[pt] Para substituir parcialmente a demanda em óleo diesel de origem fóssil, reduzir os elevados custos de importação e respeitar as normas ambientais, políticas sustentáveis já levaram a substituir parcialmente óleo diesel por biodiesel. Entretanto, outras tecnologias, como as misturas diesel-biodiesel-etanol, estão sendo investigadas. O principal desafio dessas misturas consiste em melhorar a miscibilidade e a estabilidade do álcool no óleo diesel. No presente trabalho, formulou-se um aditivo original, a partir de compostos renováveis, que permitiu melhorar a faixa de concentração de etanol anidro dentro de óleo diesel com 15 por cento em volume de biodiesel e de temperatura onde observa-se misturas estáveis. Diversas propriedades físico-químicas das misturas aditivadas foram medidas em uma larga faixa de concentração de etanol para avaliar os aspetos de consumo, qualidade da combustão, comportamento a baixa temperatura, interação entre fluido e superfície, e segurança. Os resultados obtidos mostraram que misturas com, pelo menos, 1,0 por cento em volume de aditivo e até 20 por cento em volume de etanol anidro são estáveis para temperaturas superiores a 10 graus Celsius e respeitam a maioria das especificações brasileiras atuais para óleo diesel. Ensaios experimentais em um motor de ignição por compressão MWM 4.10 TCA (Euro III) foram realizados com estas misturas. Os resultados obtidos mostraram que a substituição do óleo diesel altera as características da combustão: o crescente teor de etanol leva ao aumento do atraso de ignição, à liberação de calor mais rápida e à diminuição da pressão máxima. Mesmo nessas condições não otimizadas de injeção e de combustão, os resultados mostraram uma melhor conversão da energia química no etanol para produzir potência efetiva, comparado com os valores encontrados nos motores flex fuel de ciclo Otto, além de um pequeno aumento no rendimento térmico do motor. / [en] In order to partially replace the demand of fossil diesel fuels, to reduce high import costs and to comply with environmental standards, sustainable policies have led to partially replace diesel fuel by biodiesel. However, other technologies, such as diesel-biodiesel-ethanol mixtures, are being investigated. The major challenge of these mixtures is to improve the miscibility and the stability of alcohol in diesel fuel. In this study, an original additive, from renewable compounds, improved the miscibility of anhydrous ethanol in diesel fuel with 15 per cent by volume of biodiesel and temperature in which stable mixtures were observed. Several physicochemical properties of the additivated mixtures were measured in a large range of ethanol concentration to evaluate aspects of consumption, combustion quality, behavior at low temperature, interaction between the fluid and the surface, and safety. The results showed that blends with, at least 1.0 per cent, by volume of additive and 20 per cent by volume of anhydrous ethanol are stable at temperatures above 10 degrees Celsius and respected most of the current Brazilian specifications for diesel fuel. Experimental tests on a compression ignition engine MWM 4.10 TCA (Euro III) were performed with these mixtures. The results showed that the diesel fuel substitution alters the characteristics of combustion: the increased ethanol content implied an increase of the ignition delay, a faster heat release and a decrease of maximum pressure. Despite these non-optimized conditions for injection and combustion, results showed a better conversion of ethanol chemical energy into brake power, in comparison to the values found in flex fuel spark ignition engine, in addition to a small increase in the indicated efficiency of the engine.

[pt] Diante da crise ambiental dos dias atuais, desenvolver tecnologias de menor impacto negativo e promover ações de eficiência energética tornam-se imprescindíveis para conciliar produtividade e redução de emissões. Neste contexto, aprofundar-se no estudo de motores de combustão interna modelando seu funcionamento se apresenta como uma ferramenta bastante interessante, seja por ensaios em bancada ou modelagens. O presente trabalho buscou desenvolver modelos usando diferentes arquiteturas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para obter parâmetros de performance de Motores de Combustão Interna movidos a gás natural e a misturas de diesel – biodiesel – etanol. Para o primeiro caso, foram coletados dados de 5 motores visando a avaliação da eficiência térmica, consumo específico, temperatura de exaustão, e para o segundo a base de dados contempla um motor, sobre o qual foram avaliados, em acréscimo aos parâmetros mencionados, os coeficientes de compressão e expansão da politrópica, o consumo específico de etanol, a taxa máxima de liberação de calor e a pressão máxima. Para as redes que apresentaram melhores resultados, foram construídas superfícies de resposta a fim de analisar os modelos sobre a perspectiva do fenômeno que representam. Foi possível obter modelos com boa representatividade dos parâmetros mencionados (obtendo valores de R2 acima de 70 por cento para dados de treino e teste), exceto para os dois coeficientes da politrópica. Neste caso, embora os erros fossem relativamente satisfatórios, as superfícies de resposta atingiram extremos que não condizem com a teoria relacionada. Por outro lado, foi possível construir um modelo para a eficiência térmica a partir do consumo e abertura da válvula, com R2 de 99 por cento para treino e teste. Isto se explica pelo fato de que a primeira variável de entrada é parte da equação que calcula o parâmetro em questão, e a segunda está ligada à relação ar-combustível da mistura. / [en] Faced with the current environmental crisis, developing technologies with less negative impact and promoting energy efficiency actions are essential to reconcile productivity and emissions reduction. In this context, the study of internal combustion engines by modeling their operation presents itself as a very interesting tool, whether by bench tests or modeling. The present work aimed to develop models using different architectures of Artificial Neural Networks (ANNs) to obtain performance parameters of Internal Combustion Engines powered by natural gas and blends of diesel – biodiesel – ethanol. For the first case, 5 engines were considered to evaluate the thermal efficiency, specific consumption, exhaust temperature, and for the second case, the database includes an engine, on which, in addition to the mentioned parameters, the compression and expansion polytropic coefficients were evaluated, the specific consumption of ethanol, the maximum rate of heat release and the maximum pressure. For the networks that presented better results, response surfaces were made in order to analyze the models from the perspective of the phenomenon they represent. It was possible to obtain models with good representation of the mentioned parameters (obtaining R2 values above 70 percent for training and test data), except for the two polytropic coefficients. In this case, although the errors were relatively satisfactory, the response surfaces reached extremes that do not agree with the related theory. On the other hand, it was possible to build a model for thermal efficiency from consumption and throttle, with R2 of 99 percent for training and testing. This is explained by the fact that the first input variable is part of the equation that calculates this parameter, and the second is linked to the air-fuel ratio of the mixture.