北京市压缩天然气公交车的环境效果分析

经过对北京市2007年公交车队的详细技术构成与实际运营情况的调研,发现北京市公交车队的主力车型为国三和国四车辆,应用修正的COPERTIV模型计算出北京市各技术水平的汽油、柴油和压缩天然气(CNG)公交车的排放因子.2007年北京市国三CNG公交车PM2.5和NOx单车排放因子分别比国三柴油车削减了97%和30%,而公交车队中排放控制最为严格的EEV天然气公交车的PM2.5和NOx单车排放因子分别比国四柴油公交车削减了93%和69%.但由于CNG公交车的CH4排放水平较高,导致CNG公交车的总碳氢化合物(THC)单车排放因子显著高于相近控制水平的柴油公交车.在单车排放水平的基础上建立了北京市公交车排放清单,2007年北京市公交车排放的CO、NMHC、THC、NOx和PM2.5分别为9051t、955t、1222t、8553t和161t.与没有CNG公交车的对照情景进行比较,在使用了CNG公交车后,2007年北京市公交车CO、NMHC、NOx和PM2.5排放总量分别削减了293t、62t、775t和33t,削减比例分别为3.1%、6.1%、8.3%和17.2%.2007年北京市通过在公交车队中使用CNG车辆共减少了柴油消耗量约5.0×104t,相当于北京市各行业柴油总消耗量的2.6%.2007年北京市公交车尾气排放的温室气体的CO2当量为8.3×105t,比不使用CNG车辆的情景略微增加了2.4%.     

佛山市发展公交车尾气削减潜力分析

采用COPERTⅣ模型计算佛山市公交车、摩托车和小型客车排放因子,结合保有量、年平均行驶里程计算其排放量,对佛山市公交车出行环境效果及尾气削减潜力进行情景分析。结果表明:2011年佛山市公交车CO、VOC、NOx和PM的排放量为804.57、283.85、3 365.32和73.00 t。单人单次公交车出行CO和VOC的排放量较摩托车和小型客车低,但NOx则较高。公交车载客人数从17人上升至25、35、45人,单人单次出行每公里排放量分别下降32.00%、51.43%和57.50%。佛山市低排放标准的柴油公交车全部更换成国Ⅳ排放标准柴油车,CO、VOC、NOx和PM的年排放量分别削减611.66、151.6、1 231.18和58.39 t。EEV标准天然气公交车替代柴油公交车可减少NOx和PM的排放,但对VOC的削减并无优势。佛山市现有柴油公交车更换成EEV标准天然气公交车,CO、NOx和PM的年排放量分别削减293.71 t、2 086.87 t和70.34 t,但VOC的年排放量升高228.01 t。     

柴油/CNG公交车排放颗粒物粒径分布特征隧道实测研究

对澳洲某公路隧道中段和名义入口段进行连续4d的超细颗粒物实测,通过数据分析发现隧道内柴油公交车和CNG公交车混合排放的颗粒物日平均粒径呈双峰模态分布.采用多元回归法分别计算柴油公交车和CNG公交车颗粒物数浓度粒径谱排放因子,发现柴油车/CNG颗粒物排放分别呈积聚态单峰分布和核模态单峰分布.对隧道内机动车颗粒物排放每30min平均粒径分布进行核模态和积聚模态的对数正态分布曲线拟合分解,90组粒径分布叠加拟合曲线与实测结果的拟合度为0.972～0.998.采用髭须图对柴油车和CNG车颗粒物排放特征做统计分析发现,柴油公交车颗粒物排放呈积聚模态下的对数正态分布,其峰值粒径74.5～86.5nm,该对数正态分布的几何标准差1.88～2.05.CNG公交车呈核模态的对数正态分布,峰值粒径19.9～22.9nm,几何标准差为1.27～1.3.     

国Ⅴ公交车燃用生物柴油的颗粒物碳质组分排放特性

以一辆国Ⅴ柴油公交车为研究对象,在重型底盘测功机上运行中国典型城市公交循环,研究了纯柴油（D100）,体积混合比例分别为5%,10%和20%餐厨废弃油脂制生物柴油-柴油混合燃料（即B5,B10,B20）的颗粒物（PM）碳质组分排放特性.结果表明：国Ⅴ柴油公交车尾气颗粒物碳质组分包括有机碳（OC）和元素碳（EC）,OC占73%~82%,OC的主要组分是OC2和OC3,生物柴油对车辆尾气颗粒物OC组成比例没有影响;随着生物柴油混合比例的增加,公交车尾气颗粒物OC和OC+EC排放呈降低的趋势,EC排放增加,且B10的OC排放较高;PM_0.05~0.1,PM_0.1~0.5,PM_0.5~2.5,PM_2.5~18 4个粒径段颗粒物中,PM_0.1~0.5的OC和EC排放最高,PM_2.5~18的EC排放几乎为零,生物柴油可改善公交车尾气超细颗粒（PM_0.05~0.1）的OC排放,对公交尾气颗粒物EC排放基本没有影响;公交使用生物柴油混合燃料尾气颗粒物OC/EC减小,且PM_0.05~0.1和PM_0.5~2.5OC/EC降低幅度明显,对大气二次气溶胶的影响减弱.     

公交车燃用生物柴油的颗粒物水溶性离子排放

以一辆国Ⅴ柴油公交车为研究对象,在重型底盘测功机上运行中国典型城市公交循环,试验研究了柴油（D100）,体积混合比例分别为5%（B5）、10%（B10）和20%（B20）的废食用油制生物柴油-柴油混合燃料的尾气颗粒物水溶性离子（Water soluble ions,WSI）排放特性.结果表明：国Ⅴ柴油公交车尾气颗粒物呈弱酸性;WSI约占颗粒物质量的3%,主要集中在PM_0.5~2.5和PM_2.5~18粒径段,阴离子占WSI总量的72%~79%;废食用油制生物柴油对公交车尾气颗粒WSI种类没有影响;随着废食用油制生物柴油混合比例的增加,公交车尾气颗粒物WSI阴、阳离子浓度、颗粒物酸性整体增大,WSI浓度峰值向小粒径段移动;CaCl₂和NaCl可能是柴油公交车尾气颗粒物Cl^-、Ca²⁺、Na⁺的主要存在形式;控制废食用油制生物柴油硫、Na⁺、Ca²⁺和Cl^-含量,优化缸内燃烧减少NO_x排放,对降低柴油公交车尾气颗粒物WSI排放具有重要意义.     

基于PEMS的柴油公交车排放测试分析

使用车载尾气检测技术PEMS对一辆在用国Ⅲ柴油公交车进行了实际公交线路运行时的气态污染物排放测试,统计得出了车辆运行速度、加速度、气态污染物排放速率、排放因子特性。分析结果表明公交车平均速度为18 km/h,96.9%的速度点落在0~40 km/h的区间段,99%的加速度点落在-1.5~1.5 m/s2的区间段。随着车速的增加,排气污染物排放速率增大,其中NOX排放速率增大显著。车速增大,污染物排放因子降低;低于30 km/h时,车速增大,排放因子降低显著,高于30 km/h时,排放因子随车速增大变化变缓。排放因子受排放速率和车速共同影响。污染物排放速率随加速度增大而增大,加速时的排放速率显著高于减速时的排放速率。研究结果说明,提高车辆运行速度、减少急加速,可以有效降低公交车尾气排放。     

乌鲁木齐市城区机动车大气污染物排放特征

对乌鲁木齐市城区车辆信息(包括车流量和车辆构成、车辆控制技术水平、车辆行驶工况、车辆启动分布等)进行调研和测试,并根据IVE模型计算得到机动车污染物排放清单,获得分车型、燃料类型及启动/运行方式的机动车污染物排放分担率.结果表明:2011年乌鲁木齐市机动车CO、NO_x、HC和PM的排放量分别为20.22×104、2.60×104、1.84×104和0.44×10~4t·a~(-1),机动车污染物排放分担率差别显著,乘用车、公交车和重型货车是CO和HC主要排放源;重型货车和乘用车是NO_x的主要排放源;重型货车是PM的主要排放源.汽油车是CO和HC排放的主要来源,柴油车是NO_x和PM排放的主要来源,天然气车各类污染物排放量均较低.控制柴油重型货车是消减机动车污染物排放的重要方式.     

公交车使用废食用油制生物柴油的污染物排放及VOCs成分谱

以国三、国五柴油公交车为研究对象,在重型底盘测功机上运行中国典型城市公交循环,分析了国三、国五柴油公交车使用柴油、废食用油制生物柴油-柴油混合燃料(B10)的污染物排放及VOCs成分谱.结果表明:国五公交车的THC、CO、PM和固态PM2.5数量排放比国三公交车分别降低39.3%、19.9%、77.4%和28.4%,NO_x升高31.7%;国三、国五公交车排放的VOCs主要为烷烃、烯烃和含氧化合物,国五公交车的烷烃、烯烃、芳香烃、含氧化合物等VOCs排放较低,其VOCs大气反应活性降低,二次有机气溶胶的生成潜势较弱.与使用柴油比较,国三(国五)公交车使用B10的THC、CO、PM和固态PM2.5数量排放降低;国三公交车的NO_x排放增加,国五公交车的NOx排放降低;国三(国五)公交车使用B10的VOCs成分谱中含氧化合物降低,烯烃增加,VOCs大气反应活性增强.     

在用国Ⅲ/国Ⅳ/国Ⅴ柴油公交车的颗粒物质量及固态PM2.5数量排放特性

利用法规认证全流稀释定容采样系统以及满足精度要求的颗粒物排放分析系统,运行GB/T 19754—2005《重型混合动力电动汽车能量消耗量试验方法》推荐的中国典型城市公交循环(CCBC),分析了在用国Ⅲ/国Ⅳ/国Ⅴ柴油公交车以及在用国Ⅲ柴油公交车进行DOC(氧化催化转化器)+CDPF(催化型颗粒捕集器)改造后的颗粒物质量、固态PM_2.5数量排放特性.结果表明:国Ⅲ、国Ⅳ、国Ⅴ柴油公交车的颗粒物质量排放因子分别为63.77、63.20和14.42 mg/km,固态PM_2.5数量排放因子分别为3.87×1013、3.10×1013和2.77×1013 km-1.与国Ⅲ柴油公交车相比,国Ⅳ柴油公交车的颗粒物质量、固态PM_2.5数量排放因子分别降低了1%和20%;国Ⅴ柴油公交车分别降低了77%和28%;进行DOC+CDPF改造的国Ⅲ公交车颗粒物质量、固态PM_2.5颗粒数量排放因子分别为1.78 mg/km和3.19×1011 km-1,比未改造前分别降低了97%和99%.中国典型城市公交循环的低速(0～21.8 km/h)、中低速(0～37.5 km/h)、中高速(0～51.7 km/h)和高速(0～60.0 km/h)4类行驶工况中,低速行驶工况的固态PM_2.5数量排放因子最高,约是整个循环的2倍;在加速、匀速、减速、怠速4种行驶模式中,加速行驶模式产生的固态PM_2.5单位时间排放量最高,其分别为减速和怠速行驶模式下的10和6倍.研究显示,提高柴油公交车的平均车速,降低加速行驶比例有利于降低其颗粒物排放;DOC+CDPF可显著降低国Ⅲ柴油公交车的颗粒物排放.      

IVE机动车排放模型应用研究

对IVE模型进行了系统分析和介绍,以北京市为研究对象给出了模型的主要输入参数的确定方法和思路,运用IVE模型对北京市不同车型车队的排放进行计算。结果显示：公交车和卡车的排放因子明显较高,特别是颗粒物排放因子,分别为普通轻型车的14和44倍。北京市机动车的CO、VOC、NOx和PM的平均日排放总量分别为2767.4、182.5、353.8和7.1t。对于CO和VOC,普通轻型车的分担率分别为42.0%和34.7%;对于NOx和PM而言,卡车的贡献率最高,分别达到66.3%和83.0%。此外,比较了IVE模型与MOBILE6模型的方法和计算结果,讨论了IVE模型在我国的主要应用优势。     

城市公交车在实际道路上的C O2排放特征

应用车载式尾气排放测试设备对北京国Ⅲ、国Ⅳ排放标准的柴油公交车和国Ⅲ排放标准压缩天然气公交车在实际道路上的尾气CO2排放特征进行了实测研究,测试时间为30 787 s,行驶里程达到168.58 km,共获得30 787组有效数据,测试数据能够反映车辆在实际道路上的排放特征。3种类型车辆测试期间在实际道路上的CO2排放因子分别为(1.10±0.24)g/m、(0.99±0.23)g/m和(1.02±0.21)g/m。车辆的排放状况与车辆的行驶工况有密切关系,车速较低,加速度越大,CO2排放速率和排放因子越大,车辆在匀速且车速较快时排放速率和排放因子较低。     

On-road pollutant emission and fuel consumption characteristics of buses in Beijing

On-road emission and fuel consumption (FC) levels for Euro III and IV buses fueled on diesel and compressed natural gas (CNG) were compared, and emission and FC characteristics of buses were analyzed based on approximately 28,700 groups of instantaneous data obtained in Beijing using a portable emissions measurement system (PEMS). The experimental results revealed that NOx and PM emissions from CNG buses were decreased by 72.0% and 82.3% respectively, compared with Euro IV diesel buses. Similarly, these emissions were reduced by 75.2% and 96.3% respectively, compared with Euro III diesel buses. In addition, CO2, CO, HC, NOx, PM emissions and FC of Euro IV diesel buses were reduced by 26.4%, 75.2%, 73.6%, 11.4%, 79.1%, and 26.0%, respectively, relative to Euro III diesel buses. The CO2, CO, HC, NOx, PM emissions and FC factors all decreased with bus speed increased, while increased as bus acceleration increased. At the same time, the emission/FC rates as well as the emission/FC factors exhibited a strong positive correlation with the vehicle specific power (VSP). They all were the lowest when VSP < 0, and then rapidly increased as VSP increased. Furthermore, both the emission/FC rates and emission/FC factors were the highest at accelerations, higher at cruise speeds, and the lowest at decelerations for non-idling buses. These results can provide a base reference to further estimate bus emission and FC inventories in Beijing.     

基于GREET的纯电动公交车与传统公交车全生命周期评估

随着纯电动公交车在城市公共交通中应用越来越广泛,需要对纯电动公交车和传统柴油公交车进行全生命周期评估,并分析推广纯电动公交的可行性.通过美国阿贡实验室开发的GREET（greenhouse gases,regulated emissions,and energy use in transportation model）软件,充分考虑油井-油泵、公交车运行、车身系统制造、液体系统制造、ADR（装配、报废和回收质量）以及电池制造等6个阶段能耗,结合公交车车型信息和路况信息,构建公交模型,并对公交模型进行能耗模拟、排放物模拟和经济效益评估.结果表明,若车身长度为12 m,车身质量为18 t时,纯电动公交车运行过程能耗仅占其总能耗的31.1%.相较于传统公交车,纯电动公交车全生命周期能耗减少29.1%,全生命周期内VOC、CO、NO_x等污染物排放量分别减少8.7%、36.7%、50.2%,温室气体CO₂的排放量减少19.7%.若公交车队规模为20辆,纯电动公交车使用年限为8 a,则纯电动公交车比例需超过12.7%才能实现盈利,单辆纯电动公交车若实现盈利至少需要3 a.      

不同品质燃油对公交车道路颗粒排放特征的影响

以国Ⅳ排放柴油公交车为样车,研究了3种燃油公交车的颗粒数量排放特性. 3种燃油分别为纯柴油、B20燃油〔V(生物柴油)∶V(纯柴油)=2∶8〕和G20燃油〔V(天然气制油)∶V(纯柴油)=2∶8〕. 结果表明:公交车燃用3种燃油的排气颗粒数量随粒径变化均呈双峰对数分布,其中核态颗粒数量峰值粒径均为10.8 nm;聚集态颗粒数量峰值粒径则因燃料差异而不同,其中纯柴油、B20燃油和G20燃油分别为80.6、69.8和60.4 nm. 对于不同类型道路,在公交车燃用纯柴油时,其快速路下的排气颗粒数量(7.35×1015 km-1)最低,分别比主干道和次干道低47.7%和55.1%. 对于不同品质燃油而言,在全程测试线路内,燃用G20燃油的公交车排气颗粒总数量(6.92×1015 km-1)最低,较纯柴油和B20燃油分别降低了42.5%和32.4%. 其中,G20燃油排气中核态颗粒数量为1.81×1015 km-1,较纯柴油和B20燃油分别降低了3.1%和15.4%,而聚集态颗粒数量则分别降低了49.7%和37.0%. 表明公交车燃用天然气制油可有效降低颗粒排放.      

Evaluation of the International Vehicle Emission （IVE） model with on-road remote sensing measurements

Intemational Vehicle Emissions （IVE） model funded by U.S. Environmental Protection Agency （USEPA） is designed to estimate emissions from motor vehicles in developing countries. In this study, the IVE model was evaluated by utilizing a dataset available from the remote sensing measurements on a large number of vehicles at five different sites in Hangzhou, China, in 2004 and 2005. Average fuel-based emission factors derived from the remote sensing measurements were compared with corresponding emission factors derived from IVE calculations for urban, hot stabilized condition. The results show a good agreement between the two methods for gasoline passenger cars＇ HC emission for all 1VE subsectors and technology classes. In the case of CO emissions, the modeled results were reasonably good, although systematically underestimate the emissions by almost 12%-50% for different technology classes. However, the model totally overestimated NOx emissions. The IVE NOx emission factors were 1.5-3.5 times of the remote sensing measured ones. The IVE model was also evaluated for light duty gasoline truck, heavy duty gasoline vehicles and motor cycles. A notable result was observed that the decrease in emissions from technology class State II to State I were overestimated by the IVE model compared to remote sensing measurements for all the three pollutants. Finally, in order to improve emission estimation, the adjusted base emission factors from local studies are strongly recommended to be used in the IVE model.