Eine Zapfsäule mit einem außer Betrieb befindlichen Beutel über dem Griff. Dial-a-View/iStock
Außerordentlicher Professor an der Illinois Institute of Technology hat ein cleveres Computermodell entwickelt, das es ermöglichen könnte, dass Dieselmotoren mit alternativen Kraftstoffen betrieben werden können. Um dies zu nutzen, müssten Fahrzeuge mit Dieselmotor gegebenenfalls nur ihre Software-Suite aktualisieren.
Die außerordentliche Professorin Carrie Hall nutzte eine Kombination aus maschinellem Lernen ML und Computermodellierung, um dieses Kunststück zu erreichen. Diese Entwicklung ist willkommen, um unseren Übergang weg von stark umweltschädlichen Kraftstoffen wie Diesel zu beschleunigen.
Es ist zu hoffen, dass diese Entwicklung die Nachhaltigkeit größerer dieselbetriebener Fahrzeuge, wie Lastkraftwagen, die aufgrund der großen Entfernungen, die sie regelmäßig zurücklegen müssen, stark auf Diesel angewiesen sind, erheblich verbessern wird. Vorerst, vollständige Elektrifizierung des Lastkraftwagens Flotten ist nicht wirklich praktikabel.
Die Software könnte auch einigen Flugzeugen helfen.
Im Moment einfach Diesel austauschen für eine Alternative ist nicht realisierbar, da die meisten Motoren kraftstoffspezifisch sind. Während Biodiesel eine Option ist, wäre es großartig, wenn Dieselmotoren dies könnten wirklich multifuel werden.
„Da wir uns auf ein Software-Upgrade konzentrieren, kann jemand das tatsächlich in sein Fahrzeug einbauen, ohne dass viele zusätzliche Kosten entstehen“, erklärte Hall. „Sie müssen die Hardware an ihrem Fahrzeug nicht wirklich ändern.“
Dieses Software-Upgrade könnte als wichtiger Schritt dienen, um Lkw dabei zu unterstützen, dauerhaft von Dieselkraftstoff wegzukommen.
„Es besteht die Erwartung, dass, da Elektrofahrzeuge für Personenkraftwagen in den Vereinigten Staaten häufiger sind, viel zusätzliches Benzin anfällt, das nicht verwendet wird. Dieses Benzin kann für schwerere Fahrzeuge verwendet werden. Das ist eine Strategiewird noch erforscht", fügte Hall hinzu. „Motoren intelligent genug zu machen, um eine breitere Palette von Kraftstoffen zu verwenden, öffnet auch die Tür zu anderen Möglichkeiten, wie z. B. der Verwendung von CO2-neutralen oder CO2-negativen Kraftstoffen."
Dies könnte sich als wegweisend für schwere Nutzfahrzeuge erweisen, die etwa 1/4 des gesamten US-Straßenkraftstoffverbrauchs ausmachen, während sie nur etwa 1 Prozent aller Fahrzeuge ausmachen. Die Verbesserung ihrer Effizienz sollte daher im Mittelpunkt stehenkurz- bis mittelfristig.
„Alles, was wir tun, zielt darauf ab, zu saubereren und effizienteren Fahrzeugen zu gelangen“, sagt Hall.
Ein alternativer Kraftstoff, der in Betracht gezogen werden könnte, ist Benzin. Wie jedoch jeder Besitzer eines Dieselfahrzeugs weiß, ist dies ohne Anpassung des Motors keine gute Idee.
Der Hauptgrund dafür ist, dass Diesel und Benzin unterschiedlich reagieren. Benzin benötigt normalerweise einen Funken, um es zu zünden, und die resultierende Explosion breitet sich gleichmäßig durch den Motorzylinder aus.
Diesel hingegen neigt dazu, sich selbst zu entzünden, nachdem er im Zylinder komprimiert wurde. Wenn Sie versuchen, Benzin in einem herkömmlichen Dieselmotor zu betreiben, kann der Zylinder explodieren oder überhaupt nicht brennen.
Das Modell könnte die Verwendung mehrerer Kraftstoffe mit einem einfachen Software-Update ermöglichen
Aus diesem Grund, erkannte Hall, ist das Timing alles, da die Motoreffizienz normalerweise stark davon abhängt, dass mehrere Zylinder harmonisch laufen.
„Wenn Kraftstoff etwas zu früh oder zu spät verbrennt, profitieren Sie nicht wirklich davon und die Effizienz ist schlechter“, erklärte Hall.
Um dies zu ermöglichen, benötigen Motormanagementsysteme daher Echtzeitinformationen darüber, wann Kraftstoff gezündet hat.
„Dinge, die tatsächlich im Motorzylinder passieren, sind auf billige Weise wirklich schwer zu messen“, sagt Hall. „Wir versuchen also, die Informationen zu verwenden, die wir von einfacheren, billigeren Sensoren erhalten, die sich außerhalb befindendes eigentlichen Motorzylinders, in dem die Verbrennung stattfindet, und anhand dieser Diagnose, was im Motor passiert“, fügte sie hinzu.
Und all dies muss die ganze Zeit im Bruchteil einer Sekunde passieren.
„Unsere Modelle werden verwendet, um ein gewisses System-Feedback zu liefern“, sagt Hall. „Wenn wir den Zeitpunkt der [Kraftstoffzündung] verstehen, erhalten wir eine Vorstellung davon, wie er mit etwas wie der Kraftstoffeinspritzung verbunden war, die wir dann möglicherweise basierend darauf anpassen möchtendieses Feedback.“
Gegenwärtig kann die erforderliche Rechengeschwindigkeit durch maschinelle Lerntechniken oder das Speichern großer Datentabellen erreicht werden. Hall verfolgte jedoch einen anderen Ansatz.
„Wir haben versucht, Modelle zu erstellen, die auf der zugrunde liegenden Physik und Chemie basieren, selbst wenn wir diese sehr komplizierten Prozesse haben“, sagt Hall. „In letzter Zeit gab es Interesse daran, neuronale Netze zur Modellierung der Verbrennung zu verwenden. Das Problem istdass es dann nur eine Black Box ist und man nicht wirklich versteht, was darunter passiert, was eine Herausforderung für die Kontrolle darstellt, denn wenn man sich irrt, kann etwas passieren, das sehr schief geht.“
Also suchte Hall nach Möglichkeiten, bestehende Berechnungen und Methoden zu vereinfachen, um den Prozess zu beschleunigen.
„Wir haben versucht, alle zugrunde liegenden Effekte zu erfassen, auch wenn es detaillierter ist, als wir wissen, dass wir es wirklich für die Echtzeitsteuerung verwenden können, und lassen Sie das unser Bezugspunkt sein. DannWir vereinfachen es, indem wir Dinge wie neuronale Netze strategisch einsetzen, aber wir behalten diese Gesamtstruktur bei, damit wir verstehen, was jedes Teil bedeutet und was es tatsächlich darin tut “, sagt Hall.
Dies führte zu einem schlankeren, anpassungsfähigeren Modell, das mit einem einfachen Update für verschiedene Kraftstoffe angepasst werden kann.
Dies ist der Schlüssel zu Halls Forschung und ihrer jüngsten Arbeit, die auf ihrer Erfahrung mit der Arbeit an neuartigen Kraftstoffen in der Vergangenheit – wie Kraftstoffmischungen – aufbaut. Hall ist auch Mitglied einer Kooperationsgruppe, die kürzlich vom US-Ministerium 2 Millionen US-Dollar erhalten hatof Energy, um neuartige Anwendungen eines kohlenstoffarmen Kraftstoffs namens Dimethylether zu testen.
Das Steuerungsmodell von Hall, an dem Michael Pamminger Ph.D. MAE '21, Forschungsassistent am Illinois Tech Research, als Student in Halls Forschungsgruppe arbeitete, ist Teil eines größeren Projekts, um herauszufinden, wie man Benzin in Dieselmotoren verwendetund wurde in Zusammenarbeit mit dem Argonne National Laboratory, Navistar und Caterpillar durchgeführt.
„Wir arbeiten mit diesen Unternehmen zusammen, um ihnen zu helfen, die zugrunde liegenden Verbrennungsprozesse zu verstehen, aber dann auch, um Tools zu entwickeln, die sie möglicherweise in ihre eigene Software integrieren und dann ihre nächste Motorengeneration in die Lage versetzen können, diese Kraftstoffe zu verwenden undVerwenden Sie sie gut“, sagt Hall.