研究背景与出版信息

本文由 Chung Ting Lao、Jethro Akroyd、Nickolas Eaves 等多位学者联合完成，隶属于以下机构：University of Cambridge（剑桥大学化学工程与生物技术系）、CARES（Cambridge Centre for Advanced Research and Education in Singapore）、Nanyang Technological University、新加坡 CREATE Tower、University of Windsor、Shell Centre、CMCL Innovations 等。该研究发表在Applied Energy（Elsevier旗下期刊）上，发布时间为 2020 年 4 月 4 日，文章编号为 DOI: 10.1016/j.apenergy.2020.114844。

学术背景

内燃机（Internal Combustion Engines, ICEs）在汽车等交通工具的动力提供中起到举足轻重的作用。据统计，截止到2018年，搭载内燃机的车辆仍占据欧洲新注册乘用车的 90% 以上，而重型车辆中柴油机的使用比例高达96%。然而，内燃机排放的污染物如一氧化碳（CO）、未燃烧的碳氢化合物（UHC）、氮氧化物（NOx）及颗粒物（PM）对人类健康和环境造成严重影响。随着排放法规的日趋严格，发动机制造商不得不通过尾气后处理（Exhaust After-Treatment, EAT）系统来减少污染物的排放。

EAT 系统通常包含以下设备：柴油氧化催化器（Diesel Oxidation Catalyst, DOC）、选择性催化还原装置（Selective Catalytic Reduction, SCR）以及柴油颗粒捕集器（Diesel Particulate Filter, DPF）。然而，由于尾气成分、操作条件复杂多变，现有的传统EAT设计与优化方法难以满足准确性与高效性的双重要求。为此，该研究旨在借助精确的化学催化机理模型，通过数值模拟探索 EAT 设备配置对柴油发动机尾气处理性能的影响，为未来系统设计与优化提供指导。

研究流程与方法

研究主要分为三个部分：模型的开发与验证、单体 EAT 设备性能评估、以及多设备 EAT 系统的布局优化与性能分析。

模型开发与验证

研究中提出了一种包含详细化学催化机理的数值模型，与现有使用“整体动力学”（global kinetic mechanisms）的模型不同，新的模型能够精确地解析不同操作条件下催化器内部的化学反应。通过引入微观动力学机制（micro-kinetic mechanisms），该模型可以捕捉反应速率与吸附物表面覆盖度的相互作用。关键数学公式涵盖流体动力学（如 Bernoulli 方程）与多孔介质的达西定律（Darcy’s law）。该模型采用单通道简化计算方法，将设备内部流动、质量传递及催化化学抽象为一维分层描述，从而兼顾模拟精度与计算效率。

该模型对柴油氧化催化器（DOC）、选择性催化还原装置（SCR）及柴油颗粒捕集器（DPF）三个单体设备的性能进行了验证，并与现有文献数据进行了对比，证实了模型的准确性。

单体设备性能评估

1. DOC 性能验证：
   对 DOC 的评价主要针对其中 NO 转化为 NO2 的化学反应。研究采用 Koop 和 Deutschmann 开发的铂基催化反应机理，通过数值模拟预测 NO 沿催化通道的浓度分布。结果表明，新模型能准确描绘 DOC 内部化学反应特征；相比传统二维模型，新模型采用了简化但物理合理的 Sherwood 数近似法，从而在提高效率的同时保证结果的精确性。

2. SCR 性能验证：
   针对 SCR 装置，研究重点分析了 NH3 与 NOx 的反应机制（包括标准 SCR、快速 SCR 和 NO2-SCR 路径）。采用 Olsson 等人开发的 Cu-ZSM-5 催化剂化学机理，测试了不同 NO/NO2 比情况下的脱硝性能，结果与实验数据及文献模型保持一致。进一步的分析显示，该模型足以揭示催化剂内部化学现象。

3. DPF 性能验证：
   为了验证 DPF 模块，研究采用增加颗粒物负载的实验评估其过滤效率与反压表现。此外，通过引入被动再生（依赖于 NO2 氧化颗粒物的反应）与主动再生（通过外部温度升高燃烧颗粒物），模拟了实际运行中 DPF 的各种工作模式。实验数据表明，模型对回压与颗粒过滤动态变化的预测高度吻合。

多设备 EAT 系统设计

研究进一步分析了多阶段 EAT 系统的优化设计，着重对比“DPF 前置”（DOC-DPF-SCR）与“SCR 前置”（DOC-SCR-DPF）两种系统布局的性能差异。测试对象为重型柴油发动机在 8 个操作点下的尾气排放情况。

1. DPF 前置系统：
   分析显示，增加 DOC 的长度提高了进入 DPF 的 NO2 浓度，从而增强了颗粒物的被动再生能力。对于部分操作点，较短的 DOC 长度已足以维持系统的稳态运行，但更长的 DOC 则能有效降低 DPF 的压力损失。然而，再生过程中产生的二次 CO 排放未被下游 SCR 捕捉，这可能会被更完善的 SCR 催化体系（如具有 CO 氧化能力的催化剂）解决。

2. SCR 前置系统：
   相较于 DPF 前置系统，SCR 前置布局在被动再生能力上表现欠佳。在尾气中 NO2 含量较低的操作点，SCR 前置系统无法维持 DPF 的稳态运行。此外，研究通过氮元素通量分析发现，增加 NO2 含量虽会促进快速 SCR 反应，但同时也降低了标准 SCR 的催化活性。因此，增加 DOC 长度以提高 SCR 入口 NO2/NOx 比的做法未显著改善整体脱硝效率。

主要结论与研究意义

1. 结论：
   研究表明，DPF 前置布局的被动再生效率更高，尤其是在新的、更严格排放标准下，其优势尤为明显。而 SCR 前置系统在帮助 DPF 再生过程中面临较多技术障碍，且其快速 SCR 的活性增加并未带来整体脱硝性能的提升。

2. 科学意义：
   研究提出的微观动力学模型提供了一种高精度的设备性能预测工具，显著提升了 EAT 系统中设备间化学交互的解析能力。此外，本研究强调了 DPF 再生过程中二次污染物（如 CO）的潜在问题，为更优的催化剂开发和系统设计提供了重要的理论依据。

3. 应用价值：
   在实际应用层面，研究的成果对重型柴油发动机 EAT 系统的布局设计具有实际指导意义，可帮助制造商权衡设备性能与经济成本，尤其在应对严格排放法规时具有重要参考价值。此外，通过分析 SCR 化学机制和氮元素通量，研究为未来开发更高效的脱硝催化剂与集成设备设计提供了思路。

研究亮点

1. 提出了基于详细化学动力学的单通道 EAT 模型，较传统方法在准确性与效率间取得平衡。
2. 系统性验证了 DOC、SCR 与 DPF 装置的化学行为，展示了新模型的普适性。
3. 通过完整的参数研究与 NOx 通量分析，显著深化了对 SCR 化学过程及其对EAT系统整体性能影响的理解。

此项研究为柴油发动机尾气后处理技术的设计与优化提供了新方向，同时为行业内开发下一代高效设备奠定了理论基础。