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基于窗口平均值法的高原環境下柴油車NOx排放研究*

2018-07-25 03:29:00陳劍杰宋國富李春敏李加強何超
汽車技術 2018年7期
關鍵詞:發動機

陳劍杰 宋國富 李春敏 李加強 何超

(1.西南林業大學,昆明 650224;2.昆明云內動力股份有限公司,昆明 650224)

主題詞:車載排放測試系統 窗口平均值法 NOx比排放 高原 柴油機

1 前言

占我國國土面積58%的高原地區的生態環境十分脆弱[1-2],為保護高原生態環境,必須制定適用于高原道路(海拔1 000 m以上)的排放法規和測試方法[3]。其中,對機動車排放因子的估算[4]是機動車污染物擴散規律研究中最基本的問題之一。獲取機動車實測排放數據的方法主要有實驗室臺架模擬試驗[5-6]、隧道實測[7]、路邊采樣[8],便攜式排放測試系統(Portable Emission Measurement System,PEMS)使用還較少,該系統可實時檢測車輛在實際道路上的尾氣排放情況,在道路環境復雜的高原路況進行尾氣檢測時,與其他幾種方法相比更具優勢。

在PEMS用于實際道路車輛排放特性檢測后,美國國家環境保護局采用區域達標(Not-To-Exceed,NTE)法對不同車輛的在用符合性進行評估[9],而歐盟則使用窗口平均值法(Averaging Window Method,AWM)作為歐洲重型柴油車在用符合性檢測方法[10]。

本文使用PEMS在以云南為代表的實際高原山地道路開展柴油車高原環境排放特性的研究,并討論AWM計算氮氧化物比排放(brake specific emission of NOx,bsNOx)在高原環境下的適應性。

2 試驗設備及方法

2.1 試驗路線

在試驗車輛及發動機不做改動的情況下,利用PEMS在高原山地道路進行特定車速車載排放試驗,試驗路段為昆明-玉溪(海拔1 650~2 050 m),總路程100 km,平均坡度為0.4%(道路坡度為-2%~1%時對bsNOx影響較小[11]),如圖1所示。試驗路段包含市區道路和高速路,可在一定程度上代表柴油車在云南地區的典型行駛工況。

圖1 昆明至元江試驗路線

2.2 試驗車輛及發動機

本研究中受試發動機為YN38CR1型柴油發動機,排量為3.76 L,滿足國家第四階段機動車污染物排放標準,其主要技術指標如表1所示。該發動機安裝在滿載質量為3.5 t的某輕型載貨汽車上。

表1 受試發動機主要技術指標

2.3 試驗設備

采用美國Sensor公司SEMTECH-ECOSTAR車載氣體排放測試儀進行排放測試,它包含排氣流量測量模塊、排放測量模塊和數據采集模塊。

排氣流量測試模塊包括耐熱軟管和采用平均皮托管原理的尾氣加熱流量管。尾氣加熱流量管最高采樣頻率為500 Hz,有4個不同量程的壓力傳感器。

排放測量模塊主要包含氮氧化物分析儀、燃油經濟性分析儀,它采用非分散紅外分析法(Non-Dispersive Infra-Red,NDIR)測量CO和CO2含量,采用氫火焰離子檢測器(Flame Ionization Detector,FID)測量總碳氫化合物(Total Hydro Carbons,THC)含量,采用非分散紫外分析法(Non-Dispersive Ultra-Violet analyzer,NDUV)測量NO和NO2含量,采用電化學法測量O2含量。

數據采集模塊安裝在不銹鋼外殼里,并帶有數據存儲功能。其他各模塊、大氣站、GPS、發動機電子控制單元(ECU)的信號通過連接線輸入其中。該模塊還可通過USB接口和RJ45接口(網線接口)與計算機連接。

2.4 試驗方法

2.4.1 平均窗口法簡介

歐盟委員會認為NTE法并不適用于歐洲車輛,而AWM為不經常工作在NTE法實施區域內的發動機提供了在用符合性檢測方法[10]。AWM按照窗口對污染物排放量進行周期性平均計算,即對從首個采樣數據點至達到參考做功量數據點間的污染物排放量求得平均比排放,得到第1個窗口的污染物排放量平均值,然后將窗口隨時間推移,按此算法得到每個窗口的污染物排放量平均值。每個窗口的起始數據點的移動步長取決于PEMS的采樣頻率,每個窗口的長度由累計功是否達到參考做功量決定。參考做功量稱為窗口大小,一般取發動機歐洲瞬態循環(European Transient Cycle,ETC)做功量作為該參考量[11-16]。

浮標是一種對水文氣象環境進行長期、定點、實時、立體監測的重要設備。富春江浮標站主體為船型結構,可測量江面溫濕度、雨量、風向風速、氣壓、富春江水溫、流速8個氣象要素數據。浮標錨泊系統是浮標采集系統的載體。它是由浮標體、錨系等組成。浮標體為船型鋼制框架結構,長4 m,寬2 m,吃水1 m。

2.4.2 窗口平均值原理

通過數據采集模塊以1 Hz的頻率收集發動機ECU數據,并利用發動機轉速N、發動機扭矩T和時間i計算瞬時做功量。然后從數據集中的每個時刻ix開始,隨著時間向下將每個時刻的瞬時做功量相加,直到累積的功Wy-x達到要求,此時時刻為iy。累積的做功量為:

式中,Wy-x為第x個平均窗口的發動機循環功。

本研究使用ETC循環功作為工作窗口,故累積功Wy-x的要求為:

式中,Wref為ETC的循環功。

隨著窗口的移動,得到排放數據的子集稱為“平均窗口”,每個平均窗口的污染物比排放為:

式中,m為各污染物的排放量。

3 試驗結果及其分析

3.1 PEMS數據分析

利用車輛道路尾氣排放試驗得到昆明至元江路段發動機及NOx排放實時數據,時長5 000 s。經過降噪處理,車速及發動機轉速隨時間的變化情況如圖2所示,可以看出,車速及發動機轉速在0~1 000 s內增加,1 500~3 500 s階段波動較大,3 500~5 000 s階段較為平穩。

圖2 車速及發動機轉速隨時間的變化

圖3所示為扭矩百分比及bsNOx隨時間的變化情況。bsNOx的變化波形與扭矩百分比的變化相似且稍有滯后。在0~500 s階段,發動機轉速為2 250 r/min,車速為60 km/h時,NOx排放因子為2 g/km;在 1 500~3 000 s階段,發動機轉速、車速、扭矩百分比降低,bsNOx升高,低車速及低發動機轉速時會得到較高的bsNOx;在 3 500~5 000 s階段,發動機轉速 2 600 r/min,車速為85 km/h,扭矩百分比為67%,可得bsNOx約為3 g/km。

圖3 扭矩百分比及bsNOx隨時間的變化

圖4為NO2占NOx百分比隨時間的變化,波形與扭矩百分比隨時間變化相似,稍有滯后。發動機剛起動扭矩較低時,NOx中NO2含量很低;扭矩百分比波動較大時,NO2在NOx中的含量波動也較大;在扭矩百分比為80%時NO2約占NOx的28%。

3.2 窗口大小對NOx的影響

使用AWM對PEMS獲得的數據進行處理,選用1/8、1/4、1/2、1、3/2、2、4、6倍的ETC循環功作為工作窗口。試驗車輛的ETC循環功為12.8 kW·h,窗口平均功率均達到發動機最大功率的20%,試驗結果有效。

圖5顯示了不同工作窗口對bsNOx結果的影響。其中,1/8倍ETC循環功(1.6 kW·h)工作窗口在測試中產生較高的bsNOx結果。對于小型工作窗口,發動機高轉速和高轉矩周期可能產生較高的bsNOx,也更能反映NOx的瞬時排放情況。隨著工作窗口增大,窗口開始時刻更晚,bsNOx結果更接近恒定水平,波動減小,峰值后移,更能反映整體路況NOx排放情況,如當工作窗口為6倍ETC循環功(76.8 kW·h)時,bsNOx曲線趨于平滑直線。

圖4 NO2占NOx百分比隨時間的變化

表2顯示了測試窗口大小與窗口持續時間和bsNOx的關系。隨著工作窗口的增大,窗口持續時間不斷增加。對于大型工作窗口,平均bsNOx值接近8.7 g/kW·h。該發動機的NOx排放限值為7 g/kW·h。

因為每組數據的平均數不同,故使用變異系數來比較數據變異程度的大小:

圖5 窗口大小對bsNOx的影響

式中,Vx為變異系數;σx為標準偏差;Ex為平均值。

由表2可知,隨著工作窗口大小的增加,窗口持續時間變異系數和bsNOx的變異系數大幅降低,這表明當工作窗口過小時,污染物排放量的離散程度大。由此可知,要得到更為穩定的bsNOx,工作窗口不宜過小,但也不能過大,以便在測試時段內能夠獲得足夠數量的有效窗口,提高所測數據的利用率。

根據國家第六階段機動車污染物排放標準征求意見稿,取1倍ETC循環功作為工作窗口,得到試驗車輛高原道路環境的bsNOx為8.73 g/kW·h,高于北京市地方標準[17]的7 g/kW·h,這是高原環境下氣壓低,導致空氣含氧量偏低,柴油燃燒不充分造成的。這時窗口持續時間的變異系數大于15%,可能是由于海拔的變化加劇了波動,結合圖5來看,取1.5倍、2倍ETC循環功作為窗口平均做功量時,窗口持續時間適中且變異系數小于15%,同時,bsNOx曲線較為平滑,故在高原環境下取1.5倍、2倍ETC循環功作為窗口平均做功量較為合理。

表2 不同工作窗口的持續時間和bsNOx

4 結論

a.取不同大小的工作窗口,bsNOx變異系數也不同。窗口做功量越小,NOx平均比排放變異系數越大,bsNOx越離散;窗口做功量越大,bsNOx的變異系數越小,但會因此降低試驗數據的利用率。

b.符合國家第四階段機動車污染物排放標準要求的柴油車使用AWM在高原環境進行NOx排放測試時,NOx比排放結果高于國標要求。

c.在高原條件下,為獲得變異系數較低的bsNOx值,且能提高試驗數據利用率,降低窗口時間,取1.5倍、2倍ETC循環功作為窗口平均做功量較為合理。

d.與直接分析PEMS數據相比,AWM得到的數據離散性更小,能更好地評價車輛在整個行程中污染物的排放情況。

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