IVE模型中区间划分方法对排放因子估算的影响

利用便携式排放测试系统（Portable Emission Measurement System,简称PEMS）和GPS系统（Global Position System,简称GPS）选取多辆天津市机动车进行了道路测试,并对其排放及行驶数据进行了研究,分析了在IVE（International Vehicle Emissions,简称IVE）模型中不同区间的划分方法下,机动车比功率（Vehicle Specific Power,简称VSP）与排放相关系数的差异.CO、CO₂、NO_x排放与VSP相关系数在Paps（Preaverage Power Stress,前平均比功率负载,简称Paps）方案下进行划分时的平均值从原有的引擎负载（Engine Stress,简称ES）方案下的0.1以下上升到0.4以上;但是HC排放与VSP相关系数在ES方案下的均值为0.0370,在Paps方案下却为-0.0766.分别计算污染物实测排放因子与IVE模型改进前和改进后的污染物排放因子的比值,发现采用Paps区间划分方法计算得出的排放因子数据比ES区间划分方法得出的数据显著接近于实测排放因子,显示Paps区间划分方法有助于改善机动车排放估算的准确度.     

面向排放量化的低速区间机动车比功率分布特性与模型

随着排放建模方法从基于行驶周期和平均速度演变为基于VSP(Vehicle Specific Power)参数,利用VSP分布刻画交通状态成为最新的研究需求.近期研究中,针对城市快速路上大于20 km·h-1的速度区间建立了基于平均行程速度的VSP分布数学模型,却未对低速区间的VSP分布特征作深入研究.基于北京快速路大量逐秒浮动车数据,研究0～20 km·h-1的VSP分布与平均行程速度的关系.通过分析大量逐秒浮动数据的VSP分布与平均速度间关系,发现VSP分布与平均行程速度具有规律性:各VSP分布的峰值出现在VSP Bin=0处,且随速度的增加单调递减.因此,针对VSP分布的正、负区间以及VSP Bin=0处分别建立数学模型,并利用该模型进行机动车油耗/排放测算.对比分析油耗/排放的预测值和实测值得出,所建立的VSP分布模型可以有效用于机动车油耗/排放测算.     

基于PEMS试验的混合动力轿车与传统汽油轿车的排放对比研究

利用车载测试系统(PEMS),对混合动力轿车及传统汽油轿车进行城市典型道路工况下的排放测试试验,对比分析试验车辆速度和比功率区间下的排放特性。试验结果表明,混合动力轿车CO、HC和NOx排放速率及其排放因子呈现相似的变化规律,车速低于20 km/h时,发动机处于关闭状态尾气排放为零;低于50 km/h时,发动机排气温度过低,三元催化器不工作,排放速率及排放因子随车速的升高而显著增大;车速达到50~55 km/h后,三元催化器开始工作,污染物浓度急剧下降;传统车与混动动力车的3种污染物的排放速率随VSP的变化规律相似;混合动力轿车CO、HC和NOx的平均排放因子相比传统汽油轿车有明显的优势,分别为传统汽油车的23.3%、2.92%和66.9%。     

重型柴油车实际道路排放与行驶工况的相关性研究

采用SEMTECH-D车载排放测试仪测量了东风柴油卡车在城市实际道路工况以及等速和加速工况下的油耗及污染物排放状况.测试结果显示,测试卡车实际道路综合百公里油耗为17.8 L,NOx、CO和HC排放因子分别为3.96、8.86和2.15g·km-1.其中主干道路况相对较差,油耗与排放因子较高,是所有测试道路平均水平的1.3～1.8倍左右.研究结果表明,重型车油耗及污染物排放与各行驶工况下的速度、加速度均密切相关,车辆在高速加速行驶状态下易产生高排放.车辆在30～50 km·h-1速度区间内等速行驶时,油耗与排放因子最为经济且环境友好.车辆在加速行驶时,油耗与NOx、CO排放因子可达到城市实际道路平均水平的2.0、2.2、1.4倍,急加速时达到2.8、2.1、14倍.应用比功率概念可准确描述车辆在各运行工况下的排放水平,但在重型车上缺乏实验依据,有待进一步研究.     

应用车载测试系统研究轻型机动车在实际道路上的排放特征

采用一套车载排放测试系统,对深圳市7辆具有代表性的轻型车辆进了实际道路排放测试.根据测试结果,分析了机动车运行工况对排放的影响,比较了基于油耗和行驶里程的排放因子,并计算了各测试车辆的平均排放因子.结果表明,深圳市轻型机动车加速和减速运行模式共占整个运行时间的66.7%和行驶里程的80.3%,对各种污染物的贡献率达74.6%～79.2%.并且加速模式下的排放水平明显高于其他运行模式;基于油耗的排放因子受车速的影响较小,可以避免因机动车运行工况不同所带来的排放差异,从宏观尺度更为合理地预测机动车污染物排放量;车辆技术水平对排放影响很大,化油器车的C0、HC和NOx排放因子分别是欧Ⅲ车的19.9～20.5、5.6～26.1和1.8～2.0倍;我国在进行轻型车排放测试时使用ECE EUDC工况,不能反映我国城市实际道路行驶工况下的机动车排放水平.     

应用IVE模型计算上海市机动车污染物排放

为了解上海市机动车污染现状,建立上海市机动车源排放清单,分别选择上海市中心城区、商业区和收入相对较低区域中的主干道、快速道和次干道3种共9条典型道路,开展机动车技术水平参数、比功率(VSP)分布状况、启动状况等测试,并在此基础上将International Vehicle E-mission(IVE)模型本地化.调查结果表明,上海市区实际道路上轻型客车、出租车、公交巴士、卡车和摩托车(包含助动车)分别占道路总车流量的41.0%、30.8%、15.6%、6.9%和5.7%;从技术组成看,约85%的轻型客车和97%的出租车均安装有三元催化装置,约30%的公交巴士和90%的卡车没有达到欧Ⅰ标准;机动车的VSP分布主要集中在-2.9～1.2 kw·t-1.模式计算结果表明,2004年上海市机动车CO、VOC、NOx和PM排放量分别为57.06×104t、7.75×104t、9.20×104t和0.26×104t;20%的高排放车对总排放量的贡献占到25%～45%;启动过程中排放的CO、VOC和PM占总排放量的15%～25%,NOx仅占总排放量的4.5%.     

机动车比功率在高排污车辆鉴别中的应用

机动车尾气遥感监测是I/M制度的有益补充.以2004年广州市机动车尾气遥感监测实验为基础,对实验数据作了深入分析.结果表明,占全体车辆10%的高排污车辆所排放的一氧化碳(CO)、碳氢化合物(HC)和氮氧化合物(NOx)分别占当日该污染物总量的36.81%,41.80%和48.52%,证明了高排污车辆是造成机动车排放污染的最主要污染源.进一步引入机动车比功率概念研究了机动车比功率与污染物排放之间的关系,并对15次实验结果进行了对比研究.结果表明,在不同测量中,CO、HC和NOx的排放与机动车比功率区间分布具有较好的一致性.分布规律还表明,在遥感监测中,在机动车比功率区间高值部分,机动车的CO或者HC的高排放为瞬间高排放,此时,不能将其判别为高排污车辆.将此结论用于基于神经网络的高排污车辆鉴别模型中,使高排污车辆的正确判断率达到95%.     

针对二氧化碳的轻型汽油车VSP区间划分

利用PEMS对北京市16辆轻型汽油车进行了排放测试,分析了机动车比功率VSP对CO2的排放影响.在此基础上,同时考虑排放速率和排放分担率两种因素,按CO2排放特性对VSP区间重新划分.新划分区间的排放率最小值为0.5587g.s-1,最大值为3.4013g.s-1,排放分担率最小值为4.61%,最大值为14.17%.此外,VSP=0的数据排放率为0.5587g.s-1,低于周围区间,分担率为14.17%,与其它区间相当,因此,其被划入独立区间.接着,引入速度及发动机负荷ES两个参数,对VSP区间进行再划分,分别分为30个排放区间.最后,通过北京不同类型道路排放实例进行验证,发现针对快速路和非快速路而言,MOVES预测误差分别为11.43%,14.34%,IVE为12.23%,15.53%,新VSP划分方式为10.05%,12.57%,新VSP-速度组合区间的划分方式为9.10%,11.56%,新VSP-ES组合区间的划分方式为9.90%,12.23%,其中,新VSP-速度组合区间的划分方式误差最小.     

基于PEMS与COPERT的机动车尾气排放特征分析

以佛山市3辆汽油车(国0小汽车、国0面包车与国Ⅳ小汽车)为研究对象,利用PEMS测试技术,研究了机动车在实际道路行驶过程中的尾气排放特征,重点分析了不同车辆类型、排放标准与行驶速度下的机动车油耗与CO、CO2、NOx排放因子,并结合COPERT模型模拟结果进行了对比分析。结果表明:(1)3辆测试车辆CO2、NOx排放与油耗曲线的走势趋于一致;2辆小汽车CO与油耗的曲线均随速度的提升而升高,而面包车CO的排放与油耗则呈现相反的现象。(2)实际测试数据中国0与国Ⅳ小汽车的CO排放因子差异较大,以国0/国Ⅳ小汽车气态物排放因子的比值为指标,实际测试数据中CO的该比值变化范围在272~600之间,而CO2与NOx分别仅为0.66~0.84与0.58~4.05。(3)对比CO与NOx,各车型COPERT模拟与PEMS实测所获的CO2排放因子结果最为接近,其模拟值/测试值之比间于0.645~1.497,故COPERT模型对于中国机动车尾气CO2排放的模拟相对较为准确。     

重型天然气车实际道路排放特征与机理研究

为掌握重型天然气车在实际道路行驶过程中的排放特性,使用便携式车载排放测试系统(PEMS)对2辆国Ⅴ重型天然气车(简称“国Ⅴ车辆”)和2辆国Ⅵ重型天然气车(简称“国Ⅵ车辆”)进行实际道路排放测试,分析了CO和NO_x的排放特征和不同工况下的排放因子. 结果表明:①国Ⅴ车辆在3种代表性道路类型(市区路、市郊路、高速路)下CO和NO_x的高排放区主要分布在中低速区域的加速阶段,而国Ⅵ车辆CO和NO_x的高排放区在市区和市郊路上主要集中在速度大于30 km/h区间,在高速路两种污染物的高排放区分布较为零散. ②根据MOVES模型划分机动车比功率区间(VSP Bin)后发现,国Ⅵ车辆在Bin 11~Bin 18区间,CO和NO_x排放速率基本稳定且处于较低水平;在Bin 21~Bin 28区间,CO和NO_x排放速率均随VSP的增加而逐渐升高. ③国Ⅴ车辆综合工况下CO和NO_x排放因子分别为国Ⅵ车辆的1.1~3.9和3.3~8.2倍,其中,在市区路分别为3.0~25.0和11.3~30.2倍. ④国Ⅴ车辆的NO₂/NO_x(浓度比,下同)远高于国Ⅵ车辆,且在高速路国Ⅴ和国Ⅵ车辆的NO₂/NO_x均最低. 此外,对比不同研究的测试结果发现,本研究国Ⅵ车辆的CO和NO_x排放因子高于其他研究中国Ⅵ重型柴油车. 研究显示,国Ⅵ车辆的CO和NO_x排放因子均低于国Ⅴ车辆,且在市区路下与国Ⅴ车辆差距更明显,因此,推广使用国Ⅵ天然气车,逐步淘汰采用稀薄燃烧技术的天然气车,能有效减少NO_x的排放.      

Economic impact of the integration of alternative vehicle technologies into the New Zealand vehicle fleet

A multi-regional integrated energy systems model is developed to assess the economic impact of hydrogen fuel cell, hydrogen internal combustion, and battery electric technologies on the economy of New Zealand. Base case results suggest that a hydrogen fuel dominant vehicle fleet offers economic savings over a conventional fleet but requires the largest sequestration capacity as 75% of hydrogen fuel production is derived from fossil fuel. When the oil price is varied from US$120 to US$240 per barrel in 2030, and the carbon tax varied from US$30 to US$90 per tonne of CO₂ equivalent, the change in savings ranges from ?65% to +25%.     

Predicting vehicle fuel consumption patterns using floating vehicle data

The status of energy consumption and air pollution in China is serious. It is important to analyze and predict the different fuel consumption of various types of vehicles under different influence factors. In order to fully describe the relationship between fuel consumption and the impact factors, massive amounts of floating vehicle data were used. The fuel consumption pattern and congestion pattern based on large samples of historical floating vehicle data were explored, drivers'' information and vehicles'' parameters from different group classification were probed, and the average velocity and average fuel consumption in the temporal dimension and spatial dimension were analyzed respectively. The fuel consumption forecasting model was established by using a Back Propagation Neural Network. Part of the sample set was used to train the forecasting model and the remaining part of the sample set was used as input to the forecasting model.     

基于车辆身份检测数据的单车排放轨迹研究

为实现单车层面的动态排放轨迹追踪,基于电警式卡口产生的逐秒过车记录数据建立了车辆排放轨迹计算方法,通过提取动态轨迹中的运行参数及机动车保有量数据库中的技术参数,并结合排放模型计算了2018年5月10日~6月9日安徽宣城市中心城区123条路段上共133,906辆车的44,672,343条轨迹的排放数据.研究结果显示,出租车是CO的重要排放来源且交通兴趣点附近路段排放强度较高;公交车和重型货车是NO_x的重要排放来源,公交车工作日NO_x排放总量达1.3kg,约为重型货车的7.5倍,且路线固定、排放分布随发车班次周期循环;轻型货车排放路线多围绕货运需求且多为昼间行驶,而重型货车多选择凌晨出行;通勤类私家车工作日昼出夜归,路线固定且往返过程各污染物排放量均较稳定.对于全路网,CO、VOCs的高排放强度区域多集中于中心路网,NO_x、PM则多分布于外围路网.     

机动车尾气对大气的影响

近年来随着机动车数量的增加,机动车尾气中含有大量的有毒有害气体,使得空气质量和人们的健康受到了严重威胁.     

做好机动车排放污染分担率研究工作是有效防治机动车污染的必要前题

文章简要论述开展汽车排放污染分担率就工作的必要性和重大意义。目前,呼和浩特市还未展开有关该方面的研究工作,该研究也是内蒙古自治区的一项空白。因此,通过文章的研究体现出该项研究的重要意义。     

基于精细化年均行驶里程建立机动车排放清单

基于环保检测数据，提出“里程-车龄”曲线用以获取满足“车辆类型-燃料种类-排放标准”三级分类的精细化年均行驶里程.使用《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南（试行）》推荐值、车辆类型均值、“里程-车龄”曲线3种方式获取年均行驶里程并分别建立排放清单，发现年均行驶里程的本地化与精细化可以极大降低行驶里程不确定性对排放清单准确性的影响.采用精细化年均行驶里程，计算得到青岛市2017年机动车CO、VOCs、NO_x、PM₁₀、NH₃和SO₂的排放量分别为7.07，1.14，2.84，0.10，0.08和0.08万t.分析排放构成可知，老旧车淘汰在当前仍可作为青岛市机动车排放治理的有效举措.结合路网信息与交通数据，得到0.01°×0.01°高时空分辨率网格化排放清单.结果表明，青岛市机动车排放分布在不同时段变化明显.以NO_x为例，排放的早晚高峰分别出现在8：00与17：00，占到了全天总排放的8.17%和7.53%.同时，排放分布存在着空间异质性，排放从城市中心至边缘呈逐渐降低趋势，沿高速路呈明显带状分布.     

基于车辆身份检测数据的车辆出行排放知识图谱研究

为实现个体车辆出行、排放行为的精细表征与挖掘,基于宣城市中心城区全量个体车辆的出行轨迹、技术参数、排放轨迹等多维交通大数据,以表征个体车辆出行过程的排放信息为主线,设计并构建车辆出行排放知识图谱.研究表明：①知识图谱直观地表征了“车辆-道路-出行-排放”信息的时空关联,可实现个体车辆在不同日期、不同时段、不同路段等多尺度出行特征的精细挖掘.以某辆小型客车为例,检索发现周一、周三出行主要连接的小时实体都为7：00、8：00和17：00,周五、非工作日出行连接的小时实体具有明显的随机性;周一、周三出行所连接的道路实体较少且基本一致,在宣水路、昭亭北路、昭亭南路的出行里程之和占比为63%~68%,周五、非工作日出行连接的道路实体则较为分散.②通过出行信息类、排放信息类实体的关联检索,可实现个体车辆出行排放时空特征的精细辨识和溯源分析.示例车辆的检索结果表明：周一车辆的CO日排放量为1.2g,是周六的2.5倍,同时在早高峰时段（7：00）,车辆出行在交通繁忙路段时,伴随低水平车速,排放强度相对较高.     

Environmental assessment of RAMseS multipurpose electric vehicle compared to a conventional combustion engine vehicle

The RAMseS project, financed by the European Commission under the 6th framework Program, has the purpose of developing a solar powered agricultural vehicle in order to replace the conventional vehicles based on internal combustion engines (ICE). In the present study, we report a comparison of life-cycle emission between two systems; a conventional ICE vehicle (ICEV) and the RAMseS electrical vehicle (EV). The study has been conducted by designing a specific model and using the SimaPro software. The results show that the RAMseS system is considerably more environmentally friendly than conventional ICE based system and that, specifically, it can avoid the emission of about 23 ton of CO_2equ per year. Regarding all other pollutants, we found that the RAMseS system is 2.6 times more efficient than the ICEV. The main contribution to emissions of the RAMseS system is due to the batteries which contribute for a 73% of the total. Therefore, further improvement can be obtained with the use of more advanced battery systems, not based on lead.     

Is European end-of-life vehicle legislation living up to expectations? Assessing the impact of the ELV Directive on ‘green’ innovation and vehicle recovery

The end-of-life vehicle (ELV) Directive in Europe aims to generate environmental gains through increased levels of vehicle recovery and a reduction in the use of hazardous substances. This paper presents an evaluation framework based on five anticipated changes that could result from the ELV Directive. These changes relate to three areas: (a) vehicle design, (b) level of ELV recovery, and (c) information provision. We evaluate the extent to which expected outcomes have materialized since the establishment of the ELV Directive. Current information provides an emerging picture of the impact of ELV legislation. We show that legislative factors and market forces have led to innovation in recycling, increased hazardous substance removal and improved information dissemination. Such actions may be sufficient to reach ELV Directive targets and could have spill-over benefits to other industries. Carmakers are also taking steps to design for recycling and for disassembly. However, movement toward design for re-use and remanufacturing seems limited. Increasing the level of re-use and remanufacturing will be a key part of moving toward sustainable vehicle production.     

天津市机动车尾气排放因子研究

通过调查研究天津市机动车车型构成、保有量、车辆行驶状况、气象数据和油品等基础数据,利用COPERT IV模型计算了在国1、国2、国3、国4和国5排放标准下机动车尾气中CO、NO_x、VOC和PM_(2.5)的排放因子.应用车载测试系统在实际道路上对国4柴油货车的排放因子进行了测量,并将模型结果与实测结果进行了比较,研究表明,国4排放标准下,污染物排放实测数据普遍高于模型模拟数据.对于轻型载货柴油车而言,实际道路测量的CO、NO_x、VOC和PM_(2.5)的排放因子分别是模型模拟数据的2.5、4.3、1.9和1.2倍;对于中型载货柴油车而言,以上污染物的实测排放因子分别是模型的1.3、2.1、1.0和1.2倍;对于重型载货柴油车而言,以上污染物的实测排放因子分别是模型的1.7、1.9、1.1和1.2倍.