[Resumen] La presente tesis doctoral se centra en la reducción de emisiones contaminantes en motores diésel marinos. En cuanto a combustibles alternativos con vistas a una descarbonización del sector marítimo, se propone el uso de amoniaco como combustible libre de carbono y por tanto libre de emisiones de CO2. Respecto a otras emisiones no deseadas, esta tesis doctoral se centra en las emisiones de NOx, aunque también se analizan otras emisiones contaminantes así como la repercusión en elconsumo. Las medidas de reducción de NOx propuestas consisten, en primer lugar, en modificar el patrón de inyección de combustible y, en segundo lugar, en la inyección de amoniaco ya que el amoniaco se puede utilizar tanto como combustible como agente reductor de NOx. En cuanto a la metodología, se utilizaron técnicas de dinámica de fluidos computacional (CFD) para modelar los motores y sus emisiones, técnicas de toma de decisiones multicriterio (MCDM) para determinar el patrón de inyección óptimo y técnicas de redes neuronales artificiales (ANN) para analizar un elevado número de casos más rápidamente que utilizando CFD.

[Resumo] A presente tese doutoral céntrase na redución de emisións contaminantes en motores diésel mariños. Respecto a combustibles alternativos con vistas a unha descarbonización do sector marítimo, proponse o emprego de amoníaco como combustible libre de carbono e por tanto libre de emisións de CO2. Respecto a outras emisións non desexables, esta tese doutoral céntrase nas emisións de NOx, aínda que tamén se analizan outras emisións contaminantes así coma a repercusión no consumo. As medidas de redución de NOx propostas consisten, en primeiro lugar, na modificación do patrón de inxección de combustible e, en segundo lugar, na inxección de amoníaco xa que o amoníaco pode ser empregado tanto como combustible como axente reductor de NOx. Respecto a metodoloxía, utilizáronse técnicas de dinámica de fluídos computacional (CFD) para modelar os motores e as súas emisións, técnicas de decisión multicriterio (MCDM) para determinar o patrón de inxección óptimo e técnicas de redes neuronais artificiais (ANN) para analizar un elevado número de casos máis rápidamente que empregando CFD.

[Abstract] The present PhD thesis focuses on the reduction of pollutant emissions in marine diesel engines. As alternative fuel with a view to the decarburization of the maritime sector, the use of ammonia as a carbon‐free fuel and therefore free of CO2 emissions is proposed. Regarding other undesirable emissions, this PhD thesis focuses on NOx emissions, although other pollutant emissions are also analyzed as well as the repercussion on consumption. The proposed NOx reduction measures consist, firstly, of modifying the fuel injection pattern and, secondly, of ammonia injection since ammonia can be used both as a fuel and as a NOx reducing agent. Regarding the methodology, computational fluid dynamics (CFD) techniques were used to model the engines and their emissions, multi‐criteria decision‐making (MCDM) techniques to determine the optimal injection pattern and artificial neural network (ANN) techniques to analyze a huge number of cases faster than CFD techniques.