Mikrodalga ile üretilen biyodizelin yanıt yüzey metodu ile optimizasyonu ve karbon kuantum nokta katkısının motor performansı ve emisyonları üzerine etkisi

Abstract

Bu çalışmada, mikrodalga destekli transesterifikasyon yöntemi kullanılarak ham ayçiçek yağından biyodizel üretiminin optimize edilmesi, üretilen biyodizelden hazırlanan %20 hacimsel karışımın (B20) farklı motor devri, motor yükü ve karbon kuantum nokta (KKN) nanopartikül konsantrasyonu altında tek silindirli, direkt enjeksiyonlu bir dizel motorda test edilerek motor performansı, yanma karakteristikleri ve egzoz emisyonlarının incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışma iki temel optimizasyon aşamasından oluşmaktadır. İlk aşamada biyodizel üretim parametreleri, ikinci aşamada ise motor işletme koşulları yanıt yüzey metodu kapsamında merkezi kompozit tasarım kullanılarak istatistiksel olarak modellenmiş ve optimize edilmiştir. Biyodizel üretim aşamasında reaksiyon süresi, katalizör miktarı, reaksiyon sıcaklığı ve metanol miktarı bağımsız değişkenler olarak ele alınmış; biyodizel verimi yanıt değişkeni olarak modellenmiştir. Deneysel verilere en uygun modelin indirgenmiş kübik model olduğu belirlenmiş ve varyans analizi sonuçları modelin istatistiksel açıdan yüksek düzeyde anlamlı olduğunu göstermiştir. Modelin belirleme katsayısı R² = 0,9912 olarak hesaplanmış ve uyumsuzluk testinin anlamsız bulunması (p = 0,3582) modelin deneysel verileri yüksek doğrulukla temsil ettiğini doğrulamıştır. Reaksiyon sıcaklığının verim üzerinde en etkili parametre olduğu, sıcaklık-reaksiyon süresi etkileşiminin ise en baskın etkileşim terimi olduğu belirlenmiştir. Optimizasyon sonuçlarına göre en yüksek biyodizel verimi 14,808 dk reaksiyon süresi, %1,185 NaOH katalizör miktarı, 66,433 °C sıcaklık ve %29,854 metanol miktarında %87,072 olarak belirlenmiştir. Optimum koşullarda gerçekleştirilen doğrulama deneyinde biyodizel verimi %86,2 olarak ölçülmüş, model tahmini ile deneysel sonuç arasındaki hata oranı %1,001 olarak hesaplanmıştır. Optimum koşullarda üretilen biyodizelden hazırlanan B20 yakıtı ile bu yakıta üç farklı konsantrasyonda (80, 160 ve 240 ppm) KKN katkılı yakıtların (B20KKN80, B20KKN160 ve B20KKN240) saf dizel ile karşılaştırmalı motor analizleri 1800 d/d sabit motor devrinde üç farklı motor yükünde (10,98, 16,48 ve 21,97 Nm) gerçekleştirilmiştir. Bu kapsamda silindir içi basınç, ısı dağılımı, indike termik verim (İTV), özgül yakıt tüketimi (ÖYT), indike ortalama efektif basınç (IMEP), yanma süresi, KA50, karbon monoksit (CO), hidrokarbon (HC) ve azot oksit (NOx) emisyonları değerlendirilmiştir. Analiz sonuçları, en yüksek silindir basıncı, indike termik verim ve IMEP değerlerinin B20KKN160 yakıtında elde edilmiştir. 240 ppm KKN konsantrasyonunda kümeleşme nedeniyle performansın düştüğü belirlenmiştir. Emisyon açısından B20 ve KKN katkılı yakıtların CO ve HC emisyonlarını dizele kıyasla azalttığı, en düşük emisyon değerlerinin 160 ppm konsantrasyonda elde edildiği; buna karşın NOx emisyonlarının biyodizel kaynaklı olarak dizele göre arttığı tespit edilmiş ve bu durum NOx–CO ödünleşim davranışını doğrulamıştır. Motor performansı ve emisyon optimizasyonu aşamasında motor yükü, motor devri ve KKN nanopartikül konsantrasyonu bağımsız değişkenler olarak ele alınmış; ÖYT, İTV, CO, NOx ve HC yanıt değişkenleri olarak kuadratik YYM modelleriyle analiz edilmiştir. ANOVA sonuçları tüm modellerin istatistiksel açıdan anlamlı olduğunu (p < 0,0001) ve uyumsuzluk testlerinin anlamsız çıktığını göstermiştir. NOx modelinin en yüksek belirleme katsayısına (R² = 0,994), HC modelinin ise görece en düşük belirleme katsayısına (R² = 0,917) sahip olduğu belirlenmiştir. Motor yükünün hem performans hem de emisyon parametreleri üzerinde en baskın değişken olduğu, KKN katkısının ise istatistiksel olarak anlamlı ancak görece sınırlı bir etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir. Arzu edilebilirlik fonksiyonu yaklaşımıyla gerçekleştirilen çoklu yanıt optimizasyonu sonucunda optimum motor işletme koşulları 14,63 Nm motor yükü, 2037,85 d/d motor devri ve 136,44 ppm KKN nanopartikül katkısı olarak belirlenmiştir. Bu koşullar altında 244,08 g/kWh özgül yakıt tüketimi, %33,15 indike termik verim, %0,097 CO, 1025,24 ppm NOx ve 54,13 ppm HC emisyonu elde edilmiş; toplam arzu edilebilirlik değeri 0,81 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen bulgular, mikrodalga destekli yöntemle ham ayçiçek yağından yüksek verimle biyodizel üretilebildiğini ve KKN nanopartikül katkılı B20 yakıtının yenilenebilir yakıt uygulamaları açısından umut vadeden bir alternatif yakıt formülasyonu olduğunu ortaya koymaktadır.

In this study, biodiesel production from crude sunflower oil using a microwave-assisted transesterification method was optimized, and the engine performance, combustion characteristics, and exhaust emissions of a 20% biodiesel blend (B20) were investigated under different engine speeds, engine loads, and carbon quantum dot (CQD) nanoparticle concentrations in a single-cylinder, direct-injection diesel engine. The study consisted of two main optimization stages. In the first stage, biodiesel production parameters were optimized, while in the second stage, engine operating conditions were statistically modeled and optimized using the Response Surface Methodology (RSM) based on a Central Composite Design. In the biodiesel production stage, reaction time, catalyst amount, reaction temperature, and methanol content were considered independent variables, while biodiesel yield was selected as the response variable. The reduced cubic model was identified as the best-fitting model for the experimental data. Analysis of variance results demonstrated that the model was highly statistically significant. The coefficient of determination was calculated as R² = 0.9912, and the non-significant lack-of-fit test (p = 0.3582) confirmed that the model accurately represented the experimental data. Reaction temperature was found to be the most influential parameter affecting biodiesel yield, while the interaction between temperature and reaction time was identified as the most dominant interaction term. According to the optimization results, the maximum biodiesel yield of 87.072% was achieved at a reaction time of 14.808 min, NaOH catalyst concentration of 1.185%, reaction temperature of 66.433 °C, and methanol content of 29.854%. In the validation experiment conducted under optimum conditions, the biodiesel yield was measured as 86.2%, with an error of only 1.001% between the predicted and experimental values. The biodiesel produced under optimum conditions was blended with diesel fuel at a volumetric ratio of 20% (B20). In addition, fuels containing three different concentrations of CQD nanoparticles (80, 160, and 240 ppm), namely B20KKN80, B20KKN160, and B20KKN240, were prepared and compared with neat diesel fuel. Engine tests were carried out at a constant engine speed of 1800 rpm and three different engine loads (10.98, 16.48, and 21.97 Nm). The evaluated parameters included in-cylinder pressure, net heat release rate, indicated thermal efficiency (ITE), specific fuel consumption (SFC), indicated mean effective pressure (IMEP), combustion duration, CA50, carbon monoxide (CO), hydrocarbon (HC), and nitrogen oxide (NOx) emissions. The results revealed that the highest cylinder pressure, indicated thermal efficiency, and IMEP values were obtained with the B20KKN160 fuel. The 160 ppm CQD concentration was identified as the optimum level for engine performance, whereas performance deterioration was observed at 240 ppm due to nanoparticle agglomeration. In terms of emissions, both B20 and CQD-blended fuels reduced CO and HC emissions compared with diesel fuel, with the lowest emission values achieved at the 160 ppm concentration. However, NOx emissions increased relative to diesel fuel because of the biodiesel content, confirming the well-known NOx–CO trade-off behavior. During the engine performance and emission optimization stage, engine load, engine speed, and CQD nanoparticle concentration were considered independent variables, while SFC, ITE, CO, NOx, and HC were selected as response variables and analyzed using quadratic RSM models. ANOVA results indicated that all models were statistically significant (p < 0.0001), and the lack-of-fit tests were non-significant. Among the developed models, the NOx model exhibited the highest coefficient of determination (R² = 0.994), whereas the HC model showed the lowest (R² = 0.917). Engine load was found to be the most dominant factor affecting both performance and emission characteristics, while the CQD additive had a statistically significant but comparatively limited effect. Multi-response optimization using the desirability function approach determined the optimum engine operating conditions as an engine load of 14.63 Nm, engine speed of 2037.85 rpm, and CQD nanoparticle concentration of 136.44 ppm. Under these conditions, a specific fuel consumption of 244.08 g/kWh, indicated thermal efficiency of 33.15%, CO emission of 0.097%, NOx emission of 1025.24 ppm, and HC emission of 54.13 ppm were obtained, with an overall desirability value of 0.81. The findings demonstrate that high-yield biodiesel can be successfully produced from crude sunflower oil using a microwave-assisted transesterification process. Furthermore, the B20 fuel blend enhanced with CQD nanoparticles represents a promising alternative fuel formulation for renewable energy applications, offering improved engine performance and reduced emissions while maintaining practical feasibility.