基于工况变化的港作拖轮排放特性

利用便携式排放测试系统（PEMS）对一艘港作拖轮船进行了在变工况航行作业下的排放试验,研究了该船舶CO、碳氢化合物（THC）和NO_x的瞬态特性、颗粒物粒径分布特性、主机在不同工况下的排放因子.结果表明：拖轮主机在日常航行工况和不同发动机负荷下,颗粒物排放粒径呈单峰或双峰分布,第一峰值粒径在30~40nm之间,第二峰值粒径为191.1nm;CO和THC在进港返航工况下基于油耗排放因子显著高于其他工况,NO_x、颗粒物（PM）和颗粒物数量（PN）在离港返航时排放因子高于其他工况;各排放污染物在正顶作业时基于距离的排放因子高于其他工况;CO和THC基于功率的排放因子在正顶作业工况下最高,最高值分别为4.10和1.20g/（kW·h）,NO_x、PM、PN排放因子在倒拖作业工况下最高,最高值分别为10.28g/（kW·h）,0.28g/（kW·h）和13.97×10¹⁴个/（kW×h）.     

重型柴油车污染物排放因子测量的影响因素

为了调查我国重型柴油车排放污染物的基本水平,确定CO、HC、NO_x和颗粒物等污染物的排放因子,利用满足国Ⅲ排放标准的重型柴油车,分别采用PEMS(portable emission measurement system,车载排放测试系统,由便携式SEMTECH-DS型气态污染物排放测量设备和DMM颗粒物排放测量设备组成)及满足法规排放测量要求的重型车整车底盘测功机方法,研究了不同负载(0%、50%、100%及120%)和2种测试工况对重型车排放因子测量的影响. 结果表明:过载(120%负载)下NO_x和颗粒物等排放因子均比零负载下高出近90%;在平均车速较低、怠速时间长的VECC工况下,气态污染物、颗粒物的排放因子比平均车速高、怠速时间短的C-WTVC工况高出30%左右;PEMS系统和重型车底盘测功机系统所测气态污染物排放因子的相关性较好,但DMM颗粒物排放测试设备与重型车整车底盘测功机所测的颗粒物排放因子相差可达50%左右.      

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.      

北京市农业机械排放因子与排放清单

利用车载排放测试技术对典型的联合收割机、拖拉机、农用运输车和农田建设机械实际工况下的尾气进行测试,建立了实际工况下农业机械的排放因子和2017年北京市农用机械排放清单.结果表明,不同的工作状态对农业机械尾气排放有较大的影响,怠速和行走时CO、NO_x、HC和PM排放趋于平稳;而切地和翻地模式下的波动较为明显.根据各类机械的分类和排放标准对排放因子进行细化,建立了较为完整的实际工况下的排放因子.根据农业机械排放因子和燃油消耗量计算出2017年北京市CO、NO_x、HC和PM的排放量分别是2 566.60、 1 239.29、 563.08和538.32 t.拖拉机、运输机械和联合收割机的污染物总量占CO、NO_x、HC和PM这4种污染物总量的98%、 95%、 95%和98%.因此,农用拖拉机、运输机械和联合收割机在农业机械污染减排中应作为重点控制对象.     

内河船舶柴油机的实际排放特征

利用由SEMTECH-DS和ELPI组成的PEMS(车载排放测试系统),对京杭运河江苏段具有代表性的12艘内河船舶进行实际排放测试,分析不同工况下CO、HC、NO_x和PM的排放. 结果表明:巡航工况下CO、HC和PM排放速率分别为0.093、0.019、0.018g/s,低于进、出港工况;而NO_x排放速率为0.347g/s,分别为出港和进港工况的1.66和2.90倍;不同工况外排NO占NO_x比例不同,其中巡航工况中外排NO所占比例最大(达到96.7%),而出港和进港工况则分别为93.6%和93.1%. 随着负荷增加,船舶 CO、HC、NO和PM的排放浓度增大,高负荷下CO、HC、NO_x、PM的排放浓度比低负荷分别增高89.23%、29.51%、44.72%和229.49%. 由颗粒物的粒径分布可知,3种工况下颗粒物数浓度的粒径分布呈双峰分布,分别对应核模态和积聚模态,粒径<120nm的颗粒物数浓度占总浓度的99.84%以上,PM_2.5数浓度占PM₁₀比例均超过99.9%.      

船舶燃用B10餐厨废弃油脂制生物柴油排放测试与分析

利用便携式排放测试系统（PEMS）,对一艘内河船舶燃用B10餐厨废弃油脂制生物柴油（生物柴油:柴油为1:9,体积比）进行实际工况排放测试。出港和进港工况下,CO、THC、NO_x和PM瞬态排放速率波动明显,巡航工况下,CO、THC和PM瞬态排放速率较稳定,NO_x排放随空气流量变化而在一定范围内波动;同燃用纯柴油时气态物和颗粒物排放相比,船舶燃用B10生物柴油时,在出港、巡航和进港工况,CO排放速率下降了20.37%、24.39%和6.05%,THC下降了8.2%、8.13%和25.23%,PM下降了53.11%、22.38%和36.55%,PN下降了14.17%、18.75%和46.47%;在出港和进港工况,NO_x排放速率下降了54.28%和40.39%,在巡航工况,NO_x上升了10.45%;燃用2种燃油排放颗粒物均随粒径呈双峰分布,峰值粒径大致相同,燃用B10生物柴油时核态颗粒物数量下降明显。试验表明,船舶燃用B10生物柴油能有效降低气态物和颗粒物排放。     

乌鲁木齐市机动车排放清单研究

近年来随着乌鲁木齐市机动车数量的快速增加,致使机动车排放污染突出. 通过调查乌鲁木齐市2007年机动车的保有情况及技术水平分布,研究了各类型机动车的排放因子以及年均行驶里程,并测算了该市2007年机动车污染物排放总量、分区排放量及各类型机动车的分担率. 结果表明:2007年在乌鲁木齐市注册的各类型机动车排放的CO总量为11.09×104 t,HC总量为1.53×104 t,NO_x总量为2.73×104 t,PM总量为0.38×104 t;其中CO和HC排放主要集中在城区,NO_x和PM排放主要集中在外埠;在城区的机动车排放中,CO和HC排放以轻型载客汽车为主,NO_x排放以中重型公交车为主,PM排放以中、重型载货汽车为主.      

首都国际机场航空器排放清单的计算分析

基于微脉冲激光雷达提取的混合层高度与首都机场的实际运行数据,采用美国EPA方法,更准确的估算了2016年首都国际机场航空器排放清单.结果表明：在航空器起飞着陆（LTO）循环排放的各种污染物中,NO_x和CO排放量最多,分别占排放总量的53.3%和38.5%.滑行阶段和爬升阶段的排放总量较多,占排放总量的49.7%和25.7%.滑行阶段是航空器排放CO、SO_x、HC和PM的主要阶段.在滑行阶段的主要排放物是CO和NO_x,分别占滑行阶段排放总量的71.7%和17.2%.混合层高度变化对航空器排放的NO_x与CO影响最大,对SO_x、HC与PM影响较小.在所有的起降航班机型中,A320对排放影响最小,B77W影响最大.航空器场面滑行时间是影响污染物排放量的一个非常重要的因素.优化航空器滑行效率,减少滑行时间,对减少机场排放量会有非常积极的作用.     

辽宁省港口邻近区域海运废气排放测算

为准确测算沿海地区船舶废气排放量,基于试验数据确定了NO_x、CO、HC和CO₂排放因子;结合文献资料和海事局进出港船舶签证数据,采用基于船舶活动过程的方法测算了2014年辽宁省港口邻近区域〔距港口减速区外边界25 n mile(1 n mile=1 852 m)以外的边界线与港口陆地岸线所围成的区域〕海运废气排放清单. 结果表明:2014年辽宁省港口邻近区域海运NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM(颗粒物)的排放量分别为11 827.1、971.4、399.6、1 097 426.5、11 654.1和959.2 t;散货船、集装箱船和油船3种主要类型船舶的NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM的分担率之和分别为74.7%、77.8%、70.8%、68.0%、70.9%和70.6%;主机NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM的分担率最大,分别为63.7%、63.0%、46.0%、40.4%、46.4%和45.3%;停泊工况下的NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM排放量分别为3 318.3、281.7、168.3、520 194.9、4 894.0和411.5 t. 船舶降速运行、减少停港时间、燃用低硫油和向船舶供应岸电等措施能降低港口邻近区域海运废气排放. 基础数据缺乏或数据代表性不足给废气排放清单带来了一定的不确定性.      

民用燃煤污染物排放因子的本地化与减排分析:以辽宁省为例

为探究辽宁省民用燃煤的污染物排放情况,本文选用常见的散煤与型煤为研究对象在农户家中进行燃烧试验,定量评估了不同煤型和不同炉具的排放因子,并比较了不同取暖方式的经济成本. 结果表明:①不同类型燃煤的污染物排放因子差异较大,与烟煤Ⅰ(劣质散煤)相比,洁净煤球的NO_x、CO、VOCs和PM排放因子分别降低了39.8%、44.2%、42.1%和57.9%;与烟煤Ⅱ(优质散煤)相比,洁净煤球的CO、VOCs排放因子分别降低了14.9%和27.8%. ②炉具类型对民用燃煤污染物排放因子的影响较大,与站炉相比,烟煤Ⅰ在环保炉中燃烧产生的SO₂、PM和CO排放因子分别降低了72.8%、35.1%和39.5%. ③2020年辽宁省民用燃煤的SO₂、NO_x、CO、VOCs和PM排放量分别为0.473×104、1.207×104、86.295×104、0.642×104和1.474×104 t,其中散煤的污染物排放量大于型煤. ④取暖方式的费用是居民考虑的重要因素,在政府补贴下型煤+环保炉具取暖方式费用为每年1 073.99元,较散煤+环保炉具取暖方式减少了35%. ⑤用经济成本较低的型煤+环保炉具取暖方式替代辽宁省现有的散煤取暖方式,VOCs、PM和CO约分别减排79.9%、85.3%和42.6%. 研究显示,在保证型煤品质的前提下,型煤+环保炉具取暖方式在排放量和经济成本上均优于散煤+传统炉具,政府可以在经济水平较差的农村地区推广使用.      

用隧道确定高速公路汽车CO，THC和NOx排放因子

在成渝高速公路龙泉山隧道内设监测点,对进入隧道内汽车排出的污染物浓度、交通量、车种以及气象条件进行采样分析、计数、分类和 观测。根据实测数据,用隧道空气质量方程计算出我国高速公路汽车单车一氧化碳(CO)、总烃(THC)和氮氧化物(NOx)排放因子分别为 28. 7308 ±9. 225 ,3.1393±1.320和4.6507±1.928g/(km.辆)。与发达国家相比,我国高速公路汽车CO和THC排放明显高于发达国家高 速公路汽车排放水平,而我国高速公路汽车NO_x排放因子却小于西方国家高速公路的测试结果。      

国Ⅳ公交车实际道路排放特征

满足国Ⅳ标准的公交车已被广泛用于北京等大城市,为了评价其相对于国Ⅲ公交车的实际减排效果,使用PEMS(车载排放测试系统)测试了4辆装有SCR(选择性催化还原)系统的国Ⅳ公交车和1辆国Ⅲ公交车在实际运行条件下的污染物排放并进行对比. 结果表明:相对于国Ⅲ公交车,装有SCR系统的国Ⅳ公交车在实际运行工况下有效降低了污染物排放,CO、THC和PM分别比国Ⅲ限值降低了60.8%、94.2%和86.2%;但由于实际运行工况中排气温度较低,致使SCR系统效率偏低,只有一辆国Ⅳ公交车NO_x排放低于国Ⅲ限值,其他3辆车的NO_x排放分别比国Ⅲ限值高187.3%、228.7%和157.3%. 国Ⅳ混合动力车的CO₂、CO和PM排放比常规动力车分别降低了42.9%、48.8%和89.5%,但NO_x排放反而增加了112.1%. 实际运行工况下,测试车辆只有12.7%的工况点分布在A转速(1478r/min)以上;而ETC工况中在A转速以上的工况点占整个循环的80.5%, 造成了满足ETC等型式认证的车辆在实际工况下NO_x排放偏高. 因此,需要对公交车的实际排放进行有效监督.      

基于低温工况速度变化的CAL3QHC模型修正

我国寒冷地区冬季具有交通拥挤严重、车辆加减速频率和怠速比例高、行驶工况恶劣、排放集中不易扩散等特点。针对上述特点,引入加减速排放参数改进CAL3QHC模型,在低温条件下利用台架实验对各类基础排放率进行修正,并根据实地调查寒冷地区城市道路交通特征修正IVE模型得到NO_x和PM的单车综合排放因子、加速排放因子和减速排放因子。通过对哈尔滨冬季实地调查和车载实验分析,对修正模型NO_x和PM的预测进行检验。研究结果表明,修正后的模型NO_x和PM的相对误差减小了9.2%和19.4%。     

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.     

云南省八种主要乔木燃烧释放烟气及颗粒物特性分析

为探究乔木燃烧释放烟气及颗粒物特性,运用自主研发的可燃物燃烧烟气分析系统,对云南省主要乔木树种滇青冈（Cyclobalanopsis glaucoides）、光叶石栎（Lithocarpus mairei）、旱冬瓜（Alnus nepalensis）、华山松（Pinus armandii）、金合欢（Acacia farnesiana）、麻栎（Quercus acutissima）、栓皮栎（Quercus variabilis）、云南油杉（Keteleeria evelyniana）的不同器官（枝、叶、皮）分别进行模拟燃烧,实测其在不同燃烧状态（阴燃/明燃）下释放的CO、CO₂、C_xH_y、NO_x及PM_2.5的排放因子.结果表明:①乔木树种不同器官燃烧释放的烟气中颗粒物排放因子存在差异,其中,在不同燃烧状态下CO、PM_2.5、C_xH_y、NO_x的排放因子表现为叶 > 枝 > 皮,CO₂排放因子表现为叶 > 皮 > 枝.②8种乔木明燃下CO、CO₂、C_xH_y、NO_x、PM_2.5的排放因子平均值分别为（176.52±25.40）（1 250.32±168.04）（32.82±8.68）（2.53±0.71）（15.59±5.36）g/kg,阴燃下分别为（250.44±37.43）（1 062.11±145.95）（44.82±9.97）（1.92±0.57）（22.56±7.28）g/kg.CO、C_xH_y、PM_2.5的排放因子呈阴燃>明燃的排放特征,且大部分乔木树种的CO、C_xH_y、PM_2.5排放因子在不同燃烧状态下差异显著.③不同乔木树种燃烧烟气的颗粒物排放因子存在差异,其中CO、CO₂、C_xH_y、PM_2.5的排放因子均呈针叶树种>阔叶树种的特征,NO_x排放因子表现为阔叶树种>针叶树种的特征,但针、阔叶树种之间差异不显著.④不同燃烧状态下,叶燃烧产生的污染物浓度与其元素含量呈显著正相关,且阴燃状态下3种器官的CO排放因子均与自身碳元素含量呈显著正相关.研究显示,不同可燃物类型和燃烧状态对乔木燃烧释放烟气及颗粒物均有影响,不同器官之间燃烧排放特性存在一定差异,且乔木元素含量对其燃烧释放气体污染物的排放因子具有一定影响.      

2015年海南省火电行业大气环境影响研究

基于火电企业在线监测数据、环境统计数据、排污许可及火电排放清单等，分析各统计口径下的海南火电大气污染物排放量差异，并基于在线监测数据分析海南省火电排放时间变化规律.分别设置现状、排污许可及超低排放3种情景，采用CALPUFF模型分析3种情景下火电厂对海南大气环境的影响.结果显示，不同统计口径下火电厂各污染物排放量差异较大，最大差值可达到5.65倍；在时间维度上，海南省火电行业污染物排放量月际分布较平稳，每月污染物排放量约占全年的7%~10%，24h变化呈现明显“两峰两谷”特征.在大气环境影响方面，火电企业大气SO₂、NO_x、PM_2.5、PM₁₀浓度分布总体呈现西部高东部低的趋势.现状情景下火电企业对各城市年均浓度影响范围为SO₂ 0.001~0.015μg/m³、NO_x 0~0.01μg/m³、PM₁₀ 0.001~0.006μg/m³、PM_2.5 0~0.003μg/m³，最高浓度基本出现在东方市、临高县.火电厂对大气环境的影响程度为许可情景>现状情景>超低情景，执行排污许可时火电厂排放PM₁₀和NO_x对各城市均值年均浓度较现状情景分别增加50%和38%；全面实施超低排放后，火电厂对大气环境影响有明显改善，SO₂和PM_2.5对各城市均值年均浓度较现状情景分别降低57%和69%.