CN112576350A - 柴油机氮氧化物排放特性的预测方法、装置、设备及介质 - Google Patents
柴油机氮氧化物排放特性的预测方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种柴油机氮氧化物排放特性的预测方法,包括:获取氨选择催化装置入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值;将所述入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值输入预先构建的氮氧化物预测模型;输出预测出来的氨选择催化装置出口当量NOX浓度。根据本发明公开的氮氧化物排放预测方法,通过建立氮氧化物预测模型,可以精确预测多种输入条件下氮氧化物的排放浓度,省略了多种生成物浓度的计算,且模型稳定性强,标定难度低,为SCR的氮氧化物反馈控制提供方便。
Description
技术领域
本发明涉及尾气处理技术领域,特别涉及一种柴油机氮氧化物排放特性的预测方法、装置、设备及介质。
背景技术
柴油机在运行中会产生氮氧化物,为满足法规排放要求,现有柴油机的后处理系统中大多都安装了SCR(Selective Catalystic Reduction,选择性催化还原)装置,通过向安装在排气管路当中的催化剂喷射尿素水溶液,将氮氧化物还原为无公害的氮气。当尿素水溶液的喷射量超过SCR的需求量时,可能会导致SCR无法存储过量的氨,从而导致较为明显的氨泄漏,氨也是一种被法规限制的有害气体,因此,通常还需要在SCR后端加装一个ASC(Ammonia Selective Catalystic,氨选择性催化还原)装置,将氨转化为氮气以限制其排放量。然而在不同的边界条件下,ASC对氨的转化效率具有较大差异,体现出多变的排放特性,在电控柴油机中,后处理系统的精确控制是保证发动机排放满足法规的基本条件之一,因此,需要对各个后处理元件进行建模并控制。基于ASC的氮氧化物排放预测模型也是其中重要的一环。
现有技术中,采用化学反应动力学建模的方式建立氮氧化物排放预测模型,但是,化学反应动力学模型各种物理过程、化学反应过程之间相互高度耦合,且产物的浓度、温度、边界层扩散与层间扩散特性缺乏有效观测手段,因此化学反应动力学建模方法精度难以满足应用需求,且标定难度高,计算复杂,对催化剂的性能劣化适应性也难以保证。
发明内容
本公开实施例提供了一种柴油机氮氧化物排放特性的预测方法、装置、设备及介质。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解,下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述,也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念,以此作为后面的详细说明的序言。
第一方面,本公开实施例提供了一种柴油机氮氧化物排放特性的预测方法,包括:
获取氨选择催化装置入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值;
将入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值输入预先构建的氮氧化物预测模型;
输出预测出来的氨选择催化装置出口当量NOX浓度。
在一个实施例中,将入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值输入预先构建的氮氧化物预测模型之前,还包括:
构建氮氧化物预测模型,其中,氮氧化物预测模型包括载体温度计算模块、催化剂劣化系数计算模块、接口模块、NH3当量系数计算模块、NOX当量系数计算模块以及出口当量NOX浓度计算模块。
在一个实施例中,载体温度计算模块用于根据入口废气温度以及入口废气流量计算载体平均温度;
催化剂劣化系数计算模块用于根据载体平均温度计算催化剂劣化系数;
接口模块用于计算入口NH3浓度与NOX的浓度比值,计算入口NOX浓度与NH3的浓度比值,计算入口NO2浓度与NOX的浓度比值;
NH3当量系数计算模块用于计算NH3当量系数;
NOX当量系数计算模块用于计算NOX当量系数;
出口当量NOX浓度计算模块用于计算出口当量NOX浓度。
在一个实施例中,接口模块用于计算入口NH3浓度与NOX的浓度比值,计算入口NOX浓度与NH3的浓度比值,计算入口NO2浓度与NOX的浓度比值,包括:
接口模块用于根据载体平均温度以及入口NH3浓度计算入口NH3浓度与NOX的浓度比值;用于根据载体平均温度以及入口NOX浓度计算入口NOX浓度与NH3的浓度比值;用于根据载体平均温度以及入口NO2浓度计算入口NO2浓度与NOX的浓度比值。
在一个实施例中,NH3当量系数计算模块用于计算NH3当量系数,包括:
NH3当量系数计算模块用于根据载体平均温度、催化剂劣化系数、入口NOX浓度与NH3的浓度比值、入口NO2浓度与NOX的浓度比值、入口废气流量以及入口NH3浓度计算NH3当量系数。
在一个实施例中,NOX当量系数计算模块用于计算NOX当量系数,包括:
NOX当量系数计算模块用于根据载体平均温度、催化剂劣化系数、入口NH3浓度与NOX的浓度比值、入口NO2浓度与NOX的浓度比值、入口废气流量以及入口NOX浓度计算NOX当量系数。
在一个实施例中,出口当量NOX浓度计算模块用于计算出口当量NOX浓度,包括:
出口当量NOX浓度计算模块用于根据入口NOX浓度、出口温度、NH3当量系数、NOX当量系数以及入口NH3浓度计算出口当量NOX浓度。
第二方面,本公开实施例提供一种柴油机氮氧化物排放特性的预测装置,包括:
获取模块,用于获取氨选择催化装置入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值;
输入模块,用于将入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值输入预先构建的氮氧化物预测模型;
输出模块,用于输出预测出来的氨选择催化装置出口当量NOX浓度。
第三方面,本公开实施例提供一种柴油机氮氧化物排放特性的预测设备,包括处理器和存储有程序指令的存储器,处理器被配置为在执行程序指令时,执行上述实施例提供的柴油机氮氧化物排放特性的预测方法。
第四方面,本公开实施例提供一种计算机可读介质,其上存储有计算机可读指令,计算机可读指令可被处理器执行以实现上述实施例提供的一种柴油机氮氧化物排放特性的预测方法。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本公开实施例提供了一种柴油机氮氧化物排放特性的预测方法,通过构建基于ASC的氮氧化物排放预测模型,精确预测在多种输入条件下的氮氧化物排放浓度,省略了多种生成物浓度的计算,且模型占用资源少,稳定性强,标定难度大幅降低,可以解决ASC难标定的问题,为SCR的NOx反馈控制及OBD开发提供方便。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种柴油机氮氧化物排放特性的预测方法的流程示意图;
图2是根据一示例性实施例示出的一种氨选择催化模型的示意图;
图3是根据一示例性实施例示出的一种载体温度计算模块的示意图;
图4是根据一示例性实施例示出的一种催化剂劣化系数计算模块的示意图;
图5是根据一示例性实施例示出的一种接口模块的示意图;
图6是根据一示例性实施例示出的一种NH3当量系数计算模块的示意图;
图7是根据一示例性实施例示出的一种NOx当量系数计算模块的示意图;
图8是根据一示例性实施例示出的一种出口当量NOx浓度计算模块的示意图;
图9是根据一示例性实施例示出的一种柴油机氮氧化物排放特性的预测装置的结构示意图;
图10是根据一示例性实施例示出的一种柴油机氮氧化物排放特性的预测设备的结构示意图;
图11是根据一示例性实施例示出的一种计算机存储介质的示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容,下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述,所附附图仅供参考说明之用,并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中,为方便解释起见,通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而,在没有这些细节的情况下,一个或一个以上实施例仍然可以实施。在其它情况下,为简化附图,熟知的结构和装置可以简化展示。
下面将结合附图1-附图8,对本申请实施例提供的柴油机氮氧化物排放特性的预测方法进行详细介绍。
参见图1,该方法具体包括以下步骤。
S101获取氨选择催化装置入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值。
为了解决氨泄漏的问题,通常在SCR的后端再加装一个氨选择催化装置,可以将氨转化为氮气以限制其排放量,然而,在不同的边界条件下,ASC对氨的转化效率具有较大差异,其将输入的氨转化为N2、NO、NO2、N2O的比例也有所不同,因此体现出多变的下游排放特性。因此,本公开实施例提供了一种氮氧化物排放特性的预测方法,通过构建氮氧化物排放预测模型,可以实现各种输入条件下预测ASC下游气态污染物排放特性的目的。
首先,获取氨选择催化装置入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值,在一种可能的实现方式中,可以在入口处设置温度计,获取进入氨选择催化装置入口处的废气温度,可以在入口处安装流量计,获取进入氨选择催化装置入口处的废气流量,还可以在入口处安装NOX传感器、NO2传感器、NH3传感器,统计入口处的NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值。
S102将入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值输入预先构建的氮氧化物预测模型。
通常,在执行步骤S102之前,还包括:构建氮氧化物预测模型。图2是本公开实施例提供的一种氮氧化物预测模型的示意图,如图2所示,氮氧化物预测模型包括载体温度计算模块、催化剂劣化系数计算模块、接口模块、NH3当量系数计算模块、NOX当量系数计算模块以及出口当量NOX浓度计算模块。模型的输入为氨选择催化装置入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值,输出为预测出来的氨选择催化装置出口当量NOX浓度。
具体地,氮氧化物预测模型包括载体温度计算模块,图3是本公开实施例提供的载体温度计算模块的示意图,如图3所示,载体温度计算模块用于根据入口废气温度、入口废气流量计算ASC的载体平均温度,也就是图中的中间变量1,该模块的内部计算过程可以通过传唤热建模的方法实现,本公开实施例不对其中的实现过程进行限制。
氮氧化物预测模型还包括催化剂劣化系数计算模块,图4是本公开实施例提供的一种催化剂劣化系数计算模块的示意图,如图4所示,该模块用于根据载体的平均温度的积分来核算ASC的催化剂劣化系数,也就是中间变量2,该模块的内部计算过程本公开实施例不做具体限制。
氮氧化物预测模型还包括接口模块,图5是本公开实施例提供的接口模块的示意图,如图5所示,接口模块用于计算入口NH3浓度与NOX的浓度比值,中间变量3,计算入口NOX浓度与NH3的浓度比值,中间变量4,计算入口NO2浓度与NOX的浓度比值,中间变量5。
具体地,如图5所示,为了防止输出出现震荡,在进行比值计算之前,需要对氨浓度、NOx浓度、NO2浓度分别进行一阶时延滤波,滤波器的时间常数是与载体温度相关的函数。
将载体平均温度也就是中间变量1先输入一个curve函数,curve函数常用于绘制函数对应的曲线,确定函数的表达式,以及对应的起始坐标和终止坐标,curve函数就会自动化的绘制在该区间内的曲线图。然后将经过curve函数处理的值输入PT1滤波器,本领域技术人员可以自行设置PT1滤波器的参数。
如图5所示,将入口NH3浓度值输入PT1滤波器,将载体平均温度作为滤波器的时间常数,进行比值计算,得到入口NH3浓度与NOX的浓度比值。将入口NOX浓度值输入PT1滤波器,将载体平均温度作为滤波器的时间常数,进行比值计算,得到入口NOX浓度与NH3的浓度比值,将入口NO2浓度值输入PT1滤波器,将载体平均温度作为滤波器的时间常数,进行比值计算,得到入口NO2浓度与NOX的浓度比值。
氮氧化物预测模型还包括NH3当量系数计算模块,由于位于尾气排气管的NOx传感器会将NH3判别为NOx,该模块的实际作用相当于计算ASC下游所测得的NH3反应所生成的NO、NO2,以及剩余的NH3的总量在NOx传感器上的浓度响应与上游NH3浓度的比值。图6是本公开实施例提供的一种NH3当量系数计算模块的示意图,如图6所示,NH3当量系数计算模块用于根据载体平均温度、催化剂劣化系数、入口NOX浓度与NH3的浓度比值、入口NO2浓度与NOX的浓度比值、入口废气流量以及入口NH3浓度计算NH3当量系数。
在一个实施例中,将载体平均温度以及催化剂劣化系数输入一个MAP图进行标定,得到第一数值,将载体平均温度以及入口NOX浓度与NH3的浓度比值输入一个MAP图进行标定,得到第二数值,将载体平均温度以及入口NO2浓度与NOX的浓度比值输入一个MAP图进行标定,得到第三数值,将载体平均温度以及入口废气流量输入一个MAP图进行标定,得到第四数值,将载体平均温度以及入口NH3浓度输入一个MAP图进行标定,得到第五数值,本领域技术人员可自行设置标定数据,将第二数值与第三数值相乘再与载体平均温度值相减,得到的数值再与第一数值、第四数值、第五数值相乘,得到计算出来的NH3当量系数。
氮氧化物预测模型还包括NOX当量系数计算模块,与NH3当量系数计算模块类似,该模块的实际作用相当于计算ASC下游所测得的NOx反应所生成的NO、NO2总量在NOx传感器上的浓度响应与上游NOx浓度的比值。图7是本公开实施例提供的一种NOX当量系数计算模块的示意图,如图7所示,NOX当量系数计算模块用于根据载体平均温度、催化剂劣化系数、入口NH3浓度与NOX的浓度比值、入口NO2浓度与NOX的浓度比值、入口废气流量以及入口NOX浓度计算NOX当量系数。
在一个实施例中,将载体平均温度以及催化剂劣化系数输入一个MAP图进行标定,得到第六数值,将载体平均温度以及入口NH3浓度与NOX的浓度比值输入一个MAP图进行标定,得到第七数值,将载体平均温度以及入口NO2浓度与NOX的浓度比值输入一个MAP图进行标定,得到第八数值,将载体平均温度以及入口废气流量输入一个MAP图进行标定,得到第九数值,将载体平均温度以及入口NOX浓度输入一个MAP图进行标定,得到第十数值,本领域技术人员可自行设置标定数据,将第七数值与第八数值相乘再与载体平均温度值相减,得到的数值再与第六数值、第九数值、第十数值相乘,得到最终的NOX当量系数。
氮氧化物预测模型还包括出口当量NOX浓度计算模块,出口当量NOX浓度计算模块用于根据入口NOX浓度、出口温度、NH3当量系数、NOX当量系数以及入口NH3浓度计算出口当量NOX浓度。图8是本公开实施例提供的一种NOX浓度计算模块的示意图,如图8所示,将入口NOX浓度与NH3当量系数、以及出口温度的curve函数相乘,得到一个乘积,再将NOX当量系数、入口NH3浓度以及出口温度的curve函数相乘,得到另一个乘积,将两个乘积相加得到出口当量NOX浓度。
得到构建完成的氮氧化物预测模型后,将获取到的入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值输入构建好的氮氧化物预测模型,进行氮氧化物排放浓度预测。
S103输出预测出来的氨选择催化装置出口当量NOX浓度。
进一步地,氮氧化物预测模型进行出口当量NOX浓度计算后,输出预测出来的出口当量NOX浓度。通过出口当量NOX浓度的精确预测,可以为SCR的NOX反馈控制提供依据。
本公开实施例提供了一种柴油机氮氧化物排放特性的预测方法,通过构建基于ASC的氮氧化物排放预测模型,利用劣化系数、上游氨与NOx浓度、废气流量,氨与NOx浓度比值、NO2与NOx浓度比值进行修正,精确预测在多种输入条件下的氮氧化物排放浓度,省略了多种生成物浓度的计算,且模型占用资源少,稳定性强,标定难度大幅降低,可以解决ASC难标定的问题,为SCR的NOx反馈控制及OBD开发提供方便。
本公开实施例还提供一种柴油机氮氧化物排放特性的预测装置,该装置用于执行上述实施例的柴油机氮氧化物排放特性的预测方法,如图9所示,该装置包括:
获取模块901,用于获取氨选择催化装置入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值;
输入模块902,用于将入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值输入预先构建的氮氧化物预测模型;
输出模块903,用于输出预测出来的氨选择催化装置出口当量NOX浓度。
需要说明的是,上述实施例提供的柴油机氮氧化物排放特性的预测装置在执行柴油机氮氧化物排放特性的预测方法时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将设备的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的柴油机氮氧化物排放特性的预测装置与柴油机氮氧化物排放特性的预测方法实施例属于同一构思,其体现实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
本公开实施例还提供一种与前述实施例所提供的柴油机氮氧化物排放特性的预测方法对应的电子设备,以执行上述柴油机氮氧化物排放特性的预测方法。
请参考图10,其示出了本申请的一些实施例所提供的一种电子设备的示意图。如图10所示,电子设备包括:处理器1000,存储器1001,总线1002和通信接口1003,处理器1000、通信接口1003和存储器1001通过总线1002连接;存储器1001中存储有可在处理器1000上运行的计算机程序,处理器1000运行计算机程序时执行本申请前述任一实施例所提供的柴油机氮氧化物排放特性的预测方法。
其中,存储器1001可能包含高速随机存取存储器(RAM:Random Access Memory),也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口1003(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接,可以使用互联网、广域网、本地网、城域网等。
总线1002可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。其中,存储器1001用于存储程序,处理器1000在接收到执行指令后,执行程序,前述本申请实施例任一实施方式揭示的柴油机氮氧化物排放特性的预测方法可以应用于处理器1000中,或者由处理器1000实现。
处理器1000可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器1000中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1000可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,简称CPU)、网络处理器(Network Processor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1001,处理器1000读取存储器1001中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
本申请实施例提供的电子设备与本申请实施例提供的柴油机氮氧化物排放特性的预测方法出于相同的发明构思,具有与其采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
本申请实施例还提供一种与前述实施例所提供的柴油机氮氧化物排放特性的预测方法对应的计算机可读存储介质,请参考图11,其示出的计算机可读存储介质为光盘1100,其上存储有计算机程序(即程序产品),计算机程序在被处理器运行时,会执行前述任意实施例所提供的柴油机氮氧化物排放特性的预测方法。
需要说明的是,计算机可读存储介质的例子还可以包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他光学、磁性存储介质,在此不再一一赘述。
本申请的上述实施例提供的计算机可读存储介质与本申请实施例提供的柴油机氮氧化物排放特性的预测方法出于相同的发明构思,具有与其存储的应用程序所采用、运行或实现的方法相同的有益效果。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种柴油机氮氧化物排放特性的预测方法,其特征在于,包括:
获取氨选择催化装置入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值;
将所述入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值输入预先构建的氮氧化物预测模型;
输出预测出来的氨选择催化装置出口当量NOX浓度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值输入预先构建的氮氧化物预测模型之前,还包括:
构建氮氧化物预测模型,其中,所述氮氧化物预测模型包括载体温度计算模块、催化剂劣化系数计算模块、接口模块、NH3当量系数计算模块、NOX当量系数计算模块以及出口当量NOX浓度计算模块。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述载体温度计算模块用于根据入口废气温度以及入口废气流量计算载体平均温度;
所述催化剂劣化系数计算模块用于根据所述载体平均温度计算所述催化剂劣化系数;
所述接口模块用于计算入口NH3浓度与NOX的浓度比值,计算入口NOX浓度与NH3的浓度比值,计算入口NO2浓度与NOX的浓度比值;
所述NH3当量系数计算模块用于计算NH3当量系数;
所述NOX当量系数计算模块用于计算NOX当量系数;
所述出口当量NOX浓度计算模块用于计算出口当量NOX浓度。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述接口模块用于计算入口NH3浓度与NOX的浓度比值,计算入口NOX浓度与NH3的浓度比值,计算入口NO2浓度与NOX的浓度比值,包括:
所述接口模块用于根据载体平均温度以及入口NH3浓度计算入口NH3浓度与NOX的浓度比值;用于根据载体平均温度以及入口NOX浓度计算入口NOX浓度与NH3的浓度比值;用于根据载体平均温度以及入口NO2浓度计算入口NO2浓度与NOX的浓度比值。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述NH3当量系数计算模块用于计算NH3当量系数,包括:
所述NH3当量系数计算模块用于根据载体平均温度、催化剂劣化系数、入口NOX浓度与NH3的浓度比值、入口NO2浓度与NOX的浓度比值、入口废气流量以及入口NH3浓度计算NH3当量系数。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述NOX当量系数计算模块用于计算NOX当量系数,包括:
所述NOX当量系数计算模块用于根据载体平均温度、催化剂劣化系数、入口NH3浓度与NOX的浓度比值、入口NO2浓度与NOX的浓度比值、入口废气流量以及入口NOX浓度计算所述NOX当量系数。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述出口当量NOX浓度计算模块用于计算出口当量NOX浓度,包括:
所述出口当量NOX浓度计算模块用于根据入口NOX浓度、出口温度、NH3当量系数、NOX当量系数以及入口NH3浓度计算所述出口当量NOX浓度。
8.一种柴油机氮氧化物排放特性的预测装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取氨选择催化装置入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值;
输入模块,用于将所述入口处的废气温度值、废气流量值、NOX浓度值、NO2浓度值以及NH3浓度值输入预先构建的氮氧化物预测模型;
输出模块,用于输出预测出来的氨选择催化装置出口当量NOX浓度。
9.一种柴油机氮氧化物排放特性的预测设备,其特征在于,包括处理器和存储有程序指令的存储器,所述处理器被配置为在执行所述程序指令时,执行如权利要求1至7任一项所述的柴油机氮氧化物排放特性的预测方法。
10.一种计算机可读介质,其特征在于,其上存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至7任一项所述的一种柴油机氮氧化物排放特性的预测方法。
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