基于PSO算法的SCR尿素热解动力学参数优化

发布时间：2017-09-13 21:06

  本文关键词：基于PSO算法的SCR尿素热解动力学参数优化

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【摘要】：在Ebrahimian模型基础上,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对尿素热解过程动力学参数进行了优化,以提高柴油机选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)系统尿素热解动力学模型精度,实现还原剂氨气生成及尿素结晶现象准确预测。优化结果表明:PSO算法是一种有效的尿素热解模型动力学参数优化方法;优化后的尿素热解动力学模型相比优化前具有更高的精度,可以实现对尿素热解过程更准确的计算;优化后的模型在异氰酸生成预测方面误差略有增加,但是仍可以较好地反映尿素热解过程中异氰酸及氨气的变化趋势。
【作者单位】： 浙江大学动力机械与车辆工程研究所;
【关键词】： 内燃机 选择性催化还原系统 尿素热解 粒子群优化算法 优化
【基金】：国家“八六三”高技术研究发展计划项目(2013AA065301)
【分类号】：U464.134.4
【正文快照】： 投稿日期:2014-02-250概述日益严格的排放法规推动了车辆节能减排技术的不断进步。选择性催化还原(selective catalyticreduction,SCR)作为一种有效的排放控制手段,已经得到了越来越广泛的应用[1]。由于尿素(urea)水溶液易于储存,实际应用中SCR系统普遍采用32.5%的尿素水溶液(

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