Riassunto analitico
L’attività di tesi ha avuto come obiettivo la definizione delle caratteristiche fluidodinamiche del modulo GPF (Gasoline Particulate Filter) da implementare nella linea di scarico di bassa pressione di un motore stradale ad elevate prestazioni ed è stata svolta nell’ambito del “Laboratoriorosso” presso il dipartimento di ingegneria “Enzo Ferrari” dell’università di Modena e Reggio Emilia in collaborazione con “Maserati - AR project”.
La soluzione maggiormente allo studio per rispettare le sempre più stringenti normative antinquinamento su motori GDI (Gasoline Direct Injection) è l’implementazione di un filtro antiparticolato GPF sulla linea di scarico di bassa pressione. Il lavoro di ricerca svolto nell’ambito della tesi è stato orientato all’individuazione di una metodologia per la caratterizzazione fluidodinamica del filtro GPF, che ne permetta l’inserimento in un’analisi CFD 3D della linea di scarico di bassa pressione senza ricorrere ad una modellazione di dettaglio. Questa risulterebbe infatti troppo onerosa in termini di tempo e costo computazionale. Il filtro è stato modellato tramite lo strumento “porous media”, tarato attraverso un modello monodimensionale appositamente sviluppato.
Si è verificato che l’inserimento del filtro così modellato nella simulazione CFD 3D dell’intera linea di scarico consente di ricavare importanti indicazioni sulla scelta delle soluzioni progettuali che apportino la minore contropressione.
E’ seguito uno studio volto all’approfondimento del comportamento del filtro all’accumulo di particolato, tramite la modellazione della variazione della resistenza al flusso della parete porosa al crescere del particolato accumulato.
Nonostante il filtro sia sottoposto a periodiche rigenerazioni per l’eliminazione del particolato presente, nel tempo esso è inevitabilmente soggetto all’accumulo di ceneri, chiamate “ashes”, derivanti dalla combustione di olio motore, da residui dovuti all’usura del motore, che non vengono eliminati durante i processi di rigenerazione. Per garantire l’efficienza del filtro durante il suo intero ciclo di vita è necessario tenere in considerazione l’influenza dell’accumulo delle ceneri. E’ stato dunque studiato un modello che permetta di prevedere la variazione del pressure drop in base alla quantità di ceneri accumulata.
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Abstract
The aim of this work has been the definition of a gasoline particulate filter’s (GPF) fluid dynamic properties in order to implement it in the low pressure exhaust line of a high performance road engine. The activity has been developed at the “Laboratoriorosso”, in the “Enzo Ferrari” Engineering Department of Modena and Reggio Emilia University, in collaboration with “Maserati-AR project”.
In order to meet the stringent emission standards, the most widely studied solution for GDI (Gasoline Direct Injection) engines is the implementation of a GPF in the low pressure exhaust line. This work has focused on researching a methodology to obtain the fluid dynamic characterization of a GPF filter, in order to insert it into a CFD 3D simulation of the entire low pressure exhaust line, avoiding a detailed simulation of the filter itself. This last solution would actually be too costly in terms of time and computational resources. The filter has been modeled using the “porous media” tool, calibrated through a specifically developed one dimensional model.
It has been proven that a CFD 3D simulation of the exhaust line including a GPF filter characterized by the described method can provide significant information about reducing back pressure design solutions.
A soot loading pressure drop prevision model has been studied, working on the increasing wall flow resistance while accumulating soot.
Despite periodical regenerations focused on cleaning the filter from the stored soot, during its lifecycle, the filter inevitably stores ashes coming from lubricant oil combustion and engine wear, impossible to remove during regenerations. In order to assure the filter efficiency during its entire lifecycle it is mandatory to be aware of the ash loading effects on pressure drop. An ash loading pressure drop prevision model has been studied.
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