面向高排放源捕獲的城市路網(wǎng)遙感監(jiān)測系統(tǒng)關(guān)鍵問題研究
發(fā)布時(shí)間:2021-09-03 21:16
交通排放是城市空氣污染的主要來源。為減輕城市空氣污染,對在路移動污染源排放進(jìn)行監(jiān)測是采取后續(xù)相關(guān)減排措施的基礎(chǔ)和前提。對于交通排放的檢測,現(xiàn)有手段主要是制定機(jī)動車排放標(biāo)準(zhǔn),并強(qiáng)制機(jī)動車進(jìn)行定期尾氣排放檢測,進(jìn)而根據(jù)車輛在檢測機(jī)構(gòu)的尾氣檢測結(jié)果判斷其是否超標(biāo)。這種檢測過程中機(jī)動車以特定工況運(yùn)行,同時(shí)收集其排放的尾氣進(jìn)行定量分析,因此該方法具有檢測精度高、檢測結(jié)果可重復(fù)性強(qiáng)、判斷標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的特點(diǎn)。但是,該方法單次檢測時(shí)間長,且其檢測結(jié)果無法完全反映車輛在路行駛時(shí)的實(shí)際排放;同時(shí),由于檢測間隔周期長達(dá)一年或數(shù)年,因此車輛在兩次定期檢測之間的排放狀況無法獲知。為彌補(bǔ)這些不足,道路遙感監(jiān)測技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,該技術(shù)可應(yīng)用于交通路網(wǎng),通過分析尾氣吸收光譜以實(shí)時(shí)檢測經(jīng)過車輛的尾氣排放,是篩選高排放源、豁免清潔車輛的有效手段。近年來,道路遙感監(jiān)測技術(shù)在多個(gè)國家和地區(qū)的應(yīng)用進(jìn)一步深化,并在個(gè)體車輛監(jiān)管、群體車輛排放估計(jì)、污染源解析等方面體現(xiàn)出其巨大優(yōu)勢。但是,道路遙感監(jiān)測技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中仍存在一些關(guān)鍵問題尚待解決,本文即針對道路遙感監(jiān)測技術(shù)在應(yīng)用于高排放源捕獲方面存在的關(guān)鍵問題進(jìn)行研究。主要內(nèi)容包括兩個(gè)方面:一...
【文章來源】:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:139 頁
【學(xué)位級別】:博士
【部分圖文】:
圖1.1美國2002-2013年空氣污染物來源,來自U.S.?EPA發(fā)布的國家空氣污染物排放淸??單丨8丨??正是由于移動污染源的排放在空氣污染總量中貢獻(xiàn)極大,我國生態(tài)環(huán)境部??
?第1章緒?論???道路機(jī)動車,而非道路移動源包括非道路移動機(jī)械、船舶、飛機(jī)等P1!吨袊??動源環(huán)境管理年報(bào)(2019)》指出,2013-2018年全國機(jī)動車四項(xiàng)污染物排放總量??總體上呈下降態(tài)勢,但是排放總量仍然超過4000萬噸。圖1.2展示了?2013-2018??年間我國機(jī)動車污染物排放量的變化趨勢,可以發(fā)現(xiàn)2018年我國機(jī)動車保有量??己經(jīng)超過了3億輛,且近年來持續(xù)保持上升趨勢。尤其可發(fā)現(xiàn),數(shù)量如此龐大的??機(jī)動車排放的CO總量非常多,在2013-2018年間均超過3000萬噸。??4000?I??000??腳-■?30000??T___?I?|??IE?I?ES??m?jM?_?L?L?L?^??2013?2014?2015?2016?2017?2018??_?CO?_?HC?霧?NOx?■?PM?—保有量??圖1.2我國機(jī)動車污染物排放量變化趨勢,來自《中國移動源環(huán)境管理年報(bào)(2019)》191??另外,根據(jù)我國第一批城市大氣PM2.5?(細(xì)顆粒物)源解析結(jié)果,北京、上??海、杭州、濟(jì)南、廣州、深圳PM2.5的首要來源為道路移動源排放;在其他的大??多數(shù)城市,道路移動源排放也是PM2.5的重要來源。根據(jù)2018年5月北京市的??新一輪PM2.5源解析結(jié)果,從北京市大氣PM2.5來源特征看,移動源占比最大,??高達(dá)45%;在移動源中,柴油車排放占32%、汽油車排放占29%、進(jìn)京及過境??柴油車排放占18%、非道路機(jī)械排放占]4%、航空及火車排放占7%[%。容易發(fā)??現(xiàn),道路移動源的PM2.5排放占移動源總排放量的約80%。??可見,城市道路移動源污染已成為我國空氣污染問題中
法可獲取??機(jī)動車單車在實(shí)際工況下逐秒的尾氣排放數(shù)據(jù),從而分析尾氣中各污染成分的??排放特征。PEMS方法將檢測設(shè)備放置于被檢車輛上,并將氣態(tài)或顆粒態(tài)污染物??檢測裝置與被檢車輛的排氣管直接連接,使用直采的方式獲得尾氣分析樣品,從??而可得到各成分的濃度。PEMS除了污染物檢測裝置以外,通常還包括流量、車??輛位置、車輛行駛信息、溫濕度等檢測模塊,這些模塊所采集的信息將與污染物??濃度數(shù)據(jù)聯(lián)合分析,從而反映車輛在各種工況及檢測環(huán)境下的實(shí)際排放特征[|3]。??PEMS的檢測示意圖如圖1.3所示。??f棚繫』??__??圖1.3?PEMS檢測示意圖(圖中設(shè)備為合肥物質(zhì)科學(xué)研宄院自主研制)??由于PEMS直接從車輛排氣管中收集檢測樣品,因此檢測準(zhǔn)確率較高、可測??得機(jī)動車在行駛過程中連續(xù)的尾氣排放量。PEMS—般用于單車檢測,可檢測的??機(jī)動車數(shù)量較少、安裝過程繁雜,并且由于PEMS設(shè)備本身的重量可能導(dǎo)致檢測??結(jié)果出現(xiàn)偏差,尤其對于輕型車輛。對于大規(guī)模的道路移動源檢測來說,PEMS??方法具有局限性。相比而言,道路遙感監(jiān)測方法將檢測設(shè)備安裝于道路上,對經(jīng)??過檢測設(shè)備的機(jī)動車依次進(jìn)行檢測,無需駕駛員配合。而且道路遙感監(jiān)測方法檢??測時(shí)間短、檢測范圍大、成本較低、且不影響正常交通,非常適用于在用車輛的??普查監(jiān)督。但是道路遙感監(jiān)測方法僅可獲得污染物與C02?(二氧化碳)的體積濃??度比值、檢測結(jié)果僅可反映機(jī)動車通過檢測設(shè)備瞬時(shí)的污染排放狀況。需要指出??的是,與實(shí)驗(yàn)室中模擬工況法相比,道路遙感監(jiān)測方法及PEMS這類在機(jī)動車實(shí)??際行駛中測量尾氣排放量的方法在檢測結(jié)果可重復(fù)性上面有所欠缺,但是它們??在估計(jì)在路機(jī)動車的
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]A Facial Expression Emotion Recognition Based Human-robot Interaction System[J]. Zhentao Liu,Min Wu,Weihua Cao,Luefeng Chen,Jianping Xu,Ri Zhang,Mengtian Zhou,Junwei Mao. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2017(04)
[2]天津市在用汽車遙感檢測分析研究[J]. 姚立英,李璠,王偉,黃浩云. 環(huán)境科學(xué)與管理. 2016(01)
[3]高速公路網(wǎng)絡(luò)最小檢測器布設(shè)新方法[J]. 柳波,余紅紅,張生. 交通科學(xué)與工程. 2015(01)
[4]交通網(wǎng)絡(luò)中線圈布局優(yōu)化的支撐樹算法[J]. 何勝學(xué). 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2013(12)
[5]基于圖論與矩陣論的交通檢測器布設(shè)新方法[J]. 張墨逸,曹潔,牛建強(qiáng),陳繼銘. 公路交通科技. 2012(11)
[6]基于圖論的路網(wǎng)交通檢測器之布點(diǎn)[J]. 林培群,徐建閩. 控制理論與應(yīng)用. 2010(12)
[7]機(jī)動車尾氣的道邊在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(下)[J]. 董鳳忠,劉文清,劉建國,涂興華,張玉鈞,齊峰,謝品華,陸亦懷,汪世美,王亞萍,魏慶農(nóng). 測試技術(shù)學(xué)報(bào). 2005(03)
[8]機(jī)動車尾氣的道邊在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(上)[J]. 董鳳忠,劉文清,劉建國,涂興華,張玉鈞,齊峰,謝品華,陸亦懷,汪世美,王亞萍,魏慶農(nóng). 測試技術(shù)學(xué)報(bào). 2005(02)
[9]機(jī)動車行駛中尾氣排放的遙感測量及排放因子的估算[J]. 董剛,陳達(dá)良,張鎮(zhèn)順,熊永達(dá). 內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào). 2003(02)
博士論文
[1]基于車載測試的輕型汽油和混合電動車排放因子建立的關(guān)鍵問題與特征研究[D]. 鐘莊敏.華南理工大學(xué) 2018
[2]單分類支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)方法研究[D]. 王洪波.浙江大學(xué) 2012
碩士論文
[1]基于圖論的檢測器布局[D]. 郭柯.東南大學(xué) 2017
本文編號:3381864
【文章來源】:中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】:139 頁
【學(xué)位級別】:博士
【部分圖文】:
圖1.1美國2002-2013年空氣污染物來源,來自U.S.?EPA發(fā)布的國家空氣污染物排放淸??單丨8丨??正是由于移動污染源的排放在空氣污染總量中貢獻(xiàn)極大,我國生態(tài)環(huán)境部??
?第1章緒?論???道路機(jī)動車,而非道路移動源包括非道路移動機(jī)械、船舶、飛機(jī)等P1!吨袊??動源環(huán)境管理年報(bào)(2019)》指出,2013-2018年全國機(jī)動車四項(xiàng)污染物排放總量??總體上呈下降態(tài)勢,但是排放總量仍然超過4000萬噸。圖1.2展示了?2013-2018??年間我國機(jī)動車污染物排放量的變化趨勢,可以發(fā)現(xiàn)2018年我國機(jī)動車保有量??己經(jīng)超過了3億輛,且近年來持續(xù)保持上升趨勢。尤其可發(fā)現(xiàn),數(shù)量如此龐大的??機(jī)動車排放的CO總量非常多,在2013-2018年間均超過3000萬噸。??4000?I??000??腳-■?30000??T___?I?|??IE?I?ES??m?jM?_?L?L?L?^??2013?2014?2015?2016?2017?2018??_?CO?_?HC?霧?NOx?■?PM?—保有量??圖1.2我國機(jī)動車污染物排放量變化趨勢,來自《中國移動源環(huán)境管理年報(bào)(2019)》191??另外,根據(jù)我國第一批城市大氣PM2.5?(細(xì)顆粒物)源解析結(jié)果,北京、上??海、杭州、濟(jì)南、廣州、深圳PM2.5的首要來源為道路移動源排放;在其他的大??多數(shù)城市,道路移動源排放也是PM2.5的重要來源。根據(jù)2018年5月北京市的??新一輪PM2.5源解析結(jié)果,從北京市大氣PM2.5來源特征看,移動源占比最大,??高達(dá)45%;在移動源中,柴油車排放占32%、汽油車排放占29%、進(jìn)京及過境??柴油車排放占18%、非道路機(jī)械排放占]4%、航空及火車排放占7%[%。容易發(fā)??現(xiàn),道路移動源的PM2.5排放占移動源總排放量的約80%。??可見,城市道路移動源污染已成為我國空氣污染問題中
法可獲取??機(jī)動車單車在實(shí)際工況下逐秒的尾氣排放數(shù)據(jù),從而分析尾氣中各污染成分的??排放特征。PEMS方法將檢測設(shè)備放置于被檢車輛上,并將氣態(tài)或顆粒態(tài)污染物??檢測裝置與被檢車輛的排氣管直接連接,使用直采的方式獲得尾氣分析樣品,從??而可得到各成分的濃度。PEMS除了污染物檢測裝置以外,通常還包括流量、車??輛位置、車輛行駛信息、溫濕度等檢測模塊,這些模塊所采集的信息將與污染物??濃度數(shù)據(jù)聯(lián)合分析,從而反映車輛在各種工況及檢測環(huán)境下的實(shí)際排放特征[|3]。??PEMS的檢測示意圖如圖1.3所示。??f棚繫』??__??圖1.3?PEMS檢測示意圖(圖中設(shè)備為合肥物質(zhì)科學(xué)研宄院自主研制)??由于PEMS直接從車輛排氣管中收集檢測樣品,因此檢測準(zhǔn)確率較高、可測??得機(jī)動車在行駛過程中連續(xù)的尾氣排放量。PEMS—般用于單車檢測,可檢測的??機(jī)動車數(shù)量較少、安裝過程繁雜,并且由于PEMS設(shè)備本身的重量可能導(dǎo)致檢測??結(jié)果出現(xiàn)偏差,尤其對于輕型車輛。對于大規(guī)模的道路移動源檢測來說,PEMS??方法具有局限性。相比而言,道路遙感監(jiān)測方法將檢測設(shè)備安裝于道路上,對經(jīng)??過檢測設(shè)備的機(jī)動車依次進(jìn)行檢測,無需駕駛員配合。而且道路遙感監(jiān)測方法檢??測時(shí)間短、檢測范圍大、成本較低、且不影響正常交通,非常適用于在用車輛的??普查監(jiān)督。但是道路遙感監(jiān)測方法僅可獲得污染物與C02?(二氧化碳)的體積濃??度比值、檢測結(jié)果僅可反映機(jī)動車通過檢測設(shè)備瞬時(shí)的污染排放狀況。需要指出??的是,與實(shí)驗(yàn)室中模擬工況法相比,道路遙感監(jiān)測方法及PEMS這類在機(jī)動車實(shí)??際行駛中測量尾氣排放量的方法在檢測結(jié)果可重復(fù)性上面有所欠缺,但是它們??在估計(jì)在路機(jī)動車的
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]A Facial Expression Emotion Recognition Based Human-robot Interaction System[J]. Zhentao Liu,Min Wu,Weihua Cao,Luefeng Chen,Jianping Xu,Ri Zhang,Mengtian Zhou,Junwei Mao. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2017(04)
[2]天津市在用汽車遙感檢測分析研究[J]. 姚立英,李璠,王偉,黃浩云. 環(huán)境科學(xué)與管理. 2016(01)
[3]高速公路網(wǎng)絡(luò)最小檢測器布設(shè)新方法[J]. 柳波,余紅紅,張生. 交通科學(xué)與工程. 2015(01)
[4]交通網(wǎng)絡(luò)中線圈布局優(yōu)化的支撐樹算法[J]. 何勝學(xué). 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2013(12)
[5]基于圖論與矩陣論的交通檢測器布設(shè)新方法[J]. 張墨逸,曹潔,牛建強(qiáng),陳繼銘. 公路交通科技. 2012(11)
[6]基于圖論的路網(wǎng)交通檢測器之布點(diǎn)[J]. 林培群,徐建閩. 控制理論與應(yīng)用. 2010(12)
[7]機(jī)動車尾氣的道邊在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(下)[J]. 董鳳忠,劉文清,劉建國,涂興華,張玉鈞,齊峰,謝品華,陸亦懷,汪世美,王亞萍,魏慶農(nóng). 測試技術(shù)學(xué)報(bào). 2005(03)
[8]機(jī)動車尾氣的道邊在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(上)[J]. 董鳳忠,劉文清,劉建國,涂興華,張玉鈞,齊峰,謝品華,陸亦懷,汪世美,王亞萍,魏慶農(nóng). 測試技術(shù)學(xué)報(bào). 2005(02)
[9]機(jī)動車行駛中尾氣排放的遙感測量及排放因子的估算[J]. 董剛,陳達(dá)良,張鎮(zhèn)順,熊永達(dá). 內(nèi)燃機(jī)學(xué)報(bào). 2003(02)
博士論文
[1]基于車載測試的輕型汽油和混合電動車排放因子建立的關(guān)鍵問題與特征研究[D]. 鐘莊敏.華南理工大學(xué) 2018
[2]單分類支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)方法研究[D]. 王洪波.浙江大學(xué) 2012
碩士論文
[1]基于圖論的檢測器布局[D]. 郭柯.東南大學(xué) 2017
本文編號:3381864
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