JP2011518984A - 燃料中の含酸素化合物の割合の決定による熱機関の動作の最適化方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、電子ハウジングおよび少なくとも１つのエンジンマッピングにより制御される燃焼パラメータを有する熱機関の動作を最適化する方法であって、アルコール、エーテル、および水のうちの少なくとも一つの混合物を含むバイオ燃料を近赤外分析し、水の割合と、バイオ燃料に含まれるアルコール型およびエーテル型のうちの少なくとも一方の少なくとも１つの他の含酸素化合物の割合とを決定する工程と、前記分析し決定する工程の結果に基づいて前記マッピングの選択および修正の少なくとも一方を行ない、熱機関の動作を最適化する工程と、からなることを特徴とする方法に関する。

Description

本発明は熱機関の動作を最適化する方法に関する。より詳しくは、本発明はバイオ燃料が供給されるエンジンに関する。

熱内燃機関は、ＣＯ₂、ＮＯ_x、ＨＣ排出基準に関するより厳しい要件を常に満たさなければならず、これは商用燃料（つまりガソリンおよびガス油）中のバイオ燃料（例えば炭素原子を酸素原子に置換可能にする多くの供給源から製造されるバイオエタノールおよびバイオディーゼル）の割合が数十年間上昇し続けている理由である。

新しい供給ネットワークは、ほんの数例を上げると、キャノーラ種子、トウモロコシ、ヒマワリ、サトウキビ、大豆、セルロースおよび藻等の、農業から得られる再生資源を使用している。

そして、ここ数十年間は全排出、つまり「井戸から車まで(from the well to the wheel)」を考慮する傾向があり、これはエンジンおよび燃焼の影響のみならず、燃料の全体的な影響、つまり抽出からその生産まで、および輸送までの影響も含んでいる。これは、たとえ消費の点では欧州ＩＶ基準に従うポジティブ点火エンジンを備えた車両が体積で８５％のエタノールと１５％のガソリンからなる混合物（Ｅ８５）を使用しても、車両がエタノールを含まないガソリンを使用する場合に比べて３０〜４０％多くの燃料を使用し、排出通路でのＣＯ₂排出の増加量が平均で６％だけしか減少せず、より詳細に「井戸から車
輪まで」サイクルの全体を考慮した場合には３８％減少する理由である。

このような燃料の「クリーン」な態様は、再生可能エネルギーおよび持続可能な開発と、貧困人口への水と基本的食料資源の供給への影響との概念をますます統合している。
８０年代以来施行されている規則によれば、そのようなバイオ燃料は種々の割合で従来の燃料に導入される。現在の傾向および政府が検討している計画は、原油の精製で得られる燃料中のバイオ燃料の割合を著しく増加させることに賛成している。これは、アメリカの再編成ガソリンが１０％バイオエタノールすなわちＥ１０を有し、ブラジルでＥ２６（エタノール＝２６％の割合）またはＥ１００（＞９３％のエタノールの割合）がブラジルで見出され、Ｅ８５が欧州で見出される理由である。

同様に、ガス油中へのバイオディーゼルの組み込みは、欧州では平均４％（Ｂ４）であり、目標はＢ１０、次にＢ３０および将来的にはＢ１００の販売認可である。欧州に関しては、エーテル型の分子、より正確にはＭＴＢＥ、ＥＴＢＥまたはＴＡＭＥを１９８５年以来、多かれ少なかれ有意な量で組み込むことに賛成している。しかしながら、欧州では、現在サービスステーションではＥ８５型の燃料が販売されている。

２００２年以来行なわれた多くの研究が、ディーゼルへのエタノール等のアルコールの導入の可能性も研究しており、燃焼、消費、および汚染排出に対する影響を研究している。

しかしながら、ガソリンおよびガス油中のバイオ燃料含有量の増加には、危険が伴わないわけではなく、それはバイオ燃料中の高含有量に適合されるエンジン技術の特定のエンジン調節および準備を提供する必要性により制限されているため、結果として燃焼の質と同様にエンジンの質が低下し、汚染排出およびＣＯ₂排出が生じるが、これは従来の燃料
に関するよりも重要であろう。

第２の危険性は、アルコールの親水性と、その水を貯蔵および保持する能力であり、より詳しくは体積比で数パーセント水を随意に自発的に加えただけでも、配給ネットワークが知らず知らずに汚染することである。

さらに、エタノールの生産方法は抽出蒸留方法に基づいており、９５％のエタノールと５％の水を含む既知の共沸混合物が得られる。他の分離方法がないと、９５％のエタノールと５％の水よりも多くのアルコールの生産を得るのは不可能である。

バイオ燃料に含まれる水は、燃料回路、タンク、ポンプ、および噴射系統の機械的要素のより迅速な酸化および腐食を引き起こす。酸素センサが歪曲するという結果のように、燃焼にも影響が及ぼされる。しかしながら、このセンサ系は、３方向後処理触媒の動作とポジティブ点火エンジンのＣＯ、ＨＣおよびＮＯ_x排出量の規則とを最適化するために、
ＯＢＤ診断の範囲内にあることが必要であると共に、値が約１の空燃比の閉ループ規則を可能にする。

今日、かかる燃料が供給された熱機関の動作を最適化するために検討かつ選択されている解決策は、コンダクタンス型および導電率型のアプローチおよび物理的センサであるか、または、酸素センサによって提供される結果から混合気の酸素含有量を多少なりとも迅速に学習するサイクルに基づくソフトセンサと呼ばれるセンサの無いアプローチである。

しかしながら、これまでに提起されたすべての技術でも、混合気に含まれる酸素の起源を区別することは可能でない。水が存在すると、ソフトセンサの場合、コンダクタンス型または学習ループ中の非収束の物理的測定センサからエタノールの割合および酸素の割合を予測するのに非常に様々な誤りを内含する。バイオ燃料の割合の測定における誤差の影響は、水のアルカリ性および溶解している塩類の量により、さらに高くなる場合さえある。

非特許文献１で言及されている複数の情報および結論は、バイオエタノールを含む混合物が使用された場合の制御点火エンジンの特定の調節に関する問題と、温度等の外部パラメータの関数としての燃焼、エンジンの開始、および汚染放出戦略への影響、ならびに従ってバイオ燃料に関するデータを正確に知ることの必要性を明確に説明している。

カナダ政府（輸送システム監督−カナダ環境汚染防止総局）の支援で１９９８年にＣＨＡＮＤＲＡ博士が行なった研究は、暑い気候および寒い気候での始動段階でのエンジン効率に対するバイオ燃料の揮発性の影響と、特に開ループでの空燃比の低下およびエンジンを重負荷または全負荷で加速した時に検知可能で、かつ車両の運転し易さを著しく損なうジョギング現象とを示している。エンジンノック限界の取り扱いに対する影響は、燃料の感度（ＲＯＮ−ＭＯＮ差）に非常に大きく影響し、エンジンノック制御戦略の改訂を必要なものにするバイオ燃料の添加による基本ガソリンのオクタン価の増加（ゲイン）とは異なる影響について論じられた。

よって、バイオ燃料の組成、より正確には含酸素化合物の組成の質と量を決定する必要が存在する。
燃料中の酸素含有量の決定に関する解決策を２５年間提示してきた多くの文書および記事は、フレックス燃料とも呼ばれるエンジンの始動、燃焼および後処理に関する戦略の最適化のための測定の必要性および重要性を示している。

したがって、特許文献１は、エンジンの冷間動作のために噴射される燃料の量を燃料の揮発性の関数として調節する方法を取り扱っている。
特許文献２は、冷間エンジン始動に使用するための、空気／燃料混合物校正表からの学習ループおよび段階的後退制御法を提供している。

特許文献３は、エンジン噴射パラメータを調節すべく燃料の特性を決定可能にする、複数のセンサからのエンジンパラメータの調節を提供している。
しかし、いずれのセンサも詳細は説明されておらず、アルコールを主成分とするバイオ燃料の存在および水と温度との相互作用に関する制約のいずれについての言及もない。
特許文献４−６は、バイオ燃料を含む混合物のコンダクタンス／キャパシタンスの測定値の変化と、センサの電極間で測定されたインダクタンス電流と酸素の割合との間の相関との原理を使用して、燃料センサから酸素含有量およびエタノールの割合を間接的に決定することを提供している。

特許文献７は、混合物の温度およびインピーダンスの測定から燃料／エタノール混合物の酸素含有量を決定する方法である同様な原理について記載している。
他のアプローチも提供される。より詳しくは、特許文献８は、燃料の密度および粘性の決定を可能にする音波センサに基づいており、特許文献９は、特に燃料特性（より詳細には燃料の酸素含有量、およびしたがって燃料のエタノール含量）と関連付けることが可能な燃焼室におけるイオン化信号の測定からの内燃機関の空燃比の調節を提供している。

特許文献１０は、エタノールを含む燃料とエタノールを含まない燃料との間の燃料屈折率および角度差の測定に基づく光学センサの利用を提供する。
現在、上記先行技術文献および既に実施されている該文献中の方法およびシステムは、いずれも酸素含有量の測定に対するアルコール−水またはアルコール−水−エステル混合物の影響についても、燃料バイオ燃料混合物のアルコール含有量の相関についても、Ｏ−Ｈ結合と関連するカルボン酸アルキルラジカルにおける炭素原子数の変化に対する影響についても記載していない。

しかしながら、１９８３年から、イトウらは、特許文献１１で、アルコール燃料混合物の酸素含有量の決定および予測における伝導率／インダクタンス型センサの制約を支持している。より詳しくは、その理由は水等の不純物の存在が、センサからの電流を正確なエタノール含有量の正確な値に変換するのに重大な影響を及ぼすためである。しかしながら、それ以来、どの方法もこの問題に対する信頼性の高い解決策を提供することができないでいる。

さらに、上記の文書は光と材料、より詳しくは赤外線または近赤外域での光と材料の間の相互作用を測定可能にする分光計の種類のセンサの利用を提供していない。
特許文献１２は、アルコール燃料混合物のアルコール含有量を決定するための７００ｎｍ〜１，７００ｍｍ域の近赤外センサの利用について記載している。この文書は、一方は参照アルコールであるメタノールで満たされ、他方は測定されるバイオ燃料で満たされた２つの測定セルを、より詳細には９００−１，０００ｎｍおよび１，４５０−１，６００ｎｍの範囲で用いる可能性を与えている。

しかしながら、上記文献も、Ｍａｇｇａｒｄらによる文献と同様、炭化水素アルコール混合物の選択波長での吸収度の測定の歪みに関する周知の温度の影響を補正するための解決策を提供しておらず、より詳細には、水が存在する状態でエタノール燃料またはメタノール燃料混合物に影響を及ぼすスペクトルの補正および相互作用を考慮していない。

さて、アルコールの親水性の特性はバイオ燃料の場合には無視することができないため、上記文献の適用の範囲および可能性は実験室に制限され、搭載中のおよび自動化システムの範囲での適用は不適当となっている。

事実、本願発明者は、水分子またはＣＯＲＩＯＬＩＳ相互作用の場合に同じ波長を有し、等価なエネルギー振動間の相互作用に起因する同じ対称群またはＤＡＲＬＩＮＧ ＤＥＮＮＩＳＯＮ群に属する高調波帯または組合せ帯との基本振動の相互作用に起因するＦＥＲＭＩ共鳴による第１、第２および第３調波に対するＯ−Ｈ結合に特徴的な波長の理論値に対するドリフトの公知の影響を無視していた。

非特許文献２または３は、特に０％〜１００％の間で変化する水−メタノール、水−エタノールまたは水−プロパノール混合物に対する第１、第２および第３調波の領域および組み合わせ領域におけるＯ−Ｈ結合の振動値の種々の波長のドリフトのかなり正確な説明を与える。２５℃では、理論値に対する特性波長の変位は、Ｏ−Ｈ結合に関連するアルキル基に依存するが、その理由はＣＨ₃とＣＨ₂基の酸素の電子ダブレットの変位の既知の現象のためである。予想された帯域に関する不一致は５ｎｍに達する場合があり、温度上昇の場合にはさらに大きくなる可能性がある。

さらに、説明または使用されている現在のシステムは、外部温度の関数としての、アルコールと水の混合物が燃料中に存在する場合の燃料／バイオ燃料混合物における脱混合という多かれ少なかれ制御されていない現象を防ぐことができない。これは、タンク中で２相になるという外観と、車両の運転しやすさ（滑らかな動作、失速、汚染等）に著しい影響とを生じさせる。

従来の燃料へのベースとしてのアルコール型バイオ燃料の組み込みは非線形現象の外観を優勢であるが、これは５％から２０％の間のアルコール混合物（Ｅ５とＥ２０）の揮発性および混合物の最初の５０％の蒸発値に非常に不利益をもたらしている。非線形現象の範囲は、使用されるバイオ燃料の種類にも依存し、アルコール群に関連するアルキル基は小さいため（メタノールはエタノールよりも影響が大きく、プロパノールおよびブタノールと続く）、なおさら重要である。そのような非線形現象によりベーパーロック（蒸気閉塞）の外観または非外観が生じ、冷間エンジン始動または暖間エンジン始動のフェーズに実際の影響を及ぼす可能性がある。さらに、記載されたセンサまたは解決策はいずれも、ディーゼル型の自動点火熱機関の場合には機能しない。

したがって、従来の燃料へのバイオ燃料の組み込みの増大における今日の制約の一つは、既存の解決策を、すべての場合で含酸素化合物含量をしっかり正確に測定できないことから生じており、詳細にはバイオ燃料中の水の存在を検出する能力、したがって、生産物の温度の関数として０％と１００％の間の混合物のすべての可能な値に適合されるエンジンの調節を提供する能力がないことにある。

米国特許第７１６３００２号 米国特許第５８９３３４９号 米国特許第５４９２１０１号 米国特許出願公開第２００３／００２０１４９４号 米国特許出願公開第２００４／０００４４８７号 米国特許出願公開第２００５／０２５３５９９号 米国特許出願公開第２００４／０２５３５９９号 米国特許出願公開第２００５／０２４７２９９号 欧州出願公開第ＥＰ０４６１１５６号 米国特許第５４３５２８５号 米国特許第４３９１２５３号 フランス特許第２５４２０９２号

Ｂ．ＨＡＵＥＴ−ＳＩＡ １３／０３／２００７ Journal of NIR spectroscopy 第１０巻、Ｎｏ．１ ANALUSIS MAGAZINE, 26, No.4、１９９８年

本発明の目的は、燃料に最も適したエンジン調節を提供するようバイオ燃料が正確に分析される、バイオ燃料が供給される熱機関の動作を最適化する方法の提供により、かかる問題を改善することにある。

上記目的のために、本発明は、電子ハウジングおよび少なくとも１つのエンジンマッピングにより制御される燃焼パラメータを有する熱機関の動作を最適化する方法であって、
アルコール、エーテル、および水のうちの少なくとも一つの混合物を含むバイオ燃料を近赤外分析し、水と、バイオ燃料に含まれるアルコール型およびエーテル型のうちの少なくとも一方の少なくとも１つの他の含酸素化合物との割合を決定する工程と、
前記分析する工程の結果に基づいて前記マッピングの選択および修正のうちの少なくとも一方を行ない、熱機関の動作を最適化する工程と、
からなる方法に関する。

そして、本発明によれば、バイオ燃料中の水分含量が決定され、熱機関の動作を最適化するエンジンマッピングを選択かつ／または修正するために考慮される。
さらに、水分含量がわかると、エンジンを最良に調節するための、バイオ燃料に含まれるアルコールおよびエーテル等の他の含酸素化合物の割合をより正確に決定することが可能となる。

そのような分析により、電子またはデジタルシステムは、エンジンの噴射、燃焼、および後処理のパラメータ、法則、およびマッピングを測定結果の関数として最良にリアルタイムで調節することが可能となる。測定結果はより詳細には、噴射に関連するパラメータ、混合気の調節に関連するパラメータ、および後処理の管理に関連するパラメータ、ならびに酸素センサの出力の確認である。

したがって、本発明は、バイオ燃料の定性的および定量的測定値を適切かつ正確な決定する必要性を満たし、より詳細には、バイオ燃料の含酸素成分の割合を分析する工程（バイオ燃料はアルコール−水および／またはエーテル混合物とベース燃料とから構成され、アルコール、エーテルおよび／または水の種類および量の関数として、べース燃料の種類およびバイオ燃料の温度の関数としての該分析の定性に基づいて分析する）と、前記分析の結果の関数として前記マッピングを選択または修正する工程とを行なう必要性を満たす。

本発明による方法は、バイオ燃料の酸素含有量を直接測定することに存在する問題に対応し、より正確には、分子の相互作用の種々の影響および温度の影響を考慮し補正しつつガソリンおよびディーゼルバイオ燃料中のアルコールの含量および種類、水分含量、ＭＴＢＥおよびＥＴＢＥ等のエーテル化合物含量を決定することに存在する問題に対応する。

そのような情報から出発して、バイオ燃料の物理化学的性質を補正および予測することが可能である。バイオ燃料の物理化学的性質は、より詳細には、体積質量、エンジンまた
は実験オクタン指数またはセタン指数等の燃焼指数、蒸留曲線、揮発性およびその蒸気圧、または運転しやすさ指数またはＶ／Ｌ比、またはその冷間特性がある。

有利には、マッピングは、燃料の消費を最適化し、かつエンジンのＩＳＯ性能での排気ガス放出を制限し、またはＩＳＯ消費および排出時のモーター性能を増大させるために選択および／または修正される。

有利には、バイオ燃料を近赤外分析する工程は、バイオ燃料中に存在する酸素原子の結合（より詳細には第一級アルコール中に存在するＲ−Ｏ−Ｈ結合、エステル中に存在するＣ−Ｏ−Ｃ結合、および／または水分子中に存在するＨ−Ｏ−Ｈ結合）に関連する特徴的な帯域の多数の重複の関数として補正する段階を含む。

有利には、近赤外分析の工程は、相互作用またはカップリングの共鳴のアーチファクトに起因する調波または組み合わせの領域に対する相互作用の関数として補正する段階を含む。

有利には、近赤外分析の工程は、分子構造、およびより詳細には原油精錬処理により生成された前記燃料ベース由来のＣ−ＣおよびＣ−Ｈ結合の数および種類の関数として補正する段階を含む。

有利には、近赤外分析の工程は、少なくとも１つの温度検出器からのバイオ燃料温度の測定値の関数としての前記分析の補正段階を含む。
好ましくは、バイオ燃料の組成の近赤外分析により、前記バイオ燃料の物理化学的性質の予測値の補正段階を実行することが可能となる。

有利には、分光学的近赤外分析は、７８０ｎｍから２，５００ｎｍの間のスペクトル領域、好ましくは８５０〜９８０ｎｍの間のシリコン検出領域での測定を行なうセンサにより行なわれる。

本発明の他の目的及び効果が、添付図面を参照しながら以下の説明を行なう間に明らかにされる。
図１〜７は、エーテル、水、アルコールの含酸素化合物の種類および／または温度を組み合わせるか組み合わせない追加を通じた８５０−９８０ｎｍ領域の構成波長によるスペクトルの測定強度に対する種々の非線形な効果を示す。
図８〜１２は、オクタン価、蒸留曲線および蒸気圧等の燃料の物理化学的性質に対する含酸素生成物の非線形的影響および相互作用を示す。それらは車両の冷間エンジン始動および温間エンジン始動の最適化ならびに燃焼、エンジンノック限界、および後処理の最適化における決定特性である。

８０ポイントの実験オクタン指数を特徴とするガソリン型燃料の８５０−９８０ｎｍ領域における強度で測定された近赤外スペクトルの非常によいスペクトルの再現性を示す。 ８５０−９８０ｎｍ領域の強度で測定された近赤外スペクトルに対する、７５ポイントから１０５ポイントのオクタンの間のガソリン型燃料の実験オクタン価の変化の非線形効果を示す。 −４５℃と＋５０℃の間の燃料の８５０−９８０ｎｍ領域で測定された強度の近赤外スペクトルに対する温度の非線形効果に対する影響を示す。 ８５０−９８０ｎｍ領域で測定された強度における近赤外スペクトルの０％と１００％の間の８０ポイントの実験オクタンを有する生成物への無水エタノールの添加の非線形効果の影響を示す。 ８５０−９８０ｎｍ領域で測定された強度における近赤外スペクトルの７％および１０％の無水エタノールへの水の添加の非線形効果の影響を示す。 ８５０−９８０ｎｍ領域で測定された強度における近赤外スペクトルの８５ポイントの実験オクタン価を特徴とするガソリン型の１つの燃料への水およびエタノールの同時添加の非線形効果の影響を示す。 ９３の実験オクタン価を有するガソリン型燃料の８５０−９８０ｎｍ領域で測定された強度における近赤外スペクトルに対するＥＴＢＥエステルの添加の非線形的影響を示す。 ガソリン型燃料の実験オクタン価およびエンジンオクタン価に対する体積パーセントでのエタノールの添加の非線形的影響を示す。 ガソリン型石油生成物に対するＡＳＴＭ Ｄ８６の方法による蒸留曲線（℃）に対する１０％体積のエタノール、１０％体積のメタノール、および７％体積のＭＴＢＥの添加に起因する共沸混合物を示す。 石油生成物の蒸気圧（ＫＰａ）に対するエタノール添加（体積パーセント）の非線形的影響を示す。 含酸素化合物の供給源による変化およびＲｅｉｄ蒸気圧測定値（ＰＳＩ）に対するＭＴＢＥ、エタノールおよびメタノールの添加の非線形的影響を示す。 １０体積％の燃料エタノールまたは燃料メタノール混合物の最終蒸気圧の増加に対する燃料のＲｅｉｄ蒸気圧（ＰＳＩ）の出発値の影響を示す。 水、エタノールおよびＥＴＢＥの実際のデータに関して計算された割合でのデータベースに属さないサンプルに対する予測モデルの結果の図を示す。

本発明は、熱機関を最適化する方法であって、噴射、燃焼および後処理のパラメータ、規則およびマッピングが電子システムまたはデジタルシステムにより制御される方法に関する。

方法の間、含酸素化合物含量を分析および認識する工程が行なわれ、より詳細には燃料とエンジンの組み合わせに重要な水およびアルコールおよび／またはエーテル型のバイオ燃料の構造および機能を分析および認識する工程が行なわれる。

分析は、充填システム、タンク、ポンプ、燃料フィルタ、エンジン供給回路、およびタンクへの戻り回路を備えたエンジンの燃料回路に配置された少なくとも１つのセンサから行なわれる。

方法はさらに、上記分析の結果の関数としてパラメータ、規則またはマッピングを選択または修正する工程をさらに含む。
１実施形態によれば、バイオ燃料の分析の工程は、熱電対型の少なくとも１つの温度センサから生成物の温度を測定する工程と、炭化水素の最初の化学基の関数として炭素−酸素または炭素−水素分子結合の認識すべく燃料を構成する炭化水素の分子構造を分光分析する工程を含み、より詳細にはアルコール、水、およびエーテル型のうちの少なくとも一つの量を、混合物および分子内の相互作用の温度の関数として質量パーセントまたは体積パーセントで分光分析する工程を含む。

実際、分光分析中にバイオ燃料の温度を限られた範囲の温度に安定させることが望ましく、またそれが可能であっても、必要あれば、分析結果を修正すべくかかる温度を点検し、したがって測定することが必要である。

１つの特定の実施形態によれば、分光分析は燃料の近赤外分析から成る。近赤外分析は
非常に感度の高い方法であるため、近赤外スペクトルを生成物ＤＮＡと見なすことができ、分子構造の分析に特に適している。そのようなスペクトルから得られた分子構造は、モーター制御に非常に優れている。さらに、近赤外分析は特に反復可能である。近赤外分光法による予測には十分な関連するキャリブレーションデータベースの構築が予め必要とされることはよく知られているが、これは種々の関数と、Ｒ−ＯＨ（第一級アルコール）、Ｃ−Ｏ−Ｃ（エーテル）、Ｈ−Ｏ−Ｈ（水）基、温度の関数としての近赤外スペクトルとの間の最良モデルおよび相関領域の決定を可能にする。データベースが言及しなければならないのは、構成要素に関連するまたは関連しない要素、その混合物中での割合、その近赤外スペクトル、測定時のサンプル温度、混合物または純生成物のすべての物理化学データ、体積パーセントでの計算、重量パーセントでの計算、または絶対値もしくは一方の他方に対する比での他の任意の可能な重み付け、例えば多くの炭素、水素、および酸素原子またはＣ−Ｈ、Ｃ−Ｏ、Ｏ−Ｈ結合のエネルギー、エンタルピー、または原子結合の長さである。

近赤外スペクトルの測定時に温度を安定化させるかまたは安定化させない実施形態では、データベースの準備のプロトコルにより、第一級アルコール、水、およびＥＴＢＥおよびＭＴＢＥ型のエステルに関連して酸素含量を決定することが以下の通り可能となる：
全世界または原燃料からＣ_(i)で表される（ｉは１からｎまでの間で変わる）約２０の
非酸素化燃料または燃料ベースを選択する工程。ＲＯＮ７５からＲＯＮ１０５までのエンジンオクタン変動範囲および２５から１００ＫＰａの蒸気圧範囲、および種々のレベルのＣ／Ｈ比およびシグマまたはパイ型のＣ−Ｃ結合をカバーする。

Ｓ_c(i,t)で表されるかかる生成物の吸収度または強度で表される近赤外スペクトルを、−５０℃から１５０℃までに及び得る一連の温度ｔでのランダム選択を通じて明確な次数で測定する。

その後、ランダム選択を行い、Ａ_(j) （ｊは１からｍまでの間で変わる）で表されるアルコール混合物の次数および調製物を定義する。好ましくは１〜４個の炭素原子を有する第一級アルコールである。混合物は、混合物中の最小比５％、好ましくは２０％の、１、２、３または４個のアルコールを使用することが可能である。ベースはエタノールを使用したサンプル数が有利である。そして、Ｓ_A(j) で表されるアルコールの近赤外スペクト
ルが測定される。

その後、Ｅ_(k) （ｋは１からｐまでの間で変わる）で表されるエーテルＥＴＥＢおよびＭＴＢＥ混合物の調製物の次数を定義するランダム選択からなる第３の工程を実行する。その後、Ｓ_E(k)で表されるエーテルの近赤外スペクトルを測定する。

その後、第４の工程で、Ｍ_{(i, j, k)} で表されるバイオ燃料を調製し、一定量のベースＣ_iおよびアルコールＡ_jおよびエーテルＥ_(k)から次数を定義するランダム選択を実行す
る。アルコールの最終量は０から１００％まで（Ｅ０からＥ１００まで）の範囲をカバーすると共に、０％から５０％までのエーテル量をカバーすることを可能にする。

バイオ燃料Ｍ_{(i, j, k)}のスペクトルは、吸収度または強度でのスペクトルＳ_{Ｍ (i,j,k,t)}を得るべく定義された全温度範囲に対してサンプルの温度ｔを変化させることにより
次数を定義するランダム選択を行なうことにより測定される。

第４の工程では、ランダム選択を行なって、混合物のアルコール含量の関数としておよび混合されない現象を避けるべく定義された範囲に対するバイオ燃料の温度の関数として変化する割合で先の工程を行なっている間に実行される、ＭＯ_(i,j,k,t)として記される
第２レベルのバイオ燃料へ水を添加する次数を定義する。最終混合物中の水の割合は０％
から１０％までの間で変わり得る。その後、吸収度または強度で表される近赤外スペクトルも、温度Ｓ_{ＭO (i,j,k,t)}の変化の同じ範囲で測定される。

サンプルはすべて、少なくとも３回準備され、サンプルの近赤外スペクトルは、３週の期間の間、２０回測定される。蒸発を回避するため生成物は冷蔵庫または冷凍装置に詰められる。生成物Ｃ、Ａ、ＭおよびＭＯの物理化学分析も、３つの異なるサンプルに対して３回測定される。

図１〜７に示されるように、スペクトル全体で、相互作用および効果が組み合わせられおよび／または重ね合わせられる。結果として、各考慮された効果を他の効果から独立して抽出できることが必要である。したがって、より適切な波長領域が、以下のものとの相関の関数として優先順位に従って数学的に決定されなければならない：
−効果なし、１つまたは複数の波長、もしくは可能な複数の波長の最良の組み合わせの強度の値が変化せず、Ｂ＿０で示され、１つまたは複数のレバーポイントもしくはベースラインとみなすことが可能である、
−唯一の効果、例えば［温度］、［アルコールの種類］、［（Ｈ−Ｏ−Ｈ結合）の％］、［（Ｒ−Ｏ−Ｈ結合）の％］、［（Ｃ−Ｏ−Ｃ結合）の％］、
−２×２の効果、例えば［Ｔ°、（Ｈ−Ｏ−Ｈ結合）の％］、［（Ｈ−Ｏ−Ｈ結合）の％］、［（Ｒ−Ｏ−Ｈ結合）の％］、［（Ｒ−Ｏ−Ｈ結合）の％、（Ｃ−Ｏ−Ｃ結合）の％］、［（Ｃ−Ｏ−Ｃ結合）の％、燃料ベースの種類］、［燃料ベースの種類、Ｔ°］、
−３×３の効果、例えば［（Ｈ−Ｏ−Ｈ結合）の％、（Ｒ−Ｏ−Ｈ結合）の％、アルコールの種類］、［Ｔ°、燃料ベースの種類、（Ｃ−Ｏ−Ｃ結合）の％］。
その後、データベース構築の工程の間、データベースのサイズおよび実行される測定の数を減らし、１番目と２番目の次数の主な相互作用の影響を直接主として測定するために、実験設計および設計の組み合わせに基づく方法を使用することが可能である。成分を識別する階乗分析の多重係数方法も使用することが可能である。主なアドバイスは、理論、ドキュメント監視に基づく、および実験により厳密に有効と確認された標準知識モデルを適用することである、
十分に構築されたデータベースから、波長、温度、およびパラメータ（例えば水分含量、アルコール含量、アルコールの種類、およびエステル含量）の関数としてスペクトルの強度と吸収度の間の最も重要な相関を抽出することが可能である。相関モデルは線形であってもよいし、非線形であってもよい。

１つの特定の実施形態では、［７８０−１，１００ｎｍ］の間、より正確には［８５０−９８０ｎｍ］の間のシリコン検出領域で求められる種々の値を決定するための計算法が記載されている。

第１の工程では、Ｐ＿Ｏxで示される混合物中の含酸素化合物の合計含有量を測定する
。生成物の温度の関数として数学的補正値を適用することが可能である。含酸素化合物の測定は、９５０〜９８０ｎｍの間、より正確には９７０ｎｍおよび９６２ｎｍを中心とするか、またはレバーポイントＢ＿０の値により重み付けられた重み付け平滑化関数の一部を実行する［９５０〜９８０ｎｍ］の範囲の複数の波長の考え得る最良の組み合わせの、スペクトル強度または最大吸光度値の測定について行なわれる。

第２の工程では、Ｐ＿Ｈ₂Ｏで示される水分含量（Ｈ−Ｏ−Ｈ結合）の値を、９００〜
９１０ｎｍの間、より正確には９０５ｎｍの値を中心とするか、またはレバーポイントＢ＿０の値により重み付けられた生成物の温度の関数として数学的補正値を適用することによる重み付け平滑化関数の一部を実行する［９００−９１０ｎｍ］の範囲の複数の波長の考え得る最良の組み合わせの、信号強度または吸収度値の測定を実行している間に決定する。

第３の工程では、Ｐ＿ＥＴＨＥＲで示されるエーテル型（Ｃ−Ｏ−Ｃ結合）の含酸素化合物中の含量を、８９０〜９１０ｎｍの間（より正確には９００ｎｍを中心とする）の信号強度または吸収度値、および／または９１０〜９２０ｎｍの間（より正確には９１５ｎｍを中心とする）の吸収度値、またはレバーポイントＢ＿０の値により重み付けられた生成物の温度の関数として数学的補正値を適用することにより［８９０−９１０ｎｍ］の範囲と［９１０−９２０ｎｍ］の範囲の複数の波長の平滑化の一部を実行する考え得る最良の組み合わせの、測定を実行することにより決定する。

３つの工程の順番は重要ではなく、これらの工程は任意の順に行なうことが可能である。
温度を各サブ計算で考慮する場合、この特定の計算モードでは、Ｐ＿ＯＬで表されるアルコールの割合は以下の方程式を使用して決定される：
Ｐ＿ＯＬ＝ｒＰ＿Ｏｘ−ａＰ＿Ｈ₂Ｏ−ｂＰ＿ＥＴＨＥＲ （ａ、ｂ、ｒは定数）
ａおよびｂは、９５０−９８０ｎｍ］の間のＰ＿Ｏｘの範囲で相互作用するＨ−Ｏ−Ｈ結合およびＣ−Ｏ−Ｃ結合の数にそれぞれ比例する吸収度または分光強度の値を補正する係数である。

ｒは、［８５０ｎｍ−９８０ｎｍ］のスペクトル、より詳細には［９００−９２０ｎｍ］の範囲、より正確には９１０ｎｍを中心とし、レバーポイントＢ＿０の値に対して［９００−９２０ｎｍ］の範囲の複数の波長の考え得る最良の組み合わせの関数として、芳香族、イソパラフィン、パラフィン、オレフィン、ナフテン型の結合の数を使用した、ガソリンベースの分子構造に関する混合物中の酸素含有量の補正係数である。

考慮した領域の各１つの、種々のいわゆる平滑化関数は、ＦＥＲＭＩ、ＤＡＲＬＩＮＧ
ＤＥＮＮＩＳＯＮ共鳴、またはＣＯＲＩＯＬＩＳ相互作用に起因するドリフトの影響を最小限にすることを可能にする。

同じグループまたは比で再び組み合わせた複数波長の組み合わせを用いるか、または１つまたはいくつかの線形または非線形の蓋然論的、位相幾何学的、またはニューロネットワークの方法を用いた、任意の他の計算様式を考慮してもよい。温度係数の補正も、温度の関数としてＰ＿ＯＬを記述することにより、Ｐ−ＯＬの最終計算で使用されてもよい。これらの計算方法は、変数の修正（ＰＬＳ，ＰＣＲ）またはＬｏｇ、Ｌｏｇ１０、正弦（サイン）、余弦（コサイン）または正接（タンジェント）もしくは関連する弧長（アーク）測定のような三角法を用いた種々の次数または数式の限られた展開または導関数を用いた数学的関数を使用することが可能である。

本発明を例として上述しているが、当業者は、本発明の範囲から離れることなく本発明の実施形態に様々な代替解決策を与えることができることが十分に理解される。

Claims (8)

1. 電子ハウジングおよび少なくとも１つのエンジンマッピングにより制御される燃焼パラメータを有する熱機関の動作を最適化する方法において、
   アルコール、エーテル、および水のうちの少なくとも一つの混合物を含むバイオ燃料を近赤外分析し、水と、バイオ燃料に含まれるアルコール型およびエーテル型のうちの少なくとも一方の少なくとも１つの他の含酸素化合物との割合を決定する工程と、
   前記分析し決定する工程の結果に基づいて前記マッピングの選択および修正の少なくとも一方を行ない、熱機関の動作を最適化する工程と、
   からなることを特徴とする方法。
2. 燃料の消費を最適化し、エンジンのＩＳＯの性能での排気ガスの排出を制限するかまたはＩＳＯの消費および排出時のエンジンの性能を増加させるよう、前期マッピングの選択および修正の少なくとも一方を行うことを特徴とする請求項１に記載の最適化する方法。
3. バイオ燃料を近赤外分析する工程が、バイオ燃料中に存在する酸素原子の結合、より詳細には、第一級アルコール中に存在するＲ−Ｏ−Ｈ結合、エステル中に存在するＣ−Ｏ−Ｃ結合、および水分子中に存在するＨ−Ｏ−Ｈ結合のうちの少なくとも一つに関連する特徴的な帯域の複数の重複の関数として補正する段階を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の方法。
4. 前記近赤外分析する工程が、相互作用のまたはカップリングの共鳴のアーチファクトに起因する調波または組み合わせの領域に対する相互作用の関数として補正する段階を含むことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記近赤外分析する工程が、分子構造、より詳細には原油精錬処理により生成された前記燃料ベース由来のＣ−ＣおよびＣ−Ｈ結合の数および種類の関数として補正する段階を含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記近赤外分析する工程が、少なくとも１つの温度検出器からのバイオ燃料の温度の測定値の関数として補正する段階を含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記バイオ燃料の組成の近赤外分析により、該バイオ燃料の物理化学的性質の予測値の補正段階を実行することが可能となることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. 近赤外分析は、７８０ｎｍから２，５００ｎｍの間、好ましくは８５０〜９８０ｎｍの間のシリコン検出領域のスペクトル領域における測定を行なうセンサによって実行されることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。

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