面向排放量化的低速区间机动车比功率分布特性与模型

随着排放建模方法从基于行驶周期和平均速度演变为基于VSP(Vehicle Specific Power)参数,利用VSP分布刻画交通状态成为最新的研究需求.近期研究中,针对城市快速路上大于20 km·h-1的速度区间建立了基于平均行程速度的VSP分布数学模型,却未对低速区间的VSP分布特征作深入研究.基于北京快速路大量逐秒浮动车数据,研究0～20 km·h-1的VSP分布与平均行程速度的关系.通过分析大量逐秒浮动数据的VSP分布与平均速度间关系,发现VSP分布与平均行程速度具有规律性:各VSP分布的峰值出现在VSP Bin=0处,且随速度的增加单调递减.因此,针对VSP分布的正、负区间以及VSP Bin=0处分别建立数学模型,并利用该模型进行机动车油耗/排放测算.对比分析油耗/排放的预测值和实测值得出,所建立的VSP分布模型可以有效用于机动车油耗/排放测算.     

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%.     

WLTC循环下汽油车氨排放影响因素分析

为研究WLTC（worldwide light-duty test cycle,全球轻型汽车驾驶循环）循环下常规污染物和行驶工况对汽油车NH₃排放的影响,选定一辆满足国Ⅴ排放标准、配备TWC（three way catalyst,三元催化器）尾气后处理装置的轻型汽油车,测定其在WLTC循环下CO₂、CO、NO_x和NH₃的摩尔排放量.结果表明:CO、NO_x与NH₃排放的线性相关系数分别为0.626和0.321.NH₃高排放的出现除了伴有CO的高排放外,还需车辆具有高速和持续的正向加速度.用配备TWC尾气后处理装置前、后NO_x排放量的差值表示NO_x的转化量发现,NO_x的高转化量并不一定对应NH₃的高排放量,在循环后期大量产生的NO_x会抑制NH₃的排放.由于VSP（vehicle specific power,比功率）能综合反映行驶工况,研究行驶工况对NH₃排放的影响时主要分析VSP与NH₃之间的关系,通过VSP聚类方法将VSP划分为不同区间,得出当VSP Bin（vehicle specific power bin,比功率区间）大于0时,基于CO₂的NH₃排放基本呈随VSP Bin增大而增加的规律,并且基于CO₂的NH₃排放量最大值对应的VSP Bin为持续正向加速工况.研究显示,常规污染物中CO和NO_x对NH₃的排放会产生不同程度的影响,加速度作为行驶工况的表征参数之一会直接或通过影响CO和NO_x的排放间接影响NH₃的生成.      

机动车排放污染的速度-加速度耦合影响分析

利用OBS-2200车载测试系统,分别在高峰期、平峰期和低峰期的天津市典型路段进行了车载测试,并获得了碳氢化合物(HC)、一氧化碳(CO)和氮氧化物(NOx)等车辆排放的污染物的逐秒数据.结果显示在这3个时段内,车辆的加速度大都集中在-1.5~1.5m/s2,速度大都集中在0~70km/h,并且HC、CO和NOx的最高排放率为0.0673、0.706和0.0178g/s,都集中在高速(速度(v)>30km/h, 加速度(a)>0.5m/s2)工况范围内.通过拟合发现,HC、CO和NOx的排放率与比功率(Vehicle Specific Power,简称VSP)之间的拟合决定系数分别为0.71、0.86和0.85,相关性较高,说明VSP可以作为评价车辆排放率的一个重要参考性指标.     

北京市机动车污染分担率的研究

研究建立了以GIS为平台的北京市机动车排放清单,获得了北京市规划市区内分车型以及分区域的机动车排放分担率.在此基础上,采用修正的ISCST3模型模拟了1995年规划市区CO和NO_x浓度的时空分布情况,并分析了机动车排放对北京市大气浓度的贡献率.结果表明,1995年北京市规划市区CO和NO_x的年排放分担率分别达到了76.8%和40.2%;相应的年浓度分担率则分别为76.5%和68.4%,在城市中心区以及道路边2种污染物的浓度分担率则更高.因此,在北京市对机动车排放污染实施控制是有效削减CO和NO_x的主要途径.     

IVE模型中区间划分方法对排放因子估算的影响

利用便携式排放测试系统（Portable Emission Measurement System,简称PEMS）和GPS系统（Global Position System,简称GPS）选取多辆天津市机动车进行了道路测试,并对其排放及行驶数据进行了研究,分析了在IVE（International Vehicle Emissions,简称IVE）模型中不同区间的划分方法下,机动车比功率（Vehicle Specific Power,简称VSP）与排放相关系数的差异.CO、CO₂、NO_x排放与VSP相关系数在Paps（Preaverage Power Stress,前平均比功率负载,简称Paps）方案下进行划分时的平均值从原有的引擎负载（Engine Stress,简称ES）方案下的0.1以下上升到0.4以上;但是HC排放与VSP相关系数在ES方案下的均值为0.0370,在Paps方案下却为-0.0766.分别计算污染物实测排放因子与IVE模型改进前和改进后的污染物排放因子的比值,发现采用Paps区间划分方法计算得出的排放因子数据比ES区间划分方法得出的数据显著接近于实测排放因子,显示Paps区间划分方法有助于改善机动车排放估算的准确度.     

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.      

轻型汽油车CH4和N2O排放因子研究

我国的机动车温室气体排放研究多集中于CO2排放,而CH4和N2O排放的相关研究主要是依据欧美开发的模型进行的,缺乏CH4和N2O实车测试的研究.本研究选取22辆轻型汽油车,利用底盘测功机开展了整车台架测试和采样分析,获得了车辆在NEDC工况下的CH4和N2O排放因子.结果表明,国Ⅰ~国Ⅳ阶段轻型汽油车CH4平均排放因子分别为0.048、0.048、0.038和0.028 g·km-1,N2O则分别为0.045、0.039、0.026和0.021 g·km-1.在轻型汽油车单车排放的CO2、CH4和N2O三类温室气体(以CO2当量计)中,CH4和N2O排放的分担率均随排放标准的加严而逐渐降低,其中CH4排放在温室气体排放中不足0.5%,N2O排放分担率在3.03%~6.35%之间.因此,排放标准的加严可以有效减少CH4和N2O的排放,以减缓机动车排放带来的温室效应.     

北京市机动车污染物排放特征

定量分析计算机动车污染物排放特征 ,对城市汽车污染控制决策具有重要意义 .在利用实测数据确定基本参数的基础上 ,用 MOBILE5模型计算了北京市机动车污染物排放因子 ,获得了城区和全市机动车污染物排放总量和排放分担率 ,并分析了不同车型车种在城市区域汽车污染中的贡献率 .结果表明 ,北京市城区 CO,HC和 NO_x 的排放总量中 ,汽车源排放分担率分别为 :78% ,83%和 46% .     

基于遗传算法的运行模式分布模型及排放测算

针对交通系统易于收集到的平均速度,以及排放模型计算所需的运行模式分布参数,建立基于平均速度的运行模式分布模型,并采用遗传算法对模型进行优化.对比所建立模型、MOVES模型中的行驶周期所获取数据与真实数据之间的排放结果差异,发现本模型有82.5%的区间平均排放率预测误差低于MOVES,本模型的最大误差为50.0%,而MOVES模型为304.2%.使用本模型评价了北京市限行前后污染物排放情况,发现限行后二环路高峰小时HC、CO、NO_x总体排放依次减少了9.58%、11.41%、0.49%.与真实值相比,预测值R²方高于0.700,预测误差大幅度低于MOVES模型预测误差,并实现对交通策略下路网排放的动态评价应用.     

On-road pollutant emission and fuel consumption characteristics of buses in Beijing

On-road emission and fuel consumption (FC) levels for Euro III and IV buses fueled on diesel and compressed natural gas (CNG) were compared, and emission and FC characteristics of buses were analyzed based on approximately 28,700 groups of instantaneous data obtained in Beijing using a portable emissions measurement system (PEMS). The experimental results revealed that NOx and PM emissions from CNG buses were decreased by 72.0% and 82.3% respectively, compared with Euro IV diesel buses. Similarly, these emissions were reduced by 75.2% and 96.3% respectively, compared with Euro III diesel buses. In addition, CO2, CO, HC, NOx, PM emissions and FC of Euro IV diesel buses were reduced by 26.4%, 75.2%, 73.6%, 11.4%, 79.1%, and 26.0%, respectively, relative to Euro III diesel buses. The CO2, CO, HC, NOx, PM emissions and FC factors all decreased with bus speed increased, while increased as bus acceleration increased. At the same time, the emission/FC rates as well as the emission/FC factors exhibited a strong positive correlation with the vehicle specific power (VSP). They all were the lowest when VSP < 0, and then rapidly increased as VSP increased. Furthermore, both the emission/FC rates and emission/FC factors were the highest at accelerations, higher at cruise speeds, and the lowest at decelerations for non-idling buses. These results can provide a base reference to further estimate bus emission and FC inventories in Beijing.     

中国机动车污染物排放因子及其修正方法研究

中国机动车污染物排放已成为影响空气质量的重要源。机动车污染的研究中,排放因子的确定是关键。根据机动车使用状况,车用燃料硫含量和行驶状况,运用MOBILE6．2的方法和原理确定了中国各类型机动车HC、CO、NOx的综合排放因子。小型汽油客车国0阶段CO、HC、NOx的综合排放因子分别为34．29g／km、3．45g／km和0．856g／km;国Ⅰ阶段CO、HC、NOx的综合排放因子分别为2．80g／km、0．25g/km和0．40g／km;国Ⅱ阶段CO、HC、NOx的综合排放因子分别为1．39g／km、0．16g／km和0．09g／km。     

中国城市轻型车的排放特性

采用机动车实际上路排放测试系统对北京、重庆和成都3城市27辆轻型车进行了测试和分析;采用发动机比功率VSP、发动机负荷ES和排放单元BIN分析了轻型车瞬态排故的特征及影响排放的主要因素.结果表明.发动机技术和累计行驶里程对排放的影响很大,而VSP等概念还反映了道路坡度对排放因子的影响;由于城市道路坡度的差异,导致同一测试车辆在重庆和成都2个城市的排放水平相差10%～100%.     

遥感法用于车辆实际道路行驶污染状况评估

为了评估满足不同排放标准的在用车在实际道路行驶条件下的污染状况,以2013年3-11月间在北京市朝阳区收集的16.5×104组在用汽油车排放遥感测试大数据为基础,对北京市的在用车实际道路排放水平进行分析和评价.结果表明:新车排放标准升级明显降低了在用车的CO、HC和NO平均排放浓度.从国Ⅰ/国Ⅱ到国Ⅲ以及从国Ⅲ到国Ⅳ/国Ⅴ,每次标准升级使得在用车的CO排放浓度平均降低12%~15%,HC和NO排放浓度分别降低13%和40%左右.与2003年相比,北京市2013年机动车CO、HC和NO排放的平均浓度分别下降了52.1%、82.1%和65.3%,排放标准升级带来的减排效果十分明显.未来排放标准升级过程中应当强化对在用车实际驾驶过程排放的监管,同时积极引导老旧车辆的淘汰更新,加大对排放造假行为的执法和处罚力度.      

基于功基窗口法的国六重型柴油车实际道路排放研究

利用便携式排放测试系统（PEMS）对6辆典型国六重型柴油车开展了实际道路排放试验,并利用功基窗口法分析了重型车实际道路CO、NOx和PN排放特性,结果表明：实际行驶过程中重型柴油车排放后处理装置能有效控制CO和PN排放,但NOx排放存在显著不确定性.现行重型国六排放标准规定的功基窗口法在排放评估过程中最高可剔除46.68%的NOx高比排放窗口,大幅低估了实际道路工况尤其是市区拥堵路况下的重型柴油车NOx实际排放量,建议采用更加科学合理的数据处理方法评价重型车实际道路排放.     

运用CMEM模型计算北京市机动车排放因子

采用由美国加州大学Riverside分校开发的综合模式排放模型(CMEM)分析和研究北京市机动车污染物的排放特征,以9辆代表北京市典型技术类型的轻型机动车为实验车辆,收集了运行CMEM模型所需要的数据和参数.通过CMEM模型Access 2.02版本计算,得到了在不同交通行驶状况下北京市4类典型轻型机动车的CO2,CO,HC,NOx单车排放因子及各车型综合排放因子.通过与同一车辆的在路实测排放因子比较发现,用CMEM模型计算的CO,HC和NOx与实测排放因子及排放特征有较好的一致性,因此适用于计算北京市机动车CO,HC和NOx排放因子.