国五和国六轻型汽油车蒸发排放因子与特征研究

挥发性有机物（VOCs）是光化学污染形成的重要前体物，汽油车的蒸发排放是VOCs的重要排放来源。排放清单是表征汽油车VOCs排放的重要手段，汽油车的VOCs蒸发排放因子是建立源排放清单重要的数据基础。该文通过整车蒸发排放试验获取国五和国六轻型汽油车的热浸和昼夜VOCs排放因子，为建立汽油车VOCs排放清单提供重要的数据参考。结果表明，国五轻型汽油车热浸VOCs平均排放因子为(0.11±0.11) g/h，昼夜损失平均排放因子为(0.61±0.29) g/d；国六轻型汽油车热浸VOCs排放因子为(0.095±0.077) g/h，昼夜损失平均排放因子在(0.23±0.16) g/d。研究表明昼夜排放测试中，蒸发密闭室内VOCs质量排放上升速度先快后慢；相较于国五车辆，国六车辆车的昼夜排放改善更为明显，且使用95号汽油的车辆比使用92号汽油的车辆蒸发排放略低。     

北京市轻型汽油车蒸发排放总量评估

通过实际测试得到轻型汽油车蒸发排放热浸和昼间排放因子,结合北京市轻型汽油车保有量和车辆使用情况,基于MOVES模型评估北京市轻型汽油车蒸发排放总量.结果表明,国五和国六标准车辆的平均蒸发排放因子分为1.03,0.37g/test;轻型汽油车蒸发排放随行驶里程增加未出现明显劣化趋势;北京市轻型汽油车蒸发排放总量为8299...     

2000～2020年天津市机动车全过程VOCs排放特征及演变

机动车排放已成为城市地区人为源挥发性有机物(VOCs)的重要来源,排放清单是量化其环境影响的重要手段.针对已有研究中存在的过程区分不清、排放因子测试不全和气象参数考虑不细等问题,基于文献调研与实验测试完善了排放因子库,在月尺度上提出了涵盖尾气排放和蒸发排放(包括运行损失、昼间排放、热浸排放和加油排放)的机动车全过程VOCs逐月排放清单构建方法,并应用此方法建立了2000～2020年天津市机动车全过程VOCs排放清单.研究期内,天津市机动车VOCs排放总量呈现出先缓慢上升后逐步下降的趋势,2020年排放总量为2.14万t,小型客车是对排放总量贡献最大的车型,贡献率达75.00%.排放标准升级对不同过程VOCs排放的影响存在差异.与尾气排放量的持续下降不同,蒸发排放量呈现出先升后降的倒U型走势,且对总排放量的贡献逐年上升,2020年时贡献率为31.69%.机动车排放的月度变化受活动水平与排放因子的双重影响.VOCs排放量呈现出秋冬季高和春夏季低的特点,2020年新冠疫情期间,封控措施限制了机动车活动水平,使得VOCs排放量显著低于往年同期.计算方法和数据结论可为大气污染防治工作提供技术参考...     

汽油车技术发展对尾气排放影响研究进展

近年来,汽油车尾气排放已成为城市大气污染的主要来源之一.为减少油耗、温室气体和大气污染物的排放,汽油直喷技术(GDI)、醇类燃料替代以及混合动力系统等新兴技术被应用到汽车产品中,该研究对GDI发动机汽车、醇类燃料车和混合动力车的颗粒物(PM)、氮氧化物(NO_x)、总碳氢化合物(THC)的排放研究进行梳理和总结,综合评估先进动力技术和醇类燃料的环境影响.结果表明:GDI汽油车的PM排放因子为进气道喷射(PFI)汽油车的1.2~5倍,加装汽油颗粒物捕集器(GPF)后GDI汽油车的PM排放大幅下降,同时具备催化能力的GPF可减少NO_x和THC排放.与汽油车相比,乙醇燃料车PM排放量减少了35%~56%,尾气THC排放减少了10%~44%,但挥发性有机物(VOCs)蒸发排放增加了20%~41%,其主要来自于日呼吸损失.各类型车辆的NO_x排放差异较小,比较结果存在一定的不确定性.混合动力车相比传统内燃机汽车污染物减排优势明显,可积极推广其在公共交通和私家车队中的应用.建议今后研究应着重关注以下几个方面:①GDI和混合动力车在实际条件下排放污染物的环境影响;②醇类燃料车VOCs蒸发排放控制技术及相关法规标准的完善;③新兴技术汽油车排放污染物的生成机理及其影响因素.      

不同排放标准下机动车挥发性有机化合物排放特征趋势研究

针对机动车挥发性有机物（VOCs）排放特征研究中缺乏含氧VOCs（OVOCs）覆盖、缺乏最新国VI排放标准特征识别等问题,本研究选取了涵盖国I~国VI不同排放标准的轻型汽油车和国Ⅲ~国Ⅴ柴油车为研究对象进行底盘测功机测试,采用SUMMA罐和DNPH管采样相结合的方法,探究了不同排放标准下机动车尾气中VOCs排放特征的变化趋势及启动方式对VOCs排放特征的影响.结果表明,不同排放标准的轻型汽油车尾气组成呈现较大差异.随着排放标准的升级,烷烃、烯炔烃和芳香烃的质量比例逐渐减少,OVOCs逐渐增加,国Ⅰ~国IV轻型汽油车排放以烷烃和芳香烃为主,国V~国Ⅵ轻型汽油车排放以OVOCs为主.国VI轻型汽油车中OVOCs占比高达58.0%,其中,甲醛、乙醛和丙酮合计占47.3%.不同排放标准的柴油车尾气中VOCs均以OVOCs和烯炔烃为主,占79.0%~83.0%.此外,冷启动是机动车尾气VOCs排放的主要阶段,此阶段的VOCs排放因子显著高于热启动,但随着排放标准升级,柴油车在启动阶段的VOCs排放降幅仅有约40%,显著小于全工况排放降幅（77.5%）,表明柴油车启动过程对VOCs排放贡献随排放标准升级逐步加大.本研究凸显了在我国机动车排放标准不断升级的背景下VOCs排放的重要性,需要在制定机动车VOCs排放控制策略中重点关注柴油车尾气中烯炔烃和汽油车尾气中OVOCs减排.     

轻型汽油车VOCs排放特征及其大气反应活性

采用车载式尾气测量系统对国Ⅱ、国Ⅲ、国Ⅳ轻型汽油车在实际道路排放的尾气进行样品采集,并采用GC-MS、GC-FID对尾气中烷烃、烯烃、苯系物进行测试分析.结果表明轻型汽油车的VOCs排放因子随排放标准的提高显著降低,国Ⅱ、国Ⅲ、国Ⅳ3种车型的排放因子分别为49.62、21.65、6.72mg/km.苯系物占测定VOCs组分的比例最高,占到总VOCs的47.43%~60.52%.由排放的VOCs估算获得不同标准车型的臭氧生成潜势及二次有机气溶胶生成潜势分别为24.64~234.14mg/km和13.24~125.32mg/km.在对国Ⅲ车型进行的不同速度的实验结果显示,轻型汽油车尾气VOCs排放因子及相应的臭氧生成潜势和二次有机气溶胶生成潜势均随实验车速的升高而降低.     

利用IVE模型建立成都市轻型汽油客车排放清单

城市机动车污染物排放清单的建立是控制机动车污染的关键.本研究以2012年为基准年,通过对成都市轻型汽油客车技术水平分布、活动水平和保有量等数据的调查,将IVE模型本地化,计算了成都市2012年轻型汽油客车VOCs、PM、NOx、CO的排放清单,并分析了清单的不确定性.结果表明:成都市2012年轻型汽油客车排放的VOCs、PM、NOx和CO分别为2.23×104t、1.6×102t、1.26×104t和2.03×105t;轻型汽油客车中黄标车VOCs、PM、NOx、CO的排放量分别占排放总量的27.5%、18.1%、37.2%和42.5%,表明黄标车是轻型汽油客车污染物排放的主要来源;排放清单的不确定性主要来自于排放因子,VOCs、PM、NOx和CO清单的不确定性分别为-31.67%~32.35%、-54.75%~55.09%、-6.56%~6.76%和-12.22%~12.51%.     

醇类汽油车醇醛酮、芳香烃和烯烃类排放的试验研究

在两辆试验车上分别燃用纯汽油、M15、M30燃料以及纯汽油、E10、E20燃料,进行了常温25℃Ⅰ型、低温-7℃Ⅵ型和Ⅳ型蒸发排放试验.通过FTIR、HPLC、GC-MS等多种方法联合测量了醇类汽油车的醇醛酮、芳香烃和烯烃类排放.结果表明,不论是在常温还是在低温下,随着燃料中醇类比例的增加,未燃甲醇、甲醛、乙醛排放成比例地增加,苯、甲苯、乙烯、丙烯、1,3-丁二烯和异丁烯排放略有降低.在低温环境温度下,各种非常规污染物的排放明显高于在常温环境温度下.E10、汽油、M15这3种燃料在整个蒸发排放试验过程中的HC排放量相差不大.3种燃料在昼间呼吸试验中的各种非常规污染物蒸发排放差异值较小.     

机动车排放控制标准对污染物排放因子的影响

基于我国机动车排放控制标准,利用适应性调整后的IVE模型及改进的LEAP模型,结合机动车燃油经济性,建立了研究区域2004—2030年机动车CO,VOCs,NO_x,PM10和CO₂的动态排放因子.结果表明,国Ⅰ和国Ⅱ规定的机动车排放控制标准(除摩托车外)对降低各类机动车型污染物排放因子作用不大; 而国Ⅳ标准将自2010年起执行,只有执行该标准才能显著降低所有汽油和柴油车型的污染物排放因子. 研究结果同时显示,2010年后机动车污染物的排放因子将继续降低.      

国六柴油机DPF再生时VOCs排放特性

颗粒物捕集器(DPF)是柴油机满足国六排放标准的必备装置之一.经台架实验证明,氧化型催化转化器(DOC)辅助DPF再生过程中挥发性有机物(VOCs)排放会大幅度升高,而2014年制定的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南》并未考虑到DPF再生过程对VOCs排放的影响.通过台架实验,采集国六柴油机DPF再生过程的尾气,并用气相色谱质谱技术对尾气中的VOCs进行定量分析.结果表明,国六柴油机DPF再生过程中VOCs排放有显著增加,DPF再生阶段排放的VOCs总量是不再生时的4倍,增排量为2 419. 6μg·m~(-3),且DPF再生所排放的VOCs中,烷烃的含量最高,其次为芳香烃、醛酮和烯烃,分别占总排放VOCs的42. 5%、29. 7%、24. 9%和2. 9%;用臭氧和二次有机气凝胶生成潜势对增排VOCs的大气活性进行评价,发现DPF再生过程中增排的VOCs对环境的影响显著,由增排的VOCs所生成的臭氧和二次有机气溶胶分别为4 272. 8μg·m~(-3)和9. 0μg·m~(-3),其中芳香烃和烷烃对臭氧和二次有机气溶胶生成潜势的贡献率相对较高.因此,在计算柴油车VOCs排放因子时,应考虑DPF再生的影响;且该国六柴油机DPF再生时的VOCs排放因子为1. 03 mg·(k W·h)~(-1),可为制定国六标准柴油车VOCs排放因子提供参考.     

遥感法用于车辆实际道路行驶污染状况评估

为了评估满足不同排放标准的在用车在实际道路行驶条件下的污染状况,以2013年3-11月间在北京市朝阳区收集的16.5×104组在用汽油车排放遥感测试大数据为基础,对北京市的在用车实际道路排放水平进行分析和评价.结果表明:新车排放标准升级明显降低了在用车的CO、HC和NO平均排放浓度.从国Ⅰ/国Ⅱ到国Ⅲ以及从国Ⅲ到国Ⅳ/国Ⅴ,每次标准升级使得在用车的CO排放浓度平均降低12%~15%,HC和NO排放浓度分别降低13%和40%左右.与2003年相比,北京市2013年机动车CO、HC和NO排放的平均浓度分别下降了52.1%、82.1%和65.3%,排放标准升级带来的减排效果十分明显.未来排放标准升级过程中应当强化对在用车实际驾驶过程排放的监管,同时积极引导老旧车辆的淘汰更新,加大对排放造假行为的执法和处罚力度.      

轻型汽油车尾气PM2.5的排放特征

为研究轻型汽油车尾气PM_2.5的排放特征,利用整车测试台架和颗粒物稀释采样系统,对12辆轻型汽油车尾气的PM_2.5进行了采集,并进一步分析了PM_2.5排放因子及其碳质组分——OC(有机碳)和EC(元素碳)的排放特征;在此基础上,参考文献研究结果,计算了我国轻型汽油车分阶段PM_2.5排放因子,结合活动水平数据估算轻型汽油车PM_2.5排放量.结果表明:测试的国Ⅰ前~国Ⅳ轻型汽油车PM_2.5平均排放因子分别为(73.2±3.8)(50.5±45.4)(34.7±18.4)(22.6±10.3)和(1.0±0.2)mg/km,随排放阶段升级而显著降低.OC是轻型汽油车尾气PM_2.5中的主要碳质组分,在TC(总碳)中所占比例超过90%. 2012年我国轻型汽油车PM_2.5排放量为21 828.7 t,占机动车颗粒物排放总量的3.5%,其中仅占轻型汽油车保有量17%的国Ⅰ及以前车辆排放了约43%的PM_2.5. 研究显示,轻型汽油车尤其是国Ⅰ及国Ⅰ前车辆颗粒物排放不容忽视,在机动车颗粒物减排工作中应给予足够重视.      

我国重型柴油货车黑碳排放影响因素分析

柴油车的黑碳排放对空气质量和气候变化有重要影响,但我国柴油车黑碳排放清单编制仍有较大局限性. 为进一步提高柴油车黑碳排放清单编制精度,采用整车转毂台架和热光折射的方法研究不同排放标准、行驶工况和负载状况对重型柴油货车黑碳排放的影响. 结果表明:我国排放标准升级对重型柴油货车的黑碳排放有重要影响,从国Ⅰ、国Ⅱ排放标准升级到国Ⅲ、国Ⅳ和国Ⅴ排放标准,黑碳在颗粒物中的占比由41%左右逐步提至72%左右. 行驶工况对重型柴油货车的黑碳排放也有一定影响,车辆在C-WTVC (中国重型商用车燃料消耗量测试工况)下的黑碳排放占比较VECC (重型车典型道路行驶工况)下高5%~10%. 与半载状态相比,重型柴油货车在满载状态下黑碳排放占比更高,国Ⅲ、国Ⅳ重型柴油货车满载状态下黑碳排放占比较半载状态高7%~8%,国Ⅱ重型柴油货车满载状态下黑碳排放占比较半载状态高15%左右. 研究显示,柴油货车黑碳排放清单编制要综合考虑排放标准、驾驶特征、负荷状况等对黑碳排放的影响,不宜使用固定系数利用颗粒物排放因子外推黑碳排放因子.      

应用PART5模式计算机动车尾气管的颗粒物排放

采用修正的PART5模式获得了北京市机动车尾气管的颗粒物(PM10和PM2.5)排放因子.在此基础上,计算了北京市1995和1998年机动车PM10和PM2.5的排放总量,并确定了分车型的排放分担率和颗粒物中各组分(铅、硫酸盐、可溶性有机物和残余碳等)的比例.结果表明,北京市机动车PM10和PM2.5的平均排放因子很高,其中汽油车、摩托车和重型柴油车的排放因子分别是美国同期水平的1.7～8.6倍、2.1～3.5倍和1.3～1.5倍.1995年北京市机动车尾气管排放的PM10和PM2.5分别为2445t和1890t,1998年则分别增至3359t和2694t,增加的幅度为37.4%和42.5%.     

基于浮动车数据分析交通状态对轻型车排放的影响

为探讨交通状态对道路轻型车运行工况和尾气排放的影响,收集广州市珠江新城路网中出租车、轻型货车的浮动车数据并计算轻型车的运行工况参数,结合MOVES模型(Motor Vehicle Emission Simulator)和交通流量数据仿真计算轻型车的尾气排放量,分析畅通、拥堵、严重拥堵3种交通状态下轻型车的运行工况、排放速率、尾气排放量的变化与差异. 结果表明:在相同道路类型、不同交通状态下,轻型车的运行工况差异较大,其中拥堵和严重拥堵状态下运行模式分布主要集中于怠速、低速运行模式;在相同交通状态下,主干路的运行工况优于次干路,其怠速运行模式所占比例较次干路低15%~20%;畅通状态下,主、次干路轻型车HC、NO_x、CO平均单车排放速率分别为2.00、1.87,2.57、2.47,42.59、37.51 mg/s,分别约为拥堵状态下的1.17、1.27、1.35倍,约为严重拥堵状态下的1.30、1.39、1.70倍,而主、次干路PM_2.5平均单车排放速率在3种交通状态下均接近,范围在0.050~0.056 mg/s之间;轻型车在严重拥堵状态下单位时间的污染物排放量最高,是畅通状态下的2.22~3.87倍. 研究显示,交通状态是影响轻型车动态排放速率及道路总排放的重要因素.      

南京市北郊夏季挥发性有机物的源解析

2012年8月利用在线气相色谱仪对南京市北郊大气环境中的挥发性有机物(VOCs)进行连续监测,分析VOCs时间变化规律,并利用PMF(positive matrix factorization)受体模型和CPF(conditional probability function)方法对其来源进行解析.结果表明,南京市北郊夏季VOCs日变化呈双峰分布,小时平均体积分数为(33.84±27.77)×10-9,夜间高于昼间.其中含量最高的是烷烃,其次是烯烃和芳烃,分别占到总挥发性有机物(TVOCs)的49.3%、24.4%和18.5%,乙炔占7.8%.南京市北郊夏季VOCs主要来源有5个,分别是交通尾气、燃料挥发、工业排放、有机溶剂挥发和植物排放源,各自对TVOCs贡献为33.1%、25.8%、23.2%、8.1%和9.7%.烷烃主要来源于汽车尾气排放、工业排放和燃料挥发,贡献百分比分别为23.7%、35.3%和31.3%;烯烃主要来源于燃料挥发、工业排放和汽车尾气排放,分别占41.1%、18.4%和24.3%;对芳烃贡献最大的为汽车尾气排放,占到49.2%,其次是有机溶剂挥发排放占30.8%.     

Vehicle emissions of primary air pollutants from 2009 to 2019 and projection for the 14th Five-Year Plan period in Beijing, China

Over the past decade, the emission standards and fuel standards in Beijing have been upgraded twice, and the vehicle structure has been improved by accelerating the elimination of 2.95 million old vehicles. Through the formulation and implementation of these policies, the emissions of carbon monoxide (CO), volatile organic compounds (VOCs), nitrogen oxides (NO_x), and fine particulate matter (PM_2.5) in 2019 were 147.9, 25.3, 43.4, and 0.91 kton in Beijing, respectively. The emission factor method was adopted to better understand the emissions characteristics of primary air pollutants from combustion engine vehicles and to improve pollution control. In combination with the air quality improvement goals and the status of social and economic development during the 14th Five-Year Plan period in Beijing, different vehicle pollution control scenarios were established, and emissions reductions were projected. The results show that the emissions of four air pollutants (CO, VOCs, NO_x, and PM_2.5) from vehicles in Beijing decreased by an average of 68% in 2019, compared to their levels in 2009. The contribution of NO_x emissions from diesel vehicles increased from 35% in 2009 to 56% in 2019, which indicated that clean and energy-saving diesel vehicle fleets should be further improved. Electric vehicle adoption could be an important measure to reduce pollutant emissions. With the further upgrading of vehicle structure and the adoption of electric vehicles, it is expected that the total emissions of the four vehicle pollutants can be reduced by 20%-41% by the end of the 14th Five-Year Plan period.