汽车制动磨损颗粒物排放特征与影响因素

刘笃优，马 尧，门正宇，张 静

（1.中国汽车技术研究中心有限公司 汽车试验研究所，天津 300300；2.南开大学 环境科学与工程学院 城市交通污染防治研究中心，天津 300071；3.天津市生态环境监测中心，天津 300191）

随着我国经济社会结构不断转型升级，环境污染治理技术不断发展，各种环境污染治理措施得以实施，大气污染加剧的态势逐渐得到遏制，SO2、NOx、PM2.5和PM10等大气污染物质的年均值浓度呈逐年下降趋势，环境空气质量达标的城市比例也逐步上升。但是，相较于大部分欧美发达国家，目前我国大气污染程度仍较为严重，尤其是PM2.5和PM10浓度严重超标。根据《2018年中国生态环境状况公报》[1]，2018年全国338个地级及以上城市中，217个城市环境空气质量超标，发生重度污染1899天次，严重污染822天次，其中以PM2.5和PM10为首要污染物的天数分别占重度及以上污染天数的60.0%和37.2%。PM2.5和PM10浓度分别为39 μg/m3和71 μg/m3，超标天数比例分别为9.4%、6.0%。

应环保部的要求，全国各地陆续开展PM2.5排放源的解析研究，结果显示，机动车排放污染已成为继燃煤和工业污染之后的又一大污染源。其中，机动车排放是北京、上海、杭州、广州和沈阳等大型城市PM2.5的最大贡献源。一直以来，科研工作者们普遍将机动车尾气排放作为其研究的重要领域，相较之下忽视了对于机动车非尾气排放的研究。随着更为严格的汽车排放标准的实施，新能源汽车的大力推广和优先发展公共交通系统等一系列措施的落实，机动车尾气排放得到较为良好的控制，这就更加凸显了控制汽车非尾气排放的重要性。REXIES 等[2]利用Network Emission Model（NEMO）对奥地利机动车污染物排放情况进行了预测，基于未来15年内非尾气排放水平不会改变的前提下，非尾气排放颗粒物占机动车排放颗粒物总量的比例将由2000年的50%上升至2020年的80%～90%。JÖRß等[3]将污染物排放源的活动率与排放系数相结合，对德国污染物排放情况进行预测，其结果显示机动车磨损排放对机动车排放PM2.5的贡献率将由2000年的25%上升至2020年的70%，PM10的贡献率将由2000年的40%上升至2020年的80%，总体粉尘排放的贡献率将由2000年的50%上升至2020年 的87%。DENIER VAN DER GON等[4]总结了众多学者的研究成果，在非尾气排放颗粒物将成为机动车颗粒物排放主要污染源研究结论的基础上，提出亟需对非尾气排放物的组成及其对人体健康的危害性进行深入研究，以呼吁立法机构尽快建立标准法规，控制机动车非尾气排放。

在机动车非尾气排放中，制动磨损是重要的颗粒物贡献源。HARRISON等[5]对英国某地区的机动车非尾气排放颗粒物来源进行试验研究，结果表明制动粉尘对非尾气排放颗粒物的贡献率约为55.3%。BUKOWIECKI等[6-7]对瑞士某些典型地区展开机动车排放颗粒物研究，指出制动磨损颗粒对交通相关PM10排放（包括尾气和非尾气）的质量贡献率在15%～21%，而在制动较少的高速公路上这个比例会明显减小。目前，国内对制动磨损颗粒物的排放特征研究较少，相关的参考数据缺乏，也没有相关的法律法规来控制制动磨损颗粒物的排放。

本研究选取汽车市场上常见的几款车型的制动系统进行试验，分析其磨损过程中产生的颗粒物数量与质量的浓度特征，以期初步了解机动车在制动过程中产生颗粒物的排放情况，为进一步研究制动磨损颗粒物的排放提供基础数据。

1 试验部分

1.1 试验材料

汽车制动衬片材料对制动磨损排放颗粒物有很大影响，为了便于分析，本研究通过调研选取5种国内保有量较大的A级轿车（包括国产品牌和进口品牌），购置了5套原装配套右前制动总成进行测试。各样品的品牌所属地、制动衬片外观及制动衬片面积见表1。

1.2 试验仪器与设备

制动衬片磨损试验是利用TS102B汽车制动器惯性试验台架（制动台架）对车辆多种制动模式进行模拟。该制动台架可以准确控制制动初速度、制动减速度，并控制监测制动盘温度，从而可以准确控制每一个测试工况。

图1 制动磨损试验装置

为了减少外界环境空气中颗粒物对试验的影响，借鉴IIJIMA等[8]的方法，在制动器（包括制动衬片、制动盘和卡钳）外加一个密封有机玻璃舱（500 mm×600 mm×1000 mm，W×D×H），并在进风口装高效空气过滤器（HEPA），如图1所示。抽气泵（配恒流速控制器）与密封舱连接，气流经HEPA过滤进入密封舱，携带制动衬片磨损所排放的颗粒物（Filtered air with dust）进入管路（Tunnel），同时连接在管路上的监测仪器与采样仪器对气流中的颗粒物进行测试和采集。根据HAGINO等[9]的研究，气体流量在0.5～5 m3/min之间时，流量大小对制动磨损排放颗粒物的排放速率无明显影响，因此，本研究将恒流抽气泵的风速设为6 m/s。

监测仪器使用芬兰Dekati公司生产的荷电低压冲击器（Electrical Low Pressure Impactor Plus，ELPI+），它基于惯性撞击分离的原理，实时测量空气中颗粒物粒径谱的分布和质量浓度。ELPI+的撞击器将6 nm～10 μm颗粒物分为14级，前13级测量17 nm～10 μm颗粒物，最后一级为过滤段，收集6～17 nm的颗粒物。

1.3 试验设计

制动磨损试验工况是通过组合制动初速度（V，km/h）、制动减速度（D，m/s2）和制动初温（T，℃）（制动开始时制动盘的温度）来确定的。城市道路常见限速为40 km/h和60 km/h，快速路一般限速80 km/h，高速公路限速120 km/h。为了全面了解各种工况条件下制动排放颗粒物的情况，本研究选择了5个制动初速度（V=40、60、80、100和120 km/h），5个减速度（D=1、2、3、5和7 m/s2）和5个制动初温（T=100、150、200、250和300 ℃）进行组合试验，共29个工况，每个工况重复测试4次。工况编号（No.）所对应的V、D和T值见表2。

表2 制动磨损试验工况

2 结果与讨论

2.1 制动磨损颗粒物的粒径分布

图2为制动磨损过程中密封舱内颗粒物质量浓度和数量浓度随工况变化情况的示例（PM，Particulate Mass，表示颗粒物质量；PN，Particulate Number，表示颗粒物数量）。由图可知，每个工况结束密封舱内颗粒物质量浓度和数量浓度均出现2个尖峰，即在整个过程中有两次颗粒物排放过程。其中，第1个峰的出现是由制动盘与制动衬片之间的碰撞与摩擦造成，第2个峰是由于磨损颗粒与制动衬片表面分离而产生，该现象与其它研究成果相似[10]。一个制动过程结束后密封舱内颗粒物浓度在一定时间内回到背景值浓度，说明抽风机可将舱内大部分颗粒物排出，使密封舱内空气保持洁净。每个工况磨损产生的PM2.5和PM2.5-10的浓度峰值和数量峰值之间存在较大的差异，这说明每个工况排放颗粒物的量存在差异。

图2 制动磨损过程中密封舱内颗粒物浓度随工况变化情况

由图可知，整个制动过程所排放颗粒物的量（Q，mg/braking/wheel）为整个排放过程的累积，即舱内颗粒物浓度开始上升（t0）至颗粒物浓度回到背景浓度水平（t1）时间段内的累积，计算方法定义如式（1）所示[11]：

式中：V'为管路风速，6 m/s；S为管路横截面积，0.011 31 m2；Ct为每个时刻对应的浓度，μg/m3。

2.1.1 粒径的质量分布

5个样品磨损排放颗粒物的质量均主要以粒径较大的颗粒物为主导（图3）。粒径小于0.5 μm的颗粒物占总颗粒物质量的0.1%～0.7%，平均占0.38%；粒径在0.5～3.0 μm的颗粒物占总颗粒物质量的33.11%～60.11%，平均占49.09%；粒径在3.0～8.11 μm的颗粒物占总颗粒物质量的39.54%～66.80%，平均占49.72%；粒径0.5～8.11 μm的颗粒物累积占总颗粒物质量的99%以上。

GARG等[12]对不同的制动衬片进行制动磨损颗粒物排放试验，发现磨损排放的颗粒物中PM2.5的质量占总颗粒物的63%，PM10占总颗粒物的86%，且有33%的颗粒物的粒径小于0.1 μm。SANDERS等[11]的研究结果与之相似，其结果标明PM10的质量占总颗粒物的70%～90%。IIJIMA等[10]的研究中PM2.5占总制动磨损颗粒物质量的12%～36%，接近城市路况的制动条件下该比例偏高。EMEP/CORINAIR排放清单指南中指出制动磨损产生的颗粒物中，PM2.5所占比例为39%，而PM10占比98%[13]，这与本研究结果较为相近。ABU-ALLABAN等[14]进行的机动车排放颗粒物采集试验结果显示制动磨损对于PM10排放的贡献率较高，且明显高于制动磨损对PM2.5排放的贡献率。

图3 各粒径段颗粒物的质量占比

2.1.2 粒径的数量分布

由于制动磨损产生的颗粒物中有很大一部分分布在较小的粒径范围内，所以制动磨损排放颗粒的数量粒径分布也是非常重要的。各种工况下颗粒物的数量粒径分布趋势较为相似，图4为部分工况下制动磨损排放颗粒物的数量粒径分布图。由图可知，对于各样品和工况，在ELPI+的测量范围内，颗粒物的粒径为0.01 μm（10 nm）时颗粒物数量最大，粒径在0.01～0.2 μm范围内，颗粒物数量呈下降趋势，粒径在0.2～1.0 μm范围内，颗粒物数量呈上升趋势，在1 μm左右处达到另一个峰值。本研究中，制动磨损颗粒物的数量成双峰分布，一个位于成核模态（Dp＜10 nm），另一个在积聚模态，峰值粒径分别为＜10 nm和1 μm。

由以上分析可知，制动磨损排放颗粒物的数量主要以超细颗粒物（Dp＜0.1 μm）为主（图5）。

其中，成核模态颗粒物数量占PM10总数量的46.52%～73.50%，平 均 占60.11%；粒 径 在10 nm～0.1 μm的颗粒物数量占12.21%～39.79%，平均占22.04%；粒径在0.1～1.0 μm的颗粒物数量占1.23%～29.58%，平均占14.04%；粒径在1.0～8.11 μm的颗粒物数量占0.45%～9.27%，平均占3.81%。超细颗粒物的数量占PM10总数量的61.12%～98.31%，平均占82.15%。

图4 制动磨损排放颗粒物数量分布

图5 各粒径段颗粒物的数量占比

2.2 制动磨损颗粒物排放的影响因素分析

2.2.1 制动初速度对颗粒物排放量的影响

图6 PM2.5排放速率与制动初速度的拟合结果

图7 PM10排放速率与制动初速度的拟合结果

在制动减速度和制动初温（T=100 ℃）一定时，对制动初速度（V）与PM2.5和PM10的排放速率之间的关系进行了拟合，结果如图6和图7所示（对No.1试验组，排放速率对应右侧纵坐标轴，其它试验组排放速率对应左侧纵坐标轴）。由图可知，在减速度一定时，随着制动初速度的增大，PM2.5和PM10的排放速率也随之增大。除No.2制动条件外，其它样品的制动初速度与PM2.5排放速率之间具有较好的线性关系（R2＞0.91，P＜0.05）。对于PM10，除No.4在减速度为3 m/s2和5 m/s2时拟合效果较差外，其它样品的制动初速度与PM10排放速率成二次函数关系（R2＞0.94，P＜0.05）。

制动初速度V与PM2.5和PM10的排放速率之间的关系可由式（2）表示，单次制动排放量PE由式（3）表示。

式中：ER表示排放速率，mg/s；a和b为系数，当PM2.5与V为线性关系时，b均为0；Vt为末速度，km/h，本研究中末速度均为0；D为平均减速度，m/s2；C为常数项。

2.2.2 减速度对颗粒物排放速率的影响

在制动初速度（V，km/h）和制动初温（T=100℃）一定时，对制动减速度与PM2.5和PM10的排放速率之间的关系进行了拟合，结果如图8和图9所示。样品No.1在初速度为80 km/h时PM2.5的排放速率与制动初速度的拟合度R2为-0.876，拟合效果较差，其它工况的R2均在0.815以上；No.1样品在初速度为60 km/h和80 km/h时PM10排放速率与减速度的拟合度R2分别为0.359和-0.588，拟合效果较差，其它工况R2均在0.895以上。由此可认为，减速度与PM2.5和PM10的排放速率之间有较好的二次函数关系，排放速率和PE可由式（4）和（5）表示。

所以，当制动初速度和制动初温一定时，不同品牌的样品在试验过程中颗粒物的排放速率与减速度符合二次函数关系。

2.2.3 制动初温对颗粒物排放量的影响

图10为制动初速度和减速度一定的情况下，制动初温（T）与PM2.5和PM10的PE之间的函数拟合图和相关参数。除了No.4样品的PE与制动初温的拟合度R2较低之外，其余3个样品的拟合度R2均在0.960以上。由此可认为，样品No.3、No.1和No.5的制动初温与PM2.5和PM10的排放之间有较好的二次函数关系。

图8 PM2.5排放速率与减速度的拟合结果

图9 PM10排放速率与减速度的拟合结果

图10 PM2.5和PM10单次制动排放量与制动初温的拟合结果

3 结论

本研究对不同制动初速度、制动减速度、制动初温条件下，制动磨损排放颗粒物的质量和数量进行了统计分析，从而获得了各制动衬片样品的质量和数量粒径分布。利用各工况条件下颗粒物的排放量，建立了制动初速度、减速度和制动初温与PM2.5和PM10的多元线性关系，并对各影响因素单独作用对颗粒物排放的影响进行了分析。

（1）制动磨损颗粒物的质量在0.01～8.11 μm范围内成单峰分布，峰值粒径在2～5 μm或＞8.11 μm处，0.5～3.0 μm的颗粒物平均占总颗粒物质量的49.09%；粒径在3.0～8.11 μm的颗粒物平均占总颗粒物质量的49.72%。

（2）磨损排放颗粒物的数量成双峰分布，一个位于成核模态，另一个在积聚模态，峰值粒径分别为＜10 nm和1μm；成核模态颗粒平均占PM10总数量的60.11%，超细颗粒物平均占82.15%。

（3）制动初速度对制动磨损颗粒物质量影响最大，而减速度与制动初温对不同制动衬片样品的影响却不尽相同。制动初速度和减速度与颗粒物排放速率呈二次函数关系，而制动初温与颗粒物单次制动排放量呈二次函数关系。