机动车排放因子的隧道测试——以西安市为例

 为深入了解西安市机动车污染物的排放特征, 选取代表性城区隧道进行机动车污染物排放浓度及排放因子的测试实验, 获得了隧道入口和出口的PM_2.5、CO、NO_x、HC 和VOCs 等污染物的质量浓度, 并结合气象数据和交通参数, 计算了各污染物平均排放因子。结果表明:PM_2.5、CO、NO_x、HC 和VOCs 的平均排放因子分别为(0.016±0.005)、(1.097±0.398)、(0.159±0.092)、(0.179±0.089)、(0.317±0.172)g/(km·辆)。不同时段的排放因子存在一定差异, 并且PM_2.5的排放因子显著小于气态污染物。此外, 本次实验测得的排放因子小于国内先前多数研究结果, 这可能与燃料品质、发动机效率、尾气排放控制技术和城市管理水平的提高有关。     

信号交叉口机动车排放因子影响因素分析

为探讨机动车类型、污染物种类、采样分辨率、道路坡度等9个因素对机动车排放因子的影响,基于机动车比功率,提出红绿灯期间和信号周期内排放因子影响因素分析的建模思路.假定道路坡度为0,对交通需求、信号配时方法、采样分辨率3个影响因素进行全面实验.采用最佳采样分辨率,考虑信号配时方法、东西向坡度、南北向坡度进行正交实验.利用VISSIM软件,获得交通流数据,使用本文方法和MOVES软件,分别计算小汽车、中型车、公交车的CO、HC、NO_x的各类排放因子.结果显示,10 s的采样分辨率能保证计算精度,且减少计算量;上坡使进口道绿灯期间和信号周期内排放因子增加,而下坡使其减少;每类排放因子可表达为道路坡度的三次多项式.研究表明,机动车排放因子对交通需求水平、信号控制方案、采样分辨率、交通流随机性不敏感,但对机动车类型、燃油类型、污染物种类、信号灯色、道路坡度较敏感.     

北京市出租车实际道路行驶特征与排放特性的关系研究

为了分析北京市出租车实际道路排放特性,利用车载排放测试系统SEMTECH-DS对北京市出租车进行了实际道路排放测试,并基于实验数据分别分析了出租车行驶速度、加速度以及机动车比功率(VSP)与HC,CO,NOx,CO2排放的关系.结果表明:HC,CO,NOx的排放率基本随着出租车行驶速度的增加先增加然后降低,而CO2排放率随行驶速度的增加而增加;在不同速度区间内,各种污染物排放因子和排放率均随着加速度的增加而增加;各污染物的排放率和排放因子均随VSP增加而增加,且与VSP成一定的正相关关系,利用VSP量化出租车污染物排放更为合理.     

中国不同排放标准机动车排放因子的确定

应用机动车污染物排放因子模型COPERT, 在考虑行驶工况、油品质量、以及环境温度等影响机动车污染物排放因子的因素的基础上, 计算得到包括汽油乘用车、柴油乘用车、LPG 乘用车、汽油混合动力乘用车、汽油轻型货车、柴油轻型货车、汽油重型货车、柴油重型货车、柴油公交车、CNG 公交车、生物柴油公交车 以及摩托车等不同车型在实施欧0, 欧 Ⅰ, 欧Ⅱ, 欧Ⅲ, 欧Ⅳ, 欧Ⅴ和欧Ⅵ等不同阶段机动车排放标准情况下的 CO, CO₂, NO_x, PM₂ NMVOC, SO₂, N₂O, CH₄ 和NH₃ 排放因子。计算结果为估算中国近年和未来机动车污染排放清单, 提高机动车污染控制的决策和管理水平, 以及评估机动车污染控制政策和措施的实施绩效提供了科学依据和数据支持。     

基于MOBILE6.2的机动车气态污染物排放量与分担率研究

通过对太原市机动车运营特征的分析,采用修正的MOBILE6.2模式,对主要参数进行本地化修正,计算了太原市机动车排放的气态污染物排放因子,并确定了太原市分车型污染物的排放总量和分车型的排放分担率.结果表明,2011年太原市机动车CO、HC和NOx的总排放量分别为42.44×104 t、3.93×104 t和4.71×101 t.分析得出,轻型客车是主要的排放源,分别占(质量分数)82.50％、76.61％和45.40％,其原因是由于轻型客车27.5％的年增长率以及较高的排放因子共同造成的;重型车是NOx排放的第二大排放源,占NOx总排放量的36.47％.以上两种车型是太原市机动车排放污染控制的重点.     

低速汽车实际道路气态污染物排放特征

 利用SEMTECH-DS车载排放测试系统,对6辆典型低速汽车进行实际道路车载排放测试,获得测试车辆逐秒速度,CO₂,CO,NO_x和碳氢化合物(HC)等气态污染物排放数据.基于测试数据,对工况与污染物排放之间的关联进行解析,计算并分析了4种污染物的排放因子.结果显示,低速汽车CO₂,CO,NO_x和HC 4种污染物排放因子总体上随速度增加而下降,随加速度增加而升高;不同行驶下的排放速率:加速＞匀速＞减速＞怠速;各污染物排放速率与比功率(VSP)呈现很好的相关规律.测试低速汽车CO₂,CO,NO_x和HC平均排放因子分别为110.1,1.66,1.78和0.49g/km^-1,其中CO与国II轻型柴油车排放限值相当,NO_x和HC与国I轻型柴油车排放限值相当.     

城市道路车辆排放对大气污染的线性诊断模型

为了评价车辆排放对大气污染的污染程度,提出了一种诊断模型.通过在不同路段诊断车辆排放强度,构建车辆排放强度的函数式,探索车辆运行状况下车辆排放具有的时空相关性.并在此基础上,获得机动车各种排放污染物的单车排放因子,构建不同道路类型上不同车辆排放诊断模型;并在分析机动车排放特性和规律基础上,建立不同道路环境下机动车排放的函数关系式,提出车辆排放对大气污染的线性诊断模型.应用结果表明:在同等条件下,快速路、主干道、次干道和支路中,支路的污染最严重;重型、中型、轻型和微型等不同车型排放差别较大,即使同一车型在不同速度下排放量也不同,速度越大,污染物排放量越小;对车辆尾气排放程度的有效评估后,可进行大数据分析,利用Matlab软件实现车辆排放过程监测; 4个车辆排放检测样本的有效误差为1. 16%,1. 35%,2. 20%和0. 80%,说明该模型误差小和具有较好的实用价值.     

基于城市地下道路污染物排放特性的交通特征调研

城市地下道路的建设可有效缓解日益拥挤的城市交通状况,然而交通特征使得机动车污染物排放不能简单照搬已有公路设计规范.有效把握城市地下道路内机动车主要污染物的排放特性,对城市地下道路通风系统的设计标准以及设计方法的确定具有非常重要的指导意义.以北京、上海作为一类代表城市,武汉、南京、广州作为二类代表城市,通过对机动车保有量、车型比例、交通流量、车速等参数的调查研究,分析得出不同城市交通特征对地下道路污染物排放因子的影响.结果能够为进一步确定排放因子以及污染物排放量计算方法提供依据,为隧道通风设计奠定基础.     

天津市机动车排放清单及影响要素研究

为掌握天津市机动车排放现状和各因素对排放的定量影响,该文在对天津市机动车类型分布、技术水平、行驶状况和启动信息进行数据采集的基础上,运用国际机动车排放(IVE)模型,建立起天津市机动车排放清单.结果发现: 天津市机动车NOx等污染物排放存在3个峰值时间,高峰期排放占排放总量的52%～55%;无催化器车辆占各种污染物排放总量的60%～95%;居民路的交通状况对于排放的影响最为不利,这些因素应该成为天津市机动车排放控制的重点.     

不同排放标准汽油车尾气排放特征的研究

机动车尾气是目前大气污染的主要来源之一。东莞市机动车数量日趋增多,机动车污染治理迫在眉睫,根据各种类型汽油车尾气检测数据,对不同车牌汽油车尾气排放污染物特征进行了分析,对不同排放标准的汽油车尾气污染物排放情况进行了比较,进而为机动车尾气污染整治提供决策依据。     

实际道路运行工况下轻型车排放特征研究

针对定量评价机动车在特定运行状况下排放状况的问题,采用轻型车在OEM-2100的基础上搭建了车载排放测试试验平台进行实际道路试验. 分析了机动车在不同运行工况模式下3种排放污染物的差异;分别分析了速度和加速度对机动车3种排放污染物质量排放率的影响,并获得了速度和加速度联合分布下3种污染物的排放特征. 研究结果表明加速工况下的排放值要明显高于其他工况,巡航次之,其次是怠速和减速;速度和加速度对车辆排放都有较大的影响,轻型车的行驶速度控制在30~50 km·h-1范围内中速行驶,加速度小于等于0.5 m·s-2时,可达到最佳的排放性能.      

我国机动车排放与控制的现状及趋势

本文通过大量资料,说明我国城市大气污染已到了非常严重的程度,而机动车排放是这一污染的主要来源。分析了新排放法规对排放控制和机动车制造企业的影响。介绍了当今先进的机动车排放控制技术。分析了燃油质量对排放的影响及对策。     

减少尾气污染 改善空气质量——太原市机动车污染防治的实践

在对太原市机动车保有量、主城区交通状况进行深入调查的基础上,对机动车尾气排放对大气环境的影响进行了细致的分析,阐述了机动车尾气是造成太原市大气污染的重要因素,提出了合理减缓、控制机动车尾气污染的措施,以防治机动车尾气污染进一步蔓延。     

林区道路集材车安全装载监测模型的研究

针对林区道路出现的集材车辆超载和交通事故多发的现象,提出了基于压力传感器的集材车辆安全装载与安全车速实时监测模型。利用该模型能实时监测集材车的整车重量和安全装载重量,提供安全装载和安全车速监测与报警,可为集材车的安全装载提供可靠的监测模型。     

城市道路路段环境交通容量

将城市环境空气质量控制的思想与城市道路交通容量的概念相结合,提出了城市道路环境交通容量的概念.基于格林希尔治(Greenshields)速度密度的线性模型,得到了速度流量的函数关系;基于机动车排放因子与行驶速度的关系,建立了机动车污染物排放浓度与交通量的关系;运用非线性规划理论,建立了以路段通行能力和污染物浓度控制标准为主要约束条件,以路段交通量最大为目标的最优化模型;运用拉格朗日广义乘子法给出了模型的求解算法.实例研究表明:在控制一氧化碳(CO)浓度下,各车型交通量与在控制二氧化氮(NO2)下的各车型交通量有比较大的差异,特别是微型车、中型车和公交车,造成了环境交通容量要小于道路交通物理容量很多,原因在于不同车型的不同污染物排放因子存在差异.因此,合理的交通结构不仅有利于提高道路交通容量,也有利于保护环境空气质量.     

林区道路集材车安全装载监测模型的研究

针对林区道路出现的集材车辆超载和交通事故多发的现象,提出了基于压力传感器的集材车辆安全装载与安全车速实时监测模型。利用该模型能实时监测集材车的整车重量和安全装载重量,提供安全装载和安全车速监测与报警,可为集材车的安全装载提供可靠的监测模型。     

基于目标检测的激光雷达道路边缘检测算法

道路边缘检测是自动驾驶车辆环境感知的重要组成部分,有效地从点云数据中提取道路边缘信息,有利于进行目标检测以及可行驶区域检测。针对点云道路边缘检测问题,提出了一种考虑车辆等道路参与者对道路边缘检测带来干扰的解决方案。首先,采用地面点云分割算法,将原始点云分割成地面点云和非地面点云;其次,根据车辆等道路参与者的固有特性,采用点云聚类算法对点云进行聚类,并将符合车辆等道路参与者特性的非地面点云进行滤除;再次,根据道路边缘点云在二维平面内,能够有效的遮挡激光发射中心点与非道路边缘点之间的连线,从而提取道路边缘点云;最后,采用随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对道路边缘点云进行多项式拟合,并使用扩展卡尔曼滤波器对道路边缘进行跟踪。实验结果表明,所提点云道路边缘检测算法能够消除车辆等道路参与则对点云道路边缘检测的影响,且算法满足实车实时性和鲁棒性要求。