Predicting Emissions in Direct 

Injection Gasoline Engines 

with Immersed Boundary CFD 

Simulations

 

 
 
 
 

March 19, 2014 

 
 
 
 

REACTION DESIGN 

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Reaction Design                                                                                                                                                                  1 

 

 

Abstract 

Designing internal combustion engines for lower emissions while maintaining high performance is one of 
the top challenges of today’s engine manufacturers: Regulatory agencies require cleaner burning engines 
even as the market demands more efficient, powerful motor vehicles with improved fuel economy. To 
streamline the design of high-efficiency, low-emissions engines, computational fluid dynamics (CFD) 
simulations allow engine designers to visualize and test fuel and ignition behaviors within a combustion 
chamber, using software instead of costly physical prototyping. Virtual prototyping with CFD provides 
engine manufacturers a fast way to design cleaner, more efficient engines by accurately simulating ignition 
and fuel dynamics.  

However, accurately modeling these behaviors in a combustion chamber is a complex task, particularly 
with direct injection technologies. Ensuring that the simulations are accurate enough to predict real engine 
performance or emissions is a challenge. Meeting that challenge requires exacting modeling technologies 
to capture precise fuel vaporization and burning behaviors, ignition dynamics, and combustion kinetics, all 
of which must translate reliably to real-world results.  

Tracking Soot Production 

Soot is a major contributor to airborne pollutants, and soot production is a major consideration for today’s 
advanced engine designers. Soot formation involves complex chemical interactions with multiple precursor 
elements, combined with the physical interactions that take place in an engine. Once a soot particle is 
formed, it can grow and combine with other soot particles through agglomeration, or it can oxidize. 

Accurately modeling soot formation within the combustion chamber is very challenging with conventional 
CFD simulations, particularly for modern direct injection engines. In a conventional gasoline engine, fuel 
injectors spray fuel into the intake manifold, where the fuel vaporizes and mixes with air. The fuel-air vapor 
is then drawn into the combustion chamber where it ignites via spark ignition. In gasoline direct injection 
(GDI) engines, liquid fuel is injected directly into the combustion chamber where (similar to Diesel engines) 
the fuel is vaporized and rapidly mixed with the in-cylinder air prior to ignition.  

Direct injection engines are generally more fuel efficient and can produce lower emissions than port-
injected gasoline engines. However, under certain conditions, soot formation can build up in the 
combustion chamber and lead to significant particulate emissions.  

In direct-injection engines, the fuel is sprayed into the chamber at high speed, with some droplets striking 
the combustion chamber wall or valve surfaces. These spray/wall interactions—the outcomes of collisions 
between airborne spray particles and the wall surfaces—can take several forms, including wall-film 
formation and fuel splashing. These differing spray/wall interactions impact the vaporization of the fuel 
within the chamber, which in turn impacts how completely the fuel burns during combustion. Residual 
unburned fuel not only lowers engine efficiency, it can also lead to soot-producing conditions. 

Reaction Design                                                                                                                                                                  2 

 

Accurately modeling spray/wall interactions is critical for predictive engine modeling especially for 
reduction of soot formation. However, modeling spray dynamics within a direct injection engine is 
computationally very complex. Employing a body-fitted grid as a computational framework allows direct 
use of the physical boundary in the cell calculations. However, mesh generation for such meshes is time-
consuming and expertise-intensive, and it also typically requires severe distortion of computational cells to 
fit the mesh along the curvilinear physical boundaries. These highly deformed surface cells can introduce 
inaccuracy and convergence issues into the numerical solution. Cut-cell meshes, on the other hand, may be 
generated easily, but the cutting of the cells along the physical boundaries can also introduce numerical 
issues due to the distorted shapes or very small cell sizes required to resolve complex shapes.  

The Immersed Boundary Method  

Automated mesh generation based on the immersed boundary method with ray tracing to track droplet 
locations, as used by the FORTÉ CFD Package from Reaction Design, can accurately model the location and 
movement of spray particles along the wall of a computational domain (see Figure 1). The mesh is based on 
an underlying Cartesian grid, in which all cells are perfect cubes. The grid is intersected by the physical 
boundary and the location of the boundary’s surface mesh is maintained throughout the simulation for use 
in tracking spray-wall interactions as well as in formulating boundary conditions that enforce known 
conditions on the physical boundaries. This is accomplished without deforming or cutting the 
computational cells.  

                                              

 

Figure 1:  The immersed-boundary particle tracking method is effective and accurate compared 

to the body-fitted method

 

Soot formation process.

1

 

With the immersed boundary approach, ray-tracing is used to track and locate the locations of particles (or 
groups of fuel droplets). During each computational time step, the particle travels along a straight line at a 
known velocity. When that path intersects a surface, FORTÉ determines where it will be in the vicinity of 
the surface or where it will end up on the surface. For any given initial location and direction vector, the 
ray-tracing method can accurately locate the “piercing” location on the surface mesh. Further ray-tracing 

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calculations then determine the particle’s rebounding direction from the wall (if the particle remains an 
airborne particle after bouncing back) or the moving direction along the wall (if the particle merges into the 
film). These motions contribute to film stripping phenomena, which can be predicted with FORTÉ. 

Through use of the immersed boundary method and ray-tracing algorithms, FORTÉ directly uses the 
physical boundary of the computation domain, ensuring that both the airborne spray and wall film particles 
are confined within the actual system boundary. 

Summary 

Using these computational methods, FORTÉ can accurately model the behavior of fuel spray and wall 
impingement at the boundary of the combustion chamber or any other surface in the simulation, where 
the spray/wall dynamics take place. This provides engineers with accurate simulations to guide the design 
of engines that increase the efficiency of fuel combustion and minimize the formation of soot.  

FORTÉ provides robust and fast engine simulations, built on well-established computational techniques 
rather than compute-heavy approaches that rely on extreme mesh refinements. FORTÉ helps ensure that 
engine designers have accurate simulations of critical spray/wall interactions that contribute to unburned 
hydrocarbon emissions and the formation of pollutants, helping lead to the creation of cleaner, higher 
performance engines.  

References 

1.  Liang, L., Shelburn, A., Wang, C., Hodgson, D., Meeks, E., “Implementation and Validation of 

Spray/Wall Interaction Models in Immersed Boundary CFD,” International Multidimensional Engine 
Modeling User's Group Meeting,

 

April 15, 2013, Detroit, Michigan, pp 5.