CN102066724B - 通过确定燃料中氧化化合物的比例来优化热机运行的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于优化热机的运行的方法，其中的热机具有通过电子壳体和至少一种发动机映射控制的燃烧参数，其特征在于该方法包括：进行含有醇和/或醚和/或水的混合物的生物燃料的近红外光谱分析的步骤，以便确定该生物燃料中含有的水的比例以及醇和/或醚类型的至少一种其它氧化化合物的比例；和根据分析结果选择和/或修改所述映射的步骤，以便优化热机的运行。

Description

通过确定燃料中氧化化合物的比例来优化热机运行的方法
技术领域
本发明涉及一种用于优化热机(thermal engine)运行的方法。
更具体地，本发明涉及供应生物燃料的发动机(引擎，engine)。
背景技术
热内燃机必须满足在CO2、NOx、HC排放标准方面总是较严格的要求，并且这也是几十年来诸如生物乙醇和生物柴油的生物燃料(其由多种能够以氧原子替代碳原子的原料制造)在商业燃料(即汽油和柴油)中所占份额升高的原因。
新的供应网络使用来自农业的可再生源，如油菜籽、玉米、向日葵、甘蔗、大豆、纤维素和藻类(只是提到了其中的几种)。
于是，引导了几十年的反思趋向于考虑总排放，即“从油井到车轮”，因此其不仅包括发动机和燃烧的影响，而且包括燃料的总体影响，从提取到其生产及其运输。这是为什么即使依据消耗而言，具有符合欧IV标准的强制点火式发动机的汽车使用按体积计由85％的乙醇和15％的汽油构成的混合物(E85)的原因，与它使用没有乙醇的汽油时相比，多使用了30％至40％的燃料，但是在排气道的CO2排放的增益平均降低了6％，更具体地，如果考虑到整个“从油井到车轮”的循环则是降低了38％。
这样的燃料的“清洁”方面越来越多地将可再生能源和可持续性发展的概念与对更贫穷的群体的水和基本粮食资源供应的影响结合起来。
根据自80年代以来流行的规则，这样的生物燃料以各种比例被引入至传统燃料中。目前的趋势和政府考虑的计划促进显著提高生物燃料在由精炼原油产生的燃料中的各自的比例。这是为什么美国新配方汽油具有10％的生物乙醇或E10和为什么在巴西有E26(乙醇百分比＝26％)或E100(乙醇百分比＞93％)或在欧洲有E85的原因。
同样，在欧洲整合到汽油中的生物柴油平均是4％(B4)，并且目标是批准销售B10，然后是B30，并且可能是B100。对于欧洲，自1985年以来促进整合或多或少显著量的醚类型分子，更确切地是MTBE、ETBE或TAME。然而，在欧洲，现在加油站售卖E85型燃料。
自2002年以来已开展的许多研究也已探讨了将诸如乙醇的醇类引入到柴油中的可能性，并正在研究对燃烧、消耗和污染排放的影响。
然而，汽油和柴油中生物燃料含量的提高也不是没有风险的，其受到必须提供适应于高含量生物燃料的特殊发动机调整和发动机技术设计的限制，否则燃烧及发动机会变差并且会产生比传统燃料的更严重污染排放和CO2排放。
第二个风险与醇类的亲水性以及它们的储存和保持水的能力直接相关，更确切地在分配网络的非故意污染范围内，这是在储藏操作过程中，或出于更多谋利的原因，通过主动加水，即使按体积计的百分之几。
另外，生产乙醇的方法是基于萃取蒸馏法，并导致产生一种包括95％的乙醇和5％的水的已知共沸混合物。因此，在没有任何其它的分离方法的情况下，不可能获得超过95％乙醇和5％水的醇产品。
生物燃料中含有的水引起燃料回路、油箱、泵以及喷射系统的机械元件更快的氧化和腐蚀。由于氧传感器变形，也会影响燃烧。然而，这种传感器系统是OBD诊断范围内所需要的，并且使得能够进行大约为数值1的空气/燃料比的闭环调节，从而优化三元后处理催化剂的运行和强制点火发动机的CO、HC和NOx排放的调节。
如今，为了优化这样的燃料供应的热机的运行，所考虑和选择的解决方案是基于电导和电导率类型的途径和物理传感器，或没有任何传导器的途径，其也被称为软传感器，是基于由氧传感器提供的结果的空气-燃料混合物的氧含量的或多或少快速学习环(learning cycle)。
然而，迄今提出的所有技术并未使得有可能区分空气-燃料混合物中含有的氧的来源。由于存在水，在软传感器情况下，在根据学习环中电导类型或非收敛的物理测量传感器对乙醇百分比和氧百分比的预测中，这导致非常多样的错误。根据水的碱度和溶解盐的量，生物燃料百分比测量误差的影响可能甚至会更高。
在B.HAUET-SIA 13/03/2007的文献中提到的信息和结论清楚地解释了涉及当使用含有生物乙醇的混合物时控制点火发动机的特定调节的问题，以及根据诸如温度的外部参数对该发动机的燃烧、启动和污染排放策略的影响，，因此必须精确地知道与生物燃料相关的数据。
Dr.CHANDRA在1998年为加拿大政府(交通系统部-防止加拿大环境污染总局)开展的工作表明，生物燃料的挥发性对在高温气候和寒冷气候下启动阶段期间的发动机效力的影响，以及特别是在开环中空气/燃料比减小的影响，以及对频繁启动现象的影响，其也可能在以发动机重负荷或全负荷加速时观察到，它显著破坏汽车的操纵性能。已经讨论了通过添加生物燃料对发动机爆震极限的管理的影响，其作用不同于基础汽油的辛烷中的增益，其非常显著地影响了燃料的敏感性(RON-MON差异)，从而使其必须修正发动机爆震控制策略。
因此需要精确地定性和定量地确定生物燃料组成，更具体地是氧化化合物中的组成。
二十五年来提供的涉及确定燃料中氧含量相关的解决方案的大量文献和论文表明了测量对于优化与发动机的启动、燃烧和后处理(也被称为弹性燃料)相关的策略的必要性和重要性。
因此，文献US 7163002涉及了一种根据燃料挥发性来调整喷射用于发动机的低温运行的燃料量的方法。
文献US 5893349提供了使用学习环和根据用于发动机冷启动的空气/燃料混合物校准表的步阶后退控制(step-by-stepretro-control)法。
文献US 5 492 101提供了根据多个传感器而调整发动机参数，其使得有可能确定燃料的性能以便调整发动机喷射参数。
但是未详细描述这些传感器中的任何一个，并且也没有提到涉及存在醇基生物燃料的限制以及水和温度的相互作用。
文献US2003/00201494、US2004/0004487和US2005/0253599提供了根据燃料传感器而间接确定氧含量和乙醇百分比，其中使用在含有生物燃料的混合物的电导率/电容的测量差异以及在传感器的电极之间测量的感应电流和氧的百分比之间的相关性的原则。
文献USD2004/0253599描述了根据相似的原则基于测量混合物的温度和阻抗来确定燃料/乙醇混合物的氧含量的方法。
还提供了其它的途径，尤其是在文献US2005/0247299中，其基于声波传感器，使得有可能确定燃料的密度和粘性，以及文献EP0461156，其提供了根据测量燃烧室的离子化信号(其可与燃料的性能，尤其是氧含量相关，由此和其乙醇含量相关)来调整内燃机的空气/燃料比。
文献US5435285提供了基于测量燃料折射率以及含有乙醇的燃料和不含有乙醇的燃料之间的角度变化的光学传感器的应用。
目前，上述文献(其方法或系统中的一些已被实施)没有一个描述了醇-水或醇-水-酯混合物的效果，及其对氧含量的影响并通过关联燃料-生物燃料混合物的醇含量，以及对与O-H键连接的碳酸化烷基基团中的碳原子数量的变化的影响。
然而，从1983年起，文件US4391253中的ITO等促进在确定和预测醇-燃料混合物中的氧含量中的电导率/感应类型传感器的限制，更具体地是由于诸如水的杂质的存在，其随机并显著地影响来自传感器的电流转化成正确且精确的乙醇含量值。然而，自那以后还没能够提供针对这个问题的可靠解决方案。
另外，这样的文献也没有提供光谱仪类型传感器的利用，其使测量光和材料之间的相互作用成为可能，更具体地是在在红外光或近红外光区域中。
文献FR2542092描述了在700nm-1,700nm区域内的近红外光传感器的利用，用于确定醇-燃料混合物中的醇含量。该文献提供了使用两个测量单元的可能性，一个装有对照醇甲醇，而另一个装有待测量的生物燃料，更具体地是在900-1,000nm和1,450-1,600nm的区域内。
然而，该文献以及Maggard等的那些文献都没有描述或提供用于校正温度对碳氢化合物-醇混合物在所选波长下的吸光度测量值失真的众所周知作用的解决方案，更具体地，没有考虑光谱校正和相互作用，其更具体地在水的存在下影响乙醇-燃料或甲醇-燃料混合物。
现在，在生物燃料的情况中，不能忽视醇的亲水特性，因此限制了这些文献在实验室中的应用范围和可能性，并且使它们不能应用于车载应用和自动化系统的范围。
事实上，发明者忽略了O-H键的波长特征相对于理论偏移对由于费米(FERMI)共振的第一、第二和第三谐波的已知影响，该FERMI共振是由于与谐波带或组合波带的基本振动的相互作用产生的，其具有大致相同波长，并且属于相同的对称性群或由于在水分子的情况下等能量振动之间的相互作用或CORIOLIS相互作用而产生的DARLING DENNISON群。
杂志NIR spectroscopyvol.10n°1或ANALUSIS MAGAZINE，26n°4，1998提供了对在第一、第二和第三谐波的区域和组合区域中，O-H键的振动值的各种波长偏移的更准确的描述，更具体地是对于以0％至100％变化的水-甲醇、水-乙醇或水-丙醇混合物的描述。因为已知的CH3和CH2基团上的氧的电子对位移现象，在25℃，特征波长相对于理论值的位移取决于与O-H键连接的烷基。在温度升高的情况下，相对于预期波段的差异可达到5nm和甚至更大。
另外，在燃料中的醇-水混合物的情况下，如所描述或所使用的当前系统不能防止燃料/生物燃料混合物中或多或少无法控制的根据外部温度而变化的分层现象，导致在油箱中出现两个相并且导致在汽车的操纵性能(如平稳运行、熄火、污染)以及燃烧阶段的优化中产生显著影响。
将醇类型的生物燃料作为基础物质添加到传统燃料中还促使非线性现象的出现，其对于在5％和20％之间的醇的混合物(E5和E20)的挥发性以及该混合物的最初50％的蒸馏值是非常有害的。非线性现象的范围还取决于使用的生物燃料的类型并且因为与醇基团相关的烷基较小而是更重要的(甲醇具有比乙醇，接着是丙醇和丁醇更大的影响)。这样的非线性现象可以导致出现或不出现汽封，并且对冷发动机启动或热发动机启动的各个阶段具有实在的影响。另外，在柴油类型的自动点火热机的情况下，所描述的或解决方案中的传感器没有一个起作用。
因此，目前对传统的燃料中的生物燃料整合的提高的限制之一是由于现有解决方案不可能在每一种情况下严格且准确地测量氧化化合物含量，更具体地是检测生物燃料中水的存在的能力以能够提供发动机调整而适应于作为产品温度的函数的0％至100％的生物燃料的混合物的所有可能值。
发明内容
本发明的目的是通过提供一种用于优化供应生物燃料的热机的运行的方法来解决这样的问题，其中精确分析所述生物燃料以便提供对最适合于该燃料的发动机的调整。
基于此目的，本发明涉及一种用于优化热机运行的方法，通过电子壳体(electronic housing，缸体)和至少发动机映射(enginemapping)来控制燃烧参数，包括
-进行含有醇和/或醚和/或水的混合物的生物燃料的近红外光光谱分析的步骤，以便确定生物燃料中含有的醇和/或醚类型的至少一种其他氧化化合物和水的比例；和
-根据所述分析的结果选择和/或修改所述映射的步骤，从而优化热机的运行。
因此，根据本发明，生物燃料中的水含量被确定，并被考虑用于选择和/或改变发动机映射以便优化热机的运行。
另外，知道了水含量使得可以更精确地确定其它氧化化合物如生物燃料中含有的醇和醚的比例，从而进行最佳的发动机调整。
这样的分析使得对于电子或数字系统可以根据测量结果在最佳时间和实时地调整发动机的喷射、燃烧和后处理的参数、法则和映射，更具体地是与喷射、空气-燃料混合物的调整和后处理管理相关的参数，以及氧传感器的输出的确认。
因此，本发明满足了对恰当地和准确地确定生物燃料的定性和定量测量的需要，更具体地是满足了根据醇和/或醚和/或水的类型和量和基本燃料的类型，对由乙醇-水和/或醚混合物和基本燃料构成的生物燃料中氧化成分的百分比的分析，和根据生物燃料的温度对所述分析进行校正的步骤，以及根据所述分析结果选择或改变所述映射的步骤的需要。
本发明的方法解决了这些问题，这些问题在于直接测量生物燃料中的氧含量，并且更准确地确定醇含量和类型、水含量、醚化合物含量(如汽油和柴油生物燃料中的MTBE和ETBE)，同时考虑到和校正了分子相互作用的各种影响和温度的影响。
从这样的信息开始，校正和预测生物燃料的理化性能是可能的，更具体地是其体积质量、其燃烧指数(如马达法或研究法的辛烷指数或十六烷指数)、其蒸馏曲线、其挥发性和其蒸汽压或其操纵指数或V/L比或其低温特性。
有利地，选择和/或改变映射以便优化燃料消耗和将废气排放限制在发动机的ISO性能或用于在ISO消耗和排放下提高发动机性能。
有利地，生物燃料的近红外光分析步骤包括根据与生物燃料中存在的氧原子的键、更具体地是伯醇中的R-O-H键和/或醚中的C-O-C键和/或水分子中的H-O-H键相关的特征波段的多个重叠的校正阶段。
有利地，近红外光分析步骤包括根据由相互作用或耦合的共振的假象产生的谐波或组合区域上的相互作用的校正阶段。
有利地，近红外光分析步骤包括根据分子结构，更具体地是根据来自通过原油精炼工艺产生的所述燃料基础物质的C-C和C-H键的数目和类型的校正阶段。
有利地，近红外光分析步骤包括根据基于至少一个温度探测器的生物燃料温度测量值进行的所述分析的校正阶段。
有利地，生物燃料组成的近红外光分析使得可以实施所述生物燃料理化特性的预测的校正阶段。
有利地，在780nm和2,500nm之间的光谱区域，优选在850nm和980nm之间的硅探测区域中，通过传感器进行测量而进行近红外光谱分析。
本发明的其他目的和优点在参考附图的后续描述过程中将显而易见。
附图说明
图1至7示出了醚和/或水和/或醇类型的氧化化合物的组合或非组合添加和/或温度，对根据在850-980nm区域中的设定波长的光谱测定的强度的各种非线性作用。
·图1示出了由80号的研究法辛烷指数(research octane index)表征的汽油类型燃料在850-980nm区域内测定的近红外光谱在强度方面非常良好的光谱可重复性。
·图2示出了在75号和105号的辛烷(值)之间的汽油类型燃料的研究法辛烷值的变率和该变化对在850-980nm区域内测定的近红外光谱在强度方面的非线性作用。
·图3示出了温度对在-45℃至+50℃之间的燃料在850-980nm区域测定的近红外光谱在强度方面的非线性作用的影响。
·图4示出了将无水乙醇加入到80号的研究法辛烷指数的产品中(比例在0％至100％之间)对在850-980nm区域测定的近红外光谱在强度方面的非线性作用的影响。
·图5示出了将水以7％和10％比例加入到的无水乙醇中对在850-980nm区域测定的近红外光谱在强度方面的非线性作用的影响。
·图6示出了同时将水和乙醇加入到特征为85号的研究法辛烷值的汽油类型燃料中对在850-980nm区域测定的近红外光谱在强度方面的非线性作用的影响。
·图7示出了加入ETBE醚对具有93的研究法辛烷值的汽油类型燃料在850-980nm区域测定的近红外光谱在强度方面的非线性影响。
·图8至12示出了添加氧化产品对燃料的理化特性如辛烷值、蒸馏曲线和蒸汽压的非线性影响和交叉相互作用；辛烷值、蒸馏曲线和蒸汽压这些性能是优化汽车的冷发动机启动和热发动机启动以及优化燃烧、发动机爆震极限和后处理中的决定性性能。
·图8示出了以体积百分比加入乙醇对汽油类型燃料的研究法辛烷值和马达法辛烷值的非线性影响。
·图9示出了根据关于汽油类型的石油产品的ASTM D86方法，在蒸馏曲线(摄氏度)上，由加入按体积计10％的乙醇、按体积计10％的甲醇和按体积计7％的MTBE产生的共沸混合物。
·图10示出了以体积百分比加入乙醇对石油产品的蒸汽压(KPa)的非线性影响。
·图11示出了根据氧化化合物的来源的差异性和加入MTBE、乙醇和甲醇对测定Reid蒸汽压(PSI)的非线性影响。
·图12示出了燃料的Reid蒸汽压(PSI)的起始值对按体积计10％的燃料-乙醇或燃料-甲醇混合物的最终蒸汽压的增加的影响。
·图13示出了不属于关于对于水、乙醇和ETBE的真实数据计算的百分比的数据库的样品的预测模型的结果的图表。
具体实施方式
本发明涉及一种优化热机的方法，其中通过电子或数字系统控制其喷射、燃烧和后处理的参数、规律和映射。
在该方法过程中，实施分析和确认氧化化合物含量的步骤，尤其是生物燃料的水和醇和/或醚类型的结构和功能(其与燃料-发动机组(fuel-engine couple)相关)。
由至少一个位于发动机的燃料回路上的传感器实施该分析，该燃料回路包括加注系统、油箱、泵、燃料过滤器、发动机供油回路和返回至油箱的返回回路。
本方法还包括根据所述分析结果选择或修改参数、法则和映射的步骤。
根据一个实施方式，生物燃料的相关分析的步骤包括由至少一个热电偶类型的温度传感器测量产品温度的步骤，和构成燃料的碳氢化合物的分子结构的光谱分析的步骤，以确认根据其起始化学基团(尤其是醇的和/或水的和/或醚类型)(而变化)的碳-氧或碳-氢分子键，以及它们各自的根据混合物温度和分子内相互作用(而变化)的质量百分比或体积百分比的定量。
事实上，尽管期望且可能在光谱分析过程中将生物燃料的温度稳定在有限温度范围内，但是必需检查并由此测量这样的温度，从而如果需要而校正该分析的结果。
根据一个具体实施方式，光谱分析由燃料的近红外分析构成。近红外尤其适合于分子结构的分析，因为它是极灵敏的方法，因为近红外光谱可以被认为是产物的DNA。由这样的光谱提取的分子结构用于发动机控制是非常多的。另外，近红外光谱尤其是可重复的。众所周知，通过近红外光谱法进行预测首先需要构建充分相关的校准数据库，使得有可能确定最佳模式以及各种函数(function)与R-OH(伯醇)、C-O-C(醚)、H-O-H(水)基团之间的相关区域作为温度的函数的近红外广谱。该数据库必须提及一些要素，这些要素与各个成分、在其混合物中的百分比、其近红外光谱、测定时样品的温度相关或不相关，以及与混合物或纯品的所有理化数据、体积百分比的计算、重量百分比的计算或任何其它可能的加权相关或不相关，如大量碳、氢和氧原子的原子键或C-H、C-O、O-H键的能量、焓或长度的绝对值或相对于其他的比例。
在测定近红外光谱时进行或没有进行温度稳定的实施方式中，数据库的准备方案使得能够确定与伯醇类型的醇、水以及ETBE和MTBE类型的醚的加入相关的氧含量，为如下：
从全世界或原燃料选择大约20种当前未氧化的燃料或燃料基础物质(其被标注为C(j)(i从1至n变化))的步骤，包括从RON75至RON105的发动机辛烷值变化范围和25至100KPa的蒸汽压范围以及各种水平的C/H比和σ或π型C-C键。
基于由在-50℃至150℃的温度范围上的随机选择确定的次序测定标为SC(j，t)的产品的吸光度或强度的近红外光谱。
然后，进行随机选择从而确定标为A(j)(j从1至m变化)的醇混合物的次序(order，级别)和制备，优选为具有1至4个碳原子的伯醇。混合物可同时使用1、2、3或4种醇，在混合物中的最小比例为5％，优选20％。基础物质对于使用乙醇的样品的量是有益的。然后，测定标为SA(j)的醇的近红外光谱。
然后进行第三步，随机选择从而确定标为E(k)(k从1至p变化)的醚ETBE和MTBE混合物的制备次序。然后测定标为SE(k)的醚的近红外光谱。
然后，在第四步中，制备标为M(i，j，k)的生物燃料，执行随机选择从而由一定量的基础物质Ci和醇Ai和醚E(k)来确定次序。醇的最终量使得有可能覆盖从0至100％(E0至E100)的范围和从0％至50％的醚量。
通过在确定以获得吸光度和强度的光谱SM(i，j，k，t)的的整个温度范围改变样品的温度t，实施随机选择从而确定次序来测定生物燃料M(i，j，k)的光谱。
在第四步中，进行随机选择从而确定加入到在前一步骤中构成的标为MO(i，j，k，t)的第二级的生物燃料中的水的级别，其百分比在避免不混合现象(出现)而确定的范围上根据混合物的醇含量并根据生物燃料的温度而变化。最终混合物中的水的百分比可以从0％至10％变化。然后，也在相同的温度变化范围上测定吸光度或强度的近红外光谱SMO(i，j，k，t)。
在3个星期的时间内，所有的样品制备至少3次，并且样品的近红外光谱测定20次。产品被堆放在低温室或冷藏室中从而避免任何的蒸发。还对于3个不同的样品针对产品的C、A、M和MO进行3次理化分析测定。
如图1至7所示，相互作用和效果被组合和/或叠加在整个光谱上，因此必需能够相互独立地提取每一种考虑的效果。因此，必须通过根据其相关性的优先次序数学地确定更相关的波长区域，其中：
-无效果，强度值不变化的波长或多个波长或多个波长的组合，并标为B_0，并且其可以被认为是杠杆点(lever point)或基线。
-一种且只有一种效果，如[温度]、[醇的类型]、[(H-O-H键)％]、[(R-O-H键)％]、[(C-O-C键)％]。
-2x 2的效果，例如[T°，(H-O-H键)％]、[(H-O-H键)％，(R-O-H键)％]、[(R-O-H键)％，(C-O-C键)％]、[(C-O-C键)％，燃料基础物质类型]、[燃料基础物质类型，T°]。
-3x3的效果，例如[(H-O-H键)％，(R-O-H键)％，醇类型]、[T°，燃料基础物质类型，(C-O-C键)％]。
然后，在构建数据库的步骤过程中，有可能使用基于实验设计的方法和混合物的设计，从而缩小数据库大小并且减少要实施的测量次数，以及直接和主要测量第一和第二级别的主要相互作用的影响。也可以使用对于主要成分进行区分的因素分析的多因素法。主要的建议是应用基于理论、文献查阅并通过实验严格验证的标准知识模型。
根据良好构建的数据库，有可能提取作为波长和温度以及诸如水含量、醇含量、醇类型、醚含量的函数在光谱强度和吸光度之间的最显著相关性。相关性模型可以是线性或非线性的。
在一个具体实施方式中，描述了一种计算方法，用于确定在[780-1100nm]，更准确地在[850-980nm]之间的硅检测区域中找寻的各个值。
在第一步中，测定标为P_Ox的混合物中的氧化化合物的总含量。有可能应用根据产品温度(作为产品温度函数)的值的数学校正。关于在950nm至980nm(更准确地在970nm和962nm)之间的光谱强度或最大吸光度值的测定或参与通过杠杆点B_0的值加权的加权平滑函数的[950-980nm]范围内的最佳可能的波长组合，进行氧化化合物的测定。
在第二步中，确定标为P_H2O的水含量(H-O-H键)的值，同时进行在900至910nm之间(更准确地集中在值905nm附近)或参与通过应用作为由杠杆点B_0的值加权的产品温度的函数的值的数学校正的平滑函数在[900-910nm]范围内的可能的最佳波长组合的信号强度和吸光度值的测定。
在第三步中，通过实施在890nm至910nm之间(更准确地集中在值900nm附近)的信号强度和吸光度值的测定，和/或910nm至920nm之间(更准确地集中在值915nm附近)或通过应用作为由杠杆点B_0值加权的产品温度的函数的值的数学校正对于在[890-910nm]和[910-920nm]范围内波长的平滑函数起作用的最佳可能组合的吸光度值的测定，确定标为P_ETHER的醚类型(C-O-C键)的氧化化合物的含量。
3个步骤的次序不是关键，并且可以以任意次序进行这些步骤。
在这种具体的计算模式中，其中在每一个子计算中考虑温度，使用以下方程来确定标为P_OL的醇的百分比：
P_OL＝rP_Ox-aP_H2O-bP_ETHER，其中(a，b，r)是常数。
-a和b是用于校正分别与H-O-H键和C-O-C键(其在[950-980nm]之间的P-Ox范围内相互作用)的数目成比例的吸光度值或光谱强度的系数。
-r是随光谱[850nm-980nm](更具体地是[900-920nm]之间的范围，更准确地是集中在910nm附近)或对于杠杆点B_0的值在[900-920nm]范围内的最佳可能波长组合而变化的关于使用芳烃、异构烷烃(iso-paraffin)、石蜡油、烯烃、脂环烃类型的键数的汽油基础物质的分子结构的混合物中的氧含量的校正系数。
在考虑的每一个区域中在最大峰周围的各种所谓的平滑函数使得有可能最小化由于FERMI、DARLING DENNISON共振或CORIOLIS相互作用产生的偏移效应。
可以考虑使用相同基团或依比例重组的波长组合或使用一个或数个线性或非线性的、概率的、拓扑的或神经元网络的方法的任何其它计算模式。通过将P_OL描述为温度的函数，还可在P_OL的最终计算中使用温度系数的校正。这些计算方法可利用变量(PLS、PCR)的修改，或利用各种级别的有限展开或推导的数学函数，或利用如Log、Log10、sin、cos或tan或相关的弧度测定的三角算法基础的公式。
在上文中将本发明作为一个实施例进行了描述。很好理解，在不背离本发明的范围的情况下，本领域的技术人员能够对本发明的实施方式提供各种替换技术方案。

Claims (10)

1.一种用于优化热机运行的方法，所述热机具有通过电子壳体和至少一个发动机映射控制的燃烧参数，其特征在于，所述方法包括：
-对含有醇和/或醚和/或水的混合物的生物燃料进行近红外光谱分析的步骤，从而确定所述生物燃料中含有的水以及所述醇和/或醚类型的至少一种其它氧化化合物的比例；和
-基于所述分析和确定步骤的结果而选择和/或修改所述映射的步骤，从而优化所述热机的运行，
所述生物燃料的近红外分析的步骤包括根据与所述生物燃料中存在的氧原子的键相关的特征波段的多个重叠的校正阶段。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，选择和/或修改所述映射，从而优化燃料的消耗并在所述发动机的ISO性能下限制废气的排放或在ISO消耗和排放下提高所述发动机的性能。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，所述近红外分析的步骤包括根据在由于相互作用或耦合的共振的假象产生的谐波或组合的区域上的相互作用的校正阶段。
4.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，所述近红外分析的步骤包括根据分子结构的校正阶段。
5.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，所述近红外分析的步骤包括根据来自至少一个温度传感器的所述生物燃料的温度的测定值的所述分析的校正阶段。
6.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，所述生物燃料的组成的近红外分析使得能够进行所述生物燃料的理化特性的预测的校正阶段。
7.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，通过在780nm至2500nm之间的光谱区域执行测量的传感器实施所述近红外光谱分析。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生物燃料的近红外分析的步骤包括根据与伯醇中存在的R-O-H键和/或醚中存在的C-O-C键和/或水分子中存在的H-O-H键相关的特征波段的多个重叠的校正阶段。
9.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，所述近红外分析的步骤包括根据来自原油精炼工艺产生的所述燃料基础物质的C-C和C-H键的数目和类型的校正阶段。
10.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，通过在850nm至980nm之间的硅探测区域执行测量的传感器实施所述近红外光谱分析。
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