【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)生活水平與科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平的不斷提高,我國機(jī)動車保有量持續(xù)增加,而大量汽車尾氣排放帶來的環(huán)境問題也日益嚴(yán)重。所以準(zhǔn)確地檢測或估計出機(jī)動車尾氣污染物真實排放水平,與合理地評估一定狹域范圍內(nèi)的車隊整體尾氣污染物排放狀況,對于空氣質(zhì)量監(jiān)測與尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)的制定非常重要。一般利用遙感監(jiān)測方法得到的車輛尾氣檢測數(shù)據(jù)結(jié)果受風(fēng)速與溫度等環(huán)境因素影響較大,檢測結(jié)果不穩(wěn)定,且無法直接利用遙測尾氣數(shù)據(jù)結(jié)果對監(jiān)測區(qū)域的車隊整體尾氣污染物排放水平進(jìn)行估計。本文基于城市路網(wǎng)機(jī)動車尾氣排放多車道監(jiān)測系統(tǒng)采集到的大量遙感監(jiān)測尾氣數(shù)據(jù)與一部分基于臺架測試采集到的車輛環(huán)檢尾氣數(shù)據(jù),分別研究了面向微觀層次機(jī)動車尾氣排放與面向宏觀層次狹域車隊整體尾氣排放的估計算法,對不同層次的研究對象的尾氣污染物排放水平進(jìn)行精準(zhǔn)估計。本文針對尾氣數(shù)據(jù)分析處理方法和尾氣排放估計算法進(jìn)行了探究與分析,主要的研究內(nèi)容與工作如下:第一,提出一種改進(jìn)的基于半監(jiān)督協(xié)同訓(xùn)練回歸的尾氣數(shù)據(jù)近似補(bǔ)全算法,對原始尾氣數(shù)據(jù)中大量不完整殘缺數(shù)據(jù)與異常數(shù)據(jù)進(jìn)行了近似補(bǔ)全,且不改變原始數(shù)據(jù)分布。第二,針對車輛尾氣遙感檢測結(jié)果不完全準(zhǔn)確且受氣象條件影響較大的問題,本文利用先驗修正后遙測尾氣數(shù)據(jù),分別研究了基于XGBoost的CO/HC/NO尾氣濃度反演算法與基于多任務(wù)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的尾氣超標(biāo)排放判定算法,在微觀層次上對單機(jī)動車尾氣排放水平進(jìn)行精確估計。并基于改進(jìn)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)算法對遙感監(jiān)測尾氣數(shù)據(jù)與車檢尾氣數(shù)據(jù)進(jìn)行了一致性映射分析。第三,針對宏觀狹域范圍內(nèi)車隊整體尾氣污染物排放水平難以量化估計的問題,引入新的狹域尾氣時序樣本構(gòu)造方法,并提出一種新的基于小波變換-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的狹域尾氣序列預(yù)測算法,對狹域中未來短時間內(nèi)的車隊整體尾氣污染物CO/HC/HC的排放水平進(jìn)行了準(zhǔn)確估計與預(yù)測。本文還研究了基于COPERT模型的平均排放因子估計方法,結(jié)合狹域內(nèi)長期車隊統(tǒng)計信息,對狹域內(nèi)車隊的長期尾氣排放水平進(jìn)行了準(zhǔn)確定量的估計。此外本文通過大量對比實驗分析證明了本文所提出的微觀與宏觀層次尾氣排放估計算法的有效性與精確性。
【圖文】：

第１章緒論第１章緒論逡逑背景和意義逡逑濟(jì)與生活水平的提高，中國機(jī)動車保有量持續(xù)增加，據(jù)公安部８年末，中國機(jī)動車保有量己達(dá)３．２７億輛，其中汽車保有量２．４人達(dá)４．０９億人。如圖１．１所示，，自２００６年以來我國汽車保有量增長率為１４％，如圖１．２所示，中國汽車產(chǎn)銷量也基本保持增加車持續(xù)增加給人們出行生活帶來便利的同時，也加劇了道路堵塞、氣污染等問題。大量機(jī)動車的尾氣排放更是城市空氣污染的主要原

圖２．邋２遙測尾氣系統(tǒng)基本原理圖逡逑根據(jù)［３６］研究表明，同一車輛排放的尾氣煙羽中各污染物成分的相對體基本保持恒定，不會隨煙羽擴(kuò)散稀釋而改變。所以雖然利用遙感特征理檢測到的煙羽尾氣濃度偏小，但是依然可以求得各尾氣污染物成分的濃度比，再利用燃燒方程反解即可初步求得車輛排氣管中各尾氣污染積濃度。一般燃油的碳?xì)湓乇龋茫海龋藉澹保海�，空氣中氧氣與氮氣體積比０邋：邋７９％，機(jī)動車發(fā)動機(jī)中不完全燃燒方程［５］為：逡逑ＣＨ２邋＋邋ｍ（０．２１０２邋＋邋０．７９Ｎ２）逡逑（２ａＣＯ邋＋邋ｂＨ２０邋＋邋ｃＣ４Ｈ６邋＋邋ｄＣ０２邋＋邋ｅＮＯ邋＋邋（０．７９ｍ邋－邋ｅ／ｌ）Ｎ２逡逑８逡逑
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP79;X734.2

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本文編號：2603119