汽油理化特性对整车经济和排放性能影响

李培军，张晓腾，孔祥恩，赵 扬，刘海峰，尧命发

(1. 天津中石化悦泰科技有限公司，天津 300384；2. 天津大学 先进内燃动力全国重点实验室，天津 300350)

随着世界汽车保有量的快速增长，能源消耗与环境污染问题日益严重．降低燃油消耗与改善排放成为汽油机研发的主要目标[1-2]．因此，各种发动机先进技术如超高喷油压力[3-4]、可变进/排气系统[5-6]以及高效后处理系统等[7-8]得到快速发展．除技术革新外，国内外学者认为燃油本身特性也会对汽油机的燃烧和排放产生显著影响[9-10]．

左子农等[11]研究了不同辛烷值汽油的动力性、经济性和排放特性，结果表明：相较95 号汽油，97 号汽油指示平均有效压力最大增幅为4.07%，燃油消耗率最高降幅为2.8%，但总碳氢(THC)、CO 和NOx排放略有增加．Zhang 等[12]研究了汽油芳烃含量对汽油机燃烧和排放的影响，结果表明：增加芳烃含量会增加汽油机颗粒物排放．Yang 等[13-14]研究也得出相似的结果，且汽油中的总芳烃会显著增加非甲烷烃、THC、甲醛和苯、甲苯等单环芳烃排放．Shen 等[15]研究发现，汽油烯烃含量由10%增至25%可使THC 排放减少约15%，而芳烃含量由35%增至45%，NOx排放增加4%．Andrae 等[16]研究发现，烯烃有助于增加燃油的反应活性．Zhao等[17]研究了烯烃对汽油机排放特性的影响，结果表明：烯烃有助于降低汽油机碳烟排放．He 等[18]研究发现，异构烷烃、环烷烃和芳烃对汽油机CO和NOx排放影响较大，而烷烃、烯烃、芳烃和炔烃则对汽油机挥发性有机物排放影响较大．

馏程是衡量燃油蒸发的重要指标之一，对汽油机的燃烧和排放具有重要影响．Takei 等[19]研究了50%蒸发温度(T50)和90%蒸发温度(T90)对乘用车排放影响，结果表明：适当降低T50和T90有助于降低THC排放．Qian 等[20]研究发现，降低T50有助于提高燃油经济性，降低HC、CO 和颗粒物(PM)排放，同时有助于甲烷、乙烷、异戊烷、乙烯、丙烯和乙炔等非常规排放的降低，但NOx排放有所增加．Zhu 等[21]研究了芳烃、烯烃、T50和T90对缸内直喷汽油机排放特性的影响，结果表明：芳烃和T50对常规气体排放的影响大于烯烃和T90，随着芳烃和T50的降低，颗粒物粒径和排放总量明显降低；燃油密度对汽油机的燃烧和排放也会产生显著影响．Den Ouden 等[22]进行了22 辆欧洲汽车燃用40 种燃油的排放测试，结果表明：对于没有后处理的汽车，影响碳烟最重要的燃料特性是密度．Lange 等[23]、Ryan 等[24]也证明降低密度不仅有助于降低碳烟排放，同时也有助于降低NOx、CO 和HC的排放．

燃油不同理化特性之间是相互关联、相互影响的，各种特性的影响很难单独解耦．现有研究多是针对单一理化特性变化对发动机燃烧和排放的影响，并未探明燃油不同理化特性的综合影响规律．近年来，国内外学者开始利用主成分分析法揭示燃油不同理化特性的综合影响．刘海峰等[25]利用主成分分析法研究了柴油烃族组分对柴油机排放的影响，结果表明：柴油机排放主要受总芳烃影响，其中苊类、苊烯类对CO、NOx和碳烟排放影响较为显著．进一步，刘海峰等[26]利用主成分分析法探明了柴油机质量油耗主要受总饱和烃、总芳烃、苊类和苊烯类影响，而体积油耗主要受链烷烃、萘、总饱和烃和总芳烃影响．Carvalho等[27]采用主成分分析法研究了纯汽油质量与成分之间的关系，并根据主成分的得分图和载荷图，将24个汽油样本分为4 组，并确定导致这种分离的最重要变量是T50、T90、终馏点、异链烷烃、链烷烃、环烷烃和烯烃．

笔者通过一台装配进气道喷射(PFI)汽油机的乘用车，燃用包括加剂89 号汽油、加剂92 号汽油、加剂95 号汽油和成品汽油共34 种燃油，进行新欧洲驾驶循环(NEDC)试验，利用主成分分析法全面分析了燃油12 种理化特性对整车经济性和排放性能的影响；将得到的主成分作为描述燃油理化特性对汽车整车性能影响的重要指标，以期为燃油特性优化提供参考．

1 试验燃油、试验设备与研究方法

1.1 试验燃油和试验设备

试验通过一台中国市售自动挡、轻型乘用车进行，装配一台自然吸气、气道喷射的汽油机，汽车详细参数见表1．

表1 汽车详细参数Tab.1 Detailed parameters of vehicle

试验燃油共计34 种，包括公司1～5 市售汽油、89 号加剂汽油、92 号加剂汽油和95 号加剂汽油，每种燃油理化特性均有差异，试验燃油具体理化特性如表2 所示，其中加剂汽油基础油品均为调配的试验油品，2～11 号加剂汽油基础油品为25 号油品，12～15号加剂汽油基础油品为26 号油品．

图1为模拟实际行驶工况的转鼓试验台示意．汽车在转鼓上运行模拟实际道路驾驶，尾气通过稀释通道模拟尾气排入大气环境过程，稀释后的尾气按照固定的流量排进大气中，并按固定流量引入一部分存在气袋中．整个试验过程中，排放分析仪在线测量稀释尾气中的气体排放浓度，同时在试验循环结束后对存放在气袋中的稀释尾气和空气进行组分浓度分析，试验中油耗测量结果和气体排放结果均来自气袋组分分析．表3 为试验用主要仪器设备及型号，表4 为仪器设备的测量误差．

图1 转鼓试验台示意Fig.1 Schematic of the drum test stand

表3 主要仪器设备及型号Tab.3 Main equipment models

表4 仪器设备测量误差Tab.4 Measurement errors of equipment

表5 KMO和Bartlett的检验Tab.5 KMO and Bartlett tests

1.2 研究方法

1.2.1 NEDC 循环试验

为了全面评估各种燃油的排放特性和燃油经济性，试验参考GB 18352.5—2013 中的I 型试验，其中试验循环采用NEDC，共计1 180 s，其中前780 s 为市区驾驶循环(UDC)，由4 个相同的ECE-15 循环组成，每个ECE-15 循环持续时间为195 s，后400 s 为市郊驾驶循环(EUDC)．图2 为NEDC 的速度-时间曲线．

图2 NEDC的速度-时间变化Fig.2 Variation of velocity-time of NEDC

为了反映出燃油理化特性对汽车排放性能的影响，笔者测量三效催化器前的汽车原始排放．试验前车辆静置12 h 以上，考虑到现代汽车起停技术的广泛应用，造成汽车的热状态起动较冷状态起动更为频繁，为了获得更接近汽车实际运行状态的数据，每种燃油分别进行了1 次冷状态起动的NEDC，以预热发动机．为了确保试验数据准确性，每种燃油至少进行了2 次重复的NEDC 测试．测试过程中，实际车速与理论车速误差小于1 km/h．

为了保证数据的可靠性，试验过程中胎压保持为0.228～0.230 MPa，室温保持为25 ℃，同时定期更换机油、空气滤清器和机油滤清器．每次更换燃油时完全排空油箱和燃油滤清器及外部汽油管路中的燃油，并更换燃油滤清器，再用下一组待试验的燃油进行油箱和管路清洗．正式试验前，使汽车在车速为70～90 km/h 下运行20 min 以上，以排除上一组试验燃油干扰．根据碳平衡法计算车辆的百公里油耗．

1.2.2 主成分分析法及其分析过程

主成分分析法是采用降维和简化的思想，在损失较少信息的前提下将多个变量转变为少数几个综合指标的多元统计方法．

转化生成的综合指标被称为主成分，每个主成分都是原始变量的线性组合．根据原始变量在主成分上的载荷，可以筛选出与主成分具有明显相关关系的变量；同时，通过观察主成分与因变量之间的关系，可以判断原始变量是否与因变量有关．主成分详细分析方法可参见文献[28]．

设Zi表示第i个主成分，Xi表示第i个原始变量，且i＝1，2，…，p，各主成分与各原始变量之间的关系可表示为式(1)．其中对于每个主成分Zi，均有

表 5 为 Kaiser-Meyer-Olkin(KMO)和 Bartlett的检验值，用于检验各原始变量之间有无关联程度．KMO 取值越高说明变量之间的相关性越好．Bartlett 的球形度检验系数取值越低说明变量之间的相关性越好．两者用于确保数据样本的质量和可靠性．在KMO≥0.6、Sig≤0.05 的情况下主成分分析适用，而笔者试验的数据样本符合要求，适合进行主成分分析．

图3 为各主成分的贡献率和累计贡献率．一般情况下主成分累计贡献率超过80%即可使用并代替原始变量进行分析[28]．PC1为第一主成分，同理，PCx为第x主成分．可知，前3 个主成分能够解释原始变量总信息的83.68%，并且第一主成分、第二主成分与第三主成分的特征值差值比较大，而其他特征值差值比较小，因而保留3 个主成分能够概括绝大部分原始变量信息．

图3 主成分的贡献率和累计贡献率Fig.3 Contribution rate and cumulative contribution rate of principal component

表6 为34 个燃油样本的主成分得分，y1～y3分别表示第一主成分、第二主成分和第三主成分得分，其可以代替原始变量对整车性能进行分析．

表6 主成分得分Tab.6 Scores of principal component

2 结果与讨论

2.1 主成分得分与燃油理化性质的关联分析

图4 为主成分的载荷．某一变量在第k主成分上的载荷表示了其对第k主成分的贡献，绝对值越接近1 则表示贡献越大且相关性越强，载荷为正说明此变量与第k主成分呈正相关，反之呈负相关．由图4 可知，大部分原始变量在第一主成分上的载荷绝对值最高，在第二主成分上的载荷绝对值次之，而在第三主成分上的载荷绝对值最低，说明大多数原始变量与第一主成分密切相关．RON、密度、蒸气压(RVP)、初馏点、T5、T10、芳烃含量和终馏点等8 个原始变量在第一主成分上的载荷绝对值均高于0.70，多数达到0.88以上，而在其他两个主成分上的载荷绝对值均低于0.30，多数位于0.10 以下，表明仅采用第一主成分就可以较好地表示这8 个原始变量携带的相关信息．而重芳烃含量、T50、T90和烯烃含量等4 个原始变量在两个或三个主成分方向上的载荷分布较为均匀，即需要采用两个或三个主成分才可以充分表示出这4 个变量携带的相关信息．

图5为34 个燃油样本的主成分得分与12 个原始变量的关系．可得到主成分得分与原始变量之间的关系，其中仅展示相关系数大于0.60 的关系(具有较强线性相关性)．可知，第一主成分得分与蒸气压呈较强的负相关关系，而与密度、初馏点、T5、T10、芳烃含量、终馏点和RON 呈较强的正相关关系．第一主成分得分高的燃油意味着蒸气压低，而密度、初馏点、T5、T10、芳烃含量、终馏点和RON 高．初馏点、T5、T10和终馏点反映出了燃油的馏程特性，其与燃油的蒸发性和轻重组分含量密切相关，从馏程数据可大致判断燃油中、轻、重、馏分的比例及蒸发性能[9]．馏程温度升高则燃油中芳烃等重组分含量增加，而由于芳烃等重组分难于蒸发及分子质量较大，相应的蒸气压和密度则会分别出现降低和增加的趋势．对于燃油烃族组分，RON 的贡献率为芳烃＞异构烷烃＞环烷烃＞正构烷烃[29]，因而芳烃含量的增加也会导致RON 提高．可见，生成的第一主成分不仅与汽油理化特性原始变量密切相关，还兼顾了各变量之间的相关关系，能够替代原始变量对整车性能进行分析．借助生成的主成分可以筛选对于整车性能具有显著影响的汽油理化特性，从而揭示汽油不同理化特性的综合影响．此外，第二主成分得分与重芳烃含量和T90呈较强的负相关关系，第二主成分得分高的燃油意味着重芳烃含量和T90低．重芳烃是燃油蒸发过程中最后蒸发的物质，其含量增加显然会导致T90升高．第三主成分得分与烯烃含量呈较强的正相关关系，第三主成分得分高的燃油有较高的烯烃含量．通过采用主成分分析，笔者将燃油的12 种理化特性降维为3个主成分，并且通过计算相关系数筛选出了与各主成分得分具有密切相关的理化特性．

图5 主成分得分与原始变量关系Fig.5 Relationship between principal component score and original variable

2.2 主成分得分与整车性能的关联分析

图6为34 个燃油样本的主成分得分与汽车低速工况(UDC)性能的关系．由于CO 和HC 等排放与主成分得分的相关性较差，因而仅展示与主成分得分具有明显相关性的整车性能指标．

图6 主成分得分与UDC性能关系Fig.6 Relationship between principal component score and UDC performance

可知，在UDC 中，第一主成分得分与百公里油耗、当量百公里油耗以及CO2排放呈较强的相关性．第一主成分得分较低的燃油百公里油耗、当量百公里油耗以及CO2排放较低．结合图5 可知，在燃油性能优化及选择时，提高燃油的蒸气压至69～72 kPa、降低燃油的密度至720～730 kg/m³、降低初馏点至35～37 ℃、降低T5至40～43 ℃、降低T10至48～52 ℃、降低芳烃含量至22%～26%、降低终馏点至169～176 ℃以及降低RON 有助于第一主成分得分的降低，进而可以降低车辆UDC 下的百公里油耗、当量百公里油耗以及CO2排放，其中百公里油耗最高降幅为14.80%，当量百公里油耗最高降幅为18.57%，CO2排放最高降幅为18.14%．馏程温度的降低和蒸气压的提高改善了燃油的雾化蒸发效果，并使燃油当量比分布更加均匀，有助于提高燃油的燃烧性能并降低油耗[30]．芳烃含量增加时总燃烧时间延长、燃烧效率降低[31]，因而油耗增加，降低芳烃含量有助于降低油耗．UDC 工况下缸内温度较低且混合气较为稀薄，降低燃油的RON 有助于缩短着火落后期[32]，从而减少过度混合和促进更快的燃烧[30,32]，进而降低油耗．

同时，在UDC 中，第三主成分得分与NOx排放呈较强的相关关系．第三主成分得分较低的燃油NOx排放较低．结合图5 可知，降低燃油的烯烃含量至4%～8%可以降低车辆UDC 下的NOx排放，最高降幅为32.61%．降低烯烃含量有助于降低火焰传播速度和反应活性，因而高温区域不易形成，从而有助于降低NOx排放[33]．

图7 为34 个燃油样本的主成分得分与汽车热状态起动下高速工况(EUDC)性能的关系．在EUDC中，第三主成分得分和NOx排放呈较强的相关关系，第三主成分得分较低的燃油NOx排放较低，这与车辆在UDC 工况下的表现一致．降低燃油的烯烃含量至4%～8%可以降低车辆在EUDC 循环下的NOx排放，最高降幅为14.01%．

图8为34 个燃油样本的主成分得分与汽车热状态起动下的NEDC 工况性能的关系．对比图6 可知，车辆在NEDC 下第一主成分得分与当量百公里油耗的关系减弱，但第一主成分得分与CO2排放仍呈较强的相关关系．第一主成分得分较低的燃油CO2排放较低，伴随燃油第一主成分得分提高，多数燃油CO2排放增加．结合图5 可知，提高燃油的蒸气压至69～72 kPa、降低燃油的密度至720～730 kg/m3、降低初馏点至35～37 ℃、降低T5至40～43 ℃、降低T10至48～52 ℃、降低芳烃含量至22%～26%、降低终馏点至169～176 ℃及降低RON 可以降低车辆在NEDC 下的CO2排放，最高降幅为12.40%．同时，第三主成分得分与NOx排放呈较强的相关关系，当第三主成分得分较低时，NOx排放较低，伴随燃油第三主成分得分增加，多数燃油NOx排放增加．可知，降低燃油的烯烃含量至4%～8%可以降低车辆在NEDC下的NOx排放，最高降幅为21.79%．

3 结 论

(1) 第一主成分得分高的燃油蒸气压较低，密度、初馏点、T5、T10、芳烃含量、终馏点和RON 较高；第二主成分得分高的燃油重芳烃含量和T90较低；第三主成分得分高的燃油烯烃含量较高．

(2) 第一主成分得分低的燃油在UDC 和NEDC下的CO2排放较低，同时在UDC 下的百公里油耗和当量百公里油耗较低．

(3) 第三主成分得分低的燃油在UDC、EUDC和NEDC 下的NOx排放较低．