基于QAR数据的发动机LTO阶段氮氧化物排放量计算与分析

氮氧化物是发动机运行过程中产生的一种主要污染物,对于航空器氮氧化物排放量的准确计算是控制排放和评估其环境影响的基础.本文依据BM2流量修正方法对机载快速存取记录器(QAR)数据中的燃油流量值进行标准化修正,并根据低压转子转速、空地传感器指示、油门杆解算器角度、飞行高度,对起飞着陆循环(LTO)进行更精确的阶段划分.同时,参考国际民航组织公布的特定发动机机型的分阶段排放指数,对PW-4077D发动机某次LTO阶段的氮氧化物排放量进行计算.结果表明,通过精准飞行阶段划分,结合QAR实测数据估算的LTO分阶段(起飞、爬升、进近、慢车)氮氧化物排放量分别达到3415.87、7574.57、3019.98、1721.33 g,与标准LTO估算方法相比,相差30%以上.这种发动机LTO阶段实际排放量的计算方法,可为近地面航空器乃至不同地区整个机场氮氧化物污染评估提供更加准确的依据.     

基于实际飞行数据的首都机场飞机发动机日排放清单估算方法研究

根据航班实际飞行数据估算机场飞机主发动机排放量,可以提升机场排放清单编制的准确度.基于北京首都机场某日运行数据和国内1326架次航班的机载飞行数据(QAR数据),研究了基于飞行数据的机场飞机主发动机排放清单制定方法.采用一阶近似3.0(FOA3.0)方法补充国际民航组织发动机排放数据库颗粒物基准排放指数,结合QAR数据,应用波音燃油流量法2(BFFM2)估算了实际飞行条件下污染物排放指数,编制了首都机场该日飞机主发动机排放清单,分析了首都机场航班排放特征.在此基础上,探讨了结合实际数据本地化的着陆和起飞循环,以期为机场飞机主发动机排放量的快速准确核算提供新的思路.结果发现,该日航班主发动机HC、CO、NO_x和PM_(2.5)排放量分别为933.9、10967.8、14703.5和85.5 kg,较标准LTO循环估算结果的偏差分别为15.6%、13.2%、-29.1%和-18.9%.NO_x排放主要集中在起飞和爬升阶段,占其排放总量的68.0%;HC和CO排放主要集中在滑行和慢车阶段,分别占其排放总量的90.0%和88.0%;PM_(2.5)在各飞行阶段的排放较为平均.对于单位LTO循环,航班滑行过程中平均排队等候(地速为零)时间为7.7 min,产生的HC、CO、NO_x和PM_(2.5)分别占总滑行阶段对应污染物排放量的26.3%、27.5%、25.7%和27.5%,这一部分排放量有望通过场面运行优化进一步控制.     

民航飞机起飞过程气态污染物排放特征分析

民航飞机在起飞过程中发动机推力高、耗油量大,并且飞行高度低,由其排放的污染物对局地空气质量和人体健康存在较大影响.选择B737-800作为典型机型,通过对飞机性能参数的模拟,精确计算了其在全推力和减推力等多种方式下起飞离场爬升至1 000 m高度过程中NO_x、CO、HC和SO_2的排放量,并与ICAO基准模型估算结果进行对比.结果表明,NO_x是排放量最大的污染物.其中,全推力起飞过程4种污染物的排放量分别为4.849、0.062、0.031和0.229 kg.减推力起飞方式下,选择更高的灵活温度后,NO_x和CO排放量分别降低和升高,HC和SO2排放量变化不大.经过对比发现,ICAO的基准排放模型,对4种污染物的估算结果存在较大偏差.与机动车相比,单次全推力起飞过程与一辆小客车行驶9 508 km的NO_x排放量相当.精确计算方法为准确估算机场区域飞机污染排放清单提供基础.     

中国民航机场飞机起飞着陆(LTO)循环排放量估算

为了估算飞机在民航机场的污染物(HC、CO、NOx、SO2)排放量,基于国际民航组织(ICAO)标准中的起飞着陆(LTO)循环概念,采用其发动机排放数据库(Engine emission data bank),结合我国民航机队资料和民航飞行数据,通过计算全国123个机场1周内飞机LTO循环的气体污染物排放量,拟合出LTO循环数与各种污染气体排放因子的关系.结果表明,2002～2006年民航机场LTO循环排放量分别为24680.54、24701.30、31084.55、35633.84、40645.55t;2006年我国全民航机场飞机LTO循环HC、CO、NOx、SO2的排放量分别为1514.48、14341.16、23095 19、1694.71t,旅客吞吐量前20位的机场排放占全国排放总量的68.25%.考察对比了2003及2004年度全国7大空域的机场飞机LTO循环排放分布,结果表明,在标准LTO循环的进近、滑行、起飞以及爬升4种模式中,滑行段所排放的污染物约占整个循环的50%,滑行时间降低4min,排放总量降低6%.     

机场LTO循环颗粒物排放量评估方法研究

为更加精确地计算机场起降循环颗粒物排放量,文章在国际民航组织提出的一阶近似方法的基础上,利用实测QAR数据,对燃油流量、工作时间以及非挥发性颗粒物排放指数进行修正;运用P_3-T_3方法,对挥发性有机颗粒物排放指数进行修正。以GE90-115B型发动机历史QAR数据为基础,计算某次飞行起降循环的颗粒物排放量。分析结果表明,相比一阶近似方法,修正方法能够更加准确地量化起降循环颗粒物排放对机场大气环境的影响,为机场的节能减排工作提供参考。     

长三角地区民航飞机起飞着陆(LTO)循环大气污染物排放清单

通过调查收集长三角区域民航飞机构成、起落架次及发动机排放因子数据,以2017年为基准年,建立了长三角区域民航飞机起飞着陆(Land take-off, LTO)循环大气污染物排放清单.结果显示,2017年长三角区域民航飞机LTO循环NO_x、HC、CO、SO_2和PM年排放总量分别为16429.6、734.4、8234.3、1159.6和125.7 t.爬升阶段的NO_x、SO_2和PM排放贡献相对较高,分别达到47.2%、29.6%和36.2%,滑行阶段的HC和CO排放占比突出,分别达到95.4%和95.4%.从空间分布来看,长三角地区民航飞机LTO循环排放主要集中在上海浦东国际机场、上海虹桥机场、杭州萧山机场和南京禄口机场.从月分布来看,3—8月民航飞机LTO循环排放最为集中.从小时分布来看,上午7:00—9:00存在排放高峰,航班起落架次和边界层高度是决定LTO循环排放量的主要因素.为提升民航飞机大气污染物排放清单估算的准确度,建议在后续研究中加强对在用民航飞机大气污染物排放因子实测和实际活动水平的调查,以降低排放清单的不确定性.     

京津冀机场群飞机LTO大气污染物排放清单

基于国际民航组织(ICAO)标准排放模型,调查搜集京津冀机场群9个机场实际航班情况,充分考虑了大气混合层高度的影响,采用EPA方法修正运行时间,精确估算了2018～2019航季年(364 d)京津冀机场群飞机起飞着陆循环(LTO)大气污染物排放清单.结果表明, 2018～2019航季年京津冀机场群飞机LTO循环NO_x、 CO、 SO_2、 HC和PM排放总量分别为10 720.5、 3 972.2、 407.8、 508.0和53.7 t.其中,冬春航季排放量分别为4 290.2、 1 646.7、 168.3、 220.1和22.4 t;夏秋航季排放量分别为6 430.3、 2 325.5、 239.5、 287.9和31.3 t.从空间分布来看,北京首都机场是该机场群大气污染物排放量最多的机场.从时间分布来看,07:00～08:00处于排放量最高峰, 12:00～20:00处于中等偏高排放水平, 21:00之后排放量相对较低.飞机在LTO循环中NO_x和CO排放量较多,PM排放量最少.各污染物不同工作模式下的排放情况差异明显.在该机场群起降所有机型中,B777单位LTO循环排放污染物最多,B737最少,B787单位LTO循环排放HC最低.     

天津机场飞机污染排放及其特征研究

通过对天津机场民航飞机飞行数据及机队构成的调研,结合国际民航组织(ICAO)标准中发动机排放数据库估算了2016年天津机场起飞着陆阶段(LTO)中各污染物的排放量,并利用航空路监测点环境质量数据定性分析了天津机场飞机尾气扩散对周围环境的影响。研究结果表明:飞机在LTO过程中,CO、HC、NO_x、PM_(2.5)排放量分别为1 160.1,133.1,1 515.6,38.1 t;其中,飞机在滑行的模式下对HC和CO的贡献最大,分别可达到93.77%和93.60%;在爬升模式下,对NO_x的贡献量最大,为48.17%。航天路监测点CO污染受到机场影响明显。     

基于QAR数据的飞机全航段黑碳排放量计算与分析

黑碳气溶胶是航空发动机运行过程中产生的一种主要颗粒污染物.为评估飞机全航段的黑碳排放特性,在一阶近似方法（FOA）的基础上,提出一种基于黑碳形成和氧化过程的形成氧化法（FOX）.使用GE90-115B型发动机历史QAR数据进行实例分析,结合QAR数据中燃油流量、空气燃料比、燃烧室入口温度、主燃区火焰温度等热力学参数,计算某次飞行全航段的黑碳排放量.结果表明,形成氧化法的计算结果高于一阶近似方法,巡航阶段的总排放量高于起飞着陆循环.分析表明,结合实际飞行数据的形成氧化法,考虑了发动机的性能差异、燃烧品质及外界环境条件对排放特性的影响,能够更加真实有效地评估飞机全航段的黑碳排放量,为飞机排放监测及排放的适航符合性验证等效替代提供更加准确的依据.     

民航飞机起飞过程细粒子排放特征

选择B737-800作为典型机型,基于BM2-FOA耦合模型,通过对飞机性能参数的模拟,获得了其在全推力和减推力等多种方式下,起飞离场爬升至1000m高度过程中每一时刻PM_(2.5)的排放指数,并计算了精确排放量.同时研究了燃油含硫量对细粒子排放量的影响,分析了不同组分对PM_(2.5)排放的贡献率,并将计算结果与ICAO基准参数的估算结果进行对比.结果表明,各种方式中PM_(2.5)排放指数的差异主要存在于地面起飞段.其中,全推力起飞方式下,非挥发性组分和挥发性有机组分排放指数最高,因此一次起飞过程PM_(2.5)排放总量最高,约为37.6g(普通燃油).使用减推力起飞后,PM_(2.5)排放量降至36.7~35.5g.使用高硫燃油时,PM_(2.5)排放量约升高150%.经过对比发现,将ICAO的基准参数直接用于FOA方法,对PM_(2.5)排放量的估算结果偏差较大.与机动车相比,使用普通燃油和高硫燃油的一次全推力正常起飞过程,PM_(2.5)排放量分别约等于一辆国Ⅳ轻型汽油车行驶2984km和7294km.精确计算方法为编制机场区域飞机污染排放清单提供基础.     

一次航班飞行全过程大气污染物排放特征

飞机发动机以航空煤油为燃料,在运行过程中会排放多种大气污染物,对空气质量和人体健康存在较大影响.选择A320作为典型机型,提取了一次真实航班飞行过程中的机载飞行数据,基于BM2及BM2-FOA耦合模型,获得了其在飞行全过程中每一时刻CO、UHC、NO_x及PM_(2.5)的排放指数,并计算了CO、UHC、NO_x、SO_2、CO_2及PM_(2.5)的精确排放量.结果表明,飞行过程中CO和UHC排放指数与推力变化趋势相反,数值范围分别为0.67~595.34 g·kg~(-1)和0.05~0.43 g·kg~(-1).NO_x排放指数与燃油流量变化趋势一致,数值范围是0.96~114.25 g·kg~(-1).PM_(2.5)排放指数全过程变化较小,约为0.25~0.36 g·kg~(-1).飞行全过程中,CO_2排放总量最大,约为2.0×10~4kg.同时,NO_x的排放量约为213.4 kg,SO_2也排放了24.5 kg.CO、PM_(2.5)和UHC的排放量分别为7.5、2.2和0.5 kg.将本次精确计算结果与使用ICAO基准模型对LTO起降阶段的估算结果进行对比后发现,基准模型LTO飞行时间较真实时间偏长37%.基准模型估算LTO阶段CO、UHC污染物排放量偏高,NO_x偏低,且偏差较大;而SO_2、CO_2和PM_(2.5)的排放量估算结果偏差相对较小.与机动车相比,A320飞机的一次LTO起飞着陆飞行,NO_x排放量约等于一辆小客车行驶8.6×10~4km,或相当于1274辆小客车1 d的排放量.     

基于远程在线监控车载终端的柴油车NOx排放等级诊断研究

远程在线监控车载终端集成了远程通讯模块、卫星定位模块、发动机OBD信息解析模块,能够实时读取车辆排放相关运行信息,但无法直接判断车辆NO_x排放情况.为了快速、准确地评估车辆排放情况,诊断和监测NO_x高排放车,同时为了克服有些重型柴油车监测数据中缺失进气流量、燃油流量、车速等重要的实时信息,无法计算出车辆NO_x排放因子的问题.本文提出了由NO_x浓度分布特征驱动的高排放重型柴油车识别算法,通过远程在线监控车载终端设备获取车辆的发动机信息和SCR系统运行信息,运用NO_x浓度分布计算车辆每天NO_x排放浓度占比,通过系统聚类法对车辆NO_x排放浓度占比进行聚类,结果聚为优、良、中、差4类.利用车辆NO_x排放浓度区间分布及其聚类结果分别作为训练集的输入和输出,选择BP神经网络作为训练算法,训练获得的模型分类准确率为90%,利用训练好的模型判断在用柴油车NO_x排放等级,从而识别及监测NO_x高排放车辆.研究结果可为柴油车NO_x高排放诊断及监测提供依据,有助于监管部门能够快速识别NO_x高排放车辆.     

关中盆地NO2和SO2对颗粒物污染的协同效应

基于WRF-Chem模式模拟了关中盆地2019年1月2—14日一次颗粒物污染事件,评估了NO_x和SO₂减排及其在颗粒物污染中的协同作用对PM_2.5污染的影响。敏感性实验结果表明：NO_x减排可使PM_2.5中硝酸盐含量下降,但大气中O₃浓度上升,大气氧化能力增强,其他二次组分上升,导致PM_2.5下降不明显;SO₂人为源减排可使硫酸盐质量浓度下降,但由于硫酸盐在PM_2.5中占比较低,当SO₂减排75%时,PM_2.5仅下降1.74%;当减排比例较高时,NO_x和SO₂同时减排更有利于颗粒物污染防治。PM_2.5质量浓度在NO_x和SO₂同时减排75%时比分开减排75%时多下降0.75%,主要是硫酸盐下降所致;对气溶胶含水量进行分析,发现NO_x对气溶胶含水量影响较大,当NO_x减排75%时,气溶胶含水量可下降15.51%;此外,NO_x和SO₂同时减排比分开减排时气溶胶含水量更低,更不利于二次颗粒物生成。     

基于LMDI中国省域氮氧化物减排与实现路径研究

首先基于Kaya恒等式,利用对数平均Divisia指数分解模型(LMDI法)将氮氧化物排放分解为排放因子、能源强度、经济结构、能源结构和经济发展5个因素;其次通过模型得出的脱钩系数运用构建四象限法评价"十二五"期间中国30个省市脱钩空间差异,研究各省市氮氧化物减排表现、分析减排潜力和减排影响因素,为国家"十三五"制定差异化的区域氮氧化物减排目标和寻找多元化的氮氧化物减排途径提供有益参考.研究结果表明:经济增长是促进氮氧化物排放量增加的决定因素,能源强度降低是抑制氮氧化物增排的决定因素,经济结构优化和能源结构调整具有较大促进氮氧化物减排潜力;中国氮氧化物排放与经济增长脱钩空间分异明显,大部分省市经济发展与氮氧化物排放处于脱钩状态,部分省市弱脱钩状态.同时,中国氮氧化物排放与经济增长脱钩系数呈现逐年上升趋势,2010—2015年中国各省市氮氧化物排放脱钩空间分布由较弱、中脱钩为主至中、较强脱钩为主再到较强脱钩为主,呈现区域间"异质化"和区域内"均质化"的趋势.国家氮氧化物后续减排任务应多分解在中脱钩或弱脱钩(减排潜力大)省市,对相邻的省份制定协同减排计划,且主要通过提高能源利用效率、同时优化经济结构和能源消费结构实现其最优减排.     

航空器场面滑行污染物排放计算研究

分析了航空器发动机排放污染物种类,介绍了标准起飞着陆循环(LTO)与航空器全发滑行方式下油耗与排放计算模型,建立了单发滑行、牵引滑行、APU电力驱动滑行3种滑行方式的油耗与排放计算模型.采用油耗与排放修正模型,对航空器场面滑行阶段因外界温度、气压、湿度等因素造成的油耗系数与排放系数改变进行修正.以上海虹桥机场为例,计算了不同滑行方式下各机型污染物气体排放量.计算结果表明:采用单发滑行与APU电力驱动滑行可降低航空器场面滑行阶段HC、CO和NOx的排放量,牵引滑行对NO_x的排放影响不大,但可明显降低HC、CO的排放量.     

BED含氧燃料在不同海拔下对柴油机PM和NOx排放的影响

为研究生物柴油-乙醇-柴油(简称为BED)含氧燃料在不同海拔下对柴油机微粒(PM)和氮氧化物(NO_x)排放的影响,在一台高压共轨柴油机上分别燃用纯柴油和BED含氧燃料,在两种大气压力(81和100 k Pa)下进行了排放试验研究.结果表明,燃用纯柴油和B15E5(15%生物柴油+5%乙醇+80%柴油,体积比)燃料后,在中、低负荷时的PM排放在高气压下基本高于低气压下,最高增幅分别达到26.2%和19.0%;在全负荷时的PM排放在高气压下降低,最高降幅分别达到6.1%和17.0%.燃用B25E5(25%生物柴油+5%乙醇+70%柴油,体积比)燃料后,PM排放在高气压下降低.燃用纯柴油后,柴油机在高气压下的NO_x排放低于低气压下;燃用B15E5和B25E5含氧燃料后,在中、低负荷下的NO_x排放在高气压下降低,在全负荷下的NO_x排放在高气压下升高.在中、低负荷下NO_x排放最高降幅分别达到12.1%和15.3%;在全负荷下,NO_x排放最高增幅分别达到6.5%和5.8%.在不同大气压力下,柴油机燃用纯柴油和BED含氧燃料后,PM与NO_x排放均呈现明显的trade-off关系.相比于在低气压下,随负荷增加引起的PM排放降幅和NO_x排放增幅在高气压下增加.