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汽车与交通学院孟忠伟教授团队研究生黄俊峰在能源动力领域一区期刊上发表论文

时间: 2022-04-19 来源: 西华大学招生信息网 浏览量: 3134 收藏
省重点硕士点保研资格
四川省/综合类/公办/四川省
排名: 第285名
综合指数: 63.41
热度:42975K
近日,汽车与交通学院孟忠伟教授团队研究生黄俊峰在Chemical Engineering Journal(一区,IF=13.273)上发表题为“Investigation on gas and particle emission characterization of carbon black oxidation process promoted by catalyst/ash”的研究论文。柴油发动机由于其可靠性高,热效率高,动力性强及燃油经济性好受到人们的青睐,是目前车辆主流动力源,但是相比于汽油机,柴油机会排放更多的气体污染物NOx以及颗粒物(PM),2020年柴油车排放的NOx和PM分别达到了544.9万吨和6.4万吨,且颗粒物的排放是汽油机的30至80倍,其颗粒物排放量占机动车总排放量的99%以上。颗粒物(PM)是产生大气雾霾污染的重要原因,并且易被人体吸入,危害生命,因此对柴油机排放污染物的治理研究迫在眉睫。如今,柴油机颗粒捕集器(DPF)已经成为柴油机后处理系统中必不可少的一部分,是捕集PM的重要方式,其过滤效率高达95%以上。但是随着DPF中PM的沉积,DPF的压降随之上升,从而会影响柴油机的性能,因此DPF需要定期再生,消除沉积在其中的PM。DPF再生过程中通常会产生二次颗粒和有害气体一氧化碳(CO),从而对环境造成二次破坏。为探究DPF再生时颗粒的来源以及DPF再生性能的优化措施,团队采用模拟碳黑颗粒PU研究了不同再生温度、碳载量以及催化剂和灰的比例对其氧化性能以及排放性能的影响,研究结果表明,再生温度越高,气体和颗粒排放量越多,小粒径颗粒生成增加;碳载量增加会降低再生效率,促使大粒径颗粒产生;加入催化剂CeO2和活性灰ZnO可以有效降低CO的产生以及颗粒物的产生,促进再生,并且促使大颗粒物生成,为控制23nm颗粒的排放提供理论研究基础。该论文代表性结果如下:Figure 1.Particle diameter concentration distribution diagram at different oxidation temperatures (heating oxidation stage) Figure 2.Particle diameter concentration distribution diagram for different sample massesFigure 3.PU oxidation gas emissions at different CeO2ratiosFigure 4.Particle diameter concentration distribution diagram at different CeO2ratios Figure 5.PU oxidation gas emissions at different ZnO ratiosFigure 6.Particle diameter concentration distribution diagram at different ZnO ratiosFigure 7.TGA burning of PU at different CeO2ratiosFigure 8.TGA curve of PU at different ZnO ratios
原文链接:
作者简介本论文的第一作者是2019级的硕士研究生黄俊峰同学。该同学在孟忠伟教授团队长期从事柴油机后处理控制技术研究工作。
孟忠伟,博士,教授,四川省千人计划特聘专家。1980年出生,2007年于清华大学热能系获得博士学位(导师:徐旭常院士和宋蔷副研究员),2009-2010年在加拿大温莎大学从事博士后研究工作(导师:Prof.M.Zheng),2010年后在西华大学汽车与交通学院从事教学和科研工作。研究方向:汽车排放污染物控制技术。在Fuel,Applied Thermal Engineering,Heat and Mass Transfer,内燃机学报,内燃机工程等期刊发表论文60余篇,其中ESI高被引1%论文1篇,3%论文2篇。授权发明专利7项,授权实用新型专利9项,在审发明专利1项;参编十二五规划教材1部。主持国家自然科学基金3项,省科技厅创新团队项目1项,省科技厅重大专项子课题1项。获得省科学技术进步奖三等奖一项,四川省第八届高等教育优秀教育成果奖三等奖一项。黄俊峰,汽车与交通学院2019级研究生,硕士期间在孟忠伟教授团队长期从事柴油机后处理控制技术研究工作,先后发表SCI论文5篇,其中第一作者2篇,参与两项国家自然科学基金项目研究,一项四川省科技厅重大专项项目研究。

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