Automated Model Calibration for Urea-SCR Systems Using Test-Rig Data
2022 · Industrial & Engineering Chemistry Research
저자
Sanha Lim, Byungjun Lee, Sungmu Choi, Yeonsoo Kim, 이종민 (Jong Min Lee)
연구주제
Engine and Fuel Emissions · Catalytic Processes in Materials Science
NTIS 과학기술표준분류
배정 근거: 지원 과제의 분류와 AI 키워드가 잡은 과제의 분류를 반씩(정책 연계 맵과 같은 방법).
AI 연구 키워드·방법
디젤 배기 후처리 kinetic parameter estimation 선택적 촉매 환원(SCR) urea injection
키워드 (OpenAlex)
selective catalytic reduction urea injection NOx reduction diesel exhaust aftertreatment kinetic parameter estimation sequential parameter estimation ammonia oxidation NO oxidation
초록
Selective catalytic reduction (SCR) systems with urea injectors are widely utilized and can meet stricter NO x regulations for both light- and heavy-duty diesel vehicles. In this study, we propose a systematic parameter estimation strategy for a one-dimensional SCR model. Dual-site kinetics with 12 kinetic reactions and 28 kinetic parameters are considered in the SCR model. We estimate subsets of parameters sequentially since it is difficult to estimate all of the parameters at once. To this end, four test-rig experimental data obtained under ammonia storage, ammonia oxidation, nitrogen monoxide oxidation, and SCR reaction were used separately. We estimate a subset of parameters corresponding to the relevant reactions using each rig data because only some reactions occur under each rig experiment. To demonstrate the efficacy of this approach, we estimate the parameters simultaneously usi…
이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)
| 연도 | 과제 | 부처 | 사업 | 수행기관 | NTIS 분류(1순위) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2022 | 초저에너지 자동차 초저배출 사업단 | 과학기술정보통신부 | 집단연구지원 | 고려대학 | 화공 > 화학공정 > 촉매/반응기술 |
| 2022 | 화공분야연구인력양성사업단 | 교육부 | 4단계두뇌한국21사업(R&D) | 서울대학 | – |
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