УДОСКОНАЛЕННЯ МОДЕЛІ ЗГОРЯННЯ ПАЛИВА ДИЗЕЛЬНОГО ДВИГУНА ПРИ ЗАСТОСУВАННІ ЇЇ В ЦИФРОВОМУ ДВІЙНИКУ
Анотація
Застосування цифрових двійників є перспективним рішенням для підвищення ефективності роботи суднових енергетичних установок, зокрема їхніх важливих компонентів – суднових двигунів внутрішнього згоряння (ДВЗ). Цифровий двійник, який реалізується на зовнішньому сервері, або як складова частина локальної системи моніторингу двигуна, використовується для автоматичної обробки даних із сенсорів, які встановлені на двигуні, накопичення статистики, визначення поточного технічного стану двигуна, ефективності його застосування, ідентифікації можливих несправностей і ухвалення рішень щодо змін у програмах експлуатації. Ключовим елементом цифрового двійника є математична модель робочого циклу суднового дизеля. У роботі розглядається окреме питання застосування цифрових двійників, що застосовуються для моніторингу технічного стану та діагностики несправностей суднових двигунів внутрішнього згоряння, а саме проблема синтезу характеристик тепловиділення в циліндрі двигуна. Мета роботи – удосконалення моделі згоряння палива, яка застосовується для синтезу характеристик тепловиділення, завдяки врахуванню змінного середнього діаметра крапель паливного факела протягом процесу впорскування, адже відомо, що на початку та наприкінці процесу впорскування спостерігається погіршення умов розпилювання пального. Результати. У результаті виконання досліджень з’ясований механізм впливу значення середнього діаметра розпилу на взаємопов’язані процеси випаровування та вигоряння палива; показано, що врахування змінного характеру тонкості розпилу протягом процесу впорскування суттєво впливає як на перебіг процесів тепловиділення, так і на утворення шкідливих речовин. Висновки. Отже, урахування змінного значення середнього діаметра крапель палива протягом процесу впорскування дозволяє більш точно відобразити реальні процеси у двигуні, збільшити можливості налаштування й адаптування цифрового двійника. Водночас використання повною мірою отриманих додаткових можливостей моделі потребує оцінки або вимірювання характеристик впорскування палива під час роботи двигуна, вирішення цього завдання становить перспективу майбутніх досліджень.
Завантаження
Посилання
2. S. Evans, C. Savian, A. Burns and C. Cooper. Digital Twins for the Built Environment: An Introduction to the Opportunities. Built Environmental News. 2019. URL: https://www.theiet.org/media/8762/digital-twins-for-the-built-environment.pdf.
3. D. Botín-Sanabria, A.-S. Mihaita, R. Peimbert-García, M. Ramírez-Moreno, R. Ramírez-Mendoza and J. Lozoya-Santos. Digital Twin Technology Challenges and Applications: A Comprehensive Review. Remote Sensing. 2022, vol. 14 (6), № 1335, https://doi.org/10.3390/rs14061335.
4. M. Singh, E. Fuenmayor, E. Hinchy, Y. Qiao, N. Murray and D. Devine. Digital Twin: Origin to Future. Appl. Syst. Innov. 2021, vol. 4, № 36. https://doi.org/10.3390/asi4020036.
5. L. Li, S. Aslam, A. Wileman and S. Perinpanayagam. Digital Twin in Aerospace Industry: A Gentle Introduction. IEEE Access. 2022, vol. 10, pp. 9543–9562. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3136458.
6. M. Xia, H. Shao, D. Williams, S. Lu, L. Shu and C.W. de Silva. Intelligent fault diagnosis of machinery using digital twin-assisted deep transfer learning. Reliability Engineering & System Safety. 2021, vol. 215. https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.107938.
7. S. Choi, J. Woo, J. Kim and J. Lee. Digital Twin-Based Integrated Monitoring System: Korean Application Cases. Sensors. 2022, vol. 22, № 5450, https://doi.org/10.3390/s22145450.
8. D. Zhong, Z. Xia, Y. Zhu and J. Duan. Overview of predictive maintenance based on digital twin technology. Heliyon. 2023, vol. 9, № 4, https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e14534.
9. A.T. Hoang, A.M. Foley, S. Nižetić, Z. Huang, H.C. Ong, A.I. Ölçer, V.V. Pham and X.P. Nguyen. Energy-related approach for reduction of CO2 emissions: A critical strategy on the port-to-ship pathway. Journal of Cleaner Production. 2022, vol. 355, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.131772.
10. O. Melnyk, O. Sagaydak, O. Shumylo and O. Lohinov. Modern Aspects of Ship Ballast Water Management and Measures to Enhance the Ecological Safety of Shipping. Studies in Systems, Decision and Control Systems, Decision and Control in Energy V. Springer ed. 2023, vol. 481, Cham, https://doi.org/10.1007/978-3-031-35088-7_39.
11. O. Onishchenko, A. Bukaros, O. Melnyk, V. Yarovenko, A. Voloshyn and O. Lohinov. Ship Refrigeration System Operating Cycle Efficiency Assessment and Identification of Ways to Reduce Energy Consumption of Maritime Transport. Studies in Systems, Decision and Control Systems, Decision and Control in Energy V. 2023, vol 481. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35088-7_36.
12. S. Hautala, M. Mikulski, E. Söderäng, X. Storm and S. Niemi. Toward a digital twin of a mid-speed marine engine: From detailed 1D engine model to real-time implementation on a target platform. International Journal of Engine Research. 2022, https://doi.org/10.1177/14680874221106168.
13. S. Stoumpos, G. Theotokatos, C. Mavrelos and E. Boulougouris. Towards Marine Dual Fuel Engines Digital Twins – Integrated Modelling of Thermodynamic Processes and Control System Functions. J. Mar. Sci. Eng. 2020, vol. 8, № 3 (200), https://doi.org/10.3390/jmse8030200.
14. I. Asimakopoulos, L. Avendaño-Valencia, M. Lützen and N. Rytter. Datadriven condition monitoring of two-stroke marine diesel engine piston rings with machine learning. Ships and Offshore Structures. 2023, https://doi.org/10.1080/17445302.2023.2237302.
15. O. Bondarenko and T. Fukuda. Development of a diesel engine’s digital twin for predicting propulsion system dynamics. Energy. 2020, vol. 196, https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.117126.
16. R. Varbanets, O. Fomin, V. Píštěk, V. Klymenko, D. Minchev, A. Khrulev, V. Zalozh and P. Kučera. Acoustic method for estimation of marine lowspeed engine turbocharger parameters. Journal of Marine Science and Engineering. 2021, vol. 3, № 9, https://doi.org/10.3390/jmse9030321.
17. R. Varbanets, O. Shumylo, A. Marchenko, D. Minchev, V. Kyrnats, V. Zalozh, N. Aleksandrovska, R. Brusnyk and K. Volovyk. Concept of vibroacoustic diagnostics of the fuel injection and electronic cylinder lubrication systems of marine diesel engines. Polish Maritime Research. 2022, vol. 29, № 4, pp. 88–96, https://doi.org/10.2478/pomr-2022-0046.
18. S. Neumann, R. Varbanets, D. Minchev, V. Malchevsky and V. Zalozh. Vibrodiagnostics of marine diesel engines in IMES GmbH systems. Ships and Offshore Structures. 2022, https://doi.org/10.1080/17445302.2022.2128558.
19. O. Yeryganov and R. Varbanets. Features of the fastest pressure growth point during compression stroke. Diagnostyka. 2018, vol. 19, № 2, pp. 71–76, https://doi.org/10.29354/diag/89729.
20. D. Minchev, R. Varbanets, N. Alexandrovskaya and L. Pisintsaly. Marine diesel engines operating cycle simulation for diagnostics issues. Acta Polytechnica. 2021, vol. 61, № 3, pp. 428–440, https://doi.org/10.14311/ap.2021.61.0435.
21. D. Minchev, O. Gogorenko, R. Varbanets, Y. Moshentsev, V. Píštěk, P. Kučera, O. Shumylo and V. Kyrnats. Prediction of centrifugal compressor instabilities for internal combustion engines operating cycle simulation. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering. 2023, vol. 237, № № 2–3, pp. 572–584, https://doi.org/10.1177/09544070221075419.
22. Н.Ф. Разлейцев, Моделирование и оптимизация процесса сгорания в дизелях, Харьков : Вища школа, 1980, с. 169.
23. Двигуни внутрішнього згоряння : Серія підручників у 6 томах. Т. 5. Екологізація ДВЗ. [текст] / за ред. А.П. Марченка, А.Ф. Шеховцова. Харків : Видавн. центр НТУ «ХПІ», 2004. 466 с.
24. L. Grekhov, K. Mahkamov and A. Kuleshov. Optimization of Mixture Formation and Combustion in Two-Stroke OP Engine Using Innovative Diesel Spray Combustion Model and Fuel System Simulation Software. SAE. 2015, 2015-01-1859, https://doi.org/10.4271/2015-01-1859.
25. A. Kuleshov, K. Mahkamov, A. Kozlov and Y. Fadeev. Simulation of dualfuel diesel combustion with multi-zone fuel spray combustion model. Proceedings of the ASME 2014 Internal Combustion Engine Division Fall Technical Conference. 2014, pp. 1–13, https://doi.org/10.1115/ICEF2014-5700.
