小型通用汽油机颗粒物排放与汽油机颗粒捕集器净化研究

以一台小型发电机用汽油机为样机开展颗粒物排放特性研究,探究汽油机颗粒捕集器(gasoline particulate filter, GPF)对排气颗粒物的净化特性。设计六工况排放试验循环,测试汽油机在匹配与未匹配GPF两种状态下的颗粒物排放。研究发现原机颗粒物数量(particle number,PN)比排放为3.7×10¹²个/(kW·h),颗粒物质量(particulate mass, PM)比排放为2.2 mg/(kW·h)。PN、PM排放均随负荷升高呈先下降再上升趋势,低负荷时排放浓度最高,中等负荷最低。粒径小于312.7 nm的PN之和占总PN的99.5%以上,大于312.7 nm的PM之和占总PM的91.4%～98.7%,表明超细微粒子数多,但质量占比小。PN排放浓度随颗粒物粒径增大而降低,而PM排放浓度在低负荷时随粒径增大先增加后降低再增加,中高负荷时则随粒径增大而增大。安装GPF对PN的综合净化率为73.7%,对PM的综合净化率为59.7%。GPF对粒径在50 nm以下的核态粒子的捕集效率高于粒径更粗的积聚态和粗糙态粒子。     

基于BP神经网络的车辆碳排放测算研究

研究轻型车辆碳排放测算方法,分析车辆碳排放与运行工况关系。基于车辆实际行驶污染物排放(Real Drive Emission, RDE)车载测试数据,以CO2当量CO2e代表碳排放,分析得出碳排放速率随车速、比功率(Vehicle Specific Power, VSP)增大而上升;运用BP (Back Propagation)神经网络算法建立车辆碳排放与车速、加速度、比功率多参数间非线性关系测算模型,计算得出世界轻型车测试循环(World Light Vehicle Test Cycle,WLTC)、新欧洲行驶循环(New European Driving Cycle, NEDC)和中国轻型商用车行驶工况(China Light-duty Vehicle Test Cycle-commercial Car,CLTC-C)3种台架测试循环工况下的碳排放因子。比较发现3种台架测试循环工况下的碳排放因子均高于实际道路行驶碳排放因子,其中WLTC下碳排放因子最高,其次是NEDC,再是CLTC-C,原因是加速度越大、车速越高的测试工况导致碳排放增加。