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.     

北京市机动车尾气排放因子研究

通过调研北京市机动车车型构成、车辆行驶工况、环境温度、油品品质等基础数据,利用COPERTⅣ模型计算了机动车尾气中CO、NOx、HC和PM的排放因子.应用车载测试系统对典型轻型汽油客车和柴油货车的实际道路排放因子进行测量,并将测量结果与模型计算结果对比,结果发现国Ⅳ标准下,轻型汽油客车的CO排放因子的实测数据是模型数据的0.96倍,NOx的实测数据是模型数据的0.64倍,HC的实测数据是模型数据的4.89倍.对于国Ⅲ排放标准的柴油货车,轻型、中型和重型货车的CO排放因子,实测数据分别是模型数据的1.61、1.07和1.76倍,NOx排放因子的实测数据是模型数据的1.04、1.21和1.18倍,HC排放因子的实测数据是模型数据的3.75、1.84和1.47倍,PM排放因子则为模型数据是实测数据的1.31、3.42和6.42倍.     

应用模式计算机动车排放因子

以澳门地区机动车污染物排放因子计算为例,介绍了根据当地实际情况,进行模式参数修正,并采用修正的模式确定排放因子的基本方法。结果表明,采用修正模式计算的方法能够比较方便地确定不同时空研究范围内机动车的排放因子。澳门地区机动车的排放水平较高,需要采取更先进的技术以控制机动车的污染。     

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。     

中国机动车排放模型的研究与展望

通过介绍美国环保局(USEPA)颁布的机动车源排放模型(MOBILE)的发展、分类及最新模型版本,提出了根据这一思路开发的中国机动车排放模型.重点介绍了机动车类型划分、基本排放因子测试及有关修正因子的确定等.      

济南市机动车排放因子的确定

对机动车典型排放因子进行分散分析 ,并引用各地的典型因子 ,采取算术平均和加权平均的方法来确定济南市的各类机动车的排放因子。     

应用COPERTⅢ模型计算中国机动车排放因子

介绍了计算机动车污染物排放因子的COPERTⅢ模型,并根据中国机动车实际构成、行驶工况和燃油特征确定了模型所需参数,然后应用该模型计算得到了2002年中国机动车排放CO、NO_x、NMVOC和PM的排放因子.通过比较COPERTⅢ模式、MOBILE模式和台架测试得到的中国机动车排放因子发现,应用COPERTⅢ模型计算获得的排放因子更接近中国机动车实际排放情况.     

广州市机动车排放因子隧道测试研究

选取广州城市隧道进行连续48h的监测,获得了隧道内NOx,CO,SO2,PM10和HC等污染物的浓度、交通和气象等实测数据,计算出隧道内机动车NOx,CO,SO2,PM-10和HC的单车平均排放因子分别为1.38,15.40,0.14,0.64和1.86g/(km*辆),并得到了8类机动车各种排放污染物的综合排放因子.      

机动车排放模型的研究进展

综述了美国机动车的排放模型，讨论了美国环保局(USEPA)颁布的机动车源排放模型(MOBILE)、加州空气资源局(CARB)认证的排放因子模型(EMFAC)以及由加州大学河边分校和密西根大学主持研究的综合模式排放模型(CMEM)的发展、分类及最新重点模型版本，提出了建立基于我国情况的排放因子模型组的思路。     

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.     

轻型柴油车实际道路瞬时排放模拟研究

系统介绍了CMEM模型及其计算原理.以轻型柴油车为研究对象,给出了模型的主要输入参数,并计算了车辆在实际道路上的瞬时排放结果,并根据实测数据对模拟结果进行了验证.测试车辆的CO、THC、NOx和CO2排放因子为0.81、0.61、2.09和193 g·km-1,相同线路模拟所得的排放因子分别为0.75、0.47、2.47和212 g·km-1,相关系数分别达到0.69、0.69、0.75和0.72.通过模拟发现,轻型柴油车在实际道路微观区域内的排放水平随交通条件和行驶状态波动明显,采用CMEM模型能够较好地反映该车排放随行驶工况的瞬时变化趋势.应用CMEM模拟发现,改善典型交叉口区域的交通条件后,轻型柴油车在模拟区域内的CO、THC、NOx和CO2排放量分别削减了50%、47%、45%和44%,排放改善效果显著.从研究结果来看,利用微观尺度模型来分析混合车流在一些典型交通区域的瞬时排放变化是必要的,也是可行的,对于评价道路交通规划的环境效果具有一定的指导意义.     

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.      

广州市机动车尾气排放特征研究

文章利用COPERT IV模型计算广州市机动车尾气排放因子,结合机动车保有量和构成,获得2008年广州市机动车尾气排放总量并对排放因子的速度敏感性,以及不同车型、不同排放标准、不同燃料类型机动车排放特征进行了分析。结果表明:2008年广州市机动车CO、NOX、VOC和PM的排放总量分别为138 772.42 t、80 868.69 t、24 907.26 t和3 171.97 t。摩托车和小客车是CO和VOC的主要贡献车型,贡献率总和分别达到78.31%和70.52%;而作为NOX和PM的主要贡献车型,大客车和重型货车的贡献率总和分别达到78.94%和83.72%。国0标准机动车排放水平高于其他排放标准的车型,CO和VOC的排放分担率接近于保有量比例的2倍。汽油车是CO和VOC的主要贡献车型,其排放贡献率超过80%;而PM排放主要以柴油车为主;柴油车的NOX排放总量高,接近于汽油车的2倍。     

北京市机动车新车排放标准效益的灰色关联评价

为对机动车排放的控制措施进行效益评估,引入“机动车当量排放”的概念,通过对执行不同时期新车排放标准的机动车计算当量排放,给出了北京市2000—2004年的机动车NO_x总排放量,并将该排放量与相应的区域环境污染物质量浓度进行了灰色关联分析. 结果表明,北京市交通环境ρ(NO₂)年际变化与基于当量排放的NO_x总排放量年际变化在总体上呈现中等程度的关联,说明实施新车排放标准对区域环境质量的改变有着较大的关联作用.      

轻型汽油车尾气OC和EC排放因子实测研究

选取27辆国3~国5轻型汽油车采用实验室底盘测功机和全流稀释定容采样系统(CVS)开展了尾气颗粒物中有机碳(OC)和无机碳(EC)组分的排放因子实测,分析了启动条件、行驶工况和喷油方式对轻型汽油车OC和EC排放的影响.结果表明,国3~国5轻型汽油车OC平均排放因子分别为(2.09±1.03)、(1.59±0.78)和(0.75±0.31)mg·km-1,EC平均排放因子分别为(1.98±1.42)、(1.57±1.80)和(0.65±0.49)mg·km-1,二者均随排放标准的提升呈显著下降趋势,OC/EC值分别为1.54±0.92、1.53±0.91以及1.47±0.66.OC1、OC2以及EC1和EC2是轻型汽油车排放的最主要碳质组分,分别占15.0%、20.6%、22.2%和21.7%.冷启动条件下轻型汽油车OC和EC排放约为热启动的1.4和1.8倍;高速工况下轻型汽油车OC和EC排放因子约为城区工况的2倍和4倍;缸内直喷(GDI)发动机的OC排放因子与进气道喷射(PFI)发动机接近,但EC排放因子约是后者的1.7倍,随着我国轻型汽油车中GDI发动机日渐普及,其EC排放应当引起密切关注.     

APEC会议期间北京机动车排放控制效果评估

机动车尾气排放是影响北京市大气环境质量的首要因素,为了保障APEC期间的空气质量,北京市采取了包括控制机动车排放在内的严格的控制措施.本研究基于路网车流量、车速和车型变化数据,提出了一种基于自下而上排放清单的控制措施效果评估方法.结果表明,APEC会议期间北京市路网车流量下降,车速上升,小客车的车流量下降幅度最大;APEC会议期间机动车尾气CO、NO_x、HC和PM排放削减比例分别为:快速路15.1%、22.4%、18.4%和21.8%,主干道29.9%、36.4%、32.7%和35.8%,次干道35.7%、41.7%、38.4%和41.2%,支路40.8%、46.5%、43.1%和46.0%.基于自下而上的排放清单方法,建立了APEC会前和会期的机动车尾气排放清单,结果显示研究区域内会期机动车尾气排放量CO、NO_x、HC和PM排放量分别削减37.5%、43.4%、39.9%和42.9%.