Un profesor asociado del Instituto de Tecnología de Illinois ha desarrollado un modelo informático inteligente que podría permitir que los motores diésel funcionen con combustibles alternativos. Para esto aprovechar, los vehículos con motor diésel solo necesitarían actualizar su paquete de software, cuando corresponda.
La profesora asociada, Carrie Hall, realizó una combinación de aprendizaje automático (ML) y modeló por computadora para lograr la hazaña. Este desarrollo es bienvenido para acelerar nuestra transición lejos de los combustibles altamente contaminantes como el diesel.
Se espera que este desarrollo mejore en gran medida la sostenibilidad de los vehículos más grandes con motor diésel, como los camiones, que depende en gran medida del diésel debido a las grandes distancias que deben recorrer con regularidad. Por ahora, la electrificación completa de las flotas de vehículos de carga no es realmente factible.
El software también podría ayudar a algunos aviones.
Por ahora, simplemente cambie el diésel por una alternativa no es viable, ya que la mayoría de los motores son de combustible específico. Si bien el biodiésel es una opción, sería fantástico que los motores diésel pudieran convertirse en verdaderos multi combustibles.
“Dado que nos estamos enfocando en una actualización de software, alguien puede poner eso en su vehículo sin gastar en muchos costos adicionales”, explicó Hall. “Realmente no van a tener que cambiar el hardware de su vehículo”.
Esta actualización de software podría actuar como un trampolín importante para ayudar a los camiones a alejarse permanentemente del combustible diésel.
“Se anticipa que, dado que los vehículos eléctricos son más comunes para los automóviles de pasajeros en los Estados Unidos, habrá mucha gasolina adicional que no se usará. Esa gasolina se puede usar en vehículos mas pesados. Esa es una estrategia que aún se está explorando”, agregó Hall. “Fabricar motores lo suficientemente inteligentes como para utilizar una gama más amplia de combustibles también abre la puerta a otras posibilidades, como el uso de combustibles con emisiones de carbono neutrales o negativas”.
Esto podría suponer un cambio de juego para los vehículos pesados que representan alrededor de 1/4 de todo el consumo de combustible en carretera de EE. UU., mientras que solo representan alrededor del 1 por ciento de todos los vehículos. Por lo tanto, mejorar su eficiencia debe convertirse en el enfoque a corto y mediano plazo.
“Todo lo que estamos haciendo es intentar llegar a vehículos más limpios y eficientes”, dice Hall.
Un combustible alternativo que podría preferir es la gasolina. Sin embargo, como sabe cualquier propietario de un vehículo con motor diésel, esta no es una buena idea para adaptar el motor.
La razón principal de esto es que el diésel y la gasolina reaccionan de manera diferente. La gasolina generalmente requiere una chispa para encenderla y la explosión resulta viajar uniformemente a través del cilindro del motor.
El diésel, por otro lado, tiende a encenderse espontáneamente después de ser comprimido en el cilindro. Cuando intenta hacer funcionar gasolina en un motor Diesel tradicional, el cilindro puede explotar o puede que no se queme en absoluto.
El modelo podría permitir el uso de múltiples combustibles con una simple actualización de software
Por esta razón, Hall se dio cuenta de que la vibración lo es todo, ya que la eficiencia del motor generalmente depende en gran medida del funcionamiento de múltiples cilindros en armonía.
“Si el combustible se quema demasiado pronto o demasiado tarde, en realidad no obtiene todos los beneficios y la eficiencia es peor”, explicó Hall.
Por lo tanto, para que esto sea posible, los sistemas de gestión del motor necesitan información en tiempo real sobre cuándo se ha encendido el combustible.
“Las cosas que realmente suceden dentro del cilindro del motor son realmente difíciles de medir de forma económica”, dice Hall. “Entonces, lo que estamos tratando de hacer es tomar la información que obtenemos de sensores más simples y económicos que están fuera del cilindro del motor real donde ocurre la combustión, y a partir de ahí se detectó lo que sucede dentro del motor”, agregó.
Y todo esto tiene que suceder en una fracción de segundo, todo el tiempo.
“Nuestros modelos se utilizan para proporcionar información sobre el sistema”, Dice Hall. «Comprender el tiempo de [encendido de combustible] nos da una idea de cómo se relacionó con algo como la inyección de combustible, que luego podremos querer ajustar en función de esa retroalimentación».
En la actualidad, el tipo de velocidad de cálculo necesario se puede lograr utilizando técnicas de aprendizaje automático o almacenando grandes tablas de datos. Hall, sin embargo, cambió un enfoque diferente.
“Hemos estado tratando de crear modelos basados en la física y la química subyacente, incluso cuando tenemos estos procesos muy complicados”, dice Hall. “Recientemente ha habido interés en usar redes neuronales para modelar la combustión. El problema es que entonces es solo una caja negra, y realmente no entiendes lo que sucede debajo de ella, lo cual es un desafío para el control, porque si te equivocas, puedes tener algo que sale muy mal».
Entonces, Hall buscó formas de simplificar los cálculos y métodos existentes para acelerar el proceso.
“Hemos tratado de capturar incluso todos los efectos subyacentes, si es de una manera más detallada de lo que sabemos que realmente vamos a poder usar para el control en tiempo real, y dejamos que ese sea nuestro punto de referencia. Luego lo simplificamos usando estratégicamente cosas como las redes neuronales, pero mantenemos esta estructura general para que entendamos lo que significa cada pieza y lo que realmente está haciendo allí dentro”, dice Hall.
Esto dio como resultado un modelo más ágil y adaptable que se puede adaptar a diferentes combustibles con una simple actualización.
Esta es la clave de la investigación de Hall y su trabajo reciente se basó en su experiencia trabajando con combustibles novedosos en el pasado, como mezclas de combustible. Hall también es miembro de un grupo colaborativo al que recientemente el Departamento de Energía de EE. UU. otorgó $2 millones para probar aplicaciones novedosas de un combustible bajo en carbono llamado dimetil éter.
El modelo de control de Hall, en el que trabajó el profesor asistente de investigación de Illinois Tech Michael Pamminger (Ph.D. MAE ’21) como estudiante en el grupo de investigación de Hall, es una pieza de un proyecto más grande para descubrir cómo usar gasolina en motores diesel y fue realizado en colaboración con el Laboratorio Nacional de Argonne, Navistar y Caterpillar.
“Estamos trabajando con esas empresas para tratar de ayudarlas a comprender los procesos de combustión subyacentes, pero también para crear herramientas que puedan mejorar en su propio software, y luego habilitar su próxima generación de motores para usar estos combustibles y usar. bueno”, dice Hall.