华南理工大学学报(自然科学版)

作者：吉喆, 王鑫, 尹航, 等

单位：1.中国科学院 合肥物质科学研究院，安徽 合肥 230031；2.中国科学技术大学 研究生院科学岛分院，安徽 合肥 230326；3.中国环境科学研究院 国家环境保护机动车污染控制与模拟重点实验室，北京 100012；4.山东警察学院 交通管理工程系，山东 济南 250200；5.北京交通大学 综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室，北京 100044

关键词：重型柴油车,NO x 排放,Urea-SCR,尾气温度模型,运行工况

基金：中科院先导项目(XDA23010202)

选择性催化还原技术（SCR）是降低重型柴油车氮氧化物（NO x ）排放的常用技术之一，且SCR系统内的NO x 转化率与尾气温度密切相关。然而，现有的NO x 排放测算模型主要考虑车辆行驶工况，缺少与排气温度的关联分析，从而增加了NO x 排放测算结果的不确定性，对排放清单的建立和减排政策的评估提出了挑战。本研究基于车辆实际运行工况和实测排放数据，建立NO x 排放速率库和NO x 排放率模型。随后，建立基于机动车比功率（VSP）和热损失系数的尾气温度模型。在此基础上，根据SCR系统中的化学反应原理，建立基于尾气温度的NO x 排放模型。最后，利用建立的NO x 模型和MOVES模型（移动源排放测算模型）分别估算NO x 排放量，并与实际排放情况进行比较分析。结果表明，本研究所提出的考虑实际路况下尾气温度的NO x 排放模型可以有效提高NO x 排放测算的准确性，在3辆重型柴油公交车上的NO x 测算相对误差分别为9.1%、3.9%和3.3%。相较于MOVES模型，相对误差分别降低了24.0、13.1和16.3个百分点。对不同运行工况下的NO x 排放特性分析表明，重型柴油货车的平均NO x 转化率比柴油公交车高39.2个百分点。

来源：2024年第2期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

查看华南理工大学学报(自然科学版)杂志2024年第2期