负载对实际道路重型柴油车排放的影响研究

利用车载测试系统对重型柴油货车空载、50％负载和100％负载不同负载情况下在实际道路的排放进行测试,基于测试数据分析负载对重型柴油货车排放CO、HC、NOx和微小颗粒物(PM)等4种污染物的影响.不同速度区间和行驶模式下负载对排放的影响分析表明,在有负载时,大多数工况下4种污染物排放呈现增加趋势,但各速度区间和行驶模式下的增幅不尽相同,部分工况出现下降.空载时测试柴油车基于新欧洲行驶循环测试(NEDC)工况的标准化CO、HC、NOx和PM排放因子分别为3.38、0.39、6.27、0.39 g/km.对于柴油车重点污染物NOx和PM而言,与空载相比,50％负载时分别增加43％和59％,100％负载时分别增加62％和44％.     

昆山市区机动车排气污染负荷估算及污染控制对策

根据机动车构成,行驶工况和污染物排放系数,计算了１９９８年昆山市区机动车污染物排放量及机动车和固定源的排污分担率。结果表明,机动车已在为市区空气的主要排放源。结合国家技术政策和当地实际情况,提出了机动车排气污染控制对策。     

在用轻型汽油车排放随行驶里程劣化规律分析

基于佛山市3.5万条简易稳态工况(ASM)下的尾气排放检测数据,通过分类统计和线性拟合方法分析在用轻型汽油车的污染物排放浓度随行驶里程的劣化规律。分析结果表明,该地区轻型汽油车污染物排放浓度主要分布于低值区间,超过85%的样本数据低于最低排放限值;车辆排放劣化特征随行驶里程呈规律性变化,行驶里程在0~5万km时污染物排放缓慢增长,5万~16万km时呈快速线性增长,16万km后震荡缓慢增长;行驶里程在16万km前,不同车型的排放特征存在一定差异,其中轻型货车和轻型客车的排放浓度高、劣化速度快;CO、HC、NO随行驶里程的劣化规律可用线性增长模型表示。本研究结论可为预测机动车污染变化趋势、完善在用车检查/维护制度、高排放车辆识别和淘汰等方面提供理论支持。     

基于实际道路测试的大型客车排放特征研究

应用车载排放测试系统(PEMS)对天津市4辆大型客车(国Ⅲ、国Ⅳ、国Ⅴ柴油车和国Ⅴ液化天然气车)进行了实际道路尾气排放测试。结果表明,3辆柴油车CO、NOx、总碳氢化合物(THC)和颗粒物(PM)的平均排放因子分别为3.435、6.431、0.131、0.324g/km,天然气车CO、NOx、THC和PM的排放因子分别为1.240、17.451、6.535、0.003g/km。总体看来,3辆柴油车的污染物排放速率随着排放标准的提高而降低,与其相比,天然气车的CO和PM排放速率相对较低,而NOx和THC排放速率较高;4辆大型客车各污染物排放速率在加速工况下排放速率最高,怠速工况下排放速率最低。随着国Ⅳ柴油车行驶速度从0~20km/h提高到80~100km/h,尾气温度逐渐上升,选择性催化还原装置对NOx的削减率可从41.8%升高到64.5%。     

行驶速度对机动车尾气排放的影响

利用COPERTIV模型计算和车载尾气测量系统实测得到不同行驶速度下的机动车尾气排放因子,并分析不同车型不同排放标准等级车辆的行驶速度对排放的影响。调查研究北京市城区路网早高峰、平峰、晚高峰和夜间的车流量、车型构成、行驶速度,基于Arc GIS建立平均车速和行驶里程的网格分布数据库,并对比车速修正前后不同道路类型不同污染物的排放强度。结果表明,基于COPERT IV模型和车载测量系统计算的小客车NOx和HC排放因子随车速的变化趋势类似,均随车速的增加呈现U型分布;柴油公交车与柴油卡车NOx和HC排放因子随着车速的升高而减小。4个时间段平均车速大小排序为:夜间(44 km·h~(-1))晚高峰(34 km·h~(-1))平峰(32 km·h~(-1))早高峰(28 km·h~(-1))。车速修正后CO和HC的排放量上升,上升幅度分别为10.6%~11.8%和8.8%~9.2%,NOx和PM排放量下降,下降幅度分别为22.1%~23.3%和12.7%~13.5%。     

轻型机动车尾气排放测试研究

通过在底盘测功机上进行轻型机动车的稳态负荷工况测试和瞬态负荷工况测试,进一步研究轻型机动车尾气排放污染物浓度、发动机输出功率、机动车行驶速度的相关性。并提出了通过计算排放变化率／加速度比例系数来确定稳态工况与瞬态工况的相关关系的方法,这对于I／M检测制度有很重要的技术意义。     

液化石油气轿车实际道路污染物排放特征

利用PEMS对国2技术LPG出租轿车和汽油轿车的实际道路排放进行测试,基于测试数据对LPG轿车排放特征进行解析,并与汽油轿车的排放因子进行对比分析.结果显示:速度和行驶模式对LPG轿车污染物排放影响明显;LPG轿车CO 2、CO、HC和NOx污染物的实测排放因子分别为(169.5±22.2)、(2.18±2.38)、(...     

北京市机动车排放遥感监测分析

机动车排放遥感监测反映实际道路行驶中的排放状况,对全面分析排放水平有很强的统计意义。北京市机动车排放遥感监测的CO、HC和NOx的平均浓度分别为1.94%、388×10-6和700×10-6。北京市机动车排放的CO、HC和NOx中50%分别来自于15.90%、13.98%、11.13%的高排放车,但某车辆对于一种污染物出现高排放并不意味着它对其他污染物也是高排放。根据遥感监测得到北京市轻型汽油车基于油耗的CO、HC和NOx平均尾气管排放因子分别为200.1g/L、11.05 g/L和6.68 g/L。     

基于COPERT 4模型的杭州市机动车排气污染特征研究

以2015年为基准年,利用COPERT 4模型计算了杭州市分车型分排放标准下的机动车排气污染物(CO、碳氢化合物(HC)、NO_x、PM_(2.5))的排放因子,并估算了各污染物排放量及分车型分排放标准下的各污染物分担率。结果表明,随着排放标准的提升,机动车排气污染物排放因子总体呈现下降的趋势。汽油车的CO和HC排放因子高于柴油车,而柴油车的NO_x和PM_(2.5)排放因子高于汽油车;天然气车的各污染物排放因子基本接近汽油车,而汽油电混动车的各污染物排放因子则明显低于其他动力车;各污染物排放因子随车型的增大(重)而增大。2015年杭州市机动车排气污染物CO、NO_x、HC和PM_(2.5)排放量分别为48 923.0、44 713.7、7 014.7、837.9t,其中汽油车CO和HC分担率较高主要是因为小型汽油客车CO和HC分担率高,并且其保有量占比也高,应重点控制小型汽油客车的保有量;柴油车NOx和PM_(2.5)分担率较高主要是因为重型柴油货车NO_x和PM_(2.5)分担率高,但其保有量占比不高,应重点控制重型柴油货车的排放因子。     

不同负载条件下国Ⅱ重型柴油货车的实际道路排放特征

重型柴油车排放已经成为中国城市与区域大气污染的重要来源。为研究负载条件对重型柴油车实际道路排放的影响,利用车载排放测试(PEMS)方法对2辆国Ⅱ重型柴油货车开展实际道路排放测试,分析不同负载(空载、半载和满载)条件下的尾气污染物排放特征。基于机动车比功率(VSP)方法分析了不同速度区间的气态污染物(NOx、CO和总碳氢化合物(THC))排放特征,同时通过滤膜采样方法对尾气PM2.5及其碳质组分(有机碳(OC)和元素碳(EC))进行了定量分析。结果显示,2辆国Ⅱ重型柴油货车气态污染物排放因子与负载呈现显著的正相关关系,半载和满载时NOx、CO和THC排放因子相对于空载分别升高18%～41%、6%～67%、37%～125%。但2辆重型柴油货车的PM2.5排放因子并未随负载增加而呈现相同的变化规律。在PM2.5中碳质组分排放约占61%～97%(质量分数),其中EC排放因子随负载的增加而增大。     

基于实际道路测试的重型柴油车排放评估方法研究

为分析重型柴油车实际道路测试情况下污染物的排放评估方法,选取了4辆国六重型柴油车进行实际道路排放试验。试验结果表明,现行《重型柴油车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段)》(GB 17691—2018)采用的功基窗口法在计算过程中剔除了大量发动机处于低功率段时氮氧化物(NO_x)高比排放区域数据,大幅低估了重型柴油车在实际道路工况下的NO_x排放量,不能充分反映车辆实际道路排放水平,应进一步修改完善,建议后续标准修订时,去除法规中功率阈值最小10%的限制,采用全窗口的90%分位值来表征车辆的排放水平,或通过行程时间占比加权值法计算污染物比排放。     

机动车污染排放模型研究综述

过去几十年,为了掌握机动车污染排放的规律和特征,向决策者提供科学有效的机动车污染控制措施,研究者们致力于研究机动车污染物排放的物化原理和影响机动车污染的主要因素,并据此建立多种尺度的机动车排放模型,以模拟城市区域或者街道的污染物排放.为了分析机动车的瞬态排放特征,目前的机动车排放模型研究正逐渐从宏观向微观发展,排放测试方法注重获取逐秒的排放数据,排放模型模拟的时间尺度和空间尺度逐步趋向微观.此外,机动车模型研究正趋向与交通模型进行耦合,从而揭示机动车在实际道路交通流中的排放特征.从机动车排放的主要影响因素、机动车排放测试、机动车排放因子模型及机动车排放清单等4个方面综述了国内外机动车排放研究现状和发展动向,对比并评价各种机动车排放模型方法的优缺点和适用范围,对我国的机动车排放模型发展方向进行了展望.     

关中地区机动车颗粒物排放清单

利用本地化修正的MOVES模型模拟确定了关中地区不同类型车辆的颗粒物排放因子,结合实地调研的保有量和行驶里程数据测算了该地区的机动车颗粒物年排放总量并从季节、城市、车型和燃油等多个角度详细分析了颗粒物的排放分担率。结果表明:关中地区2012年的机动车颗粒物排放总量分别为PM_(2.5)4.06×1O~3 t,PM_(10)5.52×10_3 t;关中五市一区中西安市的颗粒物排放量最高PM_(2.5)和PM_(10)。排放分別占到该地区的46.53%和48.39%;不同类型车辆中重型货车的排放分担率最高其次为中型货车二者之和占到颗粒物总排放的50%以上;不同燃油车辆中,柴油车的排放分担率远远高于汽油车,是颗粒物的主要贡献者;因此中型和重型柴油货车是关中地区控制颗粒物排放污染的重点车型。     

北京市不同功能区机动车排放特征研究

以东城区、顺义区、朝阳区、平谷区为例分析北京四大功能区的机动车排放特征并构建排放清单,通过调查统计各区路网分布、机动车类型、行驶里程等,运用COPERT模型计算不同车型各污染物的排放因子并分析污染物空间分布。结果表明,小客车数量均占据各区主导地位。CO、碳氢化合物主要由小客车贡献,而大客车及各类货车是PM2.5、PM10及NOx的主要贡献来源。顺义区和朝阳区的污染物年排放量明显高于其他两区。基于功能区划分来讨论机动车排放特征并建立排放清单能为城市规划及污染防治提供有效途径。     

基于SCR系统的公交车颗粒物排放特性的道路实验研究

以装配SCR系统的国Ⅳ城市公交车为研究对象,选取典型的深圳城市公交车运行路线,在车辆实际道路状态下,测试了国Ⅳ城市公交车颗粒物的排放特性。实验结果表明:装配SCR系统的国Ⅳ城市公交车排放的颗粒物(PM)在数量上主要是细颗粒物PM1,且细颗粒物PM1主要来源于车辆行驶在设置交通信号灯较多的城市中心路段上,在颗粒物质量排放分布上主要集中在数量较少的PM1~PM10的较大可吸入颗粒物,且与车辆行驶路况相关性不大;同时,在运行过程中排放颗粒物(PM)的数量浓度和质量浓度的相关性很小。     

基于交通大数据的机动车尾气动态排放清单的研制*——以广州内环为例

为更直观地展示机动车尾气污染物的空间分布和时变情况,采用COPERT模型计算排放因子,结合基础速度分配模型得到的分车型车速计算的排放速率,再结合格林希尔治速度—流量模型得到的分车型流量计算的污染物排放量,最后将各路段、各种污染物的机动车排放量在地图上渲染出来,即完成了机动车尾气动态排放清单的研制,以便于分析机动车污染物的排放规律。以广州内环为例,对内环路动态排放清单进行详细分析,结果表明:在早高峰时段有9个路段污染物排放量高于其他路段,而同一路段一天内污染物排放量的变化基本符合交通流的变化趋势,CO、挥发性有机物、NOx和PM2.5排放量两两之间线性相关性强。     

基于车载的天津市不同交通流特征下机动车排放率精细分析

利用OBS2200车载测试系统,对天津市的道路行驶车辆进行测试,在3种不同交通流特征（交通高峰期、低峰期和平峰期）下获得了道路车载排放污染物（HC、CO、NOx和CO2）的逐秒数据,结果显示,高峰期HC和CO平均排放率（0.027±0.018 g/s和0.330±0.196 g/s）明显高于低峰期和平峰期,大约分别是低峰期的5.4倍和4.3倍,平峰期的3.9倍和9.2倍。低峰期NOx和CO2平均排放率（0.006±0.006 g/s和1.904±0.960 g/s）稍高于高峰期和平峰期。加速工况下4种排放物的平均排放率：0.022±0.019 g/s、0.243±0.234 g/s、0.007±0.007 g/s和1.766±0.946 g/s,大约分别是减速工况下4种排放物平均排放率的1.1倍、1.4倍、2.3倍和1.9倍。随着加速度增大4种排放物的排放率逐渐增大。     

基于MOVES模型的西安市机动车排放清单研究

利用本地化修正的MOVES模型结合实地调研数据,测算了西安市机动车排放清单,并对各种污染物的排放分担率进行了分析。结果表明:2012年西安市机动车的PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x、总碳氢化合物(THC)、CO、挥发性有机物(VOCs)、NH_3和SO_2排放总量分别为1 890.48、2 668.89、40 847.75、19 413.30、217 103.04、15 244.86、539.76、2 087.50 t;中型货车和重型货车是PM_(2.5)、PM_(10)和NOx的主要贡献者,小型客车和摩托车是THC、CO和VOCs的主要贡献者,小型客车是NH_3的主要贡献者,小型客车与重型货车对SO_2的排放分担率均较高;柴油车对PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x和SO_2的排放分担率高于汽油车,而汽油车对THC、CO、VOCs和NH_3的分担率则高于柴油车;CO在冬季排放最多,其余污染物的排放均在夏季最多,但污染物的季节变化总体上不明显。     

西安市机动车污染物排放清单与空间分布特征

基于机动车排放因子(MOVES)模型和地理信息系统(ArcGIS)技术,建立了西安市2017年分辨率为1km×1km的机动车污染物排放清单。结果显示:2017年西安市机动车污染物PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x(NO+NO_2)、NO、NO_2、N_2O和挥发性有机物(VOCs)的年排放总量分别为126.1×10~4、138.2×10~4、2 884.2×10~4、2 577.8×10~4、306.4×10~4、27.9×10~4、1 281.2×10~4 kg;柴油车是PM_(2.5)、PM_(10)和NO_x排放的主要来源,贡献率分别为80.2%、79.5%和75.8%;VOCs和N_2O则主要来自汽油车,贡献率分别为74.2%、89.7%;总体看来,研究区域内不同污染物的空间分布规律相似,这与西安市公路分布有关,PM_(2.5)和NO_x的排放主要集中在主城区及周边县区的高速路和国道,而VOCs的排放主要集中在主城区二环及环内。     

典型城市机动车非常规污染物排放清单

以2007年为目标年,利用IVE模型计算并建立北京市、上海市和深圳市3个典型城市的机动车1,3-丁二烯、甲醛、乙醛、NH3、苯、CO2、N2O和CH4等非常规污染物的排放清单.结果表明,在北京市,对8种非常规污染物的排放贡献率最大的均为轻型客车,排放贡献率均在50%以上;其次主要为中重型客车,排放贡献率为5%～26%....