基于PEMS的国Ⅴ重型柴油客车排放特性研究

2019-02-06 10:56刘蒙蒙常玉林张树培
重庆理工大学学报(自然科学) 2019年12期
关键词:油耗车速路段

刘蒙蒙,常玉林,2,张 玮,张树培

(1.江苏大学 汽车与交通工程学院,江苏 镇江 212013;2.东南大学 城市智能交通江苏省重点实验室,南京 211189)

随着汽车保有量的逐年增加,机动车已成为污染物排放总量的主要来源。柴油车数量虽然仅占机动车总数的10.2%,但因其NOx、HC、CO污染物排放量分别占汽车排放总量的68.7%、24.0%、12.6%,所以柴油车已成为节能减排的主要研究对象之一[1-2]。同时,重型柴油客车因动力性强、热效率高等优点依旧占有很大的市场比例[3]。因此,研究重型柴油客车的污染物排放特性和排放规律在交通大气污染领域具有重要意义。

近几年来,随着交通环境问题的日益严峻和便携式排放测试系统(PEMS)的逐渐发展,一些学者开始通过PEMS排放测试,研究柴油车的实际道路排放问题。国外学者Kousoulidou等[4]研究柴油客车NOx排放量及其对空气质量的影响,其结果与欧5标准下NOx排放量的限定值存在较大差异。O’Driscoll等[5]对39辆满足欧6标准的柴油轿车的NOx排放水平进行分析,发现这些车辆的NOx平均排放量大大减少;Gallus等[6]认为不同驾驶习惯会导致客车的CO2和NOx排放量差异,但对CO和HC影响不大。李振华等[7]对比了采用高压共轨和废气再循环系统技术的重型柴油车尾气染物排放状况,表明采用高压共轨喷油方式的柴油车污染物排放强度较低;吴晓伟等[8]研究国Ⅲ柴油公交车排放状况,发现排放因子与车速以及排放速率的变化密切相关。本文在上述研究的基础上,选择江苏省的南京市、常州市、镇江市为测试城市,研究一辆满足国Ⅴ排放标准的重型柴油客车在实际道路运行工况下的排放特征,并从不同角度进行分析。

1 试验设计

1.1 测试系统

在重型柴油测试客车于3个城市交通路网的实际行驶过程中,使用SEMTECH-DS便携式尾气测定系统采集车辆的瞬时气态排放物。其中,CO和CO2含量测试技术为加热型不分光红外法(Heated NDIR),NO和NOx的测量技术为加热型化学发光检测器(Heated CLD),THC的测量使用氢火焰离子检测器(FID),O2含量测量技术为电化学法。经电脑端输出车载排放测试仪测出的尾气排放量等数据。

PEMS测试流程为:①首先经过连接管的流量计(EFM)测出排气温度和流量,同时使用温度湿度计和GPS逐秒记录空气环境、行驶速度及地理位置信息;②通过EFM 的取样管采集尾气样品,再由车载排放测试仪对样品进行分析;③最后,测试仪将数据输入电脑,由电脑对测试数据进行收集和处理[9]。

1.2 测试车辆

我国从2017年1月1日起开始对柴油车全国范围实施国五标准,因此本文选用满足国Ⅴ标准的2017年3月生产的新款金龙牌XMQ6821CYD5C型柴油大型普通客车作为测试车辆,车辆核定载质量为2.8 t。具体车辆相关参数如表1所示。

表1 测试车辆相关参数

1.3 测试路线

试验测试分别在江苏省南京市、常州市与镇江市共3个城市进行,上述测试城市涵盖了3种不同等级的城市类型(二线强、二线准、三线中),可较全面地覆盖江苏省的不同交通路网种类。为了能够反映车辆真实道路行驶工况下的排放情况,线路规划方案严格按照2017年9月正式引入的RDE(实际驾驶排放测试)检测规程进行设计。依据RDE测试规程,本试验选取市区、市郊和高速3种路段类型作为测试路况;且根据车辆的行驶速度,结合实际道路情况,最终确定试验规划方案中的市区路段约占总里程的44%,市郊约占27%,高速约占29%。按照上述线路选取原则,各城市试验测试的具体规划线路如图1所示,其中四角星标注点为试验测试起点,五角星标注点为试验测试终点,每条测试线路均包含市区、市郊和高速路段,各测试城市具体测试线路中各路段的工况比例如表2所示。此外,为了能够全面获取重型柴油客车在实际道路行驶过程中的尾气排放数据,试验测试时间段应该涵盖交通流的高峰时段和平峰时段。因此,测试时间段分别定为13∶00—17∶00、15∶00—19∶00、10∶00—15∶00。在每个城市均进行为期1 d的PEMS测试,试验测试顺序依次为镇江市、南京市、常州市,测试日期分别为9月28日、11月10日、11月11日。

图1 各城市试验测试的具体规划线路

表2 试验柴油客车测试路段类型的工况比例

2 试验结果

本次试验共获得33 612组逐秒有效的重型柴油客车实际道路行驶试验数据,每组数据均包括车速、燃油消耗、NOx及CO排放等信息。由于道路的实际路况对车辆的排放情况影响较大,为使所采集数据能够准确反映柴油客车的排放特征,将3个城市的实测数据进行整合,减小因不同路况造成的影响,并剔除异常数据。

图2所示为测试车在市区路段、市郊路段和高速路段实际行驶工况下的速度和加速度工况点分布。其中市区段、市郊段、高速段的主要时速范围为0~45、40~70、60~90 km/h。从图中可以看出:加速度工况点主要集中在[-1.5,1.5]区间内,其占总工况点的99.4%。加速度大于1.5 m/s2或小于-1.5 m/s2的工况点主要集中在0~10 km/h的低速区,出现这种现象的原因在于市区路段中交通流量大、道路容量不足、交通管控频繁以及道路交汇过多等,造成车辆出现频繁的制动和启动现象。此外,高速路段的加速度主要范围为[-0.6,0.6]。与市区和市郊路段相比,高速路段驾驶环境良好,且考虑到高速驾驶安全性等原因,其加速和减速的幅度大大缩小。

图2 重型柴油试验客车行驶的速度-加速度工况分布

表3所示为统计分析测试车辆在不同交通路网中的数据而获得的行驶状况特征指标。南京市作为江苏省的省会城市,交通流量大,交叉口控制信号数量多,造成车辆间断性行驶现象更加明显,导致加速、减速以及怠速时间增多,因此南京市柴油客车的行驶条件与常州、镇江相比更为恶劣。分析可知,试验所测数据能够真实反映3个城市的实际驾驶状况。

表3 重型柴油试验客车在不同路段的行驶特征指标

3 柴油客车实际道路排放特征

3.1 实际道路工况油耗与排放变化特征

因试验数据总量过多易导致分析处理的不便性,该部分选取与总体测试数据相关性最强的1 800组数据作为瞬时油耗与排放速率的实际道路分析数据。图3所示为柴油客车车速与油耗速率、NOx和CO排放速率的关系。从图中可知,油耗速率和NOx排放速率对车速变化都具有高敏感性。试验客车车速增大过程中,油耗速率和NOx排放速率均呈现出与之正相关的增长趋势,但CO对速度的敏感性相对较低。此外,瞬时油耗及尾气排放速率的数据曲线都存在多个增长幅度较大的高峰值,并且这些大幅度增长的高峰值多产生于车速不断增大或车速由增大变为减小的过程中。该趋势符合柴油车的运行机理,在加速运行过程中,机动车所需能量增大,根据能量守恒定律,需要提供更多的燃油满足机动车加速需求,而大量燃料的燃烧使瞬时燃油消耗量增加,同时,燃料浓度的增加使不完全燃烧产物CO排放量增加,燃烧产生的热能使发动机气缸内的温度越来越高,高温富氧环境又使得NOx瞬时排放量增大。结合柴油车运行机理、测试数据及图3所示的趋势可知,油耗速率对速度的敏感性最高,随速度的变化幅度最为明显。

图3 车速与油耗速率、NO x和CO排放速率的关系

3.2 匀速工况油耗与排放变化特性

排放因子不能表示车辆怠速工况时的排放情况,因此在总测试数据中筛选匀速工况数据时,将怠速工况数据分离。将速度以10 km/h为间隔,划分成9个速度区间,计算各速度区间内燃油消耗、百公里油耗、NOx和CO排放速率及排放因子的平均值,如图4所示。

由图4(a)可知,客车的燃油消耗随着匀速行驶车速的增大呈上升趋势,百公里油耗则随着匀速行驶时车速的增大呈现出先减小后增大的趋势。虽然在低速时客车的燃油消耗比较低,但低速导致单位距离行驶时间增加,使得低速区百公里油耗值较高;随着速度增大,单位距离行驶时间逐渐减小,油耗速率逐渐增大,但油耗增大的幅度小于单位距离行驶时间的减少幅度,因此百公里油耗逐渐减小;随着速度继续增大,车辆行驶所需的动力迅速增大,使油耗速率的增大程度大于速度增大引起的时间减小程度,因此在高速区的百公里油耗呈上升趋势;匀速工况时最低油耗水平的速度区间为30~50 km/h。

图4(b)中,匀速车速对NOx排放特性的影响趋势具有良好的规律性,NOx排放速率和NOx排放因子的变化趋势不同之处在于其排放速率与速度呈正相关增长关系,而排放因子则为负相关增长关系。产生该现象原因与百公里油耗变化原因类似,唯一不同的是测试客车采用了高压共轨的喷油技术,该技术在一定程度上降低了气缸内的温度,破坏了高温富氧环境,减少了NOx的生成,使得高速区NOx排放因子并没有明显增大。NOx排放的最佳状态在排放速率与排放因子的交叉点处,该点匀速车速范围为40~50 km/h。

由图4(c)可以看出,CO排放因子与匀速车速呈负相关增长关系,但CO排放速率与匀速车速没有明显的相关关系。CO排放水平的最佳状态出现在高速区、最差状态出现在0~10 km/h的车速区间内。综合分析可得,在重型柴油客车车速从0 km/h增大到50 km/h的过程中,百公里油耗、NOx与CO的排放因子均在不断降低;车速大于50 km/h后,百公里油耗逐渐升高,NOx与CO的排放因子继续减小但减小幅度逐渐变缓。此外,将柴油客车控制在40~50 km/h的匀速行驶状态,既有利于减少能源消耗,又能减少污染物的排放。

图4 匀速工况下油耗与排放因子变化趋势

此外,因道路条件限制等原因,车辆运行过程中无法避免怠速工况的发生,所以对怠速工况的研究也十分必要。统计整理试验测试数据获得怠速工况数据3 302组,占总采集数据的9.8%。经计算可得怠速工况下重型柴油客车的平均油耗速率为0.000 52 L/s,而NOx与CO的平均排放速率分别为0.013 09与0.012 17 g/s。与其他工况相比,怠速工况下的油耗速率与排放速率最低,但从单位距离产生的油耗和排放量方面来讲,怠速工况下的百公里油耗和污染物排放因子都处于较高水平。

3.3 加速工况油耗与排放变化特性

加速工况及减速工况的工况参数不仅与车辆的行驶速度有关,而且与加速度密切相关。因此本文以速度和加速度为着重点研究加、减速工况对油耗和排放产生的影响。将速度以15 km/h为间隔,把总测试数据划分为6个区间,统计各速度区间中加速度范围处于-1.5~1.5 m/s2时,以0.1 m/s2为最小区间的各加速度点的平均燃油消耗、NOx及CO平均排放速率,如图5所示。

图5 速度及加速度对油耗速率、NO x及CO排放速率的影响结果

由图5可知,在各速度区间内,油耗速率和排放速率大小均与加速度的变化紧密相关,且表现为一致的正相关关系;当指定某个加速度值时,油耗速率和排放速率随速度的变化规律与二者在匀速工况时随速度的变化趋势大致相同,说明柴油客车以一定的加速度高速行驶时,燃料消耗和NOx污染物的排放将会急剧增大。通过对比分析发现,减速工况区间内,各个速度段的油耗速率和排放速率与匀速工况时相差较小。而在加速工况区间内,随着加速度的变化,各速度段的油耗速率和排放速率值比匀速工况时高1.5倍以上,且加速度为0.6 m/s2左右时达到最大值。

图6所示为各速度区间内,加速度取0.6 m/s2时的油耗速率、NOx及CO排放速率值与匀速工况时的比值。通过对比3条曲线发现,燃油消耗、NOx和CO排放速率三者中,CO排放速率对加速度的敏感性最高,随速度变化产生的变化量最大。说明在车辆驾驶过程中,应该尽量避免频繁的猛踩加速踏板行为或激烈驾驶风格,这将有利于减少因加速产生的CO污染物的高排放量。此外,加速度取0.6 m/s2且车速在45~60 km/h时,该加速度工况下的油耗速率、NOx及CO排放速率与匀速工况时的比值最高,分别高达匀速时的2.6、2.3和8.3倍。

图6 加速度0.6 m/s2时油耗和排放速率值与匀速时的比值

3.4 不同路段条件下的油耗与排放

由表3可知,重型柴油客车在市区、市郊、高速3种路段上的车辆行驶特征存在很大差异,导致不同路段交通路网中的燃油消耗、NOx及CO排放速率也有所不同。表4所示为不同路段条件下重型柴油客车的平均油耗速率与NOx、CO平均排放速率。从表中可知,重型柴油客车油耗速率和NOx排放速率由大到小对应的路段依次为高速路段、市郊路段、市区路段,CO平均排放速率最低的是市郊路段。这说明不同的路段类型会对车辆的油耗及排放特性产生较大影响。

表4 不同路段条件下油耗速率与排放速率

表5所示为3个城市交通路网条件下的汽车油耗率和排放水平。对比发现,南京的汽车油耗率与排放水平最高,其次是常州,而镇江最低,这一趋势与城市类型等级顺序一致。数据分析结果表明城市越大,油耗和排放越大,这一趋势与机动车保有量、交通路网拥挤程度、车辆行驶环境等因素有关。此外,统计分析3个城市所有测试道路上的油耗和排放数据,得到国Ⅴ标准的重型柴油测试客车的平均百公里油耗为17.6 L,NOx与CO的平均排放因子分别为2.529 g/km、2.760 g/km。

表5 3个市道路条件下燃油经济性和排放水平

4 结论

1)统计分析测试数据发现,重型柴油客车的加速度工况点主要集中在[-1.5,1.5]区间,占总工况点的99.4%;其中,高速路段的加、减速度主要范围为[-0.6,0.6];高加速度和高减速度工况点主要出现在市区路段。

2)实际道路工况下,油耗速率对速度的敏感性最高,随速度变化的响应幅度最明显。匀速工况下,客车车速介于0~50 km/h范围内时,百公里油耗、NOx与CO的排放因子均随速度值的增大而不断降低;车速大于50 km/h后,百公里油耗随速度值的增大而逐渐升高,NOx与CO的排放因子继续减小但减小幅度越来越小。说明柴油客车的行驶速度控制在40~50 km/h的中速区间且保持匀速行驶时,有利于减少能源消耗,减少污染物的排放。

3)加速工况下,随着加速度的变化,各速度区间内的油耗速率和排放速率值较匀速工况时高1.5倍以上,且在加速度为0.6 m/s2左右时达到最大值。该加速度工况下,CO排放速率对加速度的敏感性最高。说明车辆驾驶过程中,应避免频繁地踩动加速踏板操作或激烈驾驶风格,这将有利于减少因加速产生的CO高排放量。

4)不同城市等级和不同路段类型对油耗和排放也有较大影响。统计分析3个城市中所有测试道路上的油耗和排放数据,得到国Ⅴ标准的重型柴油测试客车的平均百公里油耗为17.6 L,NOx及CO平均排放因子分别为2.529 g/km、2.760 g/km。

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