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1.
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NOx中的占比升高,且从低速、中速到高速涨幅依次增大,但对NOx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.  相似文献   
2.
通过van Aerde速度-流量模型模拟和交通流量调查获取了阳泉市路网的车流量、车型构成和车速基础数据,利用自下而上的方法,基于实际交通流量数据、机动车排放因子和路段,构建了阳泉市道路机动车排放清单,并分析了机动车污染物排放特征.结果表明:2017年阳泉市道路机动车排放的CO、HC、NOx、PM分别为4.56×104、...  相似文献   
3.
北京市2017年动态交通流模型开发和模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
4.
北京市2017年典型日机动车动态排放特征研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
为深入了解北京市路网机动车排放特征,采用自主开发的基于交通流的机动车动态排放模型,耦合北京市2017年交通流观测数据,测算了北京市机动车在工作日、非工作日、节假日、重污染日和重大活动日5种典型日工况下,主要路网上1 h时间分辨率、1 km×1 km空间分辨率下的时空分布特征.结果表明:①北京市二环路及以内区域和二三环之间(包括三环路)机动车排放强度较高,分别达到0.050和0.043 t/(km2·d).②北京市机动车NOx排放分布规律性较强,主要分布在东南六环路方向及其联络线,以及东北、西北六环路方向及其联络线上,NOx排放高峰值在05:00出现.③北京市机动车CO排放主要集中在城区五环路及以内区域,CO排放高峰值在18:00出现,五环路及以内区域及其联络线附近均为CO高排放区.④北京市5种典型日中,非工作日机动车排放量最大.研究显示,五环路及以内区域机动车污染控制应以轻型车为主,六环路及以外区域应以重型柴油车为主.   相似文献   
5.
北京市2017年典型日动态交通流特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
6.
基于智慧环保治理思路的现代城市交通污染治理研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
城市交通污染是目前大气污染防治的重点之一,然而,当前机动车污染防治技术难以满足其防治要求。本文分析传统交通污染治理手段特征并指出其不足,提出基于智慧环保治理思路的“天、地、车、人、路”一体化现代城市交通污染治理数字化转型综合解决方案。该方案包括车辆端精准计量、执法数据互联云端、精准指标提取分析模型、面向需求下的开放式人工智能(AI)中台、可视化场景、准动态执法辅助6个关键技术和城市交通污染评价与公布、城市重污染防控顶层战略研究2个主要应用场景,通过AI及大数据等手段,采集融合数据,以更加精细和动态的方式实现污染物排放控制和治理,推动污染治理精细化执法,提高管理效率,丰富污染治理衍生应用。  相似文献   
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