CN116771477A - 一种重型柴油车NOx排放统计方法及系统 - Google Patents
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- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Abstract
本申请提供了一种重型柴油车NOx排放统计方法及系统，该方法包括：获取重型柴油车的远程排放监控数据；根据远程排放监控数据确定车辆的比功率分布；基于比功率分布，计算各比功率区间的NOx平均排放率；并构建NOx排放率模型；根据比功率和热损失系数建立尾气温度模型，并在NOx排放率模型和尾气温度模型的基础上建立最终NOx排放模型；根据最终NOx排放模型计算车辆的NOx排放。在上述技术方案中，建立一种重型车实际运行条件下的尾气温度模型，并依据不同温度下的NOx转化率建立考虑尾气温度的NOx排放模型，实现基于车辆实际行驶轨迹和运行工况的NOx排放因子测算，进一步提高NOx排放测算的准确性。
Description
技术领域
本说明书一个或多个实施例涉及尾气排放技术领域，尤其涉及一种重型柴油车NOx排放统计方法及系统。
背景技术
重型车排放远程监控，是通过数据采集技术，将车辆实时运行和排放的数据，经无线网络传输至生态环境部管理平台，由生态环境部对数据进行收集、存储、分析及决策判断，并进而实施监管的技术。通过管理平台能够实时查看车辆运行状态和实际排放情况，对排放超标车辆将进行提醒，通知其进行维护，可极大提升在用车监管的效率，有助于减少车辆的实际道路污染物。
车辆运行工况和尾气温度是影响重型柴油车NOx排放的重要因素。然而，目前的排放测算研究大多忽略了车辆实际运行条件下尾气温度对NOx转化率的影响，因而无法准确评估不同尾气温度条件下SCR系统中的NOx转化率和NOx排放情况。
发明内容
有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种重型柴油车NOx排放统计方法及系统，用以方便统计重型柴油车量的实际Nox排放量。
第一方面，提供了一种重型柴油车NOx排放统计方法，该重型柴油车NOx排放统计方法包括：
获取重型柴油车的远程排放监控数据；所述远程排放监控数据至少包括：车速、大气压力、发动机净输出扭矩、摩擦扭矩、发动机转速、发动机燃料流量、SCR上下游NOx输出、SCR出入口温度、DPF压差、进气量、反应剂余量、油箱液位、发动机冷却液温度、累计里程；
根据所述远程排放监控数据确定车辆的比功率分布；
基于所述比功率分布，计算各比功率区间的NOx平均排放率；并构建NOx排放率模型；
根据比功率和热损失系数建立尾气温度模型，并在NOx排放率模型和尾气温度模型的基础上建立最终NOx排放模型；
根据所述最终NOx排放模型计算车辆的NOx排放排放。
在上述技术方案中，建立一种重型车实际运行条件下的尾气温度模型，并依据不同温度下的NOx转化率建立考虑尾气温度的NOx排放模型，实现基于车辆实际行驶轨迹和运行工况的NOx排放因子测算，进一步提高NOx排放测算的准确性。
在一个具体的可实施方案中，所述获取重型柴油车的远程排放监控数据；具体为：
通过flume收集kafka发过来的车辆数据，并落盘至hdfs和kudu中；
利用spark清洗数据，过滤掉经纬度异常的数据。
在一个具体的可实施方案中，所述根据所述远程排放监控数据确定车辆的比功率分布；具体为：
根据获取的重型柴油车的远程排放监控数据，计算重型柴油车的比功率；
根据获取的重型柴油车的远程排放监控数据，划分重型柴油车的短行程；
计算每个短行程的平均行程速度；并以2km/h为步长进行聚类；
以1kW/t等间隔划分比功率区间，然后计算VSP区间的平均排放率；其中，划分采用的公式为：
其中，m为整数；
确定比功率分布，根据以下公式：
式中，
Frequencynm为比功率区间m在速度区间n的分布值；
nmn为速度区间n内比功率区间为m的数据样本量；
Nn为速度区间n内数据样本量。
在一个具体的可实施方案中，所述根据获取的重型柴油车的远程排放监控数据，计算重型柴油车的比功率；
具体为：
根据以下公式计算比功率：
VSP为比功率；
vt为t时刻的车辆运行速度，m/s；
at为t时刻的车辆运行加速度，m/s2；
A为滚动阻力系数，kW-s/m；
B为滑动阻力系数，kW-s2/m2；
C为风阻系数，kW-s3/m3；
m为车辆的实际载重，kg；
g为重力加速度，m/s2；
θt为t时刻的道路坡度角，°；
fscale为缩放因子。
在一个具体的可实施方案中，所述基于所述比功率分布，计算各比功率区间的NOx平均排放率；并构建NOx排放率模型；具体为：
基于比功率的分布情况，计算各比功率区间的平均排放率；
基于各比功率区间的平均排放率构建NOx排放率模型。
在一个具体的可实施方案中，所述计算各比功率区间的平均排放率具体为：
其中，ERi为VSP区间i的平均排放率(g/s)；
ERin为VSP区间i的实际排放量(g/s)，根据远程排放监控逐秒数据计算得到；
式中，ERin为NOx排放速率，单位g/s，QfV为发动机燃料流量，单位L/h，为SCR下游NOx传感器输出值，单位ppm，ρa为空气密度，取ρa＝1.293×10-3kg/L，M为NOx分子量；
N为VSP区间i的总数据量。
在一个具体的可实施方案中，所述根据比功率和热损失系数建立尾气温度模型，具体为：
根据VSP的不同数值，确定温度的产生值：
Tgenerate＝a+b×VSP；VSP≤0
Tloss＝h×(Tinside-Toutside)×ecv；VSP>0
式中，Tgenerate为总产出温度(℃)；a、b为系数；h，c为系数；Tloss为总损失温度(℃)；Tinside为SCR系统内部温度(℃)；Toutside为环境温度(℃)；
根据构建尾气温度模型；
T0为环境温度(℃)；V为车辆运行速度，Vn为车辆在第n秒的速度(m/s)；
Tn，Tn-1为车辆在第n、n-1秒的尾气排放温度(℃)；
VSPn为第n秒的车辆VSP值(如果VSP≤0，则VSP取0)。
在一个具体的可实施方案中，所述在NOx排放率模型和尾气温度模型的基础上建立最终NOx排放模型；具体为：
采用NOx排放率模型估算不同运行工况下SCR系统入口处的NOx浓度。定义尾气温度与NOx转化率的关系，其中包括NH3/NOx的比值和空速。以尾气温度作为中间量，建立NOx排放模型，如下式所示：
ERm＝ERNOx×(1-η×Ca×Cs×Cp)
QNH3，QUrea分别为NH3、尿素需求量(g/s)；
MNH3，MNOx，Murea分别为NH3、NOx以及尿素的摩尔质量(g/mol)；
ERNOX为NOx排放率(g/s)；
fa为标准条件下(NH3/NHX＝1，空速为20000h-1时)，不同温度区间内的NH3/NHX比例；
fs为空速对尿素注射比率的校正系数；
fp为车辆物理性能对尿素注射比率的校正系数；
ERm为NOx排放量(g/s)；
η为标准条件下，不同温度区间内的NOx转化率；
Ca为NH3/NOx比(尿素注射率)对NOx转化率的校正系数；
CS为空速对NOx转化率的校正系数；
Cp为车辆物理性能对NOx转化率的校正系数。
第二方面，提供了一种重型柴油车NOx排放统计系统，该系统包括：
远程监控单元，用于获取重型柴油车的远程排放监控数据；所述远程排放监控数据至少包括：车速、大气压力、发动机净输出扭矩、摩擦扭矩、发动机转速、发动机燃料流量、SCR上下游NOx输出、SCR出入口温度、DPF压差、进气量、反应剂余量、油箱液位、发动机冷却液温度、累计里程；
数据处理单元，根据所述远程排放监控数据确定车辆的比功率分布；
基于所述比功率分布，计算各比功率区间的NOx平均排放率；并构建NOx排放率模型；
根据比功率和热损失系数建立尾气温度模型，并在NOx排放率模型和尾气温度模型的基础上建立最终NOx排放模型；
根据所述最终NOx排放模型计算车辆的NOx排放排放。
在上述技术方案中，建立一种重型车实际运行条件下的尾气温度模型，并依据不同温度下的NOx转化率建立考虑尾气温度的NOx排放模型，实现基于车辆实际行驶轨迹和运行工况的NOx排放因子测算，进一步提高NOx排放测算的准确性。
第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一项所述的重型柴油车NOx排放统计方法。
第四方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述任一所述重型柴油车NOx排放统计方法。
第五方面，还提供一种计算机程序产品，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请第一方面以及第一方面中任意一种可能的设计的方法。
另外，第三方面至第五方面中任一种可能设计方式所带来的技术效果可参见方法部分中不同设计方式带来的效果，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的重型柴油车NOx排放信息传输示意图；
图2为为本申请实施例提供的重型柴油车NOx排放统计方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的预测温度与实际温度进行比较示意图；
图4为本申请实施例提供的测试车辆的实测尾气温度和模型计算温度；
图5为本申请实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本公开进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本说明书一个或多个实施例使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本说明书一个或多个实施例中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
本说明书实施例中所述支付涉及的技术载体，例如可以包括近场通信(NearField Communication，NFC)、WIFI、3G/4G/5G、POS机刷卡技术、二维码扫码技术、条形码扫码技术、蓝牙、红外、短消息(Short Message Service，SMS)、多媒体消息(MultimediaMessage Service，MMS)等。
本申请实施例提供的重型柴油车NOx排放统计方法用于统计重型柴油车的NOx排放。当前GB17691-2018将实际道路行驶测量方法(PEMS试验)纳入到对重型车排放的监管中，并且采用功基窗口法评估重型车实际道路排放。功基窗口法不对所有的排放数据进行平均计算，该方法按照发动机台架测试循环功将实际道路排放测试数据划分为不同子集，分别对子集进行排放质量计算，这些子集称为窗口，GB17691-2018标准规定以车辆发动机对应的WHTC循环功作为划分窗口的依据，并以1Hz的频率对测试数据进行移动平均计算。其核心是对试验车辆数据进行一个个的窗口划分，然后根据窗口来计算车辆的比排放作为排放因子。功基法利用重型车WHTC循环功来确定其窗口，计算每个窗口内NOX比排放(g/kWh)，进而根据GB17691-2018标准规定，判定车辆有无超标。
重型国六排放标准所采用的功窗口法优缺点明显。一方面，功基窗口法的移动平均特性可大幅提高排放数据的利用率；另一方面，移动平均特性又会导致瞬态排放数据的计算权重发生变化，从而造成大幅低估实际道路工况尤其是市区拥堵路况下的重型柴油车NOx实际排放量。
因此，本申请实施例提供了一种基于远程排放监控数据，可有效获取到车辆实际运行过程中的车速、SCR上下游温度、发动机净输出扭矩、SCR上下游NOX输出值等运行、排放指标，为精准计算车辆NOX排放量提供了较好的数据基础。基于此，本发明旨在建立一种重型车实际运行条件下的尾气温度模型，并依据不同温度下的NOx转化率建立考虑尾气温度的NOx排放模型，实现基于车辆实际行驶轨迹和运行工况的NOx排放因子测算，进一步提高NOx排放测算的准确性。下面结合具体的附图详细说明本申请实施例提供的统计方法。
参考图1，图1示出了本申请实施例提供的重型柴油车精准数据的传输情况。GB17691-2018提出，从6a阶段开始，车辆应装备符合附录Q要求的远程排放管理车载终端，鼓励车辆按本标准附录Q要求进行数据发送。从6b阶段开始，生产企业应保证车辆在全寿命期内，按标准附录O要求进行数据发送，由生态环境主管部门和生产企业进行接收，整体数据流向如具体参考图1中所示。
参考图2，图2示出了本申请实施例提供的重型柴油车NOx排放统计方法。该方法包括以下步骤：
步骤001：获取重型柴油车的远程排放监控数据；
具体的，所述远程排放监控数据至少包括：车速、大气压力、发动机净输出扭矩、摩擦扭矩、发动机转速、发动机燃料流量、SCR上下游NOx输出、SCR出入口温度、DPF压差、进气量、反应剂余量、油箱液位、发动机冷却液温度、累计里程等数据。在进行数据传输时，可通过车载终端直接获取。
另外，对于获取的上述数据需要进行处理，以剔除无效数据。在具体数据处理时，通过flume收集kafka发过来的车辆数据，并落盘至hdfs和kudu中；
利用spark清洗数据，过滤掉经纬度异常的数据。具体的，利用spark清洗数据过程中，通过比较前后两帧数据的经纬度偏移量不大于V(车速)*时间差，过滤掉经纬度异常的数据。对车辆冷启动状态的数据，设定连续10min及以上，平均速度低于5km/h时为停车状态，并将该停车状态的数据剔除。
步骤002：根据所述远程排放监控数据确定车辆的比功率分布；
具体包括以下步骤：
步骤1、首先根据获取的重型柴油车的远程排放监控数据，计算重型柴油车的比功率；其中，机动车比功率(VehicleSpecificPower，VSP)是发动机每移动一吨质量(包括自重)所输出的功率，单位为kW/t(或W/kg)。重型柴油车的比功率计算公式如下：
VSP为比功率；
vt为t时刻的车辆运行速度，m/s；
at为t时刻的车辆运行加速度，m/s2；
A为滚动阻力系数，kW-s/m；
B为滑动阻力系数，kW-s2/m2；
C为风阻系数，kW-s3/m3；
m为车辆的实际载重，kg；
g为重力加速度，m/s2；
θt为t时刻的道路坡度角，°；
fscale为缩放因子。
步骤2，根据获取的重型柴油车的远程排放监控数据，划分重型柴油车的短行程；
具体的，为了获取某一时段内车辆的行驶特征，将机动车的行驶轨迹数据划分为一定时间间隔的行驶轨迹片段。考虑较长的行驶轨迹，包含过多机动车行驶状态，使得该行程速度的交通状态繁杂，导致建立的比功率分布不具有代表性；且重型柴油车主要运行在高速公路及国省道，交叉口密度较城市道路相对较低，车辆运行相对平稳，所以以连续60秒为间隔划分短行程。
步骤3，计算每个短行程的平均行程速度；并以2km/h为步长进行聚类；
具体的，完成短行程划分后，计算每个行驶轨迹片段的平均行程速度，如以下公式：
以2km/h为步长进行聚类，见如下公式：
高速公路上重型货车的限速值为100km/h，因此，将式中速度区间的阈值设置为100km/h。
步骤4，以1kW/t等间隔划分比功率区间，然后计算VSP区间的平均排放率；
具体的，为了清晰的描述机动车比功率与排放的关系，本申请中以1kW/t等间隔划分比功率区间，如以下公式，然后计算VSP区间的平均排放率。
具体划分采用的公式为：
其中，m为整数；
步骤5，确定比功率分布；
具体的，机动车比功率分布是车辆在每个比功率区间内运行时间的百分比，表征该交通状态下车辆运行特征，可通过以下公式计算。
式中，
Frequencynm为比功率区间m在速度区间n的分布值；
nmn为速度区间n内比功率区间为m的数据样本量；
Nn为速度区间n内数据样本量。
步骤003，基于所述比功率分布，计算各比功率区间的NOx平均排放率；并构建NOx排放率模型；
具体的，首先，基于比功率的分布情况，计算各比功率区间的平均排放率；
基于比功率分布情况，计算各比功率区间的平均排放率(即NOx排放率)计算方法如下：
其中，ERi为VSP区间i的平均排放率(g/s)；
ERin为VSP区间i的实际排放量(g/s)，根据远程排放监控逐秒数据计算得到；
式中，ERin为NOx排放速率，单位g/s，QfV为发动机燃料流量，单位L/h，为SCR下游NOx传感器输出值，单位ppm，ρa为空气密度，取ρa＝1.293×10-3kg/L，M为NOx分子量；
N为VSP区间i的总数据量。
在确定上述各比功率区间的平均排放率后，基于各比功率区间的平均排放率构建NOx排放率模型。
步骤004，根据比功率和热损失系数建立尾气温度模型，并在NOx排放率模型和尾气温度模型的基础上建立最终NOx排放模型；
具体的，根据VSP的不同数值，确定温度的产生值：
Tgenerate＝a+b×VSP；VSP≤0
Tloss＝h×(Tinside-Toutside)×ecvVSP>0
式中，Tgenerate为总产出温度(℃)；a、b为系数；h，c为系数；Tloss为总损失温度(℃)；Tinside为SCR系统内部温度(℃)；Toutside为环境温度(℃)；
根据构建尾气温度模型；
T0为环境温度(℃)；V为车辆运行速度，Vn为车辆在第n秒的速度(m/s)；
Tn，Tn-1为车辆在第n、n-1秒的尾气排放温度(℃)；
VSPn为第n秒的车辆VSP值(如果VSP≤0，则VSP取0)。
在具体构建时，尾气温度是影响配备SCR系统的车辆的NOx排放的重要因素。为了准确测算重型柴油车的NOx排放，需要分析实际运行工况与尾气温度之间的关系。本专利根据VSP和热损失系数建立尾气温度模型。SCR系统中的温度由两个因素决定，分别为发动机在尾气进入SCR系统时产生的输入热量和SCR系统的输出损失热量。对于第一个因素，当车辆具备功率输出(VSP>0)时，车辆单位时间的燃油消耗与VSP的大小呈线性相关关系；当车辆不具备功率输出(VSP≤0)时，车辆单位时间的燃油消耗为特定的常数值。根据能量守恒定律，燃油消耗与产生的热量成正比，这表明随着VSP的增加，发动机输出功率增加，燃油消耗量增加，进一步意味着SCR系统的输入热量越高。因此，温度的产生值是基于VSP的函数，当VSP≤0时，尾气温度为一个常数；当VSP>0时，尾气温度与VSP成正比如下公式：
Tgenerate＝a+b×VSP
Tgenerate为总产出温度(℃)；a、b为系数
对于第二个因素，相关研究发现，SCR系统的损失热量由相互作用的物理系统的温差和传热系数决定。车辆行驶速度影响SCR系统外的空气流速，进而影响热损失效率。因此，温度损失量是温差和车速的函数，如下公式所示：
Tloss＝h×(Tinside-Toutside)×ecv
h，c为系数；Tloss为总损失温度(℃)；Tinside为SCR系统内部温度(℃)；Toutside为环境温度(℃)。
T0为环境温度(℃)；V为车辆运行速度，Vn为车辆在第n秒的速度(m/s)；
Tn，Tn-1为车辆在第n、n-1秒的尾气排放温度(℃)；
VSPn为第n秒的车辆VSP值(如果VSP≤0，则VSP取0)。
a、b、h、c计算。选择两台重型柴油车远程排放监控60分钟实时数据，选取逐秒温度和速度数据进行计算。需要注意的是，由于数据采集时间不同，环境空气温度不一致，因此环境空气温度(T0)的标定参数不同。本研究根据遗传算法标定a、b、h和c的值，输入自变量为VSPn，Tn-1，vn，因变量为Tn。通过调整遗传算法的最大进化代数，在决定系数(R2)大于0.9时输出参数(a、b、h和c)，结果分别为1.625、0.395、0.0135和0.040。将预测温度与实际温度进行比较，如图3所示。
选择两辆未在参数标定中使用的重型柴油货车进行模型检验。如图4所示，模型预测温度与实际温度呈线性相关，拟合优度值(R2)分别为0.95和0.97，模型平均绝对误差值为5.3％。所开发尾气温度模型准确度较高，能够表征车辆运行过程中的实际温度。
基于尾气温度的NOx排放核算模型建立。SCR系统将质量分数为32.5％的尿素水溶液水解，并以氨气形式释放，其通过三个步骤转化为氨：蒸发、热分解和水解，如下公式所示：
(NH2)2CO(liquid)→(NH2)2CO(gas)
(NH2)2CO→HNCO+NH3
HNCO+H2O→NH3+CO2
经过一系列物化反应后，NH3与NOx充分混合，在催化剂的作用下生成氮气和水。其中NOx包括NO和NO2，反应机理如下式所示。理想情况下，大约1摩尔的NH3可除去1摩尔NOx。
4NO+4NH3+O2→4N2+6H2O
NO+NO2+2NH3→2N2+3H2O
6NO2+8NH3→7N2+12H2O
在NOx排放率模型和尾气温度模型的基础上建立最终NOx排放模型；具体为：
ERm＝ERNOx×(1-η×Ca×Cs×Cp)
采用NOx排放率模型估算不同运行工况下SCR系统入口处的NOx浓度。定义尾气温度与NOx转化率的关系，其中包括NH3/NOx的比值和空速。以尾气温度作为中间量，建立NOx排放模型，如下式所示：
QNH3，QUrea分别为NH3、尿素需求量(g/s)；
MNH3，MNOx，Murea分别为NH3、NOx以及尿素的摩尔质量(g/mol)；
ERNOx为NOx排放率(g/s)；
fa为标准条件下(NH3/NHX＝1，空速为20000h-1时)，不同温度区间内的NH3/NHX比例；
fs为空速对尿素注射比率的校正系数；
fp为车辆物理性能对尿素注射比率的校正系数；
ERm为NOx排放量(g/s)；
η为标准条件下，不同温度区间内的NOx转化率；
Ca为NH3/NOx比(尿素注射率)对NOx转化率的校正系数；
CS为空速对NOx转化率的校正系数；
Cp为车辆物理性能对NOx转化率的校正系数。
步骤005，根据所述最终NOx排放模型计算车辆的NOx排放。
具体的，将车辆传输的数据带入至最终NOx排放模型中进行计算。
通过上述描述可看出，本申请实施例中建立了一种重型车实际运行条件下的尾气温度模型，并依据不同温度下的NOx转化率建立考虑尾气温度的NOx排放模型，实现基于车辆实际行驶轨迹和运行工况的NOx排放因子测算，进一步提高NOx排放测算的准确性。
本申请实施例还提供了一种重型柴油车NOx排放统计系统，该系统包括：
远程监控单元，用于获取重型柴油车的远程排放监控数据；所述远程排放监控数据至少包括：车速、大气压力、发动机净输出扭矩、摩擦扭矩、发动机转速、发动机燃料流量、SCR上下游NOx输出、SCR出入口温度、DPF压差、进气量、反应剂余量、油箱液位、发动机冷却液温度、累计里程；
数据处理单元，根据所述远程排放监控数据确定车辆的比功率分布；
基于所述比功率分布，计算各比功率区间的NOx平均排放率；并构建NOx排放率模型；
根据比功率和热损失系数建立尾气温度模型，并在NOx排放率模型和尾气温度模型的基础上建立最终NOx排放模型；
根据所述最终NOx排放模型计算车辆的NOx排放。具体可参考图2中的相关描述。在上述技术方案中，建立一种重型车实际运行条件下的尾气温度模型，并依据不同温度下的NOx转化率建立考虑尾气温度的NOx排放模型，实现基于车辆实际行驶轨迹和运行工况的NOx排放因子测算，进一步提高NOx排放测算的准确性。
本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一项所述的重型柴油车NOx排放统计方法。
本申请实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述任一所述重型柴油车NOx排放统计方法。
本申请实施例还还提供一种计算机程序产品，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请上述任意一种可能的设计的方法。
需要说明的是，本说明书一个或多个实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本说明书一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
图5示出了本实施例所提供的一种更为具体的电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本说明书实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，可通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
本实施例的计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本公开的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本说明书一个或多个实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本说明书一个或多个实施例难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本说明书一个或多个实施例难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本说明书一个或多个实施例的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本公开的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本说明书一个或多个实施例。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本公开的具体实施例对本公开进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本说明书一个或多个实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (11)
1.一种重型柴油车NOx排放统计方法，其特征在于，所述重型柴油车NOx排放统计方法包括：
获取重型柴油车的远程排放监控数据；所述远程排放监控数据至少包括：车速、大气压力、发动机净输出扭矩、摩擦扭矩、发动机转速、发动机燃料流量、SCR上下游NOx输出、SCR出入口温度、DPF压差、进气量、反应剂余量、油箱液位、发动机冷却液温度、累计里程；
根据所述远程排放监控数据确定车辆的比功率分布；
基于所述比功率分布，计算各比功率区间的NOx平均排放率；并构建NOx排放率模型；
根据比功率和热损失系数建立尾气温度模型，并在NOx排放率模型和尾气温度模型的基础上建立最终NOx排放模型；
根据所述最终NOx排放模型计算车辆的NOx排放排放。
2.根据权利要求1所述的重型柴油车NOx排放统计方法，其特征在于，所述获取重型柴油车的远程排放监控数据；具体为：
通过flume收集kafka发过来的车辆数据，并落盘至hdfs和kudu中；
利用spark清洗数据，过滤掉经纬度异常的数据。
3.根据权利要求1所述的重型柴油车NOx排放统计方法，其特征在于，所述根据所述远程排放监控数据确定车辆的比功率分布；具体为：
根据获取的重型柴油车的远程排放监控数据，计算重型柴油车的比功率；
根据获取的重型柴油车的远程排放监控数据，划分重型柴油车的短行程；
计算每个短行程的平均行程速度；并以2km/h为步长进行聚类；
以1kW/t等间隔划分比功率区间，然后计算VSP区间的平均排放率；其中，划分采用的公式为：
VSP∈[m-0.5，m+0.5)，VSP bin#＝m
其中，m为整数；
确定比功率分布，根据以下公式：
式中，
Frequency nm为比功率区间m在速度区间n的分布值；
nmn为速度区间n内比功率区间为m的数据样本量；
Nn为速度区间n内数据样本量。
4.根据权利要求3所述的重型柴油车NOx排放统计方法，其特征在于，所述根据获取的重型柴油车的远程排放监控数据，计算重型柴油车的比功率；
具体为：
根据以下公式计算比功率：
VSP为比功率；
vt为t时刻的车辆运行速度，m/s；
at为t时刻的车辆运行加速度，m/s2；
A为滚动阻力系数，kW-s/m；
B为滑动阻力系数，kW-s2/m2；
C为风阻系数，kW-s3/m3；
m为车辆的实际载重，kg；
g为重力加速度，m/s2；
θt为t时刻的道路坡度角，°；
fscale为缩放因子。
5.根据权利要求4所述的重型柴油车NOx排放统计方法，其特征在于，所述基于所述比功率分布，计算各比功率区间的NOx平均排放率；并构建NOx排放率模型；具体为：
基于比功率的分布情况，计算各比功率区间的平均排放率；
基于各比功率区间的平均排放率构建NOx排放率模型。
6.根据权利要求5所述的重型柴油车NOx排放统计方法，其特征在于，所述计算各比功率区间的平均排放率具体为：
其中，ERi为VSP区间i的平均排放率；
ERin为VSP区间i的实际排放量，根据远程排放监控逐秒数据计算得到；
式中，ERin为NOx排放速率，单位g/s，QfV为发动机燃料流量，单位L/h，为SCR下游NOx传感器输出值，单位ppm，ρa为空气密度，取ρa＝1.293×10-3kg/L，M为NOx分子量；
N为VSP区间i的总数据量。
7.根据权利要求6所述的重型柴油车NOx排放统计方法，其特征在于，所述根据比功率和热损失系数建立尾气温度模型，具体为：
根据VSP的不同数值，确定温度的产生值：
Tgenerate＝a+b×VSP；VSP≤O
Tloss＝h×(Tinside-Toutside)×ecv VSP＞O
式中，Tgenerate为总产出温度；a、b为系数；h，c为系数；Tloss为总损失温度；Tinside为SCR系统内部温度；Toutside为环境温度；
根据构建尾气温度模型；
T0为环境温度；V为车辆运行速度，Vn为车辆在第n秒的速度；
Tn，Tn-1为车辆在第n、n-1秒的尾气排放温度；
VSPn为第n秒的车辆VSP值,如果VSP≤0，则VSP取0。
8.根据权利要求6所述的重型柴油车NOx排放统计方法，其特征在于，所述在NOx排放率模型和尾气温度模型的基础上建立最终NOx排放模型；具体为：
采用NOx排放率模型估算不同运行工况下SCR系统入口处的NOx浓度。定义尾气温度与NOx转化率的关系，其中包括NH3/NOx的比值和空速。以尾气温度作为中间量，建立NOx排放模型，如下式所示：
ER'm＝ERNOx×(I-η×Ca×Cs×Cp)
QNH3，QUrea分别为NH3、尿素需求量；
MNH3，MNOx，Murea分别为NH3、NOx以及尿素的摩尔质量；
ERNOX为NOx排放率；
fa为标准条件下，不同温度区间内的NH3/NHX比例；
fs为空速对尿素注射比率的校正系数；
fp为车辆物理性能对尿素注射比率的校正系数；
ERm为NOx排放量；
η为标准条件下，不同温度区间内的NOx转化率；
Ca为NH3/NOx比对NOx转化率的校正系数；
CS为空速对NOx转化率的校正系数；
Cp为车辆物理性能对NOx转化率的校正系数。
9.一种重型柴油车NOx排放统计系统，其特征在于，包括：
远程监控单元，用于获取重型柴油车的远程排放监控数据；所述远程排放监控数据至少包括：车速、大气压力、发动机净输出扭矩、摩擦扭矩、发动机转速、发动机燃料流量、SCR上下游NOx输出、SCR出入口温度、DPF压差、进气量、反应剂余量、油箱液位、发动机冷却液温度、累计里程；
数据处理单元，根据所述远程排放监控数据确定车辆的比功率分布；
基于所述比功率分布，计算各比功率区间的NOx平均排放率；并构建NOx排放率模型；
根据比功率和热损失系数建立尾气温度模型，并在NOx排放率模型和尾气温度模型的基础上建立最终NOx排放模型；
根据所述最终NOx排放模型计算车辆的NOx排放。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任意一项所述的重型柴油车NOx排放统计方法。
11.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至8任一所述重型柴油车NOx排放统计方法。
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