Análisis del consumo energético y factores de emisión por CO2 para los modos de operación de un MEP con sistema GDI en la ciudad de Loja

Abstract

La creciente contaminación generada por el sector transporte y la alta demanda de vehículos turismo propulsados por motores de combustión interna (MCI), impulsan a la utilización de tecnologías como la inyección directa de combustible (GDI) que deriva a modos de operación normal y ecológica con el fin de reducir las emisiones de CO2 y optimización del consumo de combustible. En esta investigación se presenta el análisis del consumo energético y factores de emisión de CO2 de los modos de operación de un motor de encendido provocado (MEP) en escenarios únicos de la ciudad de Loja a 2060 [msnm]. El estudio experimental se basó en la recopilación de datos en tiempo real utilizando el sistema de diagnóstico a bordo (OBD-II) de una ruta de prueba (RDE) caracterizada en tramos urbanos y rurales conforme el reglamento UE 2018/1832. Para el suavizado de las medidas del perfil de pendiente y altitud obtenidas por datos GPS se aplica el algoritmo de Kernel Gaussiano como una técnica de suavizado, dichos parámetros se asocian a un modelo dinámico longitudinal del vehículo que permite definir las condiciones típicas y críticas de manejo, con el fin de aplicar un método basado en el balance de carbonos que permita identificar el nivel de contaminante por CO2 para cada modo de operación del vehículo. Los resultados indican que la conducción ecológica reduce el consumo energético en comparación con la conducción normal en el recorrido de ida, mostrando una disminución en promedio de 0.1243 [kWh] y 0.1853 [kWh] de los ciclos típicos y críticos respectivamente. Así mismo, el modo de operación ECO presenta una reducción en la concentración de CO2 respecto al modo normal de 0.1963 [g/s] para el ciclo típico y de 0.2272 [g/s] del ciclo crítico de la ruta de ida.

Palabras Claves: Diagnostico a Bordo (OBD-II), Factores de Emisión, Balance de Carbono, Consumo Energético, Modo de Conducción ECO, Algoritmo de Kernel Gaussiano (AKG).