(57)【要約】【課題】組成および含有成分の構造が未知のガソリン含有燃料を使用する場合であってもＰＭの排出数を推定できる新たな手法を提供する。【解決手段】式（２）を用いて算出した指標Ｉｎｄｅｘを、燃料性状が未知のガソリン含有燃料を使用し、諸元の明らかなエンジンを搭載した試験車両を所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数として推定する。  Ｉｎｄｅｘ＝α×燃料性状(i)＋β×燃料性状(ii)＋γ×燃料性状(iii)＋δ×燃料性状(iv)＋ε×燃料性状(v)＋ζ  ・・・（２）  式（２）中の係数α〜係数ζは、燃料性状が既知のガソリン含有燃料を使用し、諸元の明らかなエンジンを搭載した試験車両を所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数と、既知燃料の燃料性状(i)〜燃料性状(v)と、を用いた回帰分析によって事前に設定されている。【選択図】図６
2018004380.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
燃料性状が未知のガソリン含有燃料を使用し、諸元の明らかなエンジンを搭載した試験車両を所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数を推定する内燃機関の粒子数の推定方法であって、
燃料性状が既知の複数のガソリン含有燃料を使用して前記試験車両を前記所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数を目的変数とし、前記複数のガソリン含有燃料の燃料性状を説明変数とする回帰式の係数と定数項を用いて表される計算式であって、燃料性状が未知のガソリン含有燃料の燃料性状を変数とする計算式に代入する燃料性状の値を取得し、
前記燃料性状の値を前記計算式に代入して得られる指標を、燃料性状が未知のガソリン含有燃料を使用して前記試験車両を前記所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数とすることを特徴とする内燃機関の粒子数の推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、内燃機関の粒子数の推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開２０１１−２４１２８０号公報には、粒子状物質（Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ  Ｍａｔｔｅｒ）の排出数に関する指標ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘが開示されている。指標ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘは、組成および含有成分の構造の明らかなガソリン含有燃料を使用し、諸元の明らかなエンジンを搭載した試験車両を所定の走行モードで走行させたときに測定したＰＭの排出数に基づいて構築されている（式（１））。
【０００３】
【数１】
2018004380.tif 000003
但し、上記式（１）において、ｉはガソリン含有燃料に含まれるｎ個の成分のそれぞれに対応付けされた番号であり、ＤＢＥｉは成分ｉの二重結合当量であり、Ｖ．Ｐ（４３３Ｋ）ｉは当該成分ｉの４４３Ｋにおける蒸気圧であり、Ｗｔｉは当該成分ｉのガソリン含有燃料中における重量％である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２４１２８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記式（１）から分かるように、指標ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘの算出には、成分ｉの構造、当該成分ｉの４３３Ｋにおける蒸気圧、および、当該成分ｉの重量％が必要となる。そのため、これらの変数が既知であれば問題なく指標ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘを算出してＰＭの排出数を推定できる。しかし、そうでない場合は、例えばＰＯＮＡ分析を行ってガソリン含有燃料の組成および含有成分の構造を特定しなければ、指標ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘを算出することができない。このように、指標ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘは汎用性に欠けることから、ＰＭの排出数の推定に適した新たな指標の構築が望まれる。
【０００６】
本発明は、上述した課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、組成および含有成分の構造が未知のガソリン含有燃料を使用する場合であってもＰＭの排出数を推定できる新たな手法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る内燃機関の粒子数の推定方法は、燃料性状が未知のガソリン含有燃料を使用し、諸元の明らかなエンジンを搭載した試験車両を所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数を推定する方法である。
前記推定方法は、
燃料性状が既知の複数のガソリン含有燃料を使用して前記試験車両を前記所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数を目的変数とし、前記複数のガソリン含有燃料の燃料性状を説明変数とする回帰式の係数と定数項を用いて表される計算式であって、燃料性状が未知のガソリン含有燃料の燃料性状を変数とする計算式に代入する燃料性状の値を取得し、
前記燃料性状の値を前記計算式に代入して得られる指標を、燃料性状が未知のガソリン含有燃料を使用して前記試験車両を前記所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数とすることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明に係る内燃機関の粒子数の推定方法によれば、燃料性状が既知の複数のガソリン含有燃料を使用したときに排出された粒子状物質の数と、当該既知の燃料性状と、に基づいた事前の回帰分析によって設定した計算式を用いて、燃料性状が未知のガソリン含有燃料を使用したときに排出される粒子状物質の数を推定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】表２の式（２Ａ）の欄に示した指標Ｉｎｄｅｘの値と、指標Ｉｎｄｅｘの各値に対応する粒子状物質の数ＰＮの値とから構成されるデータ（Ｉｎｄｅｘ，ＰＮ）をプロットした図である。
【図２】表２の式（２Ｂ）の欄に示した指標Ｉｎｄｅｘの値と、指標Ｉｎｄｅｘの各値に対応する粒子状物質の数ＰＮの値とから構成されるデータ（Ｉｎｄｅｘ，ＰＮ）をプロットした図である。
【図３】表２の式（２Ｃ）の欄に示した指標Ｉｎｄｅｘの値と、指標Ｉｎｄｅｘの各値に対応する粒子状物質の数ＰＮの値とから構成されるデータ（Ｉｎｄｅｘ，ＰＮ）をプロットした図である。
【図４】表２の式（２Ｄ）の欄に示した指標Ｉｎｄｅｘの値と、指標Ｉｎｄｅｘの各値に対応する粒子状物質の数ＰＮの値とから構成されるデータ（Ｉｎｄｅｘ，ＰＮ）をプロットした図である。
【図５】試験車両Ｂ〜試験車両Ｅでの粒子状物質の数ＰＮと、式（２Ａ）から求めた指標Ｉｎｄｅｘとの関係を示した図である。
【図６】試験車両Ｂ〜試験車両Ｅでの粒子状物質の数ＰＮと、式（２Ｂ）から求めた指標Ｉｎｄｅｘとの関係を示した図である。
【図７】試験車両Ｂ〜試験車両Ｅでの粒子状物質の数ＰＮと、式（２Ｃ）から求めた指標Ｉｎｄｅｘとの関係を示した図である。
【図８】試験車両Ｂ〜試験車両Ｅでの粒子状物質の数ＰＮと、式（２Ｄ）から求めた指標Ｉｎｄｅｘとの関係を示した図である。
【図９】式（１）から算出される指標ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘと、対応する粒子状物質の数ＰＮの値とから作成したデータ（ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘ，ＰＮ）のプロット図である。
【図１０】指標Ｉｎｄｅｘと、粒子状物質の数に関する規制値との関係を示した図である。
【図１１】複数の未知燃料に基づいて算出した指標Ｉｎｄｅｘの値と、指標Ｉｎｄｅｘの各値に対応する粒子状物質の数ＰＮの値とから構成されるデータをプロットした図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の実施の形態に係る内燃機関の粒子数の推定方法は、燃料性状が未知のガソリン含有燃料（以下、「未知燃料」ともいう。）を使用し、諸元の明らかなエンジンを搭載した試験車両を所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数（以下、「未知燃料＿粒子数ＰＮ」ともいう。）を推定する方法である。
【００１１】
本実施の形態に係る内燃機関の粒子数の推定方法は、以下のステップＳ１〜ステップＳ３を備えている。
ステップＳ１：式（２）の変数である燃料性状(i)〜(v)の特定
Ｉｎｄｅｘ＝α×燃料性状(i)＋β×燃料性状(ii)＋γ×燃料性状(iii)＋δ×燃料性状(iv)＋ε×燃料性状(v)＋ζ  ・・・（２）
ステップＳ２：ステップＳ１で特定した燃料性状(i)〜(iv)と、上記式（２）とに基づく指標Ｉｎｄｅｘの算出
ステップＳ３：ステップＳ２で算出した指標Ｉｎｄｅｘを未知燃料＿粒子数ＰＮとして推定
【００１２】
上記式（２）中のＩｎｄｅｘは、本発明者らが開発した粒子状物質の排出数に関する指標であり、未知燃料＿粒子数ＰＮを簡易的に推定できる指数である。上記式（２）中の燃料性状(i)〜燃料性状(vi)は、蒸留中の未知燃料の温度が特定温度Ｅに上昇するまでに留出する未知燃料の割合（以下、「留出率」ともいう。）に基づいて定められる。特定温度Ｅは、ガソリン含有燃料が気化し得る温度範囲（一例として、大気圧条件で約３０〜約２２０℃）に含まれる温度であれば特に限定されない。
【００１３】
上記式（２）中の燃料性状(v)は、未知燃料を構成する炭素に対する水素の比率Ｈ／Ｃである。比率Ｈ／Ｃは、未知燃料の密度等に基づいて推定することが可能である。
【００１４】
上記式（２）中の係数α〜係数ζは、燃料性状が既知のガソリン含有燃料（以下、「既知燃料」ともいう。）を使用し、諸元の明らかなエンジンを搭載した試験車両を所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数（以下、「既知燃料＿粒子数ＰＮ」ともいう。）と、既知燃料の燃料性状(i)〜燃料性状(v)と、を用いた回帰分析（パラメータフィッティング）によって事前に設定されている。ここで、所定の走行モードとは、欧州の排ガステストサイクルであるＮＥＤＣ（Ｎｅｗ  Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｄｒｉｖｉｎｇ  Ｃｙｃｌｅ）に従った走行モードを指す。また、既知燃料＿粒子数ＰＮは、ＥＣＥ  ８３で規定されているＰＭＰ法に従って測定したものである。なお、既知燃料＿粒子数ＰＮの測定に際しては、点火時期や燃料噴射時期などの影響が現れないようにエンジンキャリブレーションデータは固定値とされている。
【００１５】
表１に、既知燃料である試験燃料Ａ〜試験燃料Ｐを使用し、諸元の明らかなエンジンを搭載した試験車両Ａを所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数ＰＮの結果を、比率Ｈ／Ｃや特定温度Ｅでの留出率と共に示す。
【００１６】
【表１】
2018004380.tif 000004
【００１７】
上記式（２）中の係数α〜係数ζは、回帰式の係数（係数α〜係数ε）および定数項（係数ζ）として算出される。この回帰式は、上記表１に示す粒子状物質の数ＰＮを目的変数としている。また、この回帰式は、同表に示す特定温度Ｅでの留出率に基づいて定めた燃料性状(i)〜燃料性状(iv)と、比率Ｈ／Ｃに相当する燃料性状(v)と、の任意の組み合わせを説明変数としている。以下に示す例Ａ〜例Ｄは、説明変数を構成する燃料性状(i)〜燃料性状(v)の組み合わせと、その組み合わせを用いて算出された係数α〜係数ζと、を表している。
【００１８】
＜例Ａ＞
燃料性状(i)：特定温度Ｅ＝１７０℃での留出率（Ｅ１７０）
燃料性状(ii)：特定温度Ｅ＝１３０℃での留出率（Ｅ１３０）
燃料性状(iii)：特定温度Ｅ＝１６０℃での留出率（Ｅ１６０）
燃料性状(iv)：特定温度Ｅ＝１２０℃での留出率（Ｅ１２０）
燃料性状(v)：１（考慮しない）
係数α：−０．０９１３
係数β：−０．１１４１
係数γ：０．０５６０
係数δ：０．０６８０
係数ε：０
係数ζ：８．６４０６９
【００１９】
＜例Ｂ＞
燃料性状(i)：特定温度Ｅ＝１７０℃での留出率（Ｅ１７０）
燃料性状(ii)：特定温度Ｅ＝１３０℃での留出率（Ｅ１３０）
燃料性状(iii)〜燃料性状(v)：１（考慮しない）
係数α：−０．０４７５
係数β：−０．０２６５
係数γ〜係数ε：０
係数ζ：７．６８９７３２
【００２０】
＜例Ｃ＞
燃料性状(i)：特定温度Ｅ＝１７０℃での非留出率（１００−Ｅ１７０）
燃料性状(ii)：特定温度Ｅ＝１２０℃から特定温度Ｅ＝１７０℃までの留出率（Ｅ１７０−Ｅ１２０）
燃料性状(iii)，燃料性状(iv)：１（考慮しない）
燃料性状(v)：試験燃料のＨ／Ｃ
係数α：０．０５１９
係数β：０．０１４１
係数γ，係数δ：０
係数ε：−２．２２４７
係数ζ：４．７４６４６
【００２１】
＜例Ｄ＞
燃料性状(i)：特定温度Ｅ＝１５０℃での非留出率（Ｅ１５０）
燃料性状(ii)〜燃料性状(v)：１（考慮しない）
係数α：０．０５４１
係数β〜係数ε：０
係数ζ：５．８６９３３
【００２２】
上記例Ａ〜例Ｄに示した係数α〜係数ζを当てはめた場合、上記式（２）は式（２Ａ）〜式（２Ｄ）で表されることになる。
Ｉｎｄｅｘ＝−０．０９１３×燃料性状(i)−０．１１４１×燃料性状(ii)＋０．０５６０×燃料性状(iii)＋０．０６８０×燃料性状(iv)＋８．６４０６９  ・・・（２Ａ）
Ｉｎｄｅｘ＝−０．０４７５×燃料性状(i)−０．０２６５×燃料性状(ii)＋７．６８９７３２  ・・・（２Ｂ）
Ｉｎｄｅｘ＝０．０５１９×燃料性状(i)＋０．０１４１×燃料性状(ii) −２．２２４７×燃料性状(v)＋４．７４６４６  ・・・（２Ｃ）
Ｉｎｄｅｘ＝０．０５４１×燃料性状(i)＋５．８６９３３  ・・・（２Ｄ）
【００２３】
表２に、上記式（２Ａ）〜式（２Ｄ）に各式の燃料性状(i)〜燃料性状(v)を代入して算出した指標Ｉｎｄｅｘを、上記表１に示した粒子状物質の数ＰＮと共に示す。
【００２４】
【表２】
2018004380.tif 000005
【００２５】
図１は、上記表２の式（２Ａ）の欄に示した指標Ｉｎｄｅｘの値をｘ座標とし、指標Ｉｎｄｅｘの各値に対応する粒子状物質の数ＰＮの値をｙ座標とするデータ（Ｉｎｄｅｘ，ＰＮ）をプロットした図である。この図から分かるように、上記式（２Ａ）から算出される指標Ｉｎｄｅｘは、粒子状物質の数ＰＮと高い相関を示している（決定係数Ｒ２＝０．９７５２）。
【００２６】
図２は上記表２の式（２Ｂ）の欄のデータに基づくプロット図であり、図３は上記表２の式（２Ｃ）の欄のデータに基づくプロット図であり、図４は上記表２の式（２Ｄ）の欄のデータに基づくプロット図である。図２〜図４からも分かるように、上記式（２Ｂ）〜式（２Ｄ）から算出される指標Ｉｎｄｅｘは何れも、粒子状物質の数ＰＮと高い相関を示している（図２での決定係数Ｒ２＝０．８７９７、図３での決定係数Ｒ２＝０．８４６２、図４での決定係数Ｒ２＝０．８４６６）。
【００２７】
上記式（２Ａ）〜式（２Ｄ）は既知燃料の留出率等に基づいて構築されたものであることから、図１〜図４において指標Ｉｎｄｅｘと粒子状物質の数ＰＮとの間に強い相関が見られることはある意味当然である。しかし、上記式（２Ａ）〜式（２Ｄ）には多数の既知燃料の留出率等のデータが加味されている。そのため、これらの式に未知燃料の燃料性状の留出率等のデータを代入した場合であっても、算出される指標Ｉｎｄｅｘが粒子状物質の数ＰＮと高い相関を示す可能性がある。
【００２８】
上記式（２Ａ）〜式（２Ｄ）の未知燃料への展開例を示したのが上記ステップＳ１〜ステップＳ３である。即ち、ある未知燃料の留出率や比率Ｈ／Ｃを求めて上記式（２Ａ）〜式（２Ｄ）から選択した任意の計算式の変数である燃料性状(i)〜燃料性状(v)を特定し（ステップＳ１）、特定した燃料性状(i)〜燃料性状(vi)を選択式に代入して指標Ｉｎｄｅｘを算出すれば（ステップＳ２）、少なくとも当該未知燃料を使用し、試験車両Ａを所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数を推定できる（ステップＳ３）。
【００２９】
図５〜図８は、試験車両Ｂ〜試験車両Ｅでの粒子状物質の数ＰＮと、上記式（２Ａ）〜（２Ｄ）から求めた指標Ｉｎｄｅｘとの関係を示した図である。これらの図は、次のように作成されたものである。先ず、上記表１に示した試験燃料Ａ〜試験燃料Ｐの何れかを使用し、諸元の明らかなエンジンを搭載した試験車両Ｂ〜試験車両Ｅの何れかを所定の走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数ＰＮを取得する。続いて、取得した粒子状物質の数ＰＮの値をｙ座標とし、上記表２に示した指標Ｉｎｄｅｘのうち、粒子状物質の数ＰＮの取得時に使用した試験燃料に対応する指標Ｉｎｄｅｘの値をｘ座標とするデータ（Ｉｎｄｅｘ，ＰＮ）を試験車両ごとにプロットする。
【００３０】
図５〜図８に示すように、データ（Ｉｎｄｅｘ，ＰＮ）の傾向は、試験車両に応じて変わる。この理由は、粒子状物質の数ＰＮ自体が試験車両によって変わるからである。但し、これらのデータ（Ｉｎｄｅｘ，ＰＮ）の傾向を試験車両ごとに評価すると分かるように、指標Ｉｎｄｅｘと粒子状物質の数ＰＮとの間には強い相関が見られる。例えば上記式（２Ｂ）に基づいたデータを示した図６では、車両Ｂでの決定係数Ｒ２＝０．９９７、車両Ｃでの決定係数Ｒ２＝０．９４４３、車両Ｄでの決定係数Ｒ２＝０．９４３２、車両Ｅでの決定係数Ｒ２＝０．９９３となり、車両Ａでの決定係数Ｒ２＝０．８７９７よりも高くなっている。
【００３１】
図９は、図５〜図８の比較として、上記式（１）から算出される指標ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘと、対応する粒子状物質の数ＰＮの値とから作成したデータ（ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘ，ＰＮ）のプロット図である。図９には車両Ａ，車両Ｄおよび車両Ｅについてのデータが示されており、車両Ｂと車両Ｃのデータは示されていない。しかし、この図から分かるように、上記式（１）から算出される指標ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘと粒子状物質の数ＰＮとの間の相関は、車両Ｄにおいては高いものの（決定係数Ｒ２＝０．９２１５）、車両Ａや車両Ｅにおいては低くなっている（車両Ａでの決定係数Ｒ２＝０．７１８２、車両Ｄでの決定係数Ｒ２＝０．９４３２）。この結果は、未知燃料＿粒子数ＰＮの推定を行う指標として、指標ＰＭ＿Ｉｎｄｅｘよりも指標Ｉｎｄｅｘの方が優れることを示すものである。
【００３２】
以上のことから、本発明によれば、上記式（２）での指標Ｉｎｄｅｘの算出に必要な燃料性状(i)〜燃料性状(v)の特定に必要な情報と、走行モードに関する情報とが得られさえすれば、当該未知燃料を使用した任意の試験車両を当該走行モードで走行させたときに排出される粒子状物質の数を推定できる。燃料性状(i)〜燃料性状(v)の特定に必要な情報は、既に述べたように留出率や比率Ｈ／Ｃであり、仮にこれらの情報が未知であったとしても蒸留試験等によって容易に特定できるため、未知燃料＿粒子数ＰＮの推定に困難が伴うことは殆どない。即ち、本発明によれば、未知燃料＿粒子数ＰＮを簡便に推定することができる。
【００３３】
また、本発明によって未知燃料＿粒子数ＰＮを推定できれば、未知燃料＿粒子数ＰＮの推定を行った試験車両が、粒子状物質の数に関する規制に適合しているか否かを容易に判断することもできる。図１０は、指標Ｉｎｄｅｘと、粒子状物質の数に関する規制値（ＰＭ排気規制値）との関係を示した図である。図１０に示す「排気規制Ａ」および「排気規制Ｂ」は、国家Ａと国家Ｂで規制値が異なることを想定したものである。この図から分かるように、試験車両Ａでは、指標Ｉｎｄｅｘの値がη２を下回れば排気規制Ａに適合し、指標Ｉｎｄｅｘの値がη１を下回れば排気規制Ｂに適合していると判断できる。また、試験車両Ｂでは、指標Ｉｎｄｅｘの値がη４を下回れば排気規制Ａに適合し、指標Ｉｎｄｅｘの値がη３を下回れば排気規制Ｂに適合していると判断できる。
【００３４】
加えて、本発明によって未知燃料＿粒子数ＰＮを推定できれば、未知燃料＿粒子数ＰＮの推定を行った試験車両が排気規制に適合しなかったような場合に、その原因が使用燃料にあると特定することもできる。例えば排気規制が図１０に示す「排気規制Ａ」である場合において、殆どの既知燃料や未知燃料に基づいて算出した指標Ｉｎｄｅｘの値が図１０に示すη２を下回るにも関わらず、ある未知燃料Ｆに基づいて算出した指標Ｉｎｄｅｘの値がη２を上回るようなときには、排気規制Ａに関して車両自体には問題はなく、その代わりに未知燃料Ｆに問題があると判断できる。
【００３５】
更に、本発明によって未知燃料＿粒子数ＰＮを推定できれば、未知燃料の評価を行うこともできる。図１１は、複数の未知燃料に基づいて算出した指標Ｉｎｄｅｘの値と、指標Ｉｎｄｅｘの各値に対応する粒子状物質の数ＰＮの値（モードＰＭエミッション）と、から構成されるデータをプロットした図である。図１１に示すように、未知燃料のデータは特定の傾向を持って分布することになる。このため、所定のエミッション値を設定することで、当該エミッション値を下回る未知燃料＿粒子数ＰＮに対応する未知燃料を好適燃料と評価し、当該エミッション値を上回る未知燃料＿粒子数ＰＮに対応する未知燃料を粗悪燃料と評価することができる。
【図１】
2018004380.tif 000006
【図２】
2018004380.tif 000007
【図３】
2018004380.tif 000008
【図４】
2018004380.tif 000009
【図５】
2018004380.tif 000010
【図６】
2018004380.tif 000011
【図７】
2018004380.tif 000012
【図８】
2018004380.tif 000013
【図９】
2018004380.tif 000014
【図１０】
2018004380.tif 000015
【図１１】
2018004380.tif 000016