基于工况的城市机动车排放模型DCMEM的开发

基于我国5个城市实际道路车载测试数据,引入比功率（VSP）和发动机负荷（ES）作为反映机动车行驶状况的特征参数,建立轻型车基于VSP和ES的60个排放单元BIN的排放率数据库,开发了基于工况的城市机动车排放模型（DCMEM）,该模型能够计算城市或任一工况下轻型车不同车型的CO、NO_xp>和HC排放因子.DCMEM模型计算值与上路测试结果相比,CO与NO_xp>偏差<10%,HC<18%.     

车用乙醇汽油和无铅汽油对电喷汽车排放性能的影响

分别对电喷车长时间燃用乙醇汽油、无铅汽油前后的喷油器流量进行了测试,并采用轻型汽车整车排放测试系统对燃用不同油时的主要污染排放物HC、CO和NO_x进行了分析.结果表明:与无铅汽油相比,乙醇汽油能有效降低发动机排放的CO和HC(均约10%)及经过三元催化转化器作用后HC、CO和NO_x的排放,燃用无铅汽油时整车在装有三元催化转化器下的排放达到或接近欧洲1号排放标准,换用乙醇汽油后,CO降低较明显,达30%左右,HC和NO_x分别降低约18%、10%,此时排放在欧洲1号排放标准之上或接近欧洲2号排放标准;乙醇汽油还具有优于无铅汽油的其它性能,如对喷油器有轻微的清净作用,发动机排放的CO和HC恶化趋势较慢,延长三元催化转化器的使用寿命.     

不同行驶工况下轻型柴油车瞬时排放的CMEM模拟研究

以轻型柴油车为研究对象,给出了轻型柴油车瞬时排放计算模型的结构和主要输入参数,并将车辆在实际道路上的瞬时排放计算结果与实测数据作了对比验证.结果表明,THC、CO以及NO_x排放的相对误差分别为14.2%、 3.7%和32.7%,相关系数分别达到0.73、 0.72和0.87,表明CMEM模型能够较好地反映车辆在实际道路上排放的瞬时变化.对车辆在日本10-15工况、欧洲ECE工况、美国FTP城区工况及上海城市主干道路况上的排放和燃油经济性进行了模拟计算.CMEM模拟结果发现,污染物排放水平随着车速的提高而下降;特别是超低速段0～10 km·h^-1向10～20 km·h^-1过渡时,污染物排放水平变化显著.车辆的加速过程在污染物排放过程中起主导作用,其对污染物排放的贡献在30%以上,个别甚至超过70%.上海城市主干道工况的怠速过程对THC和CO的贡献率分别接近40%和30%,CO、THC、NO_x排放因子分别是欧美日的1.3、 1.5、 1.4倍,1.5、 2.1、 1.9倍以及1.2、 1.3、 1.3倍.模拟车辆在上海城市主干道上的燃油经济性最差,仅9.56 km·L^-1.国外行驶工况不能真实地反映我国机动车在实际道路上的行驶状况.     

重型柴油车道路循环工况下排放特性的仿真分析

柴油车道路工况下NO_x排放和排温的动态特性对柴油机排气后处理系统的工作以及后处理系统控制策略的确定具有重要的影响.根据6114涡轮增压柴油机的万有特性及NO_x和排温的MAP图,仿真分析了道路循环工况下配有6114柴油机的重型柴油车的NO_x排放和排温的动态变化;研究了道路工况、行驶特征、驾驶行为以及柴油车载荷等对柴油车排放的影响规律.研究结果表明,城市道路循环工况下,柴油车NO_x排放的整体水平不高,但变化频繁、剧烈;高速公路道路循环工况下,柴油车NO_x排放整体水平较高,但变化平缓;加速过程,尤其是在高速区对柴油车排放的影响显著;冲动的驾驶方式会显著提高柴油车的排放水平;满载时,柴油车的高排放区将由半载时的高速高加速区向外扩展至其他工况点,高排放区显著增大.     

城市机动车排放因子隧道试验研究

选取典型城市隧道进行机动车排放因子测试,应用隧道试验原理,通过连续48h的现场采样监测,获得了隧道内机动车排放污染物NO_x.CO、SO₂、PM₁₀、VOC和HC浓度、交通参数(车型、车速、交通流量)和气象参数(如风速、风量、温度、湿度)等实测数据.通过质量平衡计算出隧道内机动车NO_x.CO、SO₂、PM₁₀和HC的平均排放因子分别为1.379、15.404、0.142、0.637、1.857g·(km·辆)^-1.并在此基础上应用多元回归方法计算出8大类机动车各种排放污染物的单车排放因子.结果反映目前中国城市机动车污染物排放水平及各污染物排放特征.     

木薯乙醇-汽油混合燃料生命周期排放多目标优化研究

建立了木薯乙醇-汽油混合燃料生命周期排放单目标和多目标优化模型.以生命周期CO,NO_x,PM,HC,SO_x,CO₂排放为优化目标,对木薯乙醇-汽油混合燃料生命周期排放进行了单目标及多目标优化,并进行了灵敏度分析.结果表明:多目标优化后木薯乙醇-汽油混合燃料的混合比例为63%.与原始值相比,多目标优化后生命周期CO排放略有升高,NO_x升高15%,PM升高19%;生命周期HC、SO_x和CO₂分别降低8%、50%和21%.     

广州市实施I/M简易瞬态工况检测方法的环境效果分析

采用简易瞬态工况法对在用车进行检测,能够更为有效地筛选高排放车辆.2007—2009年广州市轻型汽油车的简易瞬态工况法的初检数据表明,国Ⅰ排放标准实施以前(简称"国Ⅰ前")车辆和国Ⅰ及以后排放标准车辆排放超限值比例分别为20.1%和17.6%.简易瞬态工况法复检数据得到的国Ⅰ前和国Ⅰ及以后车辆经维护后能够达标的比例分别为76.0%和64.7%,且经过有效维护后超标车辆的平均排放水平有较大比例的削减.同时,采用修正的MOBILE5模型对广州市轻型汽油车排放进行模拟.结果发现,广州市2009年轻型汽油车的CO、HC和NO_x排放量分别为24.4×10⁴、3.8×10⁴和1.8×10⁴ t.如果考虑I/M制度实施及实际执行率,复检不达标车辆在全部淘汰情景下,2009年广州市轻型汽油车排放的CO、HC和NO_x分别能削减4.20×10⁴、0.58×10⁴和0.15×10⁴ t,占全部轻型汽油车的削减比例分别为17.2%、15.3%和8.2%;而在全部置换为国Ⅳ新车情景下,3种污染物分别能削减4.12×10⁴、0.57×10⁴和0.14×10⁴ t,削减比例分别为16.9%、15.0%和8.0%.国Ⅰ前及国Ⅰ车辆对CO和HC削减量的贡献达到90%左右,对NO_x削减量的贡献也在85%左右.     

中国商品能源消耗导致的氮氧化物排放量

能源消耗导致的NO_x排放是影响环境空气质量及区域酸沉降的重要因素.根据全国及各省区商品能源消耗与不同经济部门、不同燃料类型NO_x排放因子,估算了90年代中国NO_x排放量,详细给出了1997年分省、分地区、分行业及分燃料排放清单,并绘出了NO_x平均排放强度分布图.结果表明,中国NO_x排放量由1990年8.4Mt快速增长到1996年的12.0Mt.但与1996年NO_x排放峰值相比,1997和1998年中国NO_x排放量分别下降了约0.34Mt和0.82Mt.中国NO_x排放的燃料、行业及地区分布极不平衡:大约3/4的NO_x排放源自煤的燃烧;行业分布上,NOx则主要来自于工业(39.56%)、电力(36.74%)和交通运输(11.22%);各省区NO_x排放差别很大,河北、江苏、辽宁、山东、广东、山西、黑龙江、湖北和河南9省超过0.5Mt,而青海、宁夏和海南3省区小于0.1Mt.NO_x平均排放强度最大的地区(＞10t·(km²·a)^-1)包括上海、天津和北京市.总体来说,中国NO_x排和污染主要集中在人口密集、经济相对发达的东中部和东南部地区,尤其是北京、上海、天津等大城市.     

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.     

基于10辆轻型汽油车的实际行驶与台架工况排放特征及影响因素研究

利用便携式排放测试系统（Portable emission measurement system, PEMS）分析了10辆轻型汽油车分别在实验室台架和实际行驶排放（Real driving emission, RDE）工况下典型空气污染物的排放特征和影响因素.测试结果表明,轻型汽油车在冷启动和热启动阶段产生的一氧化碳（CO）、碳氢化合物（HC）、氮氧化物（NO_x）分别是热运行1阶段和热运行2阶段的28.0、 32.9、 28.4倍和4.0、 11.2、 5.4倍,表明车辆启动对机动车排放贡献显著.台架工况排放因子受车辆启动排放影响较大,在台架实验去除启动排放影响的情况下,台架CO₂、CO、HC和NO_x排放因子将分别减小2.3%±1.3%、44.2%±30.6%、47.5%±29.6%和44.9%±30.8%.在相同速度下,RDE工况下的CO₂排放因子相比不考虑启动排放的台架工况排放因子要高出31.7%±5.0%.单车瞬态排放数据分析结果表明,RDE测试相比于台架工况测试覆盖了更多的机动车行驶工况特征,可以更准确地量化车辆在实际道路行驶过程中不同工况下的排放特征.因此,开展RDE排放测试对于准确量化机动车尾气排放特征,尤其是对 建立微观尺度机动车排放清单支撑城市精细化管控具有重要意义.     

重型柴油车实际道路油耗与排放模拟及其应用研究

基于实际行驶状态下重型车动力需求和传动系统变化规律,建立了重型柴油车整车的瞬态油耗和排放模拟方法,可实现整车发动机工况及油耗与排放的实时模拟.为验证模型的有效性,利用重型车车载排放测试手段,以柴油公交车为研究案例,模拟并验证了车辆在实际运营线路上的油耗与排放水平.公交车综合线路实测百公里油耗为16.38L,NOx、CO和THC排放因子分别为4.44、3.35、1.96g·km-1,模拟结果与实测值基本吻合,其油耗与排放因子与实测值之比均在1.06倍左右.模拟结果显示,实测公交车怠速、NOx控制区及其它区域工况点分别占32.6%、7.1%和60.4%,增加10t负载或提高1.5倍车速可使发动机负荷利用率上升,控制区比例上升至18.4%和18.8%,同时增加负载和提高车速,控制区工况可提高至33.9%.相应地,增加负载或提高车速情景分别使车辆油耗与排放上升至1.5～1.7倍和1.6～1.8倍,同时增加负载和提高车速,油耗与排放可增至2.5倍～3.0倍,控制区油耗与排放比例均有大幅度上升.总体上,该模型方法可以为评价和研究重型柴油车在实际道路上的能耗及其排放状况提供新的模拟方法和分析手段.     

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.     

汽车简易工况法与新车排放认证工况法的相关性研究

选取50辆在用轻型汽油车,对国家标准规定的瞬态工况法(IM195)、简易瞬态工况法(IG195)、稳态工况法(ASM)与新车排放认证工况法(NEDC)间污染物排放系数的相关性进行研究.结果表明:瞬态工况法与新车排放认证工况法的污染物排放系数相关性最好,CO,碳氢化合物(HC)和NO的排放系数的R〖WTBZ〗2分别为0.701 0,0.727 1和0.6609;简易瞬态工况法次之,其CO,HC和NO 排放系数与新车排放认证工况法的R2分别为0.513 8,0.484 6和0.624 5;而稳态工况法与新车排放认证工况法的相关性最差,5025工况法下的CO,HC和NO 排放系数与新车排放认证工况法的R〖WTBZ〗2分别为0.410 9,0.448 1和0.5449;2540工况法下R〖WTBZ〗2分别仅为0.364 4,0.339 5和0.457 8.引起不同方法间污染物排放系数相关性差异的主要原因包括车辆热状态、车辆试验循环工况、分析仪器的测量原理和底盘测功机的控制精度等.      

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.      

杭州市区机动车污染物排放特征及分担率

选取杭州市区绕城高速、快速路、主干道和民用支路4种典型道路进行工况测试,建立了2010年机动车CO、HC、NOx和PM10排放清单,获得了分车型、燃料类型、排放标准以及道路类型的机动车污染物排放分担率.结果表明,杭州市机动车的污染物排放分担率差别显著,乘用车、出租车和公交车是CO和HC排放的主要来源,重型货车和公交车是NOx和PM10排放的主要来源,且乘用车的NOx排放分担率也较大;柴油车的NOx和PM10的排放分担率远大于其保有量的贡献率,是其排放的主要来源,汽油车是CO和HC排放的主要来源;占保有量30%的国0和国I车辆,对CO、HC、NOx和PM10排放分担率分别为67%、69%、58%和82%;主干道是机动车CO、HC和NOx排放的主要来源,其排放分担率分别为66%、65%和64%,民用支路是PM10排放的主要来源,分担率为55%.     

我国重型柴油货车黑碳排放影响因素分析

柴油车的黑碳排放对空气质量和气候变化有重要影响,但我国柴油车黑碳排放清单编制仍有较大局限性. 为进一步提高柴油车黑碳排放清单编制精度,采用整车转毂台架和热光折射的方法研究不同排放标准、行驶工况和负载状况对重型柴油货车黑碳排放的影响. 结果表明:我国排放标准升级对重型柴油货车的黑碳排放有重要影响,从国Ⅰ、国Ⅱ排放标准升级到国Ⅲ、国Ⅳ和国Ⅴ排放标准,黑碳在颗粒物中的占比由41%左右逐步提至72%左右. 行驶工况对重型柴油货车的黑碳排放也有一定影响,车辆在C-WTVC (中国重型商用车燃料消耗量测试工况)下的黑碳排放占比较VECC (重型车典型道路行驶工况)下高5%~10%. 与半载状态相比,重型柴油货车在满载状态下黑碳排放占比更高,国Ⅲ、国Ⅳ重型柴油货车满载状态下黑碳排放占比较半载状态高7%~8%,国Ⅱ重型柴油货车满载状态下黑碳排放占比较半载状态高15%左右. 研究显示,柴油货车黑碳排放清单编制要综合考虑排放标准、驾驶特征、负荷状况等对黑碳排放的影响,不宜使用固定系数利用颗粒物排放因子外推黑碳排放因子.      

混燃甲醇和乙醇改善柴油机碳烟排放

以柴油机为基础，以乙醇或甲醇作为预混合燃料，与喷入的柴油组成部分预混的复合燃烧，大幅度降低了发动机排气烟度，同时使氮氧化物排放得到一定改善，发动机的燃油消耗率优于原柴油机，而HC排放，尤其是在低负荷时有所增加，甲醇比乙醇具有降低烟度效果更好、氮氧化物降低更多和HC及CO排入增加较少的优越性。     

青岛市在用港作机械排放特性

利用车载排放测试系统（PEMS）对青岛港内的港作机械污染物排放进行测定尤其是不同类型港作机械在典型工况下的排放特征,同时,计算港作机械的排放因子.结果表明,港作机械作业工况排放速率最大,是怠速工况的1.34~2.66倍,当港作机械功率高于130kW时,上述数据攀升为4.18~41.56倍,对于大功率港作机械来说,怠速工况难以较好地反映作业工况下的实际排放量.通过基于排放因子的分析,CO,THC与NO_x排放因子在3个工况下均较为接近,差距在2倍以内.但是大气颗粒物（PM）排放因子体现了不同规律,部分机械作业工况下的PM排放因子是怠速工况下的10倍以上.使用时间超过4500h,污染物排放量增加,尤其是叉车的污染物排放因子高出1.64~8.25倍.港作机械实际排放水平较非道路机械平均水平高出1.5~2倍.利用双怠速检测法发现不同排放标准间CO、THC与PM排放水平差距在1.73~5.38倍,但是NO_x排放水平过于相近,不能有效区分.     

基于浮动车数据分析交通状态对轻型车排放的影响

为探讨交通状态对道路轻型车运行工况和尾气排放的影响,收集广州市珠江新城路网中出租车、轻型货车的浮动车数据并计算轻型车的运行工况参数,结合MOVES模型(Motor Vehicle Emission Simulator)和交通流量数据仿真计算轻型车的尾气排放量,分析畅通、拥堵、严重拥堵3种交通状态下轻型车的运行工况、排放速率、尾气排放量的变化与差异. 结果表明:在相同道路类型、不同交通状态下,轻型车的运行工况差异较大,其中拥堵和严重拥堵状态下运行模式分布主要集中于怠速、低速运行模式;在相同交通状态下,主干路的运行工况优于次干路,其怠速运行模式所占比例较次干路低15%~20%;畅通状态下,主、次干路轻型车HC、NO_x、CO平均单车排放速率分别为2.00、1.87,2.57、2.47,42.59、37.51 mg/s,分别约为拥堵状态下的1.17、1.27、1.35倍,约为严重拥堵状态下的1.30、1.39、1.70倍,而主、次干路PM_2.5平均单车排放速率在3种交通状态下均接近,范围在0.050~0.056 mg/s之间;轻型车在严重拥堵状态下单位时间的污染物排放量最高,是畅通状态下的2.22~3.87倍. 研究显示,交通状态是影响轻型车动态排放速率及道路总排放的重要因素.      

Real-world vehicle emission factors in Chinese metropolis city--Beijing

The dynamometer tests with different driving cycles and the real-world tests are presented. Results indicated the pollutants emission factors and fuel consumption factor with ECE15 EUDC driving cycle usually take the lowest value and with real wodd driving cycle occur the highest value, and different driving cycles will lead to significantly different vehicle emission factors with the same vehicle. Relative to the ECE15 EUDC driving cycle, the increasing rate of pollutant emission factors of CO, NOx and HC are - 0.42--2.99, - 0.32--0.81 and - 0.11--11 with FTP75 testing, 0.11--1.29, - 0.77--0.64 and 0.47--10.50 with Beijing 1997 testing and 0.25--1.83, 0.09--0.75 and - 0.58--1.50 with real wodd testing. Compared to the carburetor vehicles, the retrofit and MPI TWC vehicles‘ pollution emission factors decrease with different degree. The retrofit vehicle (Santana) will reduce 4.44%--58.44% CO, - 4.95%--36.79% NOx, -32.32%--33.89% HC, and -9.39%--14.29% fuel consumption, and especially that the MPI TWC vehicle will decrease CO by 82.48%--91.76%, NOx by 44.87%--92.79%, HC by 90.00%--93.89% and fuel consumption by 5.44%--10.55%. Vehicles can cause pollution at a very high rate when operated in high power modes; however, they may not often operate in these high power modes. In analyzing vehicle emissions, it describes the fraction of time that vehicles operate in various power modes. In Beijing, vehicles spend 90% of their operation in low power modes or decelerating.