Regulated emission characteristics of in-use LNG and diesel semi-trailer towing vehicles under real driving conditions using PEMS

On-road driving emissions of six liquefied natural gas(LNG) and diesel semi-trailer towing vehicles(STTVs) which met China Emission Standard IV and V were tested using Portable Emission Measurement System(PEMS) in northern China.Emission characteristics of these vehicles under real driving conditions were analyzed and proved that on-road emissions of heavy-duty vehicles(HDVs) were underestimated in the past.There were large differences among LNG and diesel vehicles, which also existed between China V vehicles and China IV vehicles.Emission factors showed the highest level under real driving conditions, which probably be caused by frequent acceleration, deceleration, and start-stop.NOx emission factors ranged from 2.855 to 20.939 g/km based on distance-traveled and 6.719–90.557 g/kg based on fuel consumption during whole tests, which were much higher than previous researches on chassis dynamometer.It was inferred from tests that the fuel consumption rate of the test vehicles had a strong correlation with NOx emission, and the exhaust temperature also affected the efficiency of Selected Catalytic Reduction(SCR) aftertreatment system, thus changing the NOx emission greatly.THC emission factors of LNG vehicles were 2.012–10.636 g/km, which were much higher than that of diesel vehicles(0.029–0.185 g/km).Unburned CH_4 may be an important reason for this phenomenon.Further on-road emission tests, especially CH_4 emission test should be carried out in subsequent research.In addition, the Particulate Number(PN) emission factors of diesel vehicles were at a very high level during whole tests, and Diesel Particulate Filter(DPF)should be installed to reduce PN emission.     

北京电动出租车与燃油出租车生命周期环境影响比较研究

燃油机动车尾气排放是导致城市包括雾霾在内的大气环境问题的主要来源之一.以电动汽车替代传统燃油车是当前各国解决城市大气污染问题的重要举措.北京于2011年启动了电动出租车推广计划.为比较北京市迷迪电动汽车和现代燃油车生命周期的环境影响,运用生命周期评价方法,基于Ga Bi4.4软件,选用CML2001和EI99影响评价模型对两款车的生产、使用和报废回收全生命周期过程的环境影响进行了定量评价,并针对汽车报废里程和电力能源结构进行了敏感性分析.结果表明,从全生命周期视角,根据EI99评价模型,迷迪电动汽车环境影响总体上优于现代燃油车,尤其在削减化石能源消耗方面优势凸显,但在生态系统质量影响及人体健康影响方面却略有增大的趋势;利用CML2001模型对比分析得出迷迪电动汽车比燃油出租车在对非生物资源消耗、全球变暖以及臭氧层损耗等方面有明显改善;但在生产阶段尤其是动力系统生产方面在非生物资源消耗、酸化、富营养化、全球变暖、光化学臭氧合成、臭氧层损耗、生态毒性等生态环境影响却均有增大趋势.使用阶段电力生产是迷迪电动汽车非生物资源消耗、酸化、富营养化、全球变暖、光化学臭氧合成、生态毒性等环境影响的主要来源;而现代燃油出租车使用阶段的环境影响主要来源于尾气排放和汽油生产,其中尾气排放是造成现代燃油车在富营养化和全球变暖等方面影响潜值较大的主要原因;基于清单数据库,针对致霾因子影响分析得出,在2010年北京市电力能源驱动下,迷迪电动车明显增加了超细颗粒物(PM2.5)、氮氧化物(NOx)、硫氧化物(SOx)、挥发性有机物(volatile organic compouds,VOCs)等因子的全生命周期的排放,而同时降低了氨气(NH3)的排放量,使用阶段排放的差别是造成上述趋势的主要原因.对关键因素敏感性分析发现,随着报废里程以及清洁能源比例的增加,迷迪电动汽车相对现代燃油车的单位里程碳减排量呈现增加的趋势.清洁电力能源的使用可大幅降低迷迪电动汽车致霾污染物的排放量.根据分析结果,为北京市电动车的推广提出了对策建议.     

机动车VOCs排放特征和排放因子的隧道测试研究

为了得到真实道路交通状态下的城市机动车排放因子,选取广州珠江隧道,进行了机动车VOCs排放特征和排放因子的隧道实验.实验得到隧道机动车平均排放因子为(0.52±0.07)g·km-1·辆-1,其中轻型车排放因子为(0.32±0.14)g·km-1·辆-1,重型车排放因子为(0.26±0.33)g·km-1·辆-1,摩托车排放因子为(1.16±0.26)g·km-1·辆-1.机动车排放的VOCs中烷烃占39.7%,烯烃和炔烃占35.3%,芳香烃占25.0%.排放物质居前三位的排放因子分别为乙烯(52.9±7.4)mg·km-1·辆-1、异戊烷(41.5±7.0)mg·km-1·辆-1和甲苯(31.7±5.5)mg·km-1·辆-1.隧道实验得到的排放因子与机动车台架实验的结果基本吻合.     

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%.     

Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission

Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters.     

中国国道和省道机动车尾气排放特征

近年来,随着我国机动车保有量的持续增长,机动车排放已成为我国重要的大气污染物来源之一.现有的机动车排放研究多关注城市内的机动车大气污染物排放,针对城市间的大气污染物排放研究较少.我国城市间交通道路主要包括国道和省道,截止至2015年我国国道里程18.53万km、省道里程32.97万km,约占全国等级公路总里程的13%,因此开展我国国道和省道机动车大气污染物排放研究十分重要.本研究基于全国国道和省道交通监测站的年均监测数据,采用环境保护部发布的《道路机动车大气污染物排放清单编制技术指南(试行)》中的指导方法,计算了2015年我国国道和省道机动车的大气污染物排放清单,分析了污染物排放的时空分布特征.结果表明,我国国道和省道公路机动车排放的一氧化碳(CO)、氮氧化物(NO_x)、颗粒物(PM)和碳氢化合物(HC)排放量分别占全国机动车污染物总排放量的4.5%、27.9%、14.4%和7.7%;不同车型对国道和省道机动车大气污染物排放的分担率不同,其中大货车是NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)的主要来源,摩托车是CO和HC的主要来源;不同道路类型中各车型的大气污染物排放分担率也不同,如高速路上大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源,普通道路上大客车和大货车是NO_x、PM_(10)和PM_(2.5)的主要来源.     

上海市机动车发展的大气环境容量

研究了上海市机动车和固定源排放对环境中NOx 浓度的贡献率 ,采用ADMS Urban空气质量模型从环境容量角度提出上海市机动车发展的总量控制目标 .2 0 0 2年上海全市NOx 排放总量为 39 7× 10 4t/a ,其中中心城区机动车NOx 排放分担率81% ,浓度贡献率为 86 % .为实现 0 0 8mg/m3 年平均浓度容量控制目标 ,上海市机动车NOx 排放总量应控制在 3 5× 10 4t/a以下     

应用IVE模型计算上海市机动车污染物排放

为了解上海市机动车污染现状,建立上海市机动车源排放清单,分别选择上海市中心城区、商业区和收入相对较低区域中的主干道、快速道和次干道3种共9条典型道路,开展机动车技术水平参数、比功率(VSP)分布状况、启动状况等测试,并在此基础上将International Vehicle E-mission(IVE)模型本地化.调查结果表明,上海市区实际道路上轻型客车、出租车、公交巴士、卡车和摩托车(包含助动车)分别占道路总车流量的41.0%、30.8%、15.6%、6.9%和5.7%;从技术组成看,约85%的轻型客车和97%的出租车均安装有三元催化装置,约30%的公交巴士和90%的卡车没有达到欧Ⅰ标准;机动车的VSP分布主要集中在-2.9～1.2 kw·t-1.模式计算结果表明,2004年上海市机动车CO、VOC、NOx和PM排放量分别为57.06×104t、7.75×104t、9.20×104t和0.26×104t;20%的高排放车对总排放量的贡献占到25%～45%;启动过程中排放的CO、VOC和PM占总排放量的15%～25%,NOx仅占总排放量的4.5%.     

DOC+CDPF对国III重型柴油货车实际道路排放的影响

利用便携式车载排放测试系统（PEMS）对2辆加装氧化催化转化器（DOC）和催化型柴油颗粒捕集器（CDPF）与否的国III重型柴油货车进行实际道路排放测试.结果表明,2辆改造重型柴油车的CO、THC、固态颗粒物粒数（SPN）和黑碳（BC）实际道路排放因子分别为（1.31±0.37）g/（kW×h）、（0.20±0.03） g/（kW×h）、（7.13×10¹⁰±5.27×10¹⁰）个/（kW×h）和（0.69±0.06）mg/（kW×h）,相对于原始排放（拆除DOC+CDPF）分别降低52.48%、55.69%、99.91%和99.22%.从低速、中速到高速,CO和THC减排比例呈现上升趋势,然而运行工况对SPN和BC减排比例则无显著影响.加装DOC+CDPF会导致NO₂在NO_x中的占比升高,且从低速、中速到高速涨幅依次增大,但对NO_x无明显减排效益,其排放因子为9.53~9.83g/（kW×h）,远高于实验室排放限值.     

实时尾气检测系统OEM的应用

机动车尾气排放实时检测系统OEM是基于车辆实际行驶路况的新型车载尾气检测系统。该系统突破了传统的定点尾气收集数据的局限性，能够方便快捷地获得不同路段、不同车型、不同时段的以秒为单位的尾气排放数据以及包括速度和加速度在内的瞬间车辆行驶数据。文中对OEM系统的基本原理和方法进行了简单的介绍，并给出了应用该系统在北京市交通网络测试尾气的一些初始结果。