SCR后处理系统的应用对公交柴油车的影响初探

北京公交现阶段使用大量达到欧Ⅳ排放标准的新型公交柴油车,发动机采用了机内优化措施和装配选择性催化还原系统（Selective Catalytic Reduction,SCR）。     

CCS上海分社确保SCR项目顺利进行

CCS上海分社选择性催化还原系统(以下简称“SCR”)科研团队与沪东重机有限公司联合承担“船用低速机工程(一期)研制”项目的子课题“SCR工程样机试验研究”的国家科研项目,并承担最终的产品认可工作。新开发的SCR工程样机具有不受增压器位置限制、布置灵活等优点,对于较大功率、多增压器的低速柴油机,具有较强的可实施性和技术前瞻性。     

船用低压断路器短路保护动态特性仿真及其应用

应用三维有限元方法分析了典型船用低压断路器脱扣器的电磁特性,得到了衔铁电磁转矩与电流及工作气隙间的定量关系,再结合机械运动方程和开关电弧数学模型,基于PSCAD/EMTDC建立低压断路器仿真模型,并通过实验验证模型的正确性。在此基础上,建立典型船舶配电系统仿真模型,通过典型短路故障仿真,分析断路器动态特性及其保护参数整定对保护选择性的影响。结果表明,提出的方法可有效分析和优化船舶电力系统保护性能。     

“君旅号”电动船直流母排系统选择性保护仿真与试验研究

电动船直流系统的安全性关系到电池安全、功率变换装置安全、日用电的安全以及航行安全,必须保证直流母排系统短路故障时保护的选择性。本文以电动游船"君旅号"为背景,介绍电动船电力推进系统直流母排系统短路故障选择性保护设计的原理、方法和效果,能够为之后的电动船的研究、设计、建造提供借鉴。     

SCR 催化器内浓度场影响因素的仿真研究

为提高 NO x 的转化效率,研究了温度、空速、氨氮比和 NO 与 NO2的摩尔比对 SCR 催化器内浓度场的影响。试验验证了 SCR 化学反应模型,将准确的化学反应动力学参数输入到 Fire 软件并建立 SCR 催化器模型,计算分析 SCR催化器内组分浓度场的影响因素。得出以下结论：温度越高,NH3和 HCNO 的浓度越高;流体涡流为喷雾液滴蒸发和热解提供了有利条件;空速太大,NO 的转化效率会降低;当氨氮比为1时,理论上 NO x 的转化效率达到最高;当氨氮比小于1时,NO x 转化效率随氨氮比的升高而升高,但在接近1时候产生氨滑移;当氨氮比大于1时,NO x 转化效率变化不大但会产生大量氨滑移。因此最佳的氨氮比应是在保证较小的氨滑移的前提下尽可能提高 NO x 转化效率。     

船舶氮氧化物排放解决方案研究

针对IMO修订防止船舶氮氧化物污染的问题,提出了基于选择性催化还原(SCR)满足氮氧化物排放III的方法。首先介绍了SCR的原理,然后介绍了SCR应用到船舶系统中的设计方法和注意事项,最后给出了高压型SCR和低压型SCR这2种方案的比较,通过比较结果可根据具体项目灵活选择SCR类型。     

SCR系统尿素喷雾特性影响因素的CFD仿真分析

利用AVL Fire三维商用仿真软件对SCR系统尿素喷雾特性的影响因素进行了模拟计算,考察的因素包括工况、尿素喷射压力、尿素水溶液的温度及喷嘴的安装角度。结果表明:喷雾形态受来流影响较大,喷雾的速度及贯穿距离随排气流量增加,排气流量越小,排气温度(SCR喷嘴处排气温度)越高,越利于喷雾液滴的蒸发和热解;喷射压力对液滴的喷雾形态影响不大,但对NH3的浓度场分布影响较大,喷射压力越高,NH3的生成效率越低;尿素溶液温度对喷雾形态及NH3的转化影响不大;喷嘴安装角增大利于喷雾液滴蒸发和热解。     

催化剂对船用柴油机SCR脱硝反应效率影响的数值研究

文章运用商用软件Star CCM+对某船用柴油机不同工况下尾气脱硝反应进行了数值模拟,并研究了催化剂厚度、层数对SCR脱硝反应效率的影响。将各工况下NO转化效率的计算值和试验值进行对比,验证了方法的有效性;进而研究了催化剂厚度和层数对NO转化效率的影响。结果表明,NO转化效率随催化剂厚度的增大而增大,但过大的催化剂厚度会对反应釜流场产生较大阻滞作用,合理布置催化剂层数有助于提高NO转化效率。     

欧洲15款经典牵引车

众所周知,欧洲牵引车的整体发展水平一直居世界前列。为了满足用户日趋多样化的需求,各大生产商相继推出了不同档次的牵引车。本文将欧洲的15款经典牵引车分为两大类——车队用牵引车(包括市政用车)和顶级牵引车。其中,车队用牵引车包括4×2和6×2车型,装备"窄型"(2.3m宽)或较宽低落座驾驶室,如斯堪尼亚P系列和沃尔沃FM驾驶室。这类牵引车都选用典型车队用底盘和驾驶室内饰,市政用车也不例外。顶级牵引车(包括高顶旗舰型)则装备高落座全宽型(2.5m)驾驶室。多数经典牵引车装备的发动机都是通过应用选择性催化还原(SCR)或废气再循环(EGR)技术达到欧Ⅳ排放标准。     

克服试验误差

新型高选择性药品的出现推动更大更复杂试验的趋势。日益增长的治疗复杂性激发西欧和北美的研究者寻找方法来实现临床增长的要求。