研究課題/領域番号 |
22K12431
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分64020:環境負荷低減技術および保全修復技術関連
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研究機関 | 日本大学 |
研究代表者 |
秋濱 一弘 日本大学, 生産工学部, 教授 (30394547)
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研究分担者 |
高橋 栄一 日本大学, 生産工学部, 教授 (90357369)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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キーワード | すす / 粒径分布 / マイクロフローリアクタ / セクショナル法 / 化学計算計算 / プロパン / 燃焼 / ナノ粒子 / シミュレーション |
研究開始時の研究の概要 |
炭化水素燃料の燃焼により生成する粒子状物質(PM)に関して,主成分であるすすの粒径分布が予測できる「すす粒子生成モデル」の構築を目的とする.詳細な気相反応モデルに粒子生成・成長にセクショナル法を組み合わせて粒径分布を計算するが,特に粒子化過程での反応定数など検討する必要がる.そこで流動が非常に単純なマイクロフローリアクタを用い,反応時間をサブ秒程度(粒子分布計算モデル中のパラメータの僅かな変化に対して粒径分布が大きく変化するパラメータ変更感度が高い実験条件)に設定し,実験データとの比較によりモデル改善を行う.特に自動車分野での活用を念頭にガソリン模擬燃料に対応したモデルの構築を狙う.
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研究実績の概要 |
自動車から排出される粒子状物質の低減が必要とされ,粒子数(PN)規制も強化されている.そこで本研究では粒子数・粒径分布予測モデル構築とそれに必要な検証データ収集を目的としている.基礎実験としてプロパンを燃料とし,単純反応場であるマイクロフローリアクタを用いた.マイクロフローリアクタに窒素で希釈した気体燃料プロパンを流し,加熱による熱分解にてすす粒子を生成させた.リアクタ出口の排出ガスを窒素で500倍に希釈した後,粒径分布計測装置にガスの一部を流入させ,粒径分布データを取得した.その結果200nm以下にピークに持つ粒径分布が得られ,ピーク粒径は条件により変化した.具体的には,リアクタの温度,ガス流速(反応時間),窒素の希釈度を変化させると粒径分布中の最大粒径が変化する結果を得た.一方,Ansys社の化学反応計算ソフトChemkinに実装されているセクショナル法を用いて,実験条件に合わせてリアクタ出口の粒径分布計算を試みた.試行計算中ではあるが,モデル中の粒子反応定数の大きさと粒径分布の関係を調べた.特に各種感度解析によってモデルの特性を理解し,大規模かつ複雑なモデルの改善方法に目途をつけた.具体的には,モデル中の粒子衝突に伴う凝集効率が粒径分布ピークの粒径を支配していることが分かった.次年度は,実験で得られた粒径分布データを再現する凝集効率を調査する必要がある.さらに,次年度に計画されている液体燃料の粒径分布計測に向けて,マイクロフローリアクタ改良に着手した.液体燃料を気化する必要があり,微小送液装置,液体燃料気化装置,加熱装置などの新設装置の設計を完了した.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
以下のことから1年目の目標を達成し概ね順調と判断している. ①プロパンを燃料とし,マイクロフローリアクタに窒素で希釈した気体燃料プロパンを流し,加熱による熱分解にてすす粒子を生成させる基礎実験を完了した. ②リアクタ出口の粒径分布データを取得した. ③Ansys社の化学反応計算ソフトChemkinに実装されているセクショナル法を用いて,実験条件に合わせてリアクタ出口の粒径分布計算を試み,各種感度解析によってモデルの特性を理解し,大規模かつ複雑なモデルの改善方法に目途をつけた. ④モデル中の粒子衝突に伴う凝集効率が粒径分布ピークの粒径を支配していることが分かった.
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今後の研究の推進方策 |
1年目の目標を達成して,概ね順調に進展した.したがって当初の計画に沿って2年目は目的達成に向けて以下を実施する. ①1年目で取得したプロパンの粒径分布の再現を目標にモデルを改善する. ②マイクロフローリアクタシステムにおいて,燃料気化装置を新設(試作)し,液体燃料であるガソリン模擬燃料での実験を可能とし,粒径分布データを取得する. ③実験と同条件での液体燃料の粒径分布の計算を実施して、モデルの問題点の抽出する. ④得られた粒径分布データを再現するために,モデルのパラメータスタディを実施する.
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