)、出口(A2)四個表面的軸向速度及總速度平均值提取,列于表4中,可觀察到兩種催化體的軸向速度幾乎無相差別,但總速度可明顯觀察到在S0面上各向同性的總速度遠遠大于單向的總速度,可解釋為在各向同性的催化體前端面內的一小段區間內,氣體不光是向軸向流動,還向周邊流動,因此總速度值大,分析與實際情況相符。

表5 氣流均勻性指數

Tab.5 Flow uniformity index

均勻性指數

各向同性

單向

相差

入口(A1)

0.9997

0.9997

0

催化體前端面(S0

0.4825

0.9214

-0.4389

催化體后端面(S4

0.8778

0.9326

-0.0548

出口(A2)

0.9362

0.9375

-0.0013

對催化器入口(A1)、催化體前端面(S0)、催化體后端面(S4)、出口(A2)四個表面的氣流均勻性提取,列于表5中,可觀察到A1面因為是入口,因此均勻性皆達到0.9997,對項目1而言:S0面上,各向同性的催化體因高速氣流集中在中部,所以均勻性很差,僅為0.4825,越往后部,氣流擴散得越均勻,因此S4均勻性提高至0.8778;對項目2而言:所有面上的均勻性都達到0.9以上,這與圖4(a)(i)的結果一致,與實際情況非常符合[1-10]

4 結論

1)一般認為,氣體流入催化體越均勻,達到的凈化效果越佳,從這個觀點來看,單向催化體內氣流的均勻性較佳。

2)對催化器的應用而言,各向同性和單向的催化體各有優勢:各向同性催化體的多孔介質,允許流體擴散更好自由,從而導致流動速度更低,這樣可讓催化劑有更多的時間與尾氣接觸,提高凈化效率。

3)從使用壽命而言,各向同性催化體前端中部長期受到高速氣流的沖擊,易于磨損,而單向催化體強制速度分布均勻,從而使催化體的磨損也更均勻。

4)使用CFD技術,運用SolidWorks Flow Simulation模擬氣流進入催化器后流體場,預測了兩種催化體的背壓、速度和均勻性,間接反映出兩種催化體對汽車尾氣的凈化效率,以便于在實際中,對不同排放要求的車型,選擇合適的催化體。

參考文獻

1. 陳超祥,胡其登.SolidWorks Flow Simulation教程(2013版)[M].北京:機械工業出版社,2013.

2. 陳璟,梁健,周金卿,.基于SolidWorks Flow Simulation的濾清器過濾效果流體分析[J].CAD/CAM與制造業信息化,2013(9):56-59.

3. 陳璟,余恒建,韋建敏,.基于SolidWorks Flow Simulation乳化頭效果分析[J].粘接,2014(2):54-58.

4. 陳璟,周金卿,李行可,.基于“SolidWorks”軟件的“Flow Simulation”插件選擇分散盤[J].中國膠粘劑,2013(12):13-15.

5. 祁照崗,陳江平,胡偉.汽車空調風道系統CFD研究與優化[J].汽車工程,2005,27(1):105-108.

6. 陳璟,阮月麗,余恒建,.基于CFD技術優化乳化頭轉子結構[J].粘接,2014,(10):65-70.

7. 陳璟,謝幫靈,周金卿,.應用SolidWorks Flow Simulation優化定子結構[J].中國膠粘劑,2014(11):7-10.

8. 楊衛華,初金鳳,吳哲,.新能源汽車碳減排計算及其影響因素分析[J].環境工程,2014(12):153-157.

9. K Lim and C Lee. A numerical study on the characteristics of flow filed, temperature and concentration distribution according to changing the shape of separation plate of kitchen hood system[J]. Energy and Building,2008,40(2):175-184.

10. Lopez A, Degrandi- Contraires E, Canetta E, et al.Waterborne polyurethane-acrylic hybrid nanoparticles byminiemulsion polymerizationApplications in pressure-sensitive adhesives[J].Langmuir,2011,27(7): 3878-3888.

[基金項目]本文獲2016廣西科技計劃(合同編號:桂科AC16380013,氧化石墨烯的清潔制備工藝研究及在汽車塑料應用性能評價)、2015年廣西高校科研項目(KY2015YB399,物聯網中數據融合和安全問題關鍵技術研究)的資助。

[作者簡介] 蒙勝(1986),男,壯族,廣西柳州,機械設計專業,助理工程師,主要從事汽車消排系統開發等研究。

[通訊作者陳璟(1984—),女,漢族,廣西柳州人,材料加工工程專業碩士,講師,主要從事流體分析CFD、模具優化設計等研究,1936307477@qq.com

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