CN116413391A - 柴油货车obd氮氧化物监测数据校准及碳排放数据补全方法 - Google Patents
柴油货车obd氮氧化物监测数据校准及碳排放数据补全方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了柴油货车OBD氮氧化物监测数据校准及碳排放数据补全方法，包括步骤：S1、数据采集与预检验；S2、氮监测数据校准和碳排放数据补全：S2.1、城市工况数据提取；S2.2、建立氮排放测算模型；S2.3、建立碳排放测算模型。本发明通过在线校准OBD NOx监测数据并补全碳排放数据，解决现有货车监管治理的技术难题，并完善OBD监控设备碳排放监测能力。
Description
技术领域
本发明涉及环境监测技术领域，具体涉及一种柴油货车OBD氮氧化物监测数据校准及碳排放数据补全方法。
背景技术
机动车污染已成为我国大中型城市空气污染的重要来源，是造成光化学烟雾、细颗粒物污染和温室效应的重要原因，机动车污染防治的紧迫性日益凸显。因此，提升移动源排放监测水平，控制移动源排放，对改善大气环境质量具有重要意义。
重型柴油货车(最大总质量3.5吨以上)仅占机动车保有量的7.7％，但NOx、PM排放总量占机动车排放总量的80％和90％，重型柴油货车对于移动源污染物排放贡献较大。为了有效地控制重型柴油货车尾气排放污染，监管部门通常在最大总质量3.5吨以上、国四以上的货车加装OBD(On-Board Diagnostics，OBD)远程在线监控设备进行实时监控。然而，目前OBD远程在线监控设备存在生产厂家多、制作标准不规范等问题，导致监测数据精确度不够理想，不能为监管执法提供有效的数据支撑。同时，OBD监控设备主要监测氮氧化物排放，在移动源碳排放监测方面能力不足。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明旨在提供一种柴油货车OBD氮氧化物监测数据校准及碳排放数据补全方法，通过在线校准OBD NOx监测数据并补全碳排放数据，解决现有货车监管治理的技术难题，并完善OBD监控设备碳排放监测能力。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
柴油货车OBD氮氧化物监测数据校准及碳排放数据补全方法，具体过程为：
S1、数据采集与预检验：采集OBD和PEMS数据，并检验数据质量；
S2、氮监测数据校准和碳排放数据补全：
S2.1、城市工况数据提取：
首先，收集城市路况信息，建立GPS数据与路网匹配算法，按照道路等级对经过预处理后的PEMS和OBD数据进行分类；其次，机动车比功率VSP与机动车的瞬态排放具有较强的相关性,可以描述出更加真实的机动车道路行驶状况；采用下式算出逐秒VSP结果；
式中，A为滚动阻力系数kW·s·m-1；B为转动阻力系数kW·s2·m-2；C为空气动力学阻力系数kW·s3·m-3；fscale为固定质量因子；M为车辆的重量；；vt为t时刻车辆的瞬时速度m·s-1；at为t时刻车辆的瞬时加速度m·s-2；g为重力加速度；θ为道路坡度,在实际应用中sinθ通常取0；
按照设定的步长统计VSP区间分布，覆盖减速、怠速、滑行和均速/加速这四类典型工况；获取VSP-分污染物排放率曲线，进行拟合；
S2.2、建立氮排放测算模型：
S2.2.1、氮校准：
氮氧化物排放的理论排放和OBD监测排放分别与PEMS监测排放进行拟合，找到最佳拟合曲线并调整；同时开展氮监测排放评估：首先根据VSP区间和瞬时速度划分运行工况分布，其次按照车辆编号、运行工况对不同污染物求取排放率平均值；然后通过样本组内方差和组间方差来估计总方差以获得标准差；最后将标准误差除以平均排放率，以获得平均值的变异系数；使用标准差来估计平均排放率的95％置信区间，并根据标记异常氮氧化物排放监测数据；
S2.2.2、氮监测数据修正：
结合S2.2.1的氮校准，基于OBD监测仪监测排放数据、VSP理论排放数据、PEMS实际排放数据找出最佳拟合曲线，依据最佳差异系数调优未被标记为异常的OBD监测数据；其次将步骤S2.2.1标记的异常氮氧化物排放监测数据使用调优后的理论排放数据进行替换，提升OBD监测数据的精度；
S2.3、建立碳排放测算模型：
S2.3.1、碳排放测算：
拟合二氧化碳的理论排放值与PEMS监测排放值，通过调整相关系数获取最佳拟合曲线方程式，并根据此曲线测算瞬时碳排放量；
S2.3.2、碳排放数据补全：
结合S2.3.1中获得的最佳拟合曲线方程式，代入OBD设备监测的速度、加速度的瞬时工况数据，计算出瞬时碳排放数据，完善OBD设备碳监测能力。
进一步地，步骤S1的具体过程为：
S1.1、确定实验样本及样本量，并按照设定的分类条件进行分组，评估数据采集周期；
S1.2、将OBD监测仪和PEMS设备安装于3.5吨以上重型柴油车，并确认监测数据传输无误；
S1.3、测量仪器检验：首先对PEMS设备进行预热，使PEMS设备的压力、温度和流量达到设备测试要求，然后进行气体标定，包括零气和量距气检查；
S1.4、数据预检验：
对于实验过程中采集到的OBD和PEMS数据进行预检验，评估原始数据质量，包括检查速度、各污染物浓度数据与发动机相关字段的完整性，以及时间对齐和标记异常值。
更进一步地，步骤S1.4的具体流程如下：
S1.4.1、检查数据的完整性：参与后续计算的数据不能含有空白数据或负值，因此要逐秒检查数据的完整性，对缺失数据和负数据均进行标记，缺失数据和负数据不能参与后续计算；
S1.4.2、时间对齐：对PEMS数据，包括PEMS设备中气体分析仪、排气流量计以及发动机相关的测量数据进行整理，然后进行进行时间对齐处理，确保数据的精度；然后再将OBD数据和PEMS数据进行时间对齐处理；
S1.4.3、异常值标记：首先将不在指定时间段内的记录进行剔除；其次根据速度数据计算逐秒加速度，去除异常加速度；然后根据排放限值标记浓度数据异常值。
本发明的有益效果在于：本发明在不影响现有城市OBD系统的情况下，提供一种柴油货车OBD氮氧化物监测数据校准及碳排放数据补全的测算方法，克服了OBD监测仪器监测数据偏差过多，测量精确度不够理想化的问题，实现了实时校准监测数据异常值的目的，确保了对移动源尾气排放的有效监督。同时，机动车涉及到的领域、技术和产品都需要考虑战略转型来面对碳减排压力，通过补全碳排放数据完善OBD监控设备碳排放监测能力，可以加强移动源排放监管能力建设。
利用本发明可以帮助管控部门快速锁定尾气超标车辆，实现了智能化精准管控，为工作人员制定合理、高效的管控措施提供依据，并且可以结合机动车排放计算模型与污染扩散模型，分析道路污染排名，挖掘减排潜力，为大气环境污染治理提供必要的技术支持和数据支撑。
附图说明
图1为本发明实施例方法的实施示意图；
图2为本发明实施例中VSP区间分布示意图；
图3为本发明实施例中VSP-NOx排放率曲线示意图；
图4为本发明实施例中VSP-CO2排放率曲线示意图；
图5为本发明实施例中的交通流功率分布图谱。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明作进一步的描述，需要说明的是，本实施例以本技术方案为前提，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围并不限于本实施例。
本实施例提供一种柴油货车OBD氮氧化物监测数据校准及碳排放数据补全方法，具体过程为：
S1、数据采集与预检验：通过制定样本采集方案、测量仪器检验，完成对样本数据的采集及质量评估，为后续校准OBD氮监测数据和补全碳排放数据奠定基础。具体过程为：
S1.1、样本收集与分类：
根据《HJ857-2017重型柴油车、气体燃料车排气污染物车载测量方法及技术要求》，确定实验样本及样本量，并按照车龄、车型、吨位等分类条件进行分组，评估数据采集周期，减少实验误差。
S1.2、仪器安装：
将OBD监测仪和PEMS设备(即便携式排放测量系统设备)安装于3.5吨以上重型柴油车，并确认监测数据传输无误；
S1.3、测量仪器检验：
首先对PEMS设备进行预热，使PEMS设备的压力、温度和流量达到设备测试要求，然后进行气体标定，包括零气和量距气检查。
S1.4、数据预检验：
对于实验过程中采集到的OBD和PEMS数据进行预检验，评估原始数据质量，包括检查速度、各污染物浓度数据与发动机相关字段的完整性，以及时间对齐和标记异常值。具体流程如下：
S1.4.1、检查数据的完整性：参与后续计算的数据不能含有空白数据或负值，因此要逐秒检查数据的完整性，对缺失数据和负数据均进行标记，缺失数据和负数据不能参与后续计算。本实施例中，根据数据统计结果，每辆车的空值或负值数据约为0-8条不等，约占总数据量的千分之一，故可判断数据完整性良好。
S1.4.2、时间对齐：对PEMS数据，包括PEMS设备中气体分析仪、排气流量计以及发动机相关的测量数据(如转速和扭矩数据)进行整理，然后进行进行时间对齐处理，确保数据的精度；然后再将OBD数据和PEMS数据进行时间对齐处理。
S1.4.3、异常值标记：首先将不在指定时间段内的记录进行剔除；其次根据速度数据计算逐秒加速度，去除异常加速度；然后根据排放限值标记浓度数据异常值。
S2、氮监测数据校准和碳排放数据补全：基于预处理后的PEMS和OBD数据，提取工况数据，刻画交通流功率分布图谱(如图5所示)，搭建排放动态测算模型，研究在线OBD监测数据校准方法，提升OBD碳监测能力。具体过程为：
2.1、城市工况数据提取：
首先，收集城市路况信息，建立GPS数据与路网匹配算法，按照道路等级(高速路、市郊路、市区路)对经过预处理后的PEMS和OBD数据进行分类；其次，机动车比功率(VehicleSpecific Power,VSP)与机动车的瞬态排放具有较强的相关性,可以描述出更加真实的机动车道路行驶状况；采用下式算出逐秒VSP结果；
式中，A为滚动阻力系数kW·s·m-1；B为转动阻力系数kW·s2·m-2；C为空气动力学阻力系数kW·s3·m-3；fscale为固定质量因子；M为车辆的重量；vt为t时刻车辆的瞬时速度m·s-1；at为t时刻车辆的瞬时加速度m·s-2；g为重力加速度(取9.81m·s-2)；θ为道路坡度,在实际应用中sinθ通常取0。
本实施例中，VSP计算参数如表1所示。
表1
| 车辆类型 | A | B | C | f |
| 轻型货车(3.5t-4.5t) | 0.0996·M | 0 | 0.00147+5.22×10-5·M | 5 |
| 中型货车(4.5t-12t) | 0.0875·M | 0 | 0.00193+5.90×10-5·M | 7 |
| 重型货车(12t以上) | 0.0661·M | 0 | 0.00289+4.21×10-5·M | 10 |
按照步长为1kW/t统计VSP区间分布，覆盖减速、怠速、滑行和均速/加速这四类典型工况，如图2所示。获取VSP-分污染物排放率曲线，进行拟合，如图3和图4所示，VSP与NOx、CO2的相关系数R2>分别为0.972、0.977。
S2.2、建立氮排放测算模型：根据速度区间和VSP区间划分刻画交通流功率分布图谱模型，基于此建立排放动态测算模型，计算理论氮排放数据，建立氮氧化物排放置信区间，需要控制有效的逐秒排放率数据均落在相应VSP区间下[平均值-3*标准差，平均值+3*标准差]的范围里。具体过程为：
S2.2.1、氮校准：
氮氧化物排放的理论排放和OBD监测排放分别与PEMS监测排放进行拟合，找到最佳拟合曲线并调整；同时开展氮监测排放评估：首先根据VSP区间和瞬时速度划分运行工况分布，其次按照车辆编号、运行工况对不同污染物求取排放率平均值；然后通过样本组内方差和组间方差来估计总方差以获得标准差；最后将标准误差除以平均排放率，以获得平均值的变异系数；使用标准差来估计平均排放率的95％置信区间，并根据标记异常氮氧化物排放监测数据。
S2.2.2、氮监测数据修正：
结合S2.2.1的氮校准，基于OBD监测仪监测排放数据、VSP理论排放数据、PEMS实际排放数据找出最佳拟合曲线，依据最佳差异系数调优未被标记为异常的OBD监测数据；其次将步骤S2.2.1标记的异常氮氧化物排放监测数据使用调优后的理论排放数据进行替换，提升OBD监测数据的精度。
S2.3、建立碳排放测算模型：
S2.3.1、碳排放测算：
拟合二氧化碳的理论排放值与PEMS监测排放值，通过调整相关系数获取最佳拟合曲线方程式，并根据此曲线测算瞬时碳排放量；
S2.3.2、碳排放数据补全：
结合S2.3.1中获得的最佳拟合曲线方程式，代入OBD设备监测的速度、加速度等瞬时工况数据，计算出瞬时碳排放数据，完善OBD设备碳监测能力。
对于本领域的技术人员来说，可以根据以上的技术方案和构思，给出各种相应的改变和变形，而所有的这些改变和变形，都应该包括在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (3)
1.柴油货车OBD氮氧化物监测数据校准及碳排放数据补全方法，其特征在于，具体过程为：
S1、数据采集与预检验：采集OBD和PEMS数据，并检验数据质量；
S2、氮监测数据校准和碳排放数据补全：
S2.1、城市工况数据提取：
首先，收集城市路况信息，建立GPS数据与路网匹配算法，按照道路等级对经过预处理后的PEMS和OBD数据进行分类；其次，机动车比功率VSP与机动车的瞬态排放具有较强的相关性,可以描述出更加真实的机动车道路行驶状况；采用下式算出逐秒VSP结果；
式中，A为滚动阻力系数kW·s·m-1；B为转动阻力系数kW·s2·m-2；C为空气动力学阻力系数kW·s3·m-3；fscale为固定质量因子；M为车辆的重量；；vt为t时刻车辆的瞬时速度m·s-1；at为t时刻车辆的瞬时加速度m·s-2；g为重力加速度；θ为道路坡度,在实际应用中sinθ通常取0；
按照设定的步长统计VSP区间分布，覆盖减速、怠速、滑行和均速/加速这四类典型工况；获取VSP-分污染物排放率曲线，进行拟合；
S2.2、建立氮排放测算模型：
S2.2.1、氮校准：
氮氧化物排放的理论排放和OBD监测排放分别与PEMS监测排放进行拟合，找到最佳拟合曲线并调整；同时开展氮监测排放评估：首先根据VSP区间和瞬时速度划分运行工况分布，其次按照车辆编号、运行工况对不同污染物求取排放率平均值；然后通过样本组内方差和组间方差来估计总方差以获得标准差；最后将标准误差除以平均排放率，以获得平均值的变异系数；使用标准差来估计平均排放率的95％置信区间，并根据标记异常氮氧化物排放监测数据；
S2.2.2、氮监测数据修正：
结合S2.2.1的氮校准，基于OBD监测仪监测排放数据、VSP理论排放数据、PEMS实际排放数据找出最佳拟合曲线，依据最佳差异系数调优未被标记为异常的OBD监测数据；其次将步骤S2.2.1标记的异常氮氧化物排放监测数据使用调优后的理论排放数据进行替换，提升OBD监测数据的精度；
S2.3、建立碳排放测算模型：
S2.3.1、碳排放测算：
拟合二氧化碳的理论排放值与PEMS监测排放值，通过调整相关系数获取最佳拟合曲线方程式，并根据此曲线测算瞬时碳排放量；
S2.3.2、碳排放数据补全：
结合S2.3.1中获得的最佳拟合曲线方程式，代入OBD设备监测的速度、加速度的瞬时工况数据，计算出瞬时碳排放数据，完善OBD设备碳监测能力。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1的具体过程为：
S1.1、确定实验样本及样本量，并按照设定的分类条件进行分组，评估数据采集周期；
S1.2、将OBD监测仪和PEMS设备安装于3.5吨以上重型柴油车，并确认监测数据传输无误；
S1.3、测量仪器检验：首先对PEMS设备进行预热，使PEMS设备的压力、温度和流量达到设备测试要求，然后进行气体标定，包括零气和量距气检查；
S1.4、数据预检验：
对于实验过程中采集到的OBD和PEMS数据进行预检验，评估原始数据质量，包括检查速度、各污染物浓度数据与发动机相关字段的完整性，以及时间对齐和标记异常值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S1.4的具体流程如下：
S1.4.1、检查数据的完整性：参与后续计算的数据不能含有空白数据或负值，因此要逐秒检查数据的完整性，对缺失数据和负数据均进行标记，缺失数据和负数据不能参与后续计算；
S1.4.2、时间对齐：对PEMS数据，包括PEMS设备中气体分析仪、排气流量计以及发动机相关的测量数据进行整理，然后进行进行时间对齐处理，确保数据的精度；然后再将OBD数据和PEMS数据进行时间对齐处理；
S1.4.3、异常值标记：首先将不在指定时间段内的记录进行剔除；其次根据速度数据计算逐秒加速度，去除异常加速度；然后根据排放限值标记浓度数据异常值。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
| CN117074046A (zh) * | 2023-10-12 | 2023-11-17 | 中汽研汽车检验中心(昆明)有限公司 | 高原环境下汽车实验室排放测试方法及装置 |
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2023
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| CN117074046A (zh) * | 2023-10-12 | 2023-11-17 | 中汽研汽车检验中心(昆明)有限公司 | 高原环境下汽车实验室排放测试方法及装置 |
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