基于Matlab灰色模型法的天然氣出租車隊MOBILE6.2排放特性研究

魏慧利++霍煒++趙紅++張紀鵬

摘 要：利用MOBILE6.2模擬了青島市天然氣出租車隊2015年CO、HC、NOX排放因子。采用簡易瞬態工況法檢測在役12輛捷達、32輛桑塔納出租車的排放因子，并利用測試結果對MOBILE6.2模型進行修正完成了模型的本地化。結合Matlab灰色系統模型預測了2016～2020年污染物排放水平。結果表明2015年青島市出租車CO、HC、NOX的排放因子分別為1.84g/km、0.66g/km、0.36g/km，導致CO排放高的原因有兩個：天然氣燃燒性能和發動機技術改變。“油改氣”降低了CO、HC、NOX80%、69%、63%的排放，減排效果在2016～2020年趨于平穩。

關鍵詞：排放特性；MOBILE6.2；簡易瞬態工況法；灰色模型

中圖分類號：X511 文獻標識碼：A

我國城市機動車保有量實現了飛躍式增長，然而其引起的環保問題卻不容忽視。國內對車輛排放污染物的研究主要針對以汽油、柴油為燃料的各種車型，對燃氣車的預測研究較少，且2003年開始實施的出租車“油改氣”政策的減排效果缺少評估研究。本文全面調查收集了青島市出租車信息，建立了青島市出租車隊的MOBILE6.2排放因子模型；采用簡易瞬態工況法檢測出租車排放因子，分析了燃氣出租車的排放特點和影響因素，并根據其測試完成了MOBILE模型的本地化；建立Matlab灰色系統模型，預測了青島市出租車2016～2020年的排放水平。

1. MOBILE建模

1.1 MOBILE6簡介

MOBILE是美國環保局推出的排放因子模型，可以模擬在用車隊碳氫化合物（HC）、一氧化碳（CO）、氮氫化合物（NOX）、顆粒物（PM）、有害空氣污染物及二氧化碳（CO2）的排放因子，建立地區、國家范圍的排放清單，應用廣泛。用戶需要對不同機動車模型進行參數修正后才能發展出適用于本國機動車排放的本土模型。

1.2 參數設置

根據調研，設定其模型參數如下。選擇模型年為2015，評價月為1月，海拔高度為1低海拔。日峰持續時間為10A.M～4P.M，1月太陽起/落為6A.M～6P.M，最低/最高溫度為32～42°F，云量為0.4，氣壓為30.0。柴油車比例命令全部設定為0。

天然氣出租車是由輕型汽油車改造而來，在車輛登記分布命令中僅需設定輕型汽油車車型，且出租車每8年強制更新，經調研設定車齡1～7的百分數為10、3、3、13、15、41、15，其余為0。使用年均累積行駛里程命令設定車隊行駛特征，經調研，出租車年均行駛里程約為13.7萬km，在外部文件Reg.d中設定輸入值均為0.851。針對天然氣車隊，需要設置天然氣車輛比例和天然氣車替代排放因子命令。其中天然氣排放因子使用美國EPA對于超低排放車輛的認定標準，在外部文件ngvef.d中設定數值。

目前我國汽油燃料質量為國Ⅳ標準，根據調查數據、國家標準文件，通過燃料程序命令設定燃料含硫量。其他相關命令使用系統默認值。

1.3 模擬結果

運行*.in文件輸出青島市2015年出租車的HC、CO、NOX排放因子分別為0.66、1.84、0.36g/km，滿足山東省標準CO≤7.2g/km、（HC+NOX）≤2.5g/km，測試合格。

2.簡易瞬態工況法（VMAS）測試

2.1 簡易瞬態工況法

簡易瞬態工況法（VMAS）為動態加載檢測方法，機動車在底盤測功機上根據標準的測試規程模擬實際行駛條件，檢測其排放因子，對尾氣中的CO、HC、NOX等有害物都有較好的檢測精度。VMAS測試的主要設備為：底盤測功機、汽車尾氣分析儀、氣體流量分析儀、主控計算機等。對在役的12輛捷達、32輛桑塔納出租車進行VMAS試驗檢測其排放因子。

2.2 測試結果分析

由圖1可知，除了一輛2009.10桑塔納的排放明顯超出正常范圍的故障車輛，忽略不計外，其余測試車輛的HC、NOX排放維持低水平：捷達、桑塔納HC為0.1g/km～2.0g/km，NOX為0.1g/km～1.0g/km。天然氣發動機內，燃燒較為完全，溫度低，生成HC和NOX較少。說明天然氣燃料對HC、NOX有良好減排效果。HC、NOX變化一致，說明發動機技術改變，如后處理老化、噴油點火性能等，對于HC、NOX影響是一致的。

車隊的CO的排放水平較高，且波動最大：捷達為 0.2g/km～6.9g/km，桑塔納為0.2g/km～11.3g/km，是主要污染物。這是由于同樣工況下所需天然氣體積噴射流量遠大于汽油，工作循環變動大，發動機運轉不穩定，天然氣燃燒特性導致排放增加。

CO變化與HC、NOX大致相同，該變化是由發動機技術改變引起的。但是注冊時間為2009.2、2009.6、2009.8、2011.2、2012.4捷達和2009.7、2009.9桑塔納，其CO排放卻與HC、NOX相反，說明CO的排放變化是由本身特性決定的。這是因為氧氣富足時燃料燃燒完全，生成HC減少、CO增加，且天然氣燃燒溫度低，能抑制NOX的生成；氧氣不足，則相反。此時CO與HC、NOX排放變化相反是由天然氣燃燒特性決定的。

1.8L桑塔納CO排放因子變化幅度是1.6L捷達的兩倍，而且桑塔納CO變化趨勢多與HC、NOX一致，可見大排量桑塔納與小排量捷達相比CO排放高是由發動機技術改變引起的。

由圖2可以看出，與汽油車的排放因子與累計行駛里程成正相關明顯不同，天然氣車排放因子受車齡影響較小，成離散型分布。這是由于天然氣氣體進入氣缸時不會破壞機油油膜的潤滑特性，幾乎不會產生積碳，而積碳會引起發動機燃燒不良導致尾氣排放超標，大幅降低了排放隨行駛里程的劣化。

2.3 修正因子計算

根據測試車輛的登記日期和公式（1）可得整個車隊VMAS的CO、HC、NOX排放因子為2.81g/km、1.04g/km、0.57g/km。

定義MOBILE的參數修正因子為排放因子模擬值和實測值之比，計算得到CO、HC、NOX的參數修正因子分別為0.65、0.63、0.63。將修正因子輸入MOBILE中，得到本土化的青島市出租車本地MOBILE排放模型。

2.4 2003～2015年青島出租車隊排放因子

使用青島市出租車本地MOBILE排放模型得到其2003～2015年排放因子如圖3所示。由圖發現，自2003年“油改氣”以來，CO、HC、NOX的排放因子均減小。其中CO的降幅最大，由14.7降到2.81g/km，降幅達80%；HC在2003年～2007年降幅為69%，2008年后逐漸平穩；NOX降幅達63%。“油改氣”政策有效降低了出租車3種污染物的排放。

3. Matlab灰色系統模型的出租車保有量預測

某種污染物年排放量計算公式如下。

式中EQω為ω種污染物的年排放量，P為統計年份車保有量，M為車年平均行駛里程，Efω為ω種污染物的排放因子。其中青島市出租車保有量P可利用灰色模型進行預測。

3.1 灰色系統模型

青島市出租車保有量是一個既有未知又有已知信息的灰色系統，灰色系統模型只需從保有量的實際信息的初始數據中找尋規律，即可完成未來保有量預測。將Matlab軟件和灰色模型結合編程，應用模型時只需輸入初始數據、預測數據個數即可得到預測結果，無需再次編寫計算公式，提高計算效率。

3.2 Matlab的GM（1，1）建模

（1）選定初始數據X0為2007～2015青島市年出租車保有量為：8221、9241、9136、9539、9683、9693、9826、9720、10033。

（2）建立Matlab灰色模型。調用Matlab程序建模，需要預測數據為2016～2020年出租車保有量，按照提示輸入初始數據X0、預測數據個數n=5即可完成建模。

（3）輸出2016～2020年保有量預測值為10117、10234、10353、10473、10594輛。

3.3 誤差檢驗

灰色模型建立模型后，需要通過對相對殘差q、后驗差比值C、小誤差概率P計算對模型精度進行檢驗，在Matlab中計算得到本模型的模型值、相對殘差見表1。

本模型相對殘差q<0.05，精度為二級；后驗差比值C=0.0654<0.35，精度為一級；小誤差概率為P=1>0.95，為一級。說明模型預測精度好，通過檢驗。

4. 2016年～2020年城市出租車隊排放特征

使用青島出租車本地MOBILE模型模擬計算出租車車隊2016年～2020年污染物的排放因子如圖4（a）所示，使用灰色系統預測其保有量，年均行駛里程Mj約為13.7萬km，根據公式（2）得到其2016～2020年污染物排放總量如圖4（b）所示。

模擬值表明，2016年～2020年期間，青島市出租車的HC、NOX排放因子水平基本穩定，其排放總量則因為出租車數量的增加呈現上升趨勢。CO則在2016～2017年繼續有較大幅度地降低，由1.84g/km降低到了1.22g/km，但依然是天然氣車輛的主要污染物；CO、HC、NOX排放總量在2020年分別達到0.36t、0.15t、0.1t。

結論

（1）建立青島市出租車車隊MOBILE6.2模型，得到其2015年的HC、CO、NOX模擬排放因子；使用VMAS測試在役12輛捷達、32輛桑塔納出租車，得到青島市出租車隊HC、CO、NOX實測排放因子為1.04g/km、2.81g/km、0.57g/km，并利用實測排放因子完成MOBIEL模型本土化。發現天然氣出租車CO排放因子水平較高，導致CO排放高的原因有兩個：天然氣燃燒性能和發動機技術改變。

（2）結合MOBILE6.2模型和Matlab灰色模型，預測了青島市出租車2016～2020年HC、CO、NOX總排放量。結果表明，在“油改氣”政策逐步實施的2003年～2015年期間，出租車降低了超過60%左右的尾氣排放。隨著燃氣車輛數趨于穩定，減排效果將在2016年～2020年逐步穩定，而排放量則跟隨出租車數量的增加而有所增加。

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