[ES] Para cumplir los límites de emisiones impuestos por los gobiernos y reducir el impacto negativo en el medio ambiente, el uso de sistemas de postratamiento (ATS) se ha convertido en algo esencial para los motores de combustión interna. Los ATS en los trenes motrices están planteados para lograr una alta eficiencia de reducción de contaminantes en las condiciones de funcionamiento diseñadas, para lo cual el sistema de control necesita conocer el nivel de desgaste del catalizador, así como confiar en la información de retroalimentación de los subsistemas de los ATS. Además, es posible aumentar la capacidad de reducción de contaminantes de los catalizadores mediante estrategias de control inteligentes. Ante este escenario, esta tesis pretende aplicar técnicas de monitorización y diagnóstico para garantizar el pleno funcionamiento del ATS, y estrategias de control óptimo para mejorar la reducción de las emisiones de NOx con bajo consumo y deslizamiento de NH3. Para lograr este objetivo, se han planteado dos caminos: ¿ Desarrollo de modelos de alta precisión para la predicción de las emisiones de NOx y NH3 acoplados a un algoritmo de fusión de datos, siendo aplicados para diagnosticar el sistema en dos enfoques específicos: detección del nivel de fallo de inyección de amoníaco en el ATS y estimación del estado de envejecimiento del catalizador del ASC. ¿ Uso de modelos físicos orientados al control para mejorar la estrategia de inyección de amoníaco. Se optimizaron dos escenarios, primero, un enfoque de referencia para la optimización off-line conociendo de antemano el ciclo de conducción, logrando así la máxima capacidad del sistema para reducir los NOx con el mínimo consumo de NH3. En segundo lugar, la optimización on-line mediante la técnica de control predictivo de modelos (MPC) con el objetivo de conseguir la máxima reducción de NOx con un deslizamiento de NH3 aguas abajo del catalizador ASC inferior a un límite preestablecido. Todos los modelos desarrollados y los enfoques propuestos se implementaron en un banco de pruebas totalmente instrumentado y se validaron experimentalmente, alcanzando resultados satisfactorios en ambos enfoques, diagnóstico y control. / [CAT] Per a complir els límits d'emissions imposats pels governs i reduir l'impacte negatiu en el medi ambient, l'ús de sistemes de posttractament (ATS) s'ha convertit en una cosa essencial per als motors de combustió interna. Els ATS als trens motrius estan plantejats per a aconseguir una alta eficiència de reducció de contaminants en les condicions de funcionament dissenyades, per a això el sistema de control necessita conéixer el nivell de desgast del catalitzador, així com confiar en la informació de retroalimentació dels subsistemes dels ATS. A més, és possible augmentar la capacitat de reducció de contaminants dels catalitzadors mitjançant estratègies de control intel·ligents. Davant aquest escenari, aquesta tesi pretén aplicar tècniques de monitoratge i diagnòstic per a garantir el ple funcionament de l'ATS, i estratègies de control òptim per a millorar la reducció de les emissions de NOx amb baix consum i lliscament de NH3. Per a aconseguir aquest objectiu, s'han plantejat dos camins: ¿ Desenvolupament de models d'alta precisió per a la predicció de les emissions de NOx i NH3 acoblats a un algorisme de fusió de dades, sent aplicats per a diagnosticar el sistema en dos enfocaments específics: detecció del nivell de fallada d'injecció d'amoníac en l'ATS i estimació de l'estat d'envelliment del catalitzador del ASC. ¿ Ús de models físics orientats al control per a millorar l'estratègia d'injecció d'amoníac. Es van optimitzar dos escenaris, primer, un enfocament de referència per a l'optimització off-line coneixent per endavant el cicle de conducció, aconseguint així la màxima capacitat del sistema per a reduir els NOx amb el mínim consum de NH3. En segon lloc, l'optimització en línia mitjançant la tècnica de control predictiu de models (MPC) amb l'objectiu d'aconseguir la màxima reducció de NOx amb un lliscament de NH3 aigües avall del catalitzador ASC inferior a un límit preestablit. Tots els models desenvolupats i els enfocaments proposats es van implementar en un banc de proves totalment instrumentat i es van validar experimentalment, aconseguint resultats satisfactoris en tots dos enfocaments, diagnòstic i control. / [EN] To meet the emission limits imposed by governments and reduce the negative outcome on the environment, the use of after-treatment systems (ATS) has become essential for internal combustion engines. The ATS in powertrains are devised to achieve high pollutant abatement efficiency under the design operating conditions, for which the control system needs to know the catalyst wear level as well as to rely on feedback information from the ATS subsystems. Furthermore, it is possible to increase the pollutant reduction capacity of catalysts through intelligent control strategies. Looking at this scenario, this thesis intends to apply techniques of monitoring and diagnosis to guarantee the full operation of the ATS, and optimal control strategies to improve the reduction of NOx emissions with low NH3 consumption and slip. To this aim, two paths were outlined: ¿ Development of high accuracy models for the prediction of NOx and NH3 emissions coupled with a data fusion algorithm, being applied to diagnose the system in two specific approaches: detection of the ammonia injection failure level in the ATS and estimation of the ASC catalyst ageing state. ¿ Use of physical control-oriented models to improve the ammonia injection strategy. Two scenarios were optimized, firstly a benchmark approach for off-line optimization knowing in advance the driving cycle, thus achieving the maximum capacity of the system to reduce NOx with minimum NH3 consumption. Secondly, on-line optimization through the model predictive control (MPC) technique aiming the maximum NOx abatement with NH3 slip downstream the ASC catalyst below a pre-established threshold. All developed models and proposed approaches were implemented in a fully instrumented test bench and experimentally validated, reaching satisfactory results in both approaches, diagnosis and control. / Nakaema Aronis, A. (2023). Control and Diagnosis of a SCR-ASC After-Treatment System for NOx and NH3 Emission Reduction Under Real Driving Conditions and Potential System Failure [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192476

The legislation has forced the vehicle industry to reduce tail-end emissions. The air pollutant nitrogen oxide (NOX) has been shown to have a negative impact on human health and the environment. One of the key technologies to reduce the levels of NOX emitted from a vehicle is by implementing an after-treatment system. The after-treatment system includes catalysts, a particle filter and an evaporation system. In the evaporation system a liquid jet containing a urea-water solution known as AdBlue is injected into the hot exhaust gases to evaporate into gaseous ammonia NH3 and water H2O. Then NH3 enters the Selective Catalytic Reduction (SCR) catalyst where it chemically reacts with NOX to form N2 and H2O. Problems can arise if an excessive amount of AdBlue is injected and a fluid film is formed on evaporation surfaces. At certain operating conditions the fluid film can crystallise and form solid deposits. The solid deposits can cause high back-pressure, material deterioration and ammonia slip. This project is done in collaboration with Scania CV AB. Scania is a world-leading manufacturer of heavy-duty vehicles, busses and engines. Scania works continuously to develop new simulation methods to capture the complex phenomena of AdBlue spray, wall film dynamics and risk of solid deposits, to use in the development process of new components. The aim of this project is to implement and evaluate a new method to predict the risk of crystallisation of urea (AdBlue) using the software Star-CCM+. Two different geometries are studied, a test rig and a Scania silencer. Different operating conditions, parameter settings and a speed-up method are analysed. During the project a base-line model has been created and the results have been compared with measurement results and the software AVL Fire. The results on the test rig show the effect of altering the mesh and important model parameters. Injected particles are grouped into parcels with the same properties. The number of parcels is a crucial factor for the wall film formation and should be sufficiently high to get a statistical representation of the droplet size distribution. The results from the real silencer show strong evaporation and thin wall film formation with the suggested method. The method is shown to be stable and the software is user-friendly. A speed-up method was investigated to decrease the computational time. The computational time was reduced by a factor 20. The outcome of this project is a guide for set-up of AdBlue spray and wall film simulations. Recommendations to future work includes further validation of the settings, investigation of the evaporation rate and droplet size distribution and the application to other cases. The next step is also to tune the critical thresholds for deposit risk assessment. / Lagstiftning har tvingat fordonstillverkare att minska avgasutsläppen. Luftföroreningen kväveoxid (NOX) har visat sig ha en negativ inverkan på människors hälsa och på miljön. En viktig teknik för att minska utsläppen av NOX ¨ar att implementera ett efterbehandlingssystem. Efterbehandlingssystemet tar hand om avgaserna genom substrat, filter och ett förångningssystem. I förångningssystemet sprutas en urea-vattenlösning, som kallas AdBlue, in i de heta avgaserna där den förångas till ammoniak NH3 och vatten H2O. Ammoniakgasen leds därefter in till SCR katalysatorn där den kemiskt reagerar med NOX och bildar kvävgas N2 och vattenånga. Problem kan uppstå om fel mängd AdBlue sprutas in, då kan vätska byggas upp på förångsningsytor, kristallisera och bilda avlagringar. Avlagringarna kan bygga upp en solid klump som kan orsaka ett högt mottryck, nedbrytning av material och ammoniakslip. Detta arbete är ett samarbete med Scania CV AB som är en världsledande producent av lastbilar, bussar och motorer. Scania arbetar kontinuerligt med att utveckla nya simuleringsvertyg för att beskriva uppkomsten av Urea avlagringar för att använda i utvecklingen av nya komponenter. Syftet med detta arbete är att implementera och utvärdera en ny metod för att prediktera klump mha simuleringsverktyget Star-CCM+. Två olika geometrier är använd i arbetet: en testrigg och en av Scanias ljuddämpare. Olika driftspunkter, parametrar och en uppsnabbad metod är studerade. Under projektets gång har en modell byggts upp och jämförts med mätningar och simuleringar från programvaran AVL Fire. Resultatet från simuleringarna på testriggen visar effekten av att variera olika parametrar. Partiklarna som sprutas in i systemet är grupperade i paket med liknande egenskaper. Antalet paket påverkar uppbyggnaden av väggfilm och det rekommenderas att denna parameter hålls hög för att statistiskt beskriva droppfördelningen av partiklar. Resultaten på ljuddämparen visar en stark förångning och en tunn väggfilm för samtliga driftspunkter. Den implementerade metoden har visat sig vara stabil och användarvänlig. En uppsnabbad metod har utvärderats för att minska beräkningstiden. Beräkningstiden kunde minskas med en faktor 20. Resultatet av arbetet är en guide för hur metoden implementeras och bör användas. Rekommendationer till framtida arbete är en fortsatt undersökning av parametrar, utvärdering av förångningsmodellen, validering av droppstorleksfördelningen och tillämpningen på andra geometrier. Nästa steg i utvecklingen skulle vara att kalibrera tröskelvärden för prediktering av klump.