飞机QAR数据的空气污染物排放量计算研究

民用飞机发动机污染物排放量的准确计算是排放控制和环境影响评价的基础。文章采用机载QAR记录数据的飞行过程还原和污染物排放量计算方法,通过对QAR数据的内插均分计算、滤波处理和加权计算,得到比较准确的飞行记录数据,以还原飞行的具体情况;然后在ICAO基准排放指数基础上,给出基于温度、湿度、高度、表速和燃油流量等参数的修正方法,以得到实际的排放指数,最后再计算出各种污染物的排放量。基于建立的模型和航空公司QAR记录数据,用DELPHI编程计算了B737-700飞机执行"重庆—上海"航班的污染物排放量,并将计算结果与相同条件下的ICAO参考值进行对比,分析了各飞行阶段污染物排放量的变化情况。结果表明,计算方法准确,可作为飞机污染物排放控制和机场环境评估等研究的依据。     

郑州新郑国际机场本地化排放因子与排放清单

基于郑州新郑国际机场的飞行数据和国际民航组织发动机排放数据库,获得2019年飞机实际飞行时间,测算了全年所有机型飞机 主发动机的污染物排放因子,建立了包括飞机及地面特种车辆在内的机场精细化大气污染物排放清单.结果表明,新郑国际机场飞机运行时间对典型机型耗油量影响明显,月际变化趋势一致.典型机型的本地化污染物排放因子的差异,与各飞行阶段的耗油量和单位燃油污染排放量密切相关,其中,波音B738机型运行占比最大且排放因子较高.2019年新郑国际机场NO_x、CO、HC、SO₂和PM的总排放量分别为1207.7、921.2、123.7、268.3和36.2 t,主要来自飞机主发动机排放.研究期内,各类污染物排放均在11：00达到峰值.飞行阶段中,NO_x排放主要来自飞机在 起飞降落循环中的爬升阶段,占比达45.6%;CO和HC在地面滑行阶段的排放占比远高于其他运行阶段,分别占95.4%和93.9%;SO₂和PM在不同工作模式下的排放占比较为接近.各机型中,波音B738和空客A320两种机型在5类污染物排放量中贡献最大,波音B737机型排放CO较高.     

一次航班飞行全过程大气污染物排放特征

飞机发动机以航空煤油为燃料,在运行过程中会排放多种大气污染物,对空气质量和人体健康存在较大影响.选择A320作为典型机型,提取了一次真实航班飞行过程中的机载飞行数据,基于BM2及BM2-FOA耦合模型,获得了其在飞行全过程中每一时刻CO、UHC、NO_x及PM_(2.5)的排放指数,并计算了CO、UHC、NO_x、SO_2、CO_2及PM_(2.5)的精确排放量.结果表明,飞行过程中CO和UHC排放指数与推力变化趋势相反,数值范围分别为0.67~595.34 g·kg~(-1)和0.05~0.43 g·kg~(-1).NO_x排放指数与燃油流量变化趋势一致,数值范围是0.96~114.25 g·kg~(-1).PM_(2.5)排放指数全过程变化较小,约为0.25~0.36 g·kg~(-1).飞行全过程中,CO_2排放总量最大,约为2.0×10~4kg.同时,NO_x的排放量约为213.4 kg,SO_2也排放了24.5 kg.CO、PM_(2.5)和UHC的排放量分别为7.5、2.2和0.5 kg.将本次精确计算结果与使用ICAO基准模型对LTO起降阶段的估算结果进行对比后发现,基准模型LTO飞行时间较真实时间偏长37%.基准模型估算LTO阶段CO、UHC污染物排放量偏高,NO_x偏低,且偏差较大;而SO_2、CO_2和PM_(2.5)的排放量估算结果偏差相对较小.与机动车相比,A320飞机的一次LTO起飞着陆飞行,NO_x排放量约等于一辆小客车行驶8.6×10~4km,或相当于1274辆小客车1 d的排放量.     

基于QAR数据的飞机全航段黑碳排放量计算与分析

黑碳气溶胶是航空发动机运行过程中产生的一种主要颗粒污染物.为评估飞机全航段的黑碳排放特性,在一阶近似方法（FOA）的基础上,提出一种基于黑碳形成和氧化过程的形成氧化法（FOX）.使用GE90-115B型发动机历史QAR数据进行实例分析,结合QAR数据中燃油流量、空气燃料比、燃烧室入口温度、主燃区火焰温度等热力学参数,计算某次飞行全航段的黑碳排放量.结果表明,形成氧化法的计算结果高于一阶近似方法,巡航阶段的总排放量高于起飞着陆循环.分析表明,结合实际飞行数据的形成氧化法,考虑了发动机的性能差异、燃烧品质及外界环境条件对排放特性的影响,能够更加真实有效地评估飞机全航段的黑碳排放量,为飞机排放监测及排放的适航符合性验证等效替代提供更加准确的依据.     

基于实际飞行数据的首都机场飞机发动机日排放清单估算方法研究

根据航班实际飞行数据估算机场飞机主发动机排放量,可以提升机场排放清单编制的准确度.基于北京首都机场某日运行数据和国内1326架次航班的机载飞行数据(QAR数据),研究了基于飞行数据的机场飞机主发动机排放清单制定方法.采用一阶近似3.0(FOA3.0)方法补充国际民航组织发动机排放数据库颗粒物基准排放指数,结合QAR数据,应用波音燃油流量法2(BFFM2)估算了实际飞行条件下污染物排放指数,编制了首都机场该日飞机主发动机排放清单,分析了首都机场航班排放特征.在此基础上,探讨了结合实际数据本地化的着陆和起飞循环,以期为机场飞机主发动机排放量的快速准确核算提供新的思路.结果发现,该日航班主发动机HC、CO、NO_x和PM_(2.5)排放量分别为933.9、10967.8、14703.5和85.5 kg,较标准LTO循环估算结果的偏差分别为15.6%、13.2%、-29.1%和-18.9%.NO_x排放主要集中在起飞和爬升阶段,占其排放总量的68.0%;HC和CO排放主要集中在滑行和慢车阶段,分别占其排放总量的90.0%和88.0%;PM_(2.5)在各飞行阶段的排放较为平均.对于单位LTO循环,航班滑行过程中平均排队等候(地速为零)时间为7.7 min,产生的HC、CO、NO_x和PM_(2.5)分别占总滑行阶段对应污染物排放量的26.3%、27.5%、25.7%和27.5%,这一部分排放量有望通过场面运行优化进一步控制.     

粤港澳大湾区飞机LTO污染排放因子及排放清单

针对2018~2019航季年粤港澳大湾区机场群,通过实际滑行时间修正和大气混合层高度对爬升/进近时间的修正,获得飞机主发动机排放因子和区内机场加权排放因子,同时考虑飞机辅助动力装置的排放,建立了区内飞机起飞着陆（LTO）污染排放清单.结果表明,区域内各机场污染物排放因子存在较大差异,主要来源于实际运行时间的修正以及各个机场不同的机型占比,其中NO_x、CO、HC、SO₂、PM 5类污染物的加权排放因子区内均值分别为17.58,8.60,0.79,1.37,0.15kg.排放量分别为15327.4,8066.7,728.4,1186.1,121.9t,绝大部分来自飞机主发动机排放.研究期内,NO_x排放量在年内呈现夏秋季高、冬春季低的变化趋势,其他污染物排放量变化较为平缓.所有污染物在各机场排放量的次序较为一致,香港、广州白云分列前两位.各机型中,区内NO_x及SO₂主要来自A320排放,所占比例分别为19.5%、17.1%;CO及HC排放占比最大的机型均为A321,分别为25.4%、27.2%;PM排放量占比最大的机型是B738,约为23.1%.     

粤港澳大湾区飞机LTO污染排放因子及排放清单

针对2018~2019航季年粤港澳大湾区机场群,通过实际滑行时间修正和大气混合层高度对爬升/进近时间的修正,获得飞机主发动机排放因子和区内机场加权排放因子,同时考虑飞机辅助动力装置的排放,建立了区内飞机起飞着陆（LTO）污染排放清单.结果表明,区域内各机场污染物排放因子存在较大差异,主要来源于实际运行时间的修正以及各个机场不同的机型占比,其中NO_x、CO、HC、SO₂、PM 5类污染物的加权排放因子区内均值分别为17.58,8.60,0.79,1.37,0.15kg.排放量分别为15327.4,8066.7,728.4,1186.1,121.9t,绝大部分来自飞机主发动机排放.研究期内,NO_x排放量在年内呈现夏秋季高、冬春季低的变化趋势,其他污染物排放量变化较为平缓.所有污染物在各机场排放量的次序较为一致,香港、广州白云分列前两位.各机型中,区内NO_x及SO₂主要来自A320排放,所占比例分别为19.5%、17.1%;CO及HC排放占比最大的机型均为A321,分别为25.4%、27.2%;PM排放量占比最大的机型是B738,约为23.1%.     

基于SAGE的航空排放计算方法研究及其应用

随着全球航空业的不断发展,航空排放控制措施层出不穷,准确计算航空排放量以衡量控制措施的优劣很重要。文章详细阐述了SAGE模型计算航空排放的核心思想,深入分析了SAGE模型的计算模块。通过对SAGE模型计算航空排放的过程分析,设计了飞机飞行全航段的排放计算流程,并完成了系统建设。介绍了该系统的总体设计和主操作界面;利用该系统计算了某些航班的排放量,结果表明计算值与实际值相比误差很小。     

基于P3-T3方法的飞机LTO阶段氮氧化物排放量计算与分析

飞机起飞着陆循环(LTO)阶段包含高推力的起飞和爬升阶段,具有排放强度高、排放特性不稳定的特点.同时,该阶段飞行高度低,尾气排放会直接影响机场周边人群.因此,本文依据机载快速存取记录器(QAR)数据中的低压转子转速等特征参数,对LTO进行精确的阶段划分.同时,建立发动机排放特性参数与推力关系模型,并使用P_3-T_3方法对国际民航组织公布的发动机各阶段排放指数进行修正,最终计算GE90-115B发动机某次LTO阶段的实际氮氧化物排放量.结果表明,该方法与国际民航组织推荐的标准LTO估算方法相比,总量相差约40%,与原有的BM2方法相比也存在一定差异.分析认为,这种依据QAR实际飞行数据并结合发动机排放特性参数的发动机排放量计算方法,可以更加真实地反映发动机性能对排放特性的影响,可很好地适用于具体航班氮氧化物排放量的精确估算,为近地面飞机排放评估乃至机场排放清单的编制提供更加准确的依据.     

基于QAR数据的发动机LTO阶段氮氧化物排放量计算与分析

氮氧化物是发动机运行过程中产生的一种主要污染物,对于航空器氮氧化物排放量的准确计算是控制排放和评估其环境影响的基础.本文依据BM2流量修正方法对机载快速存取记录器(QAR)数据中的燃油流量值进行标准化修正,并根据低压转子转速、空地传感器指示、油门杆解算器角度、飞行高度,对起飞着陆循环(LTO)进行更精确的阶段划分.同时,参考国际民航组织公布的特定发动机机型的分阶段排放指数,对PW-4077D发动机某次LTO阶段的氮氧化物排放量进行计算.结果表明,通过精准飞行阶段划分,结合QAR实测数据估算的LTO分阶段(起飞、爬升、进近、慢车)氮氧化物排放量分别达到3415.87、7574.57、3019.98、1721.33 g,与标准LTO估算方法相比,相差30%以上.这种发动机LTO阶段实际排放量的计算方法,可为近地面航空器乃至不同地区整个机场氮氧化物污染评估提供更加准确的依据.     

基于航迹数据的空中交通绿色绩效计算分析

为定量、直观地反映空管运行指挥对飞机温室效应的影响,首先基于快速存取记录器（QAR）记录数据建立飞行参数与飞行轨迹的BP神经网络匹配模型;然后基于QAR数据对模型进行验证;之后建立了温室效应表征参数计算模型;最后根据雷达模拟机上的飞行航迹试验数据,估算出污染物排放量和总温变潜势大小,并对不同管制员的指挥差异性进行对比分析.结果表明,利用油耗估算模型计算得到的燃油流量估算值和QAR记录的真实值之间的相对误差不超过2%,运用油耗指标与温室效应指标评估管制员水平结果不同.研究结果可以用于定量分析空管运行对温室效应的影响.     

基于FOA-MOD的飞机巡航阶段BC排放特性与影响因素研究

民航飞机在巡航阶段排放的黑碳(BC)可产生区域增温效应.为提高飞机巡航阶段黑碳排放的估算精度,采用一种基于国际民航组织一阶近似方法(FOA)的修正计算方法(FOA-MOD),使用B777-200机载飞行数据(QAR)进行实例分析,并结合当量比、燃烧室入口压力、主燃区火焰温度等热力学参数,计算了某次飞行巡航阶段的BC排放...     

首都国际机场飞机排放清单的建立

将基于标准起飞着陆（LTO）循环各阶段工作时间的飞机排放量计算方法加以改进,利用AMDAR资料计算飞机的有效排放高度,进而准确计算出基于逐架飞机的大气污染物排放总量.结果表明,首都国际机场2013年飞机NO_x、CO、HC、SO₂和PM_2.5排放总量分别为7042.1t、3189.9t、295.3t、429.4t和150.4t.与传统的基于LTO循环的方法相比,修正后的首都机场飞机NO_x、CO、HC和SO₂排放增加了23.5%、2.3%、2.1%和18.1%.飞机排放的CO、HC、SO₂和PM_2.5月变化较小,NO_x排放受飞机有效排放高度影响月波动较大.1～2月飞机污染物排放量处于全年最低水平,8月各污染物排放达到峰值.此外,飞机在爬升和滑行/慢车两种模式下污染物排放比例最大,分别占排放总量的37.7%与36.8%.