隧道内不同行驶工况下CO浓度分布及预测模式研究

戚月昆，林楚娟，，庄毅璇

(1.重庆市环境保护工程设计研究院有限公司，重庆 401100;2.深圳市深港产学研环保工程技术股份有限公司，深圳 518055)

随着城市交通量的不断增长，建设隧道已经不仅是穿山过海的需要，而且已成为缓解城市交通的一种手段［1］，不仅隧道数量不断增加，隧道长度也是越来越长，隧道营运通风越来越成为公路建设者所关心的问题［2］，隧道通风目的就是使车辆排放的污染物及时地运移出隧道使得隧道内的污染物浓度不超标，从而保证穿越隧道车辆驾驶人员的正常行驶。鉴于我国现在还没有专门用来指导城市地下道路通风设计的标准，目前所修建城市地下道路基本采用野外隧道通风设计思路［3］，随着城市地下隧道的不断涌现，有必要对隧道内的污染物浓度分布及源强进行研究，为城市地下隧道的通风设计提供借鉴。杜峰等［4］认为对隧道污染物的分布尤其是CO的分布情况进行实际测量对隧道通风防排烟的设计具有一定的指导意义，而对于尚处于规划阶段的隧道来说，只能通过预测其污染物浓度及源强来指导其通风设计。

1 隧道基本情况

深圳市福龙路横龙山隧道于2007年贯通，是深圳市“一横八纵”交通路网之一，南北向分布，左线南行隧道全长2330 m，北行隧道全长2275 m，最大跨度29.17 m，净空8 m，双洞三车道，单向行车。在两条主隧道上各开了一条匝道隧道，形成左线、右线各一个“Y”型喇叭口。隧道采用全射流纵向通风，主通风方向与行车方向一致，左线设置6组18台风机，右线设置8组24台风机，匝道出入口各设置1组3台风机。图1为隧道平面布置情况示意图。

图1 隧道内平面布置示意图Fig.1 The schematic diagram of the tunnel layout

2 隧道内CO浓度监测

2.1 监测方案

由于南行和北行隧道设计车流量及结构相同，随机选取左线隧道作为研究对象，在隧道内设置3个监测点，S1位于隧道主入口内侧370 m处 (主要是由于匝道口距离隧道主入口270 m，为了避开车流量及匝道入口处气流的影响，选取内侧370 m作为隧道入口监测点)，S2位于隧道中部 (距入口1470 m)，S3位于隧道内距出口10 m处。具体测点位置见图1的S1、S2和S3。测点距隧道内地面高度为1.0 m，测量的污染物为CO。选择无雨日监测5天，测量时间为每天的7:00～8:00(第一天8:00～9:00测试时堵车，因此改为7:00～8:00)、2:00 ～3:00、14:00 ～ 15:00、20:00～21:00。监测时的隧道通风量由隧道管理部门提供，监测结果同时记录采样日期、采样时间、采样时段内的分车型 (小型车、中型车、大型车)车流量、隧道内风速及车行状况。

2.2 分析仪器方法

分析仪器为红外气体分析仪，采用非分散红外法对样品进行分析，仪器检出限为0.3 mg/m3。

2.3 监测结果

监测结果见表1。

表1 隧道内CO浓度监测结果Tab.1 Monitoring results of CO concentration inside the tunnel

续表1

由监测结果可看出，隧道内CO的浓度从进口到出口逐渐增加，堵车时隧道内CO浓度显著升高，是正常行驶时的2倍以上，缓行时隧道内CO浓度较正常情况略有升高。

3 隧道内CO浓度预测

3.1 预测模式

在公路上行驶的机动车排出的空气污染物的扩散主要受到环境风的平流和大气湍流扩散的影响［5］，机动车排人隧道内的污染物会在隧道的横截面上快速扩散［6］，因此可以认为污染物在这两个方向上浓匀，即污染物浓度和y及z轴坐标无关，只是时间t和隧道纵向位置x的函数［7］，根据蒿凤延［8］的研究成果，取隧道口平行气流方向为x轴向，气体进入隧道的入口为x轴的起点，z轴向上与x轴垂直，在不考虑空气污染物的沉积作用的情况下，纵向通风隧道空气质量模式的解析解为:

式中:ci(x)为x处的i污染物浓度，mg/m3;

qi为在隧道内单位体积机动车i污染物排放源强，mg/(m3·s);

ci0为x=0处i污染物浓度，mg/m3;

u0为隧道内的自然风速(包括进入隧道车流引起的活塞风效应)。

本文中C0取表1中S1的平均值，u0取监测时隧道内风速的平均值。

qi的计算公式如下:

式中:S为隧道横截面积，m2;

Kij为j类型机动车排放i污染物单车排放因子，mg/m·veh，j=1，2，3分别表示轻型车、中型车和重型车;

λij(v)为j类单车i污染物排放因子的车速系数;

Aij为j类型机动车的交通量，vehs/h。

本文中Kij采用环保部机动车排污监控中心关于在用车综合排放因子的研究成果中第3阶段汽车尾气排放标准，见表2，车速系数正常情况下取1，堵车和缓行情况下车速系数根据已有隧道监测结果获得，具体方法为各类型车在各工况下与正常行驶工况下浓度的比值及车流量的反比的乘积，具体数值见表3，Aij取表1中的平均值。

表2 机动车尾气中CO排放因子KijTab.2 Motor vehicle exhaust CO emission factor Kij

表3 机动车不同行驶工况下的车速系数λij(v)Tab.3 Motor vehicle speed coefficient of different driving cycles λij(v)

3.2 预测结果

预测结果见表4及图2～图4。

表4 隧道内CO浓度预测结果Tab.4 Forecasted results of CO concentration inside the tunnel

由预测结果可知，堵车及缓行情况下，隧道中部CO预测浓度值偏高，正常行驶情况下隧道中部CO预测浓度值偏低，各种工况下隧道出口CO预测浓度值均偏低。误差范围在20%以内。由于隧道内车流行驶及气流情况复杂，各断面CO浓度及洞内风速均在不稳定，文章中用各断面平均风速来进行计算是导致误差产生的主要原因。

4 结论

4.1 隧道内CO浓度分布情况。在堵车、缓行及正常情况下，纵向射流通风隧道内的CO浓度从进口到出口呈逐渐增加的趋势。

4.2 隧道内CO浓度预测模式。单车排放因子选取环保部机动车排污监控中心关于在用车综合排放因子的研究成果中第3阶段汽车尾气排放标准，车速系数用实测相关数据进行计算，预测模式选用一维纵向空气质量扩散方程是合适的。

4.3 隧道进口处CO浓度的确定。本文预测选用的是隧道进口浓度为既有隧道口的实测浓度，对于尚未建设的隧道内CO浓度预测，其隧道进口处浓度的确定方法需要进一步研究。

4.4 不同行驶工况下的CO浓度比较。在堵车、缓行及正常行驶情况下，堵车时隧道内CO浓度最高，正常行驶时的浓度最低，因此，做好交通管理与交通疏导，保证隧道内交通通畅可减少CO的排放，改善隧道内的环境。

4.5 不足之处。本研究堵车情况只有一组数据，因此堵车时的CO浓度分布有待于进一步研究。

［1］王 军，张 旭，张荣鹏.城市长大隧道集中排放的环境影响分析［J］. 地下空间与工程学报，2009，5(1):196-200.

［2］范厚彬，樊志华，董明刚.公路长隧道污染物的运移机理及一维解析分析［J］.交通运输工程学报，2002，2(3):57-59.

［3］任明亮.城市地下道路污染物扩散规律研究［D］.北京:北京工业大学，2008.

［4］杜 峰，张村峰，鲁 钢.公路隧道内废气分布规律的研究［J］. 公路隧道，2012，(2):27-30.

［5］John H，Seinfeld，John Wiley.Atmospheric Chemistry and Physics of Air Pollution［A］.United States，1986.

［6］Staehlin J，Schlapfer K，Burgin T，et al.Emission factors from roadtraffic from a tunnel study.part I:concept and first result［J］.Science of The Total Environment，1995，169(1):141-147.

［7］陈文艺.公路隧道空气质量模拟与控制［D］.陕西:长安大学，2006.

［8］蒿凤延.隧道内空气污染物浓度预测方法［J］.四川环境，2007，26(1):49-50.