Nikel ve vanadyum ile modifiye edilmiş doğal zeolitin benzinli motor emisyonlarına etkisinin incelenmesi

Abstract

Fakir yanmalı benzin ve dizel motoru egzozundaki yüksek oksijen miktarı NOx emisyonlarının kontrolünü karmaşık hale getirmektedir. Benzinli motorlarda yaygın olarak kullanılan üç yollu katalitik konvertörler, yanma stokiyometrik hava/yakıt oranında gerçekleşirken NOx kontrolünde etkili olmasına rağmen, karışım oranı fakirleştikçe yüksek oranda NOx dönüşümünü gerçekleştirememektedir. Benzin motorlarında fakir yanma koşullarında SCR (seçici katalitik indirgeme) katalizörleriyle, geleneksel üç yollu katalizörlerin aksine, NOx'lerin uzaklaştırılmasında yüksek başarı elde edilmektedir. Fakir yanmalı benzin motorlarındaki SCR uygulamalarında zeolit esaslı katalizörler yaygın olarak kullanılmaktadır.Bu çalışmada, özellikle fakir yanmalı benzin motoru egzozundaki azot oksitlerin egzoz gazındaki hidrokarbonla seçici olarak indirgenmesi için çeşitli kimyasal işlemlerden geçirilen klinoptilolit tipi doğal zeolit üzerine aktif madde olarak geçiş metallerinden nikel ve vanadyum yüklenerek iki farklı katalizör hazırlanmıştır. Nikel yüklü zeolit katalizör (Ni-Z) geleneksel iyon değiştirme yöntemiyle, vanadyum yüklü zeolit katalizör (V-Z) ise mikrodalga ile iyon değişimi yapılarak hazırlanmıştır. Katalizörler üzerinde yapılan kimyasal analizler, zeolit üzerinde kütlesel olarak % 0,5 nikel, % 0,2 vanadyum kaldığını göstermiştir.Hazırlanan katalizörlerin katalitik aktiviteleri 1,4 lt hacimli, sıralı çok nokta enjeksiyonlu su soğutmalı bir benzin motoru egzozunda test edilmiştir. Katalizörlerin NOx, HC ve CO emisyonları için dönüşüm verimleri, hava fazlalık katsayısına, sıcaklığa ve yüzey hızına bağlı olarak ayrı ayrı verilmiş ve aracın üzerinde bulunan üç yollu katalitik konvertörle karşılaştırılmıştır. Deney sonuçları, stokiyometrik hava/yakıt karışım oranında, 325 °C sıcaklıkta, yüzey hızı 30000 1/h iken maksimum NOx dönüşüm veriminin Ni-Z için % 34, V-Z için ise % 28 olduğunu göstermiştir. Ayrıca katalizörlerin emisyon dönüşüm verimi eğrilerinin, SPSS programında regresyon analizleri yapılarak, deney sonuçlarını izah eden uygun matematiksel modeller bulunmuştur.

High oxygen amounts of lean-combustion diesel engine exhausts complicate the control of NOx exhaust emmissions. While three-way catalytic convertors are widely used to reduce harmful exhaust emmission in gasoline engines to realize the stochiometric air/fuel combustion ratio, they could not realize the conversion of high-rate NOx. Contrary to traditional three-way catalysts, high success is obtained in the removal of NOx with SCR (selective catalytic reduction) catalysts with lean combustion conditions used in the oxygen excess. Zeolite-based catalyst is used commonly to control of NOx in SCR applications in lean combustion gasoline engines.In this study, two different cataysts were prepared by loading transition metals (nickel and vanadium) as the active ingredient, over the clinoptilolite type of natural zeolite exposed to various chemical processes, to selectively reduced the nitrogen oxides especially in the lean combustion engine exhaust gas with the hydrocarbons in the exhaust gas. Nickel-loaded zeolite catalyst (Ni-Z) was prepared by conventional ion exchange method, while vanadium loaded zeolite catalyst (V-Z) was prepared by ion exchange with microwave. Catalysts based on chemical analysis show that on the zeolite, 0.5 % nickel, 0.2 % vanadium has remained.The catalytic activity of the prepared catalysts were tested in 1.4 lt gasoline engine, sequential multi-point injection, water-cooled. The conversion efficiency of catalyst for NOx HC and CO emissions were presented lamda, temperature and space velocity and were compared with three-way catalytic convertors. According to experimental results, while the air/fuel mixture ratio was stociometric, space velocity was 30000 1/h and the temperature was 325 °C, the maximum conversion efficiency is 34 % for Ni-Z and 28 % for V-Z. Additionally, emission conversion efficiency curves of catalysts were subjected to regression analyses by SPSS statistical package and suitable mathematical models were generated.