Determination of the optimal composition of mixed fuel based on the environmental performance of a diesel engine

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The use of rapeseed oil (RO) in tractor engines and other agricultural machinery in its pure form or a mixture of RO with diesel fuel (DF) imposes a number of limitations associated with some difference in physical and chemical properties. Therefore, the most promising is the use of mixed fuel (MF) consisting of DF and RO. The purpose of these studies is to determine the optimal composition of the MF, consisting of DF and RM by optimizing the approximated dependences of the environmental indicators of a diesel engine. To solve this problem, bench tests of the operation of the D-245.5S diesel engine (4ChN 11.0 / 12.5) were carried out. The following determined environmental performance indicators of a diesel engine are selected: soot ( С ), nitrogen oxides ( NOx ), unburned hydrocarbons ( CxHy ), carbon dioxide ( CO2 ) and carbon monoxide ( CO ). The studies were carried out on various compositions of MF, consisting of 80% DF and 20% RO, 55% DF and 45% RO, 20% DF and 80% RO by weight, respectively. As a result of the bench tests, two load characteristics were obtained, the one at a speed of n = 1400 min-1 corresponding to the value of the maximum torque, and the second at a speed of n = 1800 min-1 corresponding to the value of the rated power, as well as the external speed characteristic of the D-245.5S tractor diesel engine (4ChN 11.0 / 12.5). The analysis of the obtained experimental data revealed the dependence of environmental indicators on the rotational speed of the diesel engine crankshaft, the average effective pressure and the addition of RO in MF by weight. Using the least squares method, the approximated mathematical dependences of the ecological indicators of a diesel engine are determined. The analysis of the obtained dependencies showed that: the increase in the crankshaft speed n , the proportion of RO in MF and a decrease in the average effective pressure pe , leads to a decrease in soot С to 4.0%, nitrogen oxides NOx to 100.0 ppm, unburned hydrocarbons CxHy to 1.0 ppm, carbon dioxide, CO 2 up to 2%, and an increase in carbon monoxide CO up to 0.16%. As a result of solving the obtained system of equations for the approximated dependences of environmental indicators, the optimal addition of RO to MF of up to 35% by weight was determined.

About the authors

S. A Plotnikov

Vyatka State University

Dsc in Engineering Kirov, Russia

SH. V Buzikov

Vyatka State University

Email: shamilvb@mail.ru
PhD in Engineering Kirov, Russia

I. S Kozlov

Vyatka State University

Kirov, Russia

References

  1. Плотников С.А. и др. Исследование работы автотракторного дизеля 4ЧН 11, 0/12, 5 на смесях дизельного топлива с рапсовым маслом // Молочнохозяйственный вестник. 2017. №. 1(25).
  2. Матиевский Д.Д. и др. Применение топлива на основе рапсового масла в дизелях // Ползуновский вестник. 2006. №. 4. С. 118.
  3. Марков В.А., Девянин С.Н., Каськов С.И. Оптимизация состава смесей нефтяного дизельного топлива с растительными маслами // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2016. № 7(676). С. 28-44.
  4. Марков В.А., Маркова В.В., Сивачев В.М., Сивачев С.М. Оптимизация состава смесевого биотоплива для дизельных двигателей // Безопасность в техносфере. 2014. № 6. С. 19-30.
  5. Марков В.А. и др. Оптимизация состава многокомпонентных биотоплив для дизелей сельскохозяйственных машин // СИНТЕЗ ПОЛИФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПРИСАДОК ДЛЯ ДИЗЕЛЬНОГО И. 2013.
  6. Марков В.А. и др. Оптимизация состава смесевых биотоплив на основе растительных масел для дизельных двигателей // NBI-technologies. 2014. №. 4.
  7. Иващенко Н.А. и др. Оптимизация состава смесевого биотоплива на основе частотаого масла для транспортного дизеля // Materials of the reports on the Intern. Conf., dedicated to the 100th anniversary of the engine-building school of the Bauman’s MSTU. Moscow. 2007. С. 366-371.
  8. Адгамов И.Ф., Шаталов К.В., Костылева О.В. Оптимизация состава дизельного смесевого топлива // Эксплуатация автотракторной и сельскохозяйственной техники: опыт, проблемы, инновации, перспективы. 2017. С. 6-9.
  9. Марков В.А., Девянин С.Н., Быковская Л.И. Оптимизация состава многокомпонентных смесевых биотоплив для дизельных двигателей сельскохозяйственных машин // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2013. №. 12.
  10. Reza Miri S Mousavi Seyedi S Ghobadian B Effects of biodiesel fuel synthesized from non-edible rapeseed oil on performance and emission variables of diesel engines. Journal of Cleaner Production. 2017. vol: 142.
  11. Hellier P Ladommatos N Yusaf T The influence of straight vegetable oil fatty acid composition on compression ignition combustion and emissions. Fuel. 2015. vol: 143.
  12. Szabados G Bereczky Á Experimental investigation of physicochemical properties of diesel, biodiesel and TBK-biodiesel fuels and combustion and emission analysis in CI internal combustion engine. Renewable Energy. 2018 vol: 121.
  13. Гречухин А.Н., Куц В.В., Разумов М.С. Решение задачи аппроксимации криволинейных поверхностей слоями с постоянным и переменным сечением при формообразовании аддитивными методами // Вестник Брянского государственного технического университета. 2019. №. 3(76).
  14. Chuban M., Sheychenko R., Graborov R. Модели аппроксимации поверхности отклика в оптимизационных исследованиях машиностроительных конструкций // Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях. 2015. №. 62. С. 46-51.
  15. Голубинский А.Н. Методы аппроксимации экспериментальных данных и построения моделей // Вестник Воронежского института МВД России. 2007. №. 2.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2021 Plotnikov S.A., Buzikov S.V., Kozlov I.S.

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».