论文题目：Effects of Vehicle Load on Emissions of Heavy-duty Diesel Trucks: A Study Based on Real-world Data

负载变化对重型柴油货车的排放影响研究

论文作者：王鑫、宋国华、翟志强、吴亦政、尹航、于雷

论文期刊：International Journal of Environment Research and Public Health

获取网址：https://doi.org/10.3390/ijerph18083877

关键词：重型柴油货车；车辆负载；比功率分布；排放率差异；排放特征

摘要：柴油货车是城市交通污染的重要来源，精确评估柴油货车排放对城市污染防治至关重要。重型货车的负载区间范围大，以六轴重型货车为例，其空载和满载的车重相差三十多吨，负载的变化会导致车辆的运行状态和排放规律发生改变，忽略车辆载重对排放的影响，会影响机动车排放测算的准确性。

研究背景：车辆在不同负载下的比功率分布、排放率、排放因子均有显著差异，满载(49.0吨)与空载(14.5吨)的CO2、CO、THC、NOx排放因子的平均差异为53.9%、27.85%、18.2%、31.4%；不考虑载重状态会严重影响排放测算精度，误判状态下车辆满载状态的CO2、CO、THC、NOx排放因子与实际排放的误差分别为31.4%、18.5%、15.4%、23.0%。

研究方法：

• 1.采集货车的行驶轨迹数据和排放数据

• 2.构建机动车排放差异评价方法

• 3.研究不同负载车辆的机动车比功率的分布特征

• 4.剖析不同负载车辆的排放率差异

• 5.分析各运行状态下的排放差异

1数据源

1.1车辆运行轨迹数据

本研究基于车载T-Box设备从2020年3月28日到2020年7月10日共采集了10辆重型柴油货车的逐秒行驶轨迹数据，车辆信息如表1所示。该设备集成了全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System，GNSS) 和车载诊断系统(On-board Diagnostic， OBD)。逐秒记录了机动车的编号、经度、纬度、速度、时间戳等信息。数据覆盖了车辆的空载(约14.5吨)、满载(约49.0吨)和超载(约61.5吨)状态，数据量分别为1692632、1454043、452502。

表1 行驶轨迹数据收集的车辆的信息

1.2车辆排放测试数据

研究利用便携式排放检测设备(Portable Emissions Monitoring Systems，PEMS) 获取了15辆国V重型柴油货车的实际排放测算数据，该数据覆盖了车辆的空载(约14.5吨)和满载(约49.0吨)运行状态通过初步数据质量控制(速度加速度异常数据剔除、排放数据负值数据筛选)，总共保留了153215条有效的逐秒排放数据，包括101432条空载和51783条满载的排放数据。

图1 重型柴油车排放测试

2机动车排放评价方法

2.1机动车比功率分布模型

机动车比功率(Vehicle Specific Power，VSP) 的概念由Jimenez-Palacios在其博士论文中首次提出，其定义为发动机每移动一吨质量(包括自重)所输出的功率，单位为kW/t，在物理理论上，比功率综合考虑了车辆的动能变化、势能变化、克服滚动摩擦阻力、和克服空气阻力，对于重型车，比功率由机动车的速度、加速度、道路坡度，以及车辆相关参数直接计算得到，计算方法可以简化为公式(1)：

式中：

为滚动阻力系数，kW-s/m；

为滑动阻力系数，kW-s²/m²;

为风阻系数，kW-s³/m³;

为t时刻车辆运行速度，m/s；

为t时刻机动车迎面风速，m/s；

为t时刻机动车加速度，m/s²；

为车辆的实际载重, t；

为重力加速度，9.81m/s²;

为t时刻的道路坡度角，rad。

（1）短行程划分

为了获取某一时段内车辆的行驶特征，每辆机动车的行驶轨迹数据被划分为一定时间间隔的行驶轨迹片段，即短行程(trajectory segment)。本研究以连续60秒为间隔划分了短行程，其划分依据主要为：1)重型货车主要运行在高速公路及国省道，交叉口密度较城市道路低，车辆平稳运行；2)较长的行驶轨迹包含过多机动车行驶状态，会导致一定的平均行程速度内，交通状态的组合庞杂，不利于建立稳定且有代表性的比功率分布。

（2）平均速度聚类

完成短行程划分后，计算每个行驶轨迹片段的平均行程速度,如公式(2)，并以2km/h为步长进行聚类见公式(3)。高速公路上重型货车的限速值为90km/h部分车辆会有超速行驶的状况,因此，将式中速度区间(Speed Bin)的阈值设置为100km/h。

（3）比功率聚类方法

在逐秒排放数据的分析中，相同比功率对应的排放数据存在很大的离散度。为了更清晰的分析比功率与排放的关系，将比功率按照一定的间隔划分为不同的区间单元(Bin)，以每个Bin下的瞬时排放率(g/s) 的平均值作为预测模型的基础数据。本文采用1kW/t为区间进行了比功率聚类处理，如式(4), 然后对STP值与该区间内平均油耗率进行统计分析。

（4）机动车比功率分布

比功率分布是车辆在每个比功率区间内运行花费时间的百分比，表征特定运行模式所需的功率。可通过公式(5)计算。

式中：

是比功率m在速度区间n的分布值；

代表速度间n内比功率间为m的数据样本量；

代表速度间n内数据样本量。

2.2机动车排放率模型

机动车排放率是指单位时间内车辆所排放的污染物量，单位g/s。在基于比功率的排放率模型中，将不同负载车辆的逐秒排放率数据根据比功率区间聚类，反映该行驶状态下的单位时间排放水平。经数据处理后，取每个比功率区间的平均排放值作为该污染物的排放率，计算公式如(6)：

式中：

为污染物j在i比功率区间的平均排放率，g/s；

为污染物j在i比功率区间的第n个测试值，g/s；

为污染物j在i比功率间的样本量。

2.3面向交通评价的机动车排放测算模型

比功率分布和排放率表征车辆的运行特性及该运行状况下单位时间内的排放量，但其缺乏距离意义上的量纲，不能量化单位距离内的排放水平，无法面向不同交通场景进行排放评估。机动车排放因子指车辆行驶单位距离所排放的污染物质量，单位g/km，用来量化机动车的排放强度，以机动车比功率为中间参数，耦合比功率分布和排放率，利用公式(7)计算不同交通状态下的排放因子。

式中：

平均速度为Vk时污染物j的排放子(g/km)；

比功率间为i时污染物j在的排放率(g/s)；

平均速度为vk时比功率在i区间的分布值；

为等于3600的常数；

为平均速度(g/km)。

3研究结果

3.1机动车比功率分布差异

比功率分布是影响车辆排放测算的重要因素，研究分析了车辆在不同负载下的比功率分布差异，在面向路网排放测算时，由于货车的负载状态频繁变化，导致车辆的实际载重信息难以获取。因此，研究分析了该情况下的比功率分布与实际比功率分布的差异，本研究选取了6个速度区间进行展示，如图2所示，机动车比功率分布特征如下：

（1）所有速度区间内的比功率分布均呈现高斯分布。在相同负载条件下，随着运行速度的增加，比功率分布更加分散，并且峰值向右移动，根据实际车辆负载情况研究比功率分布时，空载(14.5吨)状态下的比功率分布比满载(49.0吨)和超载(61.5吨)状态下的分布更为集中，且空载状态下比功率分布的峰值明显高于其他载重状态。

（2）根据实际车辆负载情况研究比功率分布时，空载(14.5吨)状态下的比功率分布比满载(49.0吨)和超载(61.5吨)状态下的分布更为集中，且空载状态下比功率分布的峰值明显高于其他载重状态。

（3）未知车辆负载信息时，满载和超载的比功率分布与实际分布的差异显著，在误判状态下的比功率分布较实际分布更加集中，且随着载重的增加该现象愈加严重。在超载状态下，误判的比功率分布与实际比功率分布的重叠率不足50%，基于误判的分布测算排放会严重低估车辆排放水平。

图2 各载重车辆再不同速度区间的比功率分布

3.2机动车排放率差异

排放率表征车辆在特定运行状态下的排放水平，与车辆运行数据相结合，可用于评估交通控制策略的改变对机动车排放的影响，不同负载状态下的车辆排放率差异是影响排放评估准确性的另一个重要因素，由于收集条件的限制，未能获取超载车辆的排故数据，本研究分析了空载，满载车辆在每个比功率区间内的排放差异，如图3所示，排放率差异特征可阐述如下：

（1）当机动车比功率小于-5kW/t时，不同载重状志下CO2，CO，THC和NOx的排放率较低，且差异较小，当机动车比功率在-5kW/t和0kW/t之间时，随着负载的增大，其排放率也逐步增加，在该区间内，满载车辆的CO2、CO、THC和NOx，排放率较空就平均增加了209.9%，24.6%，52.6%和137.3%。

（2）机动车比功率大于0kW/t时，空载和满载车辆的CO2排放率均呈现先迅速增加后缓慢增长的趋势，满载车辆的CO2排放率较空载平均增加了24.0%；CO的排放率均呈现先迅速增加后缓慢下降的趋势，满载车辆的排放率平均增加了26.6%； THC的排放率均呈现先缓慢增加后略有下降的趋势，满载车辆的排放率相平均增加了14.4%

（3）机动车比功率大于0kW/t时，空载和满载车辆的NO排放率呈现先增加后下降的趋势，车辆满载状态下的排放率并非都高于空载，比功率大于4kW/t时，车辆满载状态的NO，排放率反而小于空载，平均减少了8.6%，进一步研究发现，对于使用钒化合物作为催化剂的选择性催化还原(SCR)系统，车辆NOx的排放水平受尾气温度的影响较大，当排气温度低于350℃时，NOx转化效率随着温度的升高而逐渐增加，如图4所示，车辆在满载状态下的尾气温度明显高于空载，这使得满载状态下的NOx排放转化效率较高，降低了NOx的排放水平。

图3 车辆不同负载状态各污染物的平均排放率以及95%置信区间

图4 不同负载状态下的尾气温度

3.3不同运行状态下的排放差异

图5展示了不同负载车辆的排放因子随速度变化关系，可以发现，所有排放物的排放因子均随着运行速度的增加而降低，当车速小于40km/h时，排放因子随车速的增加而急剧下降，而当车速大于40km/h时，排放因子的下降趋势减缓。

分析发现负载状态对CO2排放因子的影响最大，对THC排放因子的影响最小。不同负载状态之间排放的差异与运行速度密切相关，当运行速度较低(<30km/h)时，负载对排放因子的影响最为显著，满载车辆的CO2、CO、THC和NOx的排放因子相对于空载平均增加了103.4%、48.0%、33.0%、62.9%。

负载对排放的影响随着车速的增加而逐渐减小，这是由于车辆克服空气阻力所需的功率随速度三次方增长，因此负载对功率的影响逐渐减弱，以中等速度(30-60km/h)运行时，车辆满载时的CO2、CO、THC和NOx排放因子相对于空载平均增加了为53.8%、29.8%、18.7%和24.0%；运行速度较高(>60km/h)时，车辆满载时的CO2、CO、THC和NOx排放因子平均增加了为14.7%、12.3%、6.2%和-11.8%。

图5 各负载车辆的CO2、CO、THC和NOx排放因子随速度变化关系

误判车辆载重状态严重影响了排放测算精度，如图6所示，车辆满载状态的CO2、CO、THC的排放因子相对于实际排放因子被低估了31.4%、18.9%、15.4%。NOx的排放因子变化比较特殊，在速度小于64km/h时平均被低估了25.8%，速度大于64km/h时反而被高估了17.8%。

图6 载重状态未知时满载车辆的排放因子误差

4研究结论

车辆在不同负载下的比功率分布、排放率、排放因子均有显著差异，满载(49.0吨)与空载(14.5吨)的CO2、CO、THC、NOx排放因子的平均差异为53.9%、27.85%、18.2%、31.4%；不考虑载重状态会严重影响排放测算精度，误判状态下车辆满载状态的CO2、CO、THC、NOx排放因子与实际排放的误差分别为31.4%、18.5%、15.4%、23.0%。

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来源：北交CJSRC

供稿：王鑫