车辆使用特性与排放特性的关系研究

李允平

（山东理工大学 交通与车辆工程学院，山东 淄博 255049）

车辆使用特性与排放特性的关系研究

李允平

（山东理工大学 交通与车辆工程学院，山东 淄博 255049）

除行驶里程外，其他一些因素也会导致在用车辆排放特性变差.本文分析了影响车辆排放特性的因素并采取必要措施对其进行控制.对注册日期相近但使用工况不同的在用车，利用实验获取排放特性的有关数据，并利用数理统计及灰色系统理论进行分析研究.结果显示，在各影响因素中，行驶里程、维护保养、驾驶习惯等是排放特性的重要影响因素，而且长期不使用或一般在市内行驶的在用车也会导致其排放特性变差.该研究为正确使用车辆，使在用车的排放特性在使用周期内始终保持其应有的水平，减少排放污染提供了实验和理论依据.

排放特性；在用车；影响因素；研究

随着机动车社会保有量的快速增长，其作为移动污染源对大气的污染所占的比率也越来越大，危害日益显著，近来不断出现的雾霾天气就是很好的例证，因此，对在用车的污染防治已是刻不容缓的问题.2012年《中国机动车污染防治年报》[1]及文献[2]显示，在“十一五”期间汽车保有量增长150%，其排放量按环保标志分类，仅占汽车保有量20.2%的“黄标车”却排放了70.4%的NOX、60.2%的HC、59.3%的CO和91.1%的PM.针对这种现状，政府及有关科研人员、汽车制造商和关心环保问题的人士正在做出努力，试图通过一些措施来改善机动车的排放特性，使其排放特性在使用周期内始终保持其应有的水平，减少排放污染以保护环境.目前，车龄与在用车排放特性之间的关系研究在国内鲜见成果发表.本文通过实验，分析、研究了车龄对在用车排放特性的影响.为改善和控制在用车的排放特性提供了实验和理论支持.

1 研究方法的确定

1.1 实验所用的仪器设备

实验采用VMAS排放测试系统，排放分析系统由HC、CO、CO2、NO、O2的浓度自动分析仪器和稀释气体流量分析仪器组成.简易瞬态工况气体污染物检测应使用下列仪器分析：一氧化碳（CO）、碳氢化合物（HC）和二氧化碳（CO2）采用不分光红外法（NDIR）、一氧化氮（NO）采用电化学法或其它等效方法.五种气体分析仪应直接对排放气体进行采样分析.该研究所用的仪器设备完全符合文献[3]和文献[4]的要求，均经过有关主管部门和技术机构的定期检验，该中心实验场地及实验设备完全符合国家有关标准的要求，实验所用的仪器设备在实验前用标准物质对仪器进行了标定.

具体参数均在表1所示的要求范围之内.VMAS系统设备认证编码：JSCT345RX；设备型号：QPS-1300.

其它辅助设备等.

1.2 检测方案的确定

1.2.1 实验样车的确定原则

在用乘用车的使用特性主要有：市区运营车（出租车）；市区私家车（上、下班用）；城间非运营车辆；城郊非运营车辆等.另外，有的使用车辆是多人使用，驾驶人的驾驶习惯也不尽相同，维护保养等因素都会影响到车辆的动力性、经济性、行驶里程、排放特性等.

实验样车的选取原则是力求涵盖上述各方面的内容，主要从几个方面来研究.①行驶里程相同但车龄不同；②注册日期相近但行驶里程不同、操作及维护保养有差异；③车龄和行驶里程相近但使用习惯和维护保养有较大差异等.针对以上诸方面内容，均从数据库中随机抽取了10辆被测试样车的检测数据进行研究.限于篇幅，本文只报告了其中一方面的内容：选择行驶里程不同而车型相同，但注册日期相近的非营运车各3辆为一组进行排放特性的对比试验，并对实验结果进行重复性检验，以保证实验结果的可靠性.表2只给出了三组实验样车中各1辆的基本参数，分别用L1、L2、L3表示.

样车L1主要用途是上下班用，由于路途较近和驾驶人经验不足，起步前车辆预热不充分，几乎没进行过正规的维护保养；样车L2也主要用于上下班，但是，驾驶人有多年的城市驾驶经验，起步前车辆预热充分，除日常维护外还进行过1次正规的维护保养，平时车辆较少使用；样车L3主要用于办理市内业务，属公务用车，多人驾驶，个别驾驶人操作粗暴，进行过1次正规的维护保养.

1.2.2 一般实验条件

实验在淄博市机动车排放污染物检测中心进行，该中心是山东省环保局和技术监督局授权的机动车排放污染物检测单位，承担着科研和教学等任务.检测中心由具有多年实践经验和丰富理论知识的教授、博士等高层次人才长期提供技术支持，检测人员均通过省级有关部门的业务培训，并获取上岗证，业务素质较高.该中心出具的检测数据客观、科学、准确、公正，有很高的可信度.

实验车辆的状态符合技术要求，发动机用93号汽油.

实验环境温度：10.5℃；相对湿度：40.5%；大气压力：101.5 Kpa.实验在2013年3月进行.

1.3 实验方法

按文献[3]规定的实验规程，将准备好的实验样车由实验人员按要求安全的驶上准备就绪的VMAS检测系统底盘测功机上并固定好；系统操作员从主控机上调用该样车的车辆信息后进入检测程序，实验人员按照司机助手的提示进行实验车辆的操作，直到整个实验程序结束并输出实验结果.实验结束后从数据库中提取采样间隔为1s、195s内的排放因子瞬时数据及对应的车速.用同样方法对同一辆实验车连续做3次，以

验证其重复性.

2 实验数据及数据分析

2.1 试验数据

按规定的试验方法取得的实验数据见表3，限于篇幅表3中只给出了三辆样车排放特性数据.表中工况1～15分别代表在195s实验循环内15个工况.具体为：工况1代表1 s～11 s实验车起步前怠速工况；工况2代表12 s～15 s实验车1档起步加速工况；工况3代表16 s～23 s实验车在1档，车速15 Km/h等速工况；工况4代表24 s～28 s实验车减速工况；工况5代表29s～49s实验车怠速工况I；工况6代表50 s～61 s实验车换挡加速工况；工况7代表62 s～85 s实验车在2档，车速32 Km/h等速工况；工况8代表86 s～96 s实验车减速工况；工况9代表97 s～117 s实验车怠速工况Ⅱ；工况10代表118 s～143 s实验车换挡加速工况；工况11代表144 s～155 s实验车在3档，车速50 Km/h等速工况；工况12代表156 s～163 s实验车3档减速工况；工况13代表164 s～176 s实验车在3档，车速35 Km/h等速工况；工况14代表177 s～188 s实验车换挡减速工况；工况15代表189 s～195 s实验车怠速工况Ⅲ.各工况运行状态见文献[3].195 s实验循环内排放特性曲线见图1.

排放污染物测量值由系统主机自动进行修正和计算，计算公式如下：

单位时间排放质量（g/s）＝浓度×密度×气体总流量；

系统主机最后给出各污染物排放因子计算结果，计算公式如下：

排放因子（g/km）＝单位时间排放质量（g/s）／车辆单位时间行驶距离（Km/s）.

根据上述计算公式得到L1：CO为2.52g/Km，HC+NOx为0.52g/Km；L2：CO为0.25g/Km，HC+NOx为0.07/Km；L3：CO为7.86g/Km，HC+NOx为2.64g/Km.

2.2 数理统计分析

根据2.1转换为g/Km的计算结果知道，总排放量无论是CO还是HC+NOx则有：L2∠L1∠L3，其中L1的行驶里程最少且平时较少使用，其总排放量并不是最小，说明除行驶里程外，其它因素也影响到车辆的总排放量[5-6].根据1.2.1中的描述，对3辆样车的实验结果进行分析研究发现，合理的车辆预热，特别是发动机使其达到正常的工作热状态、进行定期正规的维护保养、文明驾驶、掌握好换挡时机、起步加速及制动柔和、离合器和油门的合理配合利用等均是影响车辆排放的重要因素.

从表3及图1看出，在32Km/h匀速行驶时，排放特性最差，而城市行驶的平均车速恰好在该车速附近.平时较少使用的车辆其排放特性也会变差，例如L1就属于这种情况.

2.3 灰色关联度分析

为了验证2.2的分析结果，利用灰色关联度进行辅助验证，以考察其结果的科学性和可信性.该分析利用灰色关联度中基于相似视角的灰色关联度计算各排放因子间的灰色关联度[7-8].相似关联度的计算公式为：

公式中符号的含义参见文献[7].以行驶5000 Km以内、驾驶习惯良好、定期维修保养的样车L2的CO排放值为序列[1]，计算其它序列与其的灰色关联度，序列[2]为L1（CO）；序列[3]为L3（CO）；序列[4]为L1（HC）；序列[5]为L2（HC）；序列[6]为L3（HC）；序列[7]为L1（NOx）；序列[8]为L2（NOx）；序列[9]为L3（NOx）.其对应参数见表3.具体计算步骤和计算结果为[7，9]：

序列[1]和序列[2]的相似关联度：

第一步：初始化操作（整理为等长度1的时距序列）

序列[1]：0.32，0.58，0.38，0.29，0.25，0.21，0.1，0.07，0.03，0.1，0，0.08，0.18，0.11，0.98.

序列[2]：0.31，0.3，0.32，0.34，0.17，0.32，0.39，0.24，0.05，0.24，0.22，0.16，0.11，0.01，0.01.

第二步：序列的始点零化像：

序列[1]：

0.0000，0.2600，0.0600，-0.0300，-0.0700，-0.1100，-0.2200，-0.2500，-0.2900，-0. 2200，-0.3200，-0.2400，-0.1400，-0.2100，0.6600.

序列[2]：

0.0000，-0.0100，0.0100，0.0300，-0.1400，0.0100，0.0800，-0.0700，-0.2600，-0.0700，-0.0900，-0.1500，-0.2000，-0.3000，-0.3000.

第三步：计算|si-sj|

|si-sj|=0.1400

序列[1]和序列[2]的相似关联度：0.8772

其它序列间的关联度计算方法和计算步骤与序列[1]和序列[2]的相似关联度计算过程相同，最终计算结果为：

序列[1]和序列[2]的相似关联度：0.8772；序列[1]和序列[3]的相似关联度：0.2692；序列[4]和序列[5]的相似关联度：0.0008；序列[5]和序列[6]的相似关联度：0.0007；序列[7]和序列[8]的相似关联度：0.0010；序列[8]和序列[9]的相似关联度：0.0001.

从计算结果知道，ε13∠ε12，ε46∠ε45，ε89∠ε78，根据相似关联度理论，说明L3、L1与L2的排放特性相比较均变差，L3排放特性更差，与利用数理统计分析研究的结果一致.

3 实验结果

3.1 实验结果

利用数理统计方法得出的结果和利用利用灰色关联度方法分析得出的结果是一致的.均显示样车的排放特性与驾驶人的驾驶习惯、是否市内驾驶及驾驶人的驾驶水平有关.另外，在32 Km/h匀速行驶时，排放特性最差.而城市行驶的平均车速恰好在该车速附近.

排放特性最佳的行驶里程在50000 Km左右，该阶段车辆各部件经充分磨合，性能达到了最佳状态.

3.2 影响因素分析

同样车龄的在用车，只用在市内上下班，由于交通条件的限制，不可能以较高速度行驶，并且行驶距离较短，一般情况下车辆的热状态达不到最佳状态，长期处于低速行驶状态，容易造成燃烧不充分、易形成积碳以及排放后处理装置由于达不到应有的热状态而工作不稳定；多人驾驶的车辆，由于驾驶习惯不同也容易使车辆状况变差、导致排放增大；换挡时机掌握不准、野蛮操作、油门使用不当、都容易使发动机不能在最优点工作，也导致排放升高；行驶里程不够使车辆各总成均没有充分磨合、磨合期以后排放随行驶里程的增加而增大、但是，平时注重保养维护的车辆排放在一定里程内增加并不很大、L3排放增大较多的原因，通过了解车主知道，该车属多人驾驶，有的驾驶人操作比较野蛮、换挡时机掌握不准，油门利用不当，并且新手较多，所以导致了该车排放较高.

4 结束语

利用数理统计和灰色系统理论对在用车进行了使用特性与排放特性之间关系的分析研究，找到了导致车辆排放特性变差的影响因素.除行驶里程外，维护保养、驾驶习惯、长期不使用或一般在市内行驶的在用车等也会导致其排放特性变差，该研究为正确使用车辆，使在用车的排放特性在其使用寿命周期内始终保持其应有的特性，减少排放污染以保护环境提供了实验和理论依据.

[1]环境保护部.2012年中国机动车污染防治年报[EB/OL].（2013-1）[2013-1-20].http//www.vecc-map.org.cn/download/index.jsp.

[2]冯淑慧，何卉，Benjamin，等.中国机动车排放控制措施评估—成功经验与未来展望[R].华盛顿：国际清洁交通委员会，2010.

[3]国家环境保护总局.GB18285-2005，点燃式发动机汽车排气污染物排放限值及测量方法（双怠速及简易工况法）[S].北京：中国环境科学出版社，2005.

[4]国家环境保护总局.HJ/T 396-2007，点燃式发动机瞬态工况法排放污染物检测设备技术要求[S].北京：中国环境科学出版社，2007.

[5]李允平，刘泽砚，高松.轮胎磨损程度对在用车排放特性的研究[J].浙江科技学院学报，2013，25（01）：59-66.

[6]于增信，孙莉，鲍晓峰，等.在用车排放特性研究[J].北京：北京联合大学学报，2011.26（4），31-35.

[7]刘思峰，党跃国，方志耕，等.灰色系统理论及其应用（第五版）[M].北京：科学出版社，2010：38-61，68-88.

[8]孙玉刚.灰色关联分析及其应用的研究[D].南京：南京航空航天大学，2007.

[9]曾波.灰色系统建模软件[C]北京：科学出版社，ISBN 978-7-89445-081-4/C.1

A Study of the Relationship between Vehicle Usage Characteristics and Emission Characteristics

LIYun-ping
(School of Traffic and Vehicle Engineering,Shandong University of Technology,Zibo 255049,China)

In addition to the mileage,other factors can also lead to variations in emission characteristics of the in-use vehicle.This paper analyzes the factors affecting vehicle em issions characteristics and take the necessary measures to control them.Based on the data of experiment for emission characteristics,and by using mathematical statistics and grey system theory,an analysis ismade of the in-use vehicles of the similar registration dates but in different operating conditions.Results show that of all the factors,mileage,maintenance,and driving habits

emission characteristics;in-use vehicle;affecting factors;study

X734.2

A

1008-2794（2014）04-0119-06

2013-07-05

山东省科技发展计划项目（2012GGB01152）

李允平，高级实验师，研究方向：汽车整车性能及移动污染源控制研究，E-mail∶sdzblyplee@qq.com.

are important factors affecting the emission characteristics,and not being in use for a long time or generally the in-use vehicle in the city can also lead to variations in the emission characteristics.The research provides the experimental and theoretical basis for using the vehicle appropriately,making emission characteristics of the in-use vehicle consistently keep their due levels,and reducing exhaust emissions.