[pt] Nos últimos anos, a indústria automotiva se reinventou para atender às demandas do mercado, que tem se mostrado competitivo em um contexto com legislações ambientais severas. Uma alternativa para reduzir as emissões de gases de efeito estufa prejudiciais ao longo da vida do veículo são os carros elétricos. No entanto, a produção e o descarte de baterias elétricas ainda é um problema a ser resolvido. Por isso, as empresas também buscam alternativas para aumentar a eficiência do motor de combustão interna e desenvolver tecnologias verdes, como a Ignição por Compressão de Carga Homogênea ou a Ignição por Compressão Assistida por Centelha (SACI). Uma rotina MATLAB foi criada para prever o desempenho da combustão SACI de gás natural usando um modelo termodinâmico de duas zonas. Este trabalho realiza análise de sensibilidade para cinco parâmetros de desempenho: eficiência térmica (Nth), pressão efetiva média indicada (IMEP), emissões de NOx, temperatura média no cilindro (Tavg) e tempo de autoignição (AIT), com várias variáveis como a velocidade do motor (RPM), a razão de equivalência combustível-ar (0s), o tempo da centelha (0s), a razão de compressão (rc) e a pressão de admissão (Pint), usando planejamento de experimentos para avaliar o impacto dos fatores. O Planejamento de Composto Central indica que o RPM e o 0 foram os fatores mais importantes no SACI, uma vez que influenciam todos os parâmetros de desempenho. A Pint foi significativa em três parâmetros de desempenho (Nth, IMEP e Tavg), assim como o 0s (NOx, Tavg e AIT). A rc foi relevante em apenas um deles (AIT). Além disso, uma Análise Univariada foi feita para comparar as técnicas de ignição por centelha (SI) e SACI. Os resultados indicam que os motores SACI tendem a ser cerca de 9% mais eficientes e as emissões de NOx caem mais de 90%. / [en] In the last few years, the automotive industry has reinvented itself to meet the demands of the international market, which has been increasingly competitive in a context with environmental laws each year more severe. One alternative to lower harmful greenhouse gases emissions over the life of the vehicle is electric cars. However, the production and disposal of electric batteries is still a major problem to be solved. Therefore, companies are also searching for other potentialities to increase the internal combustion engine s efficiency and develop green technology, such as Homogeneous Charge Compression Ignition (HCCI) or Spark-Assisted Compression Ignition (SACI). A MATLAB routine was created to predict the performance of SACI multimode combustion of natural gas using a two-zone thermodynamic model. This work performs sensitivity analysis for five performance parameters: thermal efficiency (Nth), indicated mean effective pressure (IMEP), NOx emissions, mean in-cylinder temperature (Tavg), and auto-ignition timing (AIT), with several variables such as engine speed (RPM), fuel-air equivalence ratio (0s), spark timing (0s), compression ratio (rc), and intake pressure (Pint), using the design of experiments tools to assess the factors impact. The Central Composite Design indicates that RPM and 0 were the most important SACI factors since they influence all engine performance parameters. The Pint was significant in three performance parameters (Nth, IMEP and Tavg), as was 0s (NOx, Tavg and AIT). The rc, however, was relevant in only one of them (AIT). Furthermore, a Univariate Analysis (UA) was done to compare Spark-Ignition (SI) and SACI engines. The results show that SACI engines tend to be around 9% more efficient, NOx emissions drop notably, more than 90%, IMEP presents an increase of 76%, and Tavg decreases 200-300 K.

[pt] Com os atuais requisitos sobre emissões e consumo de combustível em um contexto de leis ambientais mais rigorosas, é necessário melhorar o desempenho dos motores de combustão para reduzir as emissões de gases do efeito estufa. Novas tecnologias, como Ignição por Compressão de Carga Homogênea (HCCI) ou Ignição por Compressão Assistida por Centelha (SACI), são alternativas para aumentar a eficiência dos motores. Neste trabalho, foi criada uma rotina MATLAB para prever o desempenho da combustão SACI multimodo de metano e misturas metano-hidrogênio, utilizando um modelo termodinâmico de duas zonas. Foi realizada uma análise de sensibilidade a quatro parâmetros de desempenho: eficiência térmica (nth), emissões de NOx, emissões de CO2 e energia do combustível (Efuel), com diversas variações de fatores tais quais porcentagem de H2, rotação do motor, relação de equivalência combustível - ar, pressão de admissão e superposição de válvulas, utilizando ferramentas de planejamento de experimentos para avaliar o impacto dos fatores sobre os parâmetros de desempenho. O Planejamento Box-Behnken indicou que rotação do motor, porcentagem de H2 e pressão de admissão são os fatores SACI mais importantes, pois influenciam todos os parâmetros de desempenho do motor. Por outro lado, a relação de equivalência combustível - ar foi relevante para apenas um deles (NOx) e a superposição de válvula, como foi utilizada nos experimentos, mostrou nenhum impacto relevante sobre os resultados. Além disso, foi feita uma Análise Univariada para comparar motores de ignição por centelha e SACI. Os resultados mostraram que os motores SACI apresentam melhor desempenho, sendo cerca de 7 por cento - 17 por cento mais eficientes e um aumento de 90 por cento - 96 por cento no IMEP. / [en] With the current requirements on emissions and fuel consumption in a context of very strict environmental laws, it is necessary to improve combustion engines performance to reduce greenhouse gas emissions. New technologies, such as Homogeneous Charge Compression Ignition or Spark-Assisted Compression Ignition (SACI), are alternatives to increase engine s efficiency. In this work, a MATLAB routine was created to predict the performance of SACI multimode combustion of methane and methane-hydrogen blends, using a two-zone thermodynamic model. A sensitivity analysis was realized to four performance parameters: thermal efficiency, NOx emissions, CO2 emissions and energy of the fuel, with several factors variations such as percentage of H2, engine speed, fuelair equivalence ratio, intake pressure and valve overlap, using experimental design tools to evaluate the impact of those factors over the performance parameters. The Box-Behnken Design indicated that engine speed, percentage of H2 and intake pressure are the most important SACI factors since they influence all engine performance parameters. On the other hand, fuel-air equivalence ratio was relevant in only one of them (NOx) and the valve overlap, as it was used in the experiments, showed no relevant impact on the results. Furthermore, a Univariate Analysis was done to compare Spark-Ignition and SACI engines efficiencies. The results showed that SACI engines performs better, with 7 percent - 17 percent higher efficiency and 90 percent - 96 percent IMEP s increase.