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研究:基于VSP的公交车碳排放

作者:马珂  信息来源:大话交通ABC    发布日期:2020-11-06

  近些年,低碳出行广受大众关注。公交车是城市居民出行的主要载运工具,传统能源型公交车的尾气排放中含有一氧化碳、二氧化碳、碳氢化合物等温室气体,含公交车在内的道路交通排放已经成为城市空气污染的主要来源之一,准确预估公交车的碳排放,是进行公交车节能减排的重要依据。

  一、公交车碳排放的影响因素

  公交车碳排放的影响因素可分为内部因素与外部因素。内部因素包括车辆参数与公交车能源类型,外部因素主要是车辆的交通特性,对这些因素再细分,如车辆参数分为车辆使用年限,车辆自重、发动机参数等;能源类型分为柴油、汽油、天然气、混合动力等;交通特性又分为道路特性、驾驶员特性、行车里程、速度和加速度等,这些影响因素可用鱼骨图来表示,如图1所示。

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图1 公交车碳排放的影响因素

  二、VSP与排放率

  由上已知,只研究诸如车辆速度、加速度的因素与车辆碳排放之间的关系,不能准确预估出车辆的碳排放量。那么如何才能更好地分析车辆排放特征、预测排放量呢?基于机动车比功率的排放因子计算是一个比较适合的方法。

  机动车比功率(Vehicle Specific Power,简称VSP),是发动机每牵引单位质量时对应的机动车输出功率,它表示发动机克服滚动阻力和空气阻力做功的功率,以及增加机动车的动能和势能所需要发出的功率,单位为kw/ton或m2/s3。

  VSP是衡量汽车动力性的一个综合指标,该物理量具有矢量性质,当车辆制动减速时,VSP会出现负值。

  基于VSP进行机动车排放分析最早是由Jiménez-Palacios(1999)提出的,车辆排放与其实际输出功率存在密切关系,但由于瞬时输出功率难以测量,因此可以利用不同比功率区间对应的排放率来计算机动车排放。目前VSP在排放预测、排放特征分析和行驶工况开发等领域已得到广泛应用,公式如下:

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  式中,VSP :机动车比功率(kw/ton);v:速度(m/s);α:加速度(m/s2);ε:质量系数,与车轮、齿轮、轴有关;grade:坡度,为坡高与坡长的比值;g:重力加速度(m/s2);CR:滚动阻力系数;CD:风阻系数;A:车辆迎风面积(m2);ρα:空气密度(在20摄氏度为1.207kg/m3);M车辆以及内部所有人和物体质量(kg)。

  机动车排放率是指某种温室气体单位时间的排放量,单位为g/s。机动车排放因子是指单辆机动车行驶单位里程排放的污染量,一般以g/km为单位来表示,它是反映机动车排放状况的基本参数,也是确定机动车污染物排放总量及其环境影响的重要依据。

  对于不同能源类型的机动车,不同的发动机工况对应不同的VSP区间,其对应的机动车排放率也不同,可以利用VSP区间对应的机动车排放率来估算公交车排放。

  三、基于VSP的公交车排放特征分析  

  为了更好的描述VSP与碳排放量之间的关系,通常要调查车辆某种污染物大量瞬时数据并计算对应VSP值,然后对VSP聚类分析并划分区间,并取各区间下的所有瞬时排放率平均值作为其排放率,应用各VSP区间的排放率和对应区间的频率分布计算污染物排放因子,具体公式为:

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  式中,EFi:一段时间内车辆在某路段某污染物的排放因子(g/km);ERij:污染物i在第j个VSP区间的排放率(g/s);Dj:第j个VSP区间下的频率分布,由采集的数据计算得到;v:该短时间内的平均行驶速度(m/s)。

  郝艳召等人(2010)利用车载尾气检测设备和GPS系统收集了北京市重型柴油公交车的实际排放数据,分析了尾气中多种气体与VSP的相关性,其中与碳排放相关的气体有HC、CO,并得到以下结论:

  1、VSP与公交车各污染物排放率有很高的相关性。

  2、经采集数据的验证,基于VSP的排放预测尾气中HC与CO的预测值与实际值的相对误差均低于10%,相关系数也接近0.9。

  3、车辆在高排放区间内主要为高加速度或快速行驶状态,表明这两种状态是引起车辆瞬时高排放的主要原因,如图2所示。

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图2 污染物高排放区间下的车辆速度-加速度

  4、公交车在不同等级道路上,VSP=0的分布比例最高。表明该区间内的行驶状态是公交车最普遍的行驶状态,也是其产生尾气污染的主要行驶区间,如图3所示。

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图3 公交车VSP区间分布

  研究也显示了高峰时段的排放高于平峰与低峰时段,公交车在站点各污染物排放均远远高于非站点路段。

  四、计算方法的优点

  基于VSP区间进行公交车碳排放的特征分析和排放预测,该方法有以下优点:

  1、VSP计算所需参数是路边可测量的速度、加速度、质量等,并且与发动机功率成正比,比例常数为车辆质量的倒数,因此,发动机功率是影响机动车排放的重要参数。

  2、VSP的计算综合考虑了速度、加速度、道路坡度、质量、空气密度等对公交车瞬时排放量的影响,能更好的拟合公交车的碳排放。

  3、通过划分VSP区间分析公交车排放特征,可以同时观测到各个区间的行驶状态,便于分析公交车碳排放的主要原因。

  4、VSP可应用于公交车尾气中各种污染物的排放预测。

  参考文献:

  JL JIMENEZ-PALACIOS. Understanding and Quantifying Motor Vehicle Emission with Vehicle Specific power and TILDAS Remote Sensing[D]. Massachusetts Institute of Technology,1999.

  郝艳召,于雷,宋国华,等.基于比功率参数的北京市柴油公交车行驶和排放特征研究[J].汽车工程,2010,32(2):103-109.


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