Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ Internal Combustion ...arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

FUEL QUALITY ASSESSMENT METHODS FOR IMPROVING THE RELIABILITY OF DIESEL FUEL SYSTEMS

FUEL QUALITY ASSESSMENT METHODS FOR IMPROVING THE RELIABILITY OF DIESEL FUEL SYSTEMS

Abstract

The article presents a comparative analysis of modern laboratory and on-board technologies for monitoring the quality of diesel fuel, which are critically important for ensuring the stable operation of Common Rail fuel supply systems under operating conditions. The relevance of the research is due to the need to increase the reliability and environmental safety of diesel engines against the background of growing requirements for fuel efficiency and adaptation to the Industry 5.0 concept. The purpose of the work is to systematize knowledge about existing methods for assessing fuel quality and to justify the prospects of using on-board sensor systems as an element of preventive maintenance of diesel systems. The main tasks are: analysis of standard laboratory methods for measuring the physicochemical characteristics of fuel (cetane number, density, viscosity, sulfur content, FAME, water, and aromatic compounds), review of existing technologies for integrating diagnostic tools directly on board a vehicle, and evaluation of the accuracy, reliability, and practical applicability of such technologies. The study uses methods of comparative analysis of literature sources, standards, and patent documentation, as well as the methodology of technical evaluation of the design and operating principles of sensor systems. The novelty of the approach lies in the comprehensive comparison of the capabilities of traditional laboratory diagnostics with the results provided by modern on-board sensors based on tuning fork technology, near-infrared spectroscopy, ultrasonic, MEMS, and dielectric technologies. The research results show that most laboratory methods provide high accuracy, but are resource-intensive, poorly suited to real-time conditions, and not always informative for rapid response of engine control systems. At the same time, on-board sensors have demonstrated the ability to assess key physical parameters of fuel with sufficient reliability – particularly density, viscosity, dielectric constant, and FAME content. It was found that the most promising are systems that combine several sensor technologies with machine learning algorithms to create a complete fuel profile. It has been established that such hybrid solutions can adapt engine operation parameters to changes in fuel quality in real time, reducing the risk of malfunctions and lowering emission toxicity. The conclusions note that the transition to expanded use of on-board monitoring tools is a logical stage in the development of diesel injection systems. It is recommended to actively research and implement multiparameter sensors, which will make it possible to realize adaptive engine control strategies and prevent damage to fuel equipment. Several technical directions for improving sensor systems are proposed: improving thermal stability, self-cleaning surfaces, and expanding the spectral range of IR analysis. The results obtained may have long-term significance in the context of the environmental modernization of diesel transport and the development of reliable intelligent systems for monitoring fuel quality in the energy sector.

У статті проведено порівняльний аналіз сучасних лабораторних та бортових технологій контролю якості дизельного палива, що мають критичне значення для забезпечення стабільної роботи систем живлення типу Common Rail в умовах експлуатації. Актуальність дослідження зумовлена потребою підвищення надійності та екологічної безпеки дизельних двигунів на фоні зростаючих вимог до паливної економічності та адаптації до концепції Індустрії 5.0. Метою роботи є систематизація знань про існуючі методи оцінювання якості палива та обґрунтування перспектив використання бортових сенсорних систем як елементу превентивного обслуговування дизельних систем. Основними завданнями є: аналіз стандартних лабораторних методик визначення фізико-хімічних характеристик палива (цетанове число, густина, в’язкість, вміст сірки, FAME, води та ароматичних сполук), огляд існуючих технологій для інтеграції засобів діагностики безпосередньо на борту транспортного засобу, а також оцінка точності, надійності й доцільності таких технологій у практичному застосуванні. У роботі використано методи порівняльного аналізу літературних джерел, стандартів та патентної документації, а також методологію технічної експертизи конструкцій і принципів роботи сенсорних систем. Новизна підходу полягає у комплексному зіставленні можливостей традиційної лабораторної діагностики з результатами, які можуть надавати сучасні бортові сенсори на основі камертона, спектроскопії в ближній ІЧ-області, ультразвукових, MEMS- і діелектричних технологій. Результати дослідження свідчать, що більшість лабораторних методик забезпечують високу точність, але є ресурсозатратними, малопридатними до умов реального часу та не завжди інформативними для швидкого реагування систем керування двигуном. Водночас бортові сенсори продемонстрували здатність з достатньою достовірністю оцінювати ключові фізичні параметри пального — зокрема густину, в’язкість, діелектричну проникність і вміст FAME. Визначено, що найбільш перспективними є системи, що поєднують кілька сенсорних технологій із алгоритмами машинного навчання для побудови повного профілю палива. Встановлено, що саме такі гібридні рішення дадуть змогу адаптувати параметри роботи двигуна під зміни якості палива в реальному часі, знижуючи ризик поломок і зменшуючи токсичність викидів з відпрацьованими газами. У висновках зазначено, що перехід до розширеного використання бортових засобів моніторингу є логічним етапом у розвитку систем живлення дизелів. Рекомендовано активне дослідження та впровадження багатопараметричних сенсорів, що дадуть змогу реалізувати стратегії адаптивного керування двигуном і запобігання пошкодженням паливної апаратури. Запропоновано низку технічних напрямів удосконалення сенсорних систем: підвищення температурної стабільності, самоочищення поверхонь, розширення спектрального діапазону ІЧ-аналізу. Отримані результати можуть мати довгострокове значення в контексті екологізації дизельного транспорту та формування надійних інтелектуальних систем контролю якості палива в енергетичній галузі.

Keywords

цетанове число, камертонні сенсори, в’язкість, бортові сенсори, engine diagnostics, fuel quality monitoring, on-board sensors, лабораторний аналіз, tuning fork sensors, NIR-спектроскопія, Common Rail, Common Rai, density, моніторинг якості палива, NIR spectroscopy, cetane number, діагностика двигуна, дизельне паливо, діелектрична проникність, густина, diesel fuel, dielectric constant, паливна система, viscosity, fuel system, laboratory analysis

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
gold