基于Matlab灰色模型法的天然气出租车队MOBILE6.2排放特性研究

魏慧利++霍炜++赵红++张纪鹏

摘 要：利用MOBILE6.2模拟了青岛市天然气出租车队2015年CO、HC、NOX排放因子。采用简易瞬态工况法检测在役12辆捷达、32辆桑塔纳出租车的排放因子，并利用测试结果对MOBILE6.2模型进行修正完成了模型的本地化。结合Matlab灰色系统模型预测了2016～2020年污染物排放水平。结果表明2015年青岛市出租车CO、HC、NOX的排放因子分别为1.84g/km、0.66g/km、0.36g/km，导致CO排放高的原因有两个：天然气燃烧性能和发动机技术改变。“油改气”降低了CO、HC、NOX80%、69%、63%的排放，减排效果在2016～2020年趋于平稳。

关键词：排放特性；MOBILE6.2；简易瞬态工况法；灰色模型

中图分类号：X511 文献标识码：A

我国城市机动车保有量实现了飞跃式增长，然而其引起的环保问题却不容忽视。国内对车辆排放污染物的研究主要针对以汽油、柴油为燃料的各种车型，对燃气车的预测研究较少，且2003年开始实施的出租车“油改气”政策的减排效果缺少评估研究。本文全面调查收集了青岛市出租车信息，建立了青岛市出租车队的MOBILE6.2排放因子模型；采用简易瞬态工况法检测出租车排放因子，分析了燃气出租车的排放特点和影响因素，并根据其测试完成了MOBILE模型的本地化；建立Matlab灰色系统模型，预测了青岛市出租车2016～2020年的排放水平。

1. MOBILE建模

1.1 MOBILE6简介

MOBILE是美国环保局推出的排放因子模型，可以模拟在用车队碳氢化合物（HC）、一氧化碳（CO）、氮氢化合物（NOX）、颗粒物（PM）、有害空气污染物及二氧化碳（CO2）的排放因子，建立地区、国家范围的排放清单，应用广泛。用户需要对不同机动车模型进行参数修正后才能发展出适用于本国机动车排放的本土模型。

1.2 参数设置

根据调研，设定其模型参数如下。选择模型年为2015，评价月为1月，海拔高度为1低海拔。日峰持续时间为10A.M～4P.M，1月太阳起/落为6A.M～6P.M，最低/最高温度为32～42°F，云量为0.4，气压为30.0。柴油车比例命令全部设定为0。

天然气出租车是由轻型汽油车改造而来，在车辆登记分布命令中仅需设定轻型汽油車车型，且出租车每8年强制更新，经调研设定车龄1～7的百分数为10、3、3、13、15、41、15，其余为0。使用年均累积行驶里程命令设定车队行驶特征，经调研，出租车年均行驶里程约为13.7万km，在外部文件Reg.d中设定输入值均为0.851。针对天然气车队，需要设置天然气车辆比例和天然气车替代排放因子命令。其中天然气排放因子使用美国EPA对于超低排放车辆的认定标准，在外部文件ngvef.d中设定数值。

目前我国汽油燃料质量为国Ⅳ标准，根据调查数据、国家标准文件，通过燃料程序命令设定燃料含硫量。其他相关命令使用系统默认值。

1.3 模拟结果

运行*.in文件输出青岛市2015年出租车的HC、CO、NOX排放因子分别为0.66、1.84、0.36g/km，满足山东省标准CO≤7.2g/km、（HC+NOX）≤2.5g/km，测试合格。

2.简易瞬态工况法（VMAS）测试

2.1 简易瞬态工况法

简易瞬态工况法（VMAS）为动态加载检测方法，机动车在底盘测功机上根据标准的测试规程模拟实际行驶条件，检测其排放因子，对尾气中的CO、HC、NOX等有害物都有较好的检测精度。VMAS测试的主要设备为：底盘测功机、汽车尾气分析仪、气体流量分析仪、主控计算机等。对在役的12辆捷达、32辆桑塔纳出租车进行VMAS试验检测其排放因子。

2.2 测试结果分析

由图1可知，除了一辆2009.10桑塔纳的排放明显超出正常范围的故障车辆，忽略不计外，其余测试车辆的HC、NOX排放维持低水平：捷达、桑塔纳HC为0.1g/km～2.0g/km，NOX为0.1g/km～1.0g/km。天然气发动机内，燃烧较为完全，温度低，生成HC和NOX较少。说明天然气燃料对HC、NOX有良好减排效果。HC、NOX变化一致，说明发动机技术改变，如后处理老化、喷油点火性能等，对于HC、NOX影响是一致的。

车队的CO的排放水平较高，且波动最大：捷达为 0.2g/km～6.9g/km，桑塔纳为0.2g/km～11.3g/km，是主要污染物。这是由于同样工况下所需天然气体积喷射流量远大于汽油，工作循环变动大，发动机运转不稳定，天然气燃烧特性导致排放增加。

CO变化与HC、NOX大致相同，该变化是由发动机技术改变引起的。但是注册时间为2009.2、2009.6、2009.8、2011.2、2012.4捷达和2009.7、2009.9桑塔纳，其CO排放却与HC、NOX相反，说明CO的排放变化是由本身特性决定的。这是因为氧气富足时燃料燃烧完全，生成HC减少、CO增加，且天然气燃烧温度低，能抑制NOX的生成；氧气不足，则相反。此时CO与HC、NOX排放变化相反是由天然气燃烧特性决定的。

1.8L桑塔纳CO排放因子变化幅度是1.6L捷达的两倍，而且桑塔纳CO变化趋势多与HC、NOX一致，可见大排量桑塔纳与小排量捷达相比CO排放高是由发动机技术改变引起的。

由图2可以看出，与汽油车的排放因子与累计行驶里程成正相关明显不同，天然气车排放因子受车龄影响较小，成离散型分布。这是由于天然气气体进入气缸时不会破坏机油油膜的润滑特性，几乎不会产生积碳，而积碳会引起发动机燃烧不良导致尾气排放超标，大幅降低了排放随行驶里程的劣化。

2.3 修正因子计算

根据测试车辆的登记日期和公式（1）可得整个车队VMAS的CO、HC、NOX排放因子为2.81g/km、1.04g/km、0.57g/km。

定义MOBILE的参数修正因子为排放因子模拟值和实测值之比，计算得到CO、HC、NOX的参数修正因子分别为0.65、0.63、0.63。将修正因子输入MOBILE中，得到本土化的青岛市出租车本地MOBILE排放模型。

2.4 2003～2015年青岛出租车队排放因子

使用青岛市出租车本地MOBILE排放模型得到其2003～2015年排放因子如图3所示。由图发现，自2003年“油改气”以来，CO、HC、NOX的排放因子均减小。其中CO的降幅最大，由14.7降到2.81g/km，降幅达80%；HC在2003年～2007年降幅为69%，2008年后逐渐平稳；NOX降幅达63%。“油改气”政策有效降低了出租车3种污染物的排放。

3. Matlab灰色系统模型的出租车保有量预测

某种污染物年排放量计算公式如下。

式中EQω为ω种污染物的年排放量，P为统计年份车保有量，M为车年平均行驶里程，Efω为ω种污染物的排放因子。其中青岛市出租车保有量P可利用灰色模型进行预测。

3.1 灰色系统模型

青岛市出租车保有量是一个既有未知又有已知信息的灰色系统，灰色系统模型只需从保有量的实际信息的初始数据中找寻规律，即可完成未来保有量预测。将Matlab软件和灰色模型结合编程，应用模型时只需输入初始数据、预测数据个数即可得到预测结果，无需再次编写计算公式，提高计算效率。

3.2 Matlab的GM（1，1）建模

（1）选定初始数据X0为2007～2015青岛市年出租车保有量为：8221、9241、9136、9539、9683、9693、9826、9720、10033。

（2）建立Matlab灰色模型。调用Matlab程序建模，需要预测数据为2016～2020年出租车保有量，按照提示输入初始数据X0、预测数据个数n=5即可完成建模。

（3）输出2016～2020年保有量预测值为10117、10234、10353、10473、10594辆。

3.3 误差检验

灰色模型建立模型后，需要通过对相对残差q、后验差比值C、小误差概率P计算对模型精度进行检验，在Matlab中计算得到本模型的模型值、相对残差见表1。

本模型相对残差q<0.05，精度为二级；后验差比值C=0.0654<0.35，精度为一级；小误差概率为P=1>0.95，为一级。说明模型预测精度好，通过检验。

4. 2016年～2020年城市出租车队排放特征

使用青岛出租车本地MOBILE模型模拟计算出租车车队2016年～2020年污染物的排放因子如图4（a）所示，使用灰色系统预测其保有量，年均行驶里程Mj约为13.7万km，根据公式（2）得到其2016～2020年污染物排放总量如图4（b）所示。

模拟值表明，2016年～2020年期间，青岛市出租车的HC、NOX排放因子水平基本稳定，其排放总量则因为出租车数量的增加呈现上升趋势。CO则在2016～2017年继续有较大幅度地降低，由1.84g/km降低到了1.22g/km，但依然是天然气车辆的主要污染物；CO、HC、NOX排放总量在2020年分别达到0.36t、0.15t、0.1t。

结论

（1）建立青岛市出租车车队MOBILE6.2模型，得到其2015年的HC、CO、NOX模拟排放因子；使用VMAS测试在役12辆捷达、32辆桑塔纳出租车，得到青岛市出租车队HC、CO、NOX实测排放因子为1.04g/km、2.81g/km、0.57g/km，并利用实测排放因子完成MOBIEL模型本土化。发现天然气出租车CO排放因子水平较高，导致CO排放高的原因有两个：天然气燃烧性能和发动机技术改变。

（2）结合MOBILE6.2模型和Matlab灰色模型，预测了青岛市出租车2016～2020年HC、CO、NOX总排放量。结果表明，在“油改气”政策逐步实施的2003年～2015年期间，出租车降低了超过60%左右的尾气排放。随着燃气车辆数趋于稳定，减排效果将在2016年～2020年逐步稳定，而排放量则跟随出租车数量的增加而有所增加。

参考文献

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