基于窗口平均值法的高原环境下柴油车NOx排放研究*

2018-07-25 03:29陈剑杰宋国富李春敏李加强何超
汽车技术 2018年7期
关键词:百分比车速扭矩

陈剑杰 宋国富 李春敏 李加强 何超

(1.西南林业大学,昆明 650224;2.昆明云内动力股份有限公司,昆明 650224)

主题词:车载排放测试系统 窗口平均值法 NOx比排放 高原 柴油机

1 前言

占我国国土面积58%的高原地区的生态环境十分脆弱[1-2],为保护高原生态环境,必须制定适用于高原道路(海拔1 000 m以上)的排放法规和测试方法[3]。其中,对机动车排放因子的估算[4]是机动车污染物扩散规律研究中最基本的问题之一。获取机动车实测排放数据的方法主要有实验室台架模拟试验[5-6]、隧道实测[7]、路边采样[8],便携式排放测试系统(Portable Emission Measurement System,PEMS)使用还较少,该系统可实时检测车辆在实际道路上的尾气排放情况,在道路环境复杂的高原路况进行尾气检测时,与其他几种方法相比更具优势。

在PEMS用于实际道路车辆排放特性检测后,美国国家环境保护局采用区域达标(Not-To-Exceed,NTE)法对不同车辆的在用符合性进行评估[9],而欧盟则使用窗口平均值法(Averaging Window Method,AWM)作为欧洲重型柴油车在用符合性检测方法[10]。

本文使用PEMS在以云南为代表的实际高原山地道路开展柴油车高原环境排放特性的研究,并讨论AWM计算氮氧化物比排放(brake specific emission of NOx,bsNOx)在高原环境下的适应性。

2 试验设备及方法

2.1 试验路线

在试验车辆及发动机不做改动的情况下,利用PEMS在高原山地道路进行特定车速车载排放试验,试验路段为昆明-玉溪(海拔1 650~2 050 m),总路程100 km,平均坡度为0.4%(道路坡度为-2%~1%时对bsNOx影响较小[11]),如图1所示。试验路段包含市区道路和高速路,可在一定程度上代表柴油车在云南地区的典型行驶工况。

图1 昆明至元江试验路线

2.2 试验车辆及发动机

本研究中受试发动机为YN38CR1型柴油发动机,排量为3.76 L,满足国家第四阶段机动车污染物排放标准,其主要技术指标如表1所示。该发动机安装在满载质量为3.5 t的某轻型载货汽车上。

表1 受试发动机主要技术指标

2.3 试验设备

采用美国Sensor公司SEMTECH-ECOSTAR车载气体排放测试仪进行排放测试,它包含排气流量测量模块、排放测量模块和数据采集模块。

排气流量测试模块包括耐热软管和采用平均皮托管原理的尾气加热流量管。尾气加热流量管最高采样频率为500 Hz,有4个不同量程的压力传感器。

排放测量模块主要包含氮氧化物分析仪、燃油经济性分析仪,它采用非分散红外分析法(Non-Dispersive Infra-Red,NDIR)测量CO和CO2含量,采用氢火焰离子检测器(Flame Ionization Detector,FID)测量总碳氢化合物(Total Hydro Carbons,THC)含量,采用非分散紫外分析法(Non-Dispersive Ultra-Violet analyzer,NDUV)测量NO和NO2含量,采用电化学法测量O2含量。

数据采集模块安装在不锈钢外壳里,并带有数据存储功能。其他各模块、大气站、GPS、发动机电子控制单元(ECU)的信号通过连接线输入其中。该模块还可通过USB接口和RJ45接口(网线接口)与计算机连接。

2.4 试验方法

2.4.1 平均窗口法简介

欧盟委员会认为NTE法并不适用于欧洲车辆,而AWM为不经常工作在NTE法实施区域内的发动机提供了在用符合性检测方法[10]。AWM按照窗口对污染物排放量进行周期性平均计算,即对从首个采样数据点至达到参考做功量数据点间的污染物排放量求得平均比排放,得到第1个窗口的污染物排放量平均值,然后将窗口随时间推移,按此算法得到每个窗口的污染物排放量平均值。每个窗口的起始数据点的移动步长取决于PEMS的采样频率,每个窗口的长度由累计功是否达到参考做功量决定。参考做功量称为窗口大小,一般取发动机欧洲瞬态循环(European Transient Cycle,ETC)做功量作为该参考量[11-16]。

浮标是一种对水文气象环境进行长期、定点、实时、立体监测的重要设备。富春江浮标站主体为船型结构,可测量江面温湿度、雨量、风向风速、气压、富春江水温、流速8个气象要素数据。浮标锚泊系统是浮标采集系统的载体。它是由浮标体、锚系等组成。浮标体为船型钢制框架结构,长4 m,宽2 m,吃水1 m。

2.4.2 窗口平均值原理

通过数据采集模块以1 Hz的频率收集发动机ECU数据,并利用发动机转速N、发动机扭矩T和时间i计算瞬时做功量。然后从数据集中的每个时刻ix开始,随着时间向下将每个时刻的瞬时做功量相加,直到累积的功Wy-x达到要求,此时时刻为iy。累积的做功量为:

式中,Wy-x为第x个平均窗口的发动机循环功。

本研究使用ETC循环功作为工作窗口,故累积功Wy-x的要求为:

式中,Wref为ETC的循环功。

随着窗口的移动,得到排放数据的子集称为“平均窗口”,每个平均窗口的污染物比排放为:

式中,m为各污染物的排放量。

3 试验结果及其分析

3.1 PEMS数据分析

利用车辆道路尾气排放试验得到昆明至元江路段发动机及NOx排放实时数据,时长5 000 s。经过降噪处理,车速及发动机转速随时间的变化情况如图2所示,可以看出,车速及发动机转速在0~1 000 s内增加,1 500~3 500 s阶段波动较大,3 500~5 000 s阶段较为平稳。

图2 车速及发动机转速随时间的变化

图3所示为扭矩百分比及bsNOx随时间的变化情况。bsNOx的变化波形与扭矩百分比的变化相似且稍有滞后。在0~500 s阶段,发动机转速为2 250 r/min,车速为60 km/h时,NOx排放因子为2 g/km;在 1 500~3 000 s阶段,发动机转速、车速、扭矩百分比降低,bsNOx升高,低车速及低发动机转速时会得到较高的bsNOx;在 3 500~5 000 s阶段,发动机转速 2 600 r/min,车速为85 km/h,扭矩百分比为67%,可得bsNOx约为3 g/km。

图3 扭矩百分比及bsNOx随时间的变化

图4为NO2占NOx百分比随时间的变化,波形与扭矩百分比随时间变化相似,稍有滞后。发动机刚起动扭矩较低时,NOx中NO2含量很低;扭矩百分比波动较大时,NO2在NOx中的含量波动也较大;在扭矩百分比为80%时NO2约占NOx的28%。

3.2 窗口大小对NOx的影响

使用AWM对PEMS获得的数据进行处理,选用1/8、1/4、1/2、1、3/2、2、4、6倍的ETC循环功作为工作窗口。试验车辆的ETC循环功为12.8 kW·h,窗口平均功率均达到发动机最大功率的20%,试验结果有效。

图5显示了不同工作窗口对bsNOx结果的影响。其中,1/8倍ETC循环功(1.6 kW·h)工作窗口在测试中产生较高的bsNOx结果。对于小型工作窗口,发动机高转速和高转矩周期可能产生较高的bsNOx,也更能反映NOx的瞬时排放情况。随着工作窗口增大,窗口开始时刻更晚,bsNOx结果更接近恒定水平,波动减小,峰值后移,更能反映整体路况NOx排放情况,如当工作窗口为6倍ETC循环功(76.8 kW·h)时,bsNOx曲线趋于平滑直线。

图4 NO2占NOx百分比随时间的变化

表2显示了测试窗口大小与窗口持续时间和bsNOx的关系。随着工作窗口的增大,窗口持续时间不断增加。对于大型工作窗口,平均bsNOx值接近8.7 g/kW·h。该发动机的NOx排放限值为7 g/kW·h。

因为每组数据的平均数不同,故使用变异系数来比较数据变异程度的大小:

图5 窗口大小对bsNOx的影响

式中,Vx为变异系数;σx为标准偏差;Ex为平均值。

由表2可知,随着工作窗口大小的增加,窗口持续时间变异系数和bsNOx的变异系数大幅降低,这表明当工作窗口过小时,污染物排放量的离散程度大。由此可知,要得到更为稳定的bsNOx,工作窗口不宜过小,但也不能过大,以便在测试时段内能够获得足够数量的有效窗口,提高所测数据的利用率。

根据国家第六阶段机动车污染物排放标准征求意见稿,取1倍ETC循环功作为工作窗口,得到试验车辆高原道路环境的bsNOx为8.73 g/kW·h,高于北京市地方标准[17]的7 g/kW·h,这是高原环境下气压低,导致空气含氧量偏低,柴油燃烧不充分造成的。这时窗口持续时间的变异系数大于15%,可能是由于海拔的变化加剧了波动,结合图5来看,取1.5倍、2倍ETC循环功作为窗口平均做功量时,窗口持续时间适中且变异系数小于15%,同时,bsNOx曲线较为平滑,故在高原环境下取1.5倍、2倍ETC循环功作为窗口平均做功量较为合理。

表2 不同工作窗口的持续时间和bsNOx

4 结论

a.取不同大小的工作窗口,bsNOx变异系数也不同。窗口做功量越小,NOx平均比排放变异系数越大,bsNOx越离散;窗口做功量越大,bsNOx的变异系数越小,但会因此降低试验数据的利用率。

b.符合国家第四阶段机动车污染物排放标准要求的柴油车使用AWM在高原环境进行NOx排放测试时,NOx比排放结果高于国标要求。

c.在高原条件下,为获得变异系数较低的bsNOx值,且能提高试验数据利用率,降低窗口时间,取1.5倍、2倍ETC循环功作为窗口平均做功量较为合理。

d.与直接分析PEMS数据相比,AWM得到的数据离散性更小,能更好地评价车辆在整个行程中污染物的排放情况。

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