北京市压缩天然气公交车的环境效果分析

经过对北京市2007年公交车队的详细技术构成与实际运营情况的调研,发现北京市公交车队的主力车型为国三和国四车辆,应用修正的COPERTIV模型计算出北京市各技术水平的汽油、柴油和压缩天然气(CNG)公交车的排放因子.2007年北京市国三CNG公交车PM2.5和NOx单车排放因子分别比国三柴油车削减了97%和30%,而公交车队中排放控制最为严格的EEV天然气公交车的PM2.5和NOx单车排放因子分别比国四柴油公交车削减了93%和69%.但由于CNG公交车的CH4排放水平较高,导致CNG公交车的总碳氢化合物(THC)单车排放因子显著高于相近控制水平的柴油公交车.在单车排放水平的基础上建立了北京市公交车排放清单,2007年北京市公交车排放的CO、NMHC、THC、NOx和PM2.5分别为9051t、955t、1222t、8553t和161t.与没有CNG公交车的对照情景进行比较,在使用了CNG公交车后,2007年北京市公交车CO、NMHC、NOx和PM2.5排放总量分别削减了293t、62t、775t和33t,削减比例分别为3.1%、6.1%、8.3%和17.2%.2007年北京市通过在公交车队中使用CNG车辆共减少了柴油消耗量约5.0×104t,相当于北京市各行业柴油总消耗量的2.6%.2007年北京市公交车尾气排放的温室气体的CO2当量为8.3×105t,比不使用CNG车辆的情景略微增加了2.4%.     

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%.     

佛山市发展公交车尾气削减潜力分析

采用COPERTⅣ模型计算佛山市公交车、摩托车和小型客车排放因子,结合保有量、年平均行驶里程计算其排放量,对佛山市公交车出行环境效果及尾气削减潜力进行情景分析。结果表明:2011年佛山市公交车CO、VOC、NOx和PM的排放量为804.57、283.85、3 365.32和73.00 t。单人单次公交车出行CO和VOC的排放量较摩托车和小型客车低,但NOx则较高。公交车载客人数从17人上升至25、35、45人,单人单次出行每公里排放量分别下降32.00%、51.43%和57.50%。佛山市低排放标准的柴油公交车全部更换成国Ⅳ排放标准柴油车,CO、VOC、NOx和PM的年排放量分别削减611.66、151.6、1 231.18和58.39 t。EEV标准天然气公交车替代柴油公交车可减少NOx和PM的排放,但对VOC的削减并无优势。佛山市现有柴油公交车更换成EEV标准天然气公交车,CO、NOx和PM的年排放量分别削减293.71 t、2 086.87 t和70.34 t,但VOC的年排放量升高228.01 t。     

杭州市机动车污染物排放清单的建立

基于调研的基础数据,运用修正后的IVE排放模型及GIS系统建立了杭州市2010年1km×1km的高时空分辨率的机动车排放清单.结果表明,2010年杭州市机动车污染物CO、HC、NOx、PM的年排放量分别为44.06,2.31,4.43,0.65万t,主要来自线源道路的排放.各车型污染物分担率各不相同,汽油乘用车和公交车排放CO和HC最大,柴油重型货车和公交车是NOx和PM排放的主要来源,两种燃油下的机动车排放差异十分明显.机动车污染排放与路网密集程度及道路长度密切相关,因此西湖区和江干区排放总量远远高出其他区域.机动车各污染物排放强度空间分布均呈现由城市中心向城市边缘的递减趋势,各污染物中心城区排放量占总排量的70%以上.机动车污染物排放日变化十分明显,与人群出行规律有极大的相关性.     

乌鲁木齐市区机动车污染物排放特征研究

选择乌鲁木齐市125条道路调研测试得来的数据分析了乌鲁木齐市在用机动车的行驶分布的规律、污染物的排放特点和机动车道路的行驶特点。然后使用COPERT本地化模型计算CO、NMVOC、NOx和PM的排放因子,并计算了2012年CO、NMVOC、NOx和PM的排放量。通过估算得到2012年乌鲁木齐市机动车CO、NMVOC、NOx和PM的排放量分别为94 087,17 886,25 079,1 489 t。柴油机动车对NOx、PM的排放分担比率较大,而柴油机动车的保有量的贡献比率偏低;柴油汽车的CO、NMVOC的保有量的贡献比率跟它的排放分担率相比,贡献率要大;占保有量22.3%的国Ⅰ、国Ⅰ前标准的机动车辆对机动车CO、NMVOC、NOx、PM的排放分担比率分别为50.5%、41.0%、51.5%和55.0%;占保有量64.3%的国Ⅲ、和国Ⅳ车辆对CO、NMVOC、NOx和PM的贡献率分别为35.2%、42.7%、35.6%和33.9%。     

国Ⅲ柴油公交车尾气排放实际道路测试研究

应用车载式尾气排放测试设备对北京国Ⅲ排放标准的柴油公交车在实际道路上的尾气排放特征进行了实测研究,测试时间为10 552 s,行驶里程达到61.97 km,共获得10 552组有效数据,测试数据能够反映车辆在实际道路上的排放特征。车辆在实际道路上尾气排放NOx、CO、THC和PM的排放因子分别为14.12±2.54g/km、8.04±2.51 g/km、0.158±0.022 g/km和3.16±1.73 g/km。研究结果表明,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的排放速率。车速小于10 km/h时排放因子远大于车速较快时的排放因子,车辆在加速时的排放因子最大,减速时最小。车辆在30 km/h～50 km/h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。测试车辆排放的颗粒形态主要集中在累积模式,属于纳米或超细微粒。     

Gaseous emissions from compressed natural gas buses in urban road and highway tests in China

The natural gas vehicle market is rapidly developing throughout the world, and the majority of such vehicles operate on compressed natural gas(CNG). However, most studies on the emission characteristics of CNG vehicles rely on laboratory chassis dynamometer measurements, which do not accurately represent actual road driving conditions. To further investigate the emission characteristics of CNG vehicles, two CNG city buses and two CNG coaches were tested on public urban roads and highway sections. Our results show that when speeds of 0–10 km/hr were increased to 10–20 km/hr, the CO_2, CO, nitrogen oxide(NO_x), and total hydrocarbon(THC) emission factors decreased by(71.6 ± 4.3)%,(65.6 ± 9.5)%,(64.9 ± 9.2)% and(67.8 ± 0.3)%, respectively. In this study, The Beijing city buses with stricter emission standards(Euro Ⅳ) did not have lower emission factors than the Chongqing coaches with Euro Ⅱ emission standards. Both the higher emission factors at 0–10 km/hr speeds and the higher percentage of driving in the low-speed regime during the entire road cycle may have contributed to the higher CO_2 and CO emission factors of these city buses. Additionally, compared with the emission factors produced in the urban road tests, the CO emission factors of the CNG buses in highway tests decreased the most(by 83.2%), followed by the THC emission factors, which decreased by 67.1%.     

利用IVE模型进行公交车尾气排放分析

介绍了IVE尾气排放模型并与MOBILE模型进行了比较分析。使用GPS对上海市公交车多条运行线路进行了实时运行速度测量,得到上海公交车运行模式的BIN分布,对上海市CNG公交车和柴油公交车的尾气排放进行了模拟计算。结果表明使用CNG公交车代替柴油公交车后,NOX和PM的排放均有显著的降低,但采用不同技术的CNG公交车尾气排放仍有很大的差异,无催化转化和尾气再循环的CNG公交车的CO排放量远高于同类型柴油公交车的排放量。认为IVE模型的模拟结果具有较好的可靠性,其计算模式适用于我国机动车尾气排放清单分析的研究。     

基于实时交通信息的道路机动车动态排放清单模拟研究

以上海市为例开展了实际道路车流分布、行驶工况和车辆技术的实地调查,建立了道路车流、VSP分布和车辆技术数据库.在此基础上,基于实时的车流、车速等交通信息,构建了动态化的道路机动车污染物排放清单模拟方法,并开展了城区典型道路的机动车小时排放模拟案例研究.调查结果表明,上海市城区道路车流以轻型客车和出租车为主,分别占各时段车流总量的48%～72%和15%～43%;VSP分布与平均车速存在较好的规律,各车型VSP峰值随平均车速的上升向高负荷去移动,且峰值逐渐降低;当前上海市车辆以国2和国3车型为主,经过年检站调查结果的校正,国2和国3车型分别占各车型的11%～70%和17%～51%.模拟案例结果显示,道路机动车CO、VOC、NOx和PM日排放峰谷比可达3.7、4.6、9.6和19.8左右,CO和VOC排放主要来自轻型客车和出租车,与车流变化的相关性较好,而NOx和PM排放主要来自重型客车和公交车,且主要集中在早晚高峰时段.采用建立的动态排放模拟方法可实时反映实际道路的机动车排放变化,获取高排放路段和时段,为交通环境管理提供重要的技术手段和决策依据.     

Combination of biodiesel-ethanol-diesel fuel blend and SCR catalyst assembly to reduce emissions from a heavy-duty diesel engine

In this study, the efforts to reduce NOx and particulate matter （PM） emissions from a diesel engine using both ethanol-selective catalytic reduction （SCR） of NOx over an Ag/Al2O3 catalyst and a biodiesel-ethanol-diesel fuel blend （BE-diesel） on an engine bench test are discussed. Compared with diesel fuel, use of BE-diesel increased PM emissions by 14% due to the increase in the soluble organic fraction （SOF） of PM, but it greatly reduced the Bosch smoke number by 60%-80% according to the results from 13-mode test of European Stationary Cycle （ESC） test. The SCR catalyst was effective in NOx reduction by ethanol, and the NOx conversion was approximately 73%. Total hydrocarbons （THC） and CO emissions increased significantly during the SCR of NOx process. Two diesel oxidation catalyst （DOC） assemblies were used after Ag/Al2O3 converter to remove CO and HC. Different oxidation catalyst showed opposite effect on PM emission. The PM composition analysis revealed that the net effect of oxidation catalyst on total PM was an integrative effect on SOF reduction and sulfate formation of PM. The engine bench test results indicated that the combination of BE-diesel and a SCR catalyst assembly could provide benefits for NOx and PM emissions control even without using diesel particle filters （DPFs）.     

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。     

城市公交车在实际道路上的C O2排放特征

应用车载式尾气排放测试设备对北京国Ⅲ、国Ⅳ排放标准的柴油公交车和国Ⅲ排放标准压缩天然气公交车在实际道路上的尾气CO2排放特征进行了实测研究,测试时间为30 787 s,行驶里程达到168.58 km,共获得30 787组有效数据,测试数据能够反映车辆在实际道路上的排放特征。3种类型车辆测试期间在实际道路上的CO2排放因子分别为(1.10±0.24)g/m、(0.99±0.23)g/m和(1.02±0.21)g/m。车辆的排放状况与车辆的行驶工况有密切关系,车速较低,加速度越大,CO2排放速率和排放因子越大,车辆在匀速且车速较快时排放速率和排放因子较低。     

基于ES-VSP分布的交通状态对公交车动态排放的影响

为评估不同交通状态下公交车运行特征和排放水平的差异,现场采集广州市B9、226线路公交车的逐秒GPS数据,以ES-VSP（发动机负荷-机动车比功率）分布表征畅通、轻度拥堵和中度拥堵下的公交车运行特征,结合IVE（international vehicle emission）模型求得公交车平均排放因子并分析其差异.结果表明:①所测公交车的发动机低负荷区中bin11（-1.6 < ES ≤ 3.1,-2.9 kW/t ≤ VSP < 1.2 kW/t）频率范围为50.55%~83.39%,中度拥堵时bin 11频率是畅通时的1.1~1.3倍;② 3种交通状态下公交车的CO、VOC（运行产生的挥发性有机物）、VOC_evap（蒸发产生的挥发性有机物）、NO_x（氮氧化物）和PM（颗粒物）平均排放因子范围分别为7.63~11.40、0.26~0.46、0.68~1.56、0.32~0.51和0.72×10-2~1.28×10-2 g/km;③同种交通状态下,主干路公交车专用道和BRT车道的公交车的大部分污染物平均排放因子低于次干路混行车道、主干路混行车道,中度拥堵时主干路BRT车道的CO、VOC、VOC_evap、NO_x和PM平均排放因子相对其他道路最低,分别为7.66、0.27、0.87、0.32和0.75×10-2 g/km;④次干路混行车道、主干路混行车道的公交车污染物平均排放因子随交通状态愈加拥堵而增大,但畅通时主干路BRT车道的公交车行驶速度、加速度较高,导致CO平均排放因子较高,对应3种交通状态其比例为1.0:0.9:0.8.研究显示,交通状态对公交车运行和排放具有显著影响.      

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.     

基于情景分析的北京市机动车污染排放控制研究

为了研究未来北京市机动车排放控制措施的减排效果,本文基于情景分析法,以2010年为基准年,通过设置3类控制措施情景,估算2011~2020年不同情景下北京市机动车常规污染物排放量,并在基准情景基础上,估算污染物减排量,分析控制措施对不同类型机动车的减排贡献.结果表明,尽管未来北京市机动车保有量会有较大增长,实施机动车排放控制措施仍可取得显著的减排效果.单一措施中,淘汰高排放车减排量最大.其中,淘汰轻型客车可有效减少CO的排放,减排贡献率为89.4%;淘汰重型客车可对NOx、HC和PM10达到有效削减,其贡献率分别为65.5%、55.8%、93.4%.实施新的排放标准对重型柴油车的排放也有明显控制效果,且4种污染物都能得到有效削减.综合实施各种措施的效果最为显著,2020年对CO、NOx、HC、PM10的削减效果分别达到46.4%、42.1%、8.6%和50.6%.     

中国机动车排放清单的建立

以中国2002年各省统计年鉴中关于机动车及道路信息的数据为基础,并根据COPERTⅢ模型计算出的2002年中国各省区各种机动车类型在城区、郊区和高速公路3种行驶工况下的排放因子,应用GIS技术建立了40km×40km的高空间分辨率的中国机动车排放源清单.结果表明,2002年中国机动车排放CO、NO_x、NMVOC和PM₁₀的排放总量分别为2 815×10⁴、305×10⁴、461×10⁴和111×10⁴t,主要来源于摩托车和汽油小客车的排放.污染物排放量的空间分布显示出其排放集中于经济发达地区,10.8%、2.2%、9.7%和5.3%的国土面积分别排放了84%的CO、55%的NMVOC、48%的NO_x和48%的颗粒物,并呈现出东部高于西部、沿海高于内地的趋势,其中长江三角洲、珠江三角洲和京津地区的排放相对较强.     

在用国Ⅲ/国Ⅳ/国Ⅴ柴油公交车的颗粒物质量及固态PM2.5数量排放特性

利用法规认证全流稀释定容采样系统以及满足精度要求的颗粒物排放分析系统,运行GB/T 19754—2005《重型混合动力电动汽车能量消耗量试验方法》推荐的中国典型城市公交循环(CCBC),分析了在用国Ⅲ/国Ⅳ/国Ⅴ柴油公交车以及在用国Ⅲ柴油公交车进行DOC(氧化催化转化器)+CDPF(催化型颗粒捕集器)改造后的颗粒物质量、固态PM_2.5数量排放特性.结果表明:国Ⅲ、国Ⅳ、国Ⅴ柴油公交车的颗粒物质量排放因子分别为63.77、63.20和14.42 mg/km,固态PM_2.5数量排放因子分别为3.87×1013、3.10×1013和2.77×1013 km-1.与国Ⅲ柴油公交车相比,国Ⅳ柴油公交车的颗粒物质量、固态PM_2.5数量排放因子分别降低了1%和20%;国Ⅴ柴油公交车分别降低了77%和28%;进行DOC+CDPF改造的国Ⅲ公交车颗粒物质量、固态PM_2.5颗粒数量排放因子分别为1.78 mg/km和3.19×1011 km-1,比未改造前分别降低了97%和99%.中国典型城市公交循环的低速(0～21.8 km/h)、中低速(0～37.5 km/h)、中高速(0～51.7 km/h)和高速(0～60.0 km/h)4类行驶工况中,低速行驶工况的固态PM_2.5数量排放因子最高,约是整个循环的2倍;在加速、匀速、减速、怠速4种行驶模式中,加速行驶模式产生的固态PM_2.5单位时间排放量最高,其分别为减速和怠速行驶模式下的10和6倍.研究显示,提高柴油公交车的平均车速,降低加速行驶比例有利于降低其颗粒物排放;DOC+CDPF可显著降低国Ⅲ柴油公交车的颗粒物排放.      

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.      

重型柴油车PM2.5和碳氢化合物的排放特征

采用车载排放试验对国Ⅱ、国Ⅲ、国Ⅳ重型柴油车尾气在实际道路排放的PM2.5和碳氢化合物进行样品采集,采用电感耦合等离子体质谱技术、离子色谱仪和碳质分析仪对PM2.5各组分进行测试分析,采用五气分析仪对HC进行在线分析.结果表明,重型柴油车PM2.5和HC的排放因子分别为(0.22±0.12) g/km和(0.57±0.45) g/km,且排放因子随机动车排放标准的提高呈明显下降趋势.EC和OC是机动车尾气PM2.5的主要组分,分别占总质量百分比的38.87%~42.87%和16.22%~19.96%;水溶性离子中含量较为丰富的组分主要是SO42-、NH4+和NO3-,分别占总PM2.5质量百分比的7.64%~8.85%、2.22%~3.97%、1.91%~2.73%;元素中含量较高的组分为S、Na、Ca、Fe、和Al;PM2.5和HC的排放因子随车速的增加均呈下降趋势.     

唐山市机动车排放清单与减排经济效益研究

基于唐山市机动车定期环保检测数据获取不同类型车辆的本地年均行驶里程,建立城区内典型车辆的"里程-注册年"特征曲线.采用车载排放测试法获取唐山市典型国Ⅵ阶段轻重型汽车实际道路排放因子.利用COPERT模型进行机动车排放因子本地化修正,建立涵盖不同排放阶段和燃料动力类型的唐山市机动车排放清单,结合唐山市路网信息,建立基于ArcGIS的3km×3km高时空分辨率网格化排放清单,并分析了国三及以下中重型柴油车（简称高排放车）不同淘汰与DPF排放治理比例情景下机动车减排与投入成本效益.研究表明,2020年机动车CO,HC,NOx,PM_2.5,PM₁₀年排放量分别为92403.51,10034.53,70568.35,2036.51,2160.65t,其中：NO_x,PM_2.5和PM₁₀排放主要来源于柴油车,分担率分别为92%,89%和89%;CO和HC排放主要来自汽油车,分担率分别为71%和73%.唐山市实施二环内国Ⅳ及以下柴油货车限行区政策后,二环内CO和HC年排放量削减率分别为22.41%和21.68%;而NO_x,PM₁₀和PM_2.5污染物排放强度显著降低,年排放量削减率分别为78.60%,84.85%和84.79%.在高排放车淘汰与治理情景下,随着高排放车淘汰比例的增长,投入成本和NO_x年均减排量呈线性上升趋势,且NOx减排效果更加显著,而PM减排辆略呈下降趋势.高排放车淘汰率每增长10%,NO_x年均减排量增加892.41t,PM年均减排量减少7.56t,年投入成本增加1.13亿元.