Prediction of nitrogen oxide emissions from diesel exhaust gases when using composite fuel

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The problem of using composite fuel (CF) in diesel engines consists in a wide variation of their physicochemical properties, which affect the emission of nitrogen oxides (NOx) with ex-haust gases (EG). Therefore, the predictive assessment of the formation of NOx with EG when using CF is very relevant.

AIMS: Predictive assessment of quantitative NOx emission with diesel EG when using various types and compositions of CF. Scientific novelty lies in development of the method of prediction of NOx emission by a diesel engine when using CF.

METHODS: The method of prediction of quantitative NOx emissions with diesel EG regarding the use of various CF kinds and compositions has been developed. Predictive indicators of NOx emissions have been defined. Multi-parameter characteristics of NOx emission with EG of the D-245.582 diesel engine of 4ChN 11.0/12.5 size have been obtained experimentally. Degree of convergence of the experimental data with the calculated values is assessed.

RESULTS: As a result of the carried-out studies, it was theoretically established that the load (pe) increase from 0.2 to 1.0 MPa, the engine speed (n) decrease from 1800 to 1400 min-1 and decrease of mass fraction of rapeseed oil (RO) and ethanol (E) in CF from 40 to 20% lead to increased NOx emissions with diesel EG from 131 to 2225 ppm and from 75 to 1450 ppm respectively. The increase in NOx emissions with the EG from 152 to 2125 ppm for CF consisting of DF and RO and from 175 to 1550 ppm for CF consisting of DF and E in the above mentioned operating modes experimentally confirmed. The degree of convergence of the experimental data with the calculated values is 90.14%, which in turn indicates the possibility of using the developed methodology as a predictive indicator.

CONCLUSIONS: As a result of the studies, it was established that the developed method of prediction of quantitative NOx emissions with diesel EG is highly likely to use for preliminary assessment when various CF kinds and compositions are considered, as the degree of convergence of the experimental data with the calculated values, assessed with a statistical processing method and experimental error calculation, is 90.14%.

About the authors

Shamil V. Buzikov

Vyatka State University

Author for correspondence.
Email: shamilvb@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3769-3253
SPIN-code: 3833-2048

Cand. Sci. (Tech.), Associate Professor at the Construction Engineering Department

Russian Federation, Kirov

References

  1. Assad MS, Penyazkov OG. Combustion products of liquid and gaseous fuels: formation, calculation, experiment. Minsk: Belaruskaya navuka; 2010. 258 р. (In Russ).
  2. Zeldovich YaB. Selected works. Chemical physics and hydrodynamics. Ed. by Yu.V. Kharitonov. Moscow: Nauka; 1984. 374 p. (In Russ).
  3. Likhanov VA, Saikin AM. Reduction of toxicity of automotive diesel engines. 2nd revised and updated. Moscow: Kolos; 1994. 221 p. (In Russ).
  4. Zvonov VA. Toxicity of internal combustion engines. 2nd ed., updated. Moscow: Mashinostroenie; 1981. 160 p. (In Russ).
  5. Markov VA, Kozlov SI. Fuels and fuel supply of multi-fuel and gas-diesel engines. Moscow: Publishing House Bauman Moscow State Technical University; 2000. 296 р. (In Russ).
  6. Dugin GS. Application of bioethanol fuel on motor transport. Alternative fuel transport. 2010;(5):48–51. (In Russ).
  7. Plotnikov SA. Creation of new alternative fuels. Scientific-methodological electronic journal «Concept». 2014;(S10):26–30. (In Russ).
  8. Kartashevich AN, Plotnikov SA, Tovstyka VS. The use of rapeseed oil-based fuels in tractor diesels. Kirov: Avangard; 2014. 144 p. (In Russ).
  9. Kartashevich AN, Plotnikov SA, Gurkov GN. Application of ethanol-containing fuels in diesel. Part I. Kirov: Avangard; 2011. 116 p. (In Russ).
  10. Kamfer GM. Scientific foundations of the effective use of fuels of various compositions in automotive diesel engines [dissertation abstract]. Moscow; 2004. 33 p. (In Russ).
  11. GOST 18509-88 (Amended version, Ed. N 1). The state standard of the USSR. Tractor and combine diesel engines. Methods of bench tests. (In Russ). Available from: https://docs.cntd.ru/document/1200010002 Accessed: 15.12.2022.
  12. Buzikov ShV, Plotnikov SA. Substantiation of methods for determining the effectiveness of alternative fuels in automotive diesel engines. Izvestiya Moskovskogo gosudarstvennogo mashinostroitel’nogo universiteta. 2021;15(4):2–8. (In Russ). doi: 10.31992/2074-0530-2021-50-4-2-8
  13. Federal Register. Environmental Protection Agency. 40 CFR Parts 89, 90, and 91. Air Pollution Control; Gasoline Spark-Ignition Marine Engines; New Nonroad Compression-Ignition and Spark-Ignition Engines, Exemptions; Rule. Rules and Regulations. 1996;61(194):52087–52169.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Calculation results of NOx emission with diesel engine EG depending on pe and n and when using: a – CF consisting of DF-80%+RO-20%; b – CF consisting of DF-60%+RO-40%; c – CF consisting of DF-80%+E-20%; d – CF consisting of DF-60% +E-40%.

Download (268KB)
3. Fig. 2. Experimental results of NOx emission with diesel EG depending on pe and n when using: a – CF consisting of DF-80%+RO-20%; b – CF consisting of DF-60%+RO-40%; c – CF consisting of DF-80%+E-20%; d – CF consisting of DF-60% +E-40%.

Download (270KB)

Copyright (c) 2022 Buzikov S.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».