一種機動車尾氣遙感檢測設備CO2吸收增量的算法研究

陳文亮，汪 鋒，張 濤，樊海春

(天津同陽科技發展有限公司，天津 300384)

1 引言

機動車尾氣遙感檢測主要是利用原子或分子吸收光譜法測量煙羽中的CO2、CO、NO、HC等污染物濃度[1～5]。汽車尾氣排出后，由于周圍環境的影響，再加上擴散作用，煙羽會不斷地被稀釋，直接測量排氣煙羽中的各成分絕對濃度不能有效地反映車輛的實際排放狀況[6～9]。

為了消除煙羽擴散對尾氣中各成分濃度的影響，通過引入燃燒方程，使用CO2作為參比氣體進行各種排氣污染物的測量。對于同一尾氣煙羽來說，尾氣中各成分的相對體積濃度比基本保持不變[11～13]。

當前國內外做機動車尾氣遙感檢測的廠家，其原理都來自美國環保局2004年發布的EPA420-B-04-010遙測指導文件[14]。該文件中通過大量的數據得出，同一尾氣煙羽中，CO、HC、NO與CO2的相對體積比近似為定值。在此基礎上，各個廠家都是采用上述方法通過燃燒方程來反演各污染物濃度。但不論是哪個廠商，其方法都是基于CO2作為參比氣體進行的，所以CO2本身的采集、計算、算法優化至關重要，但目前國內暫沒有關于CO2吸收增量的研究[15]。

為解決以上問題，本文提出機動車尾氣遙感檢測設備二氧化碳(CO2)吸收增量的算法研究。

2 理論基礎

機動車燃油中的主要成分包括碳和氫兩種元素，其比例約為1∶2；空氣約含21%的O2和79%的N2。假定燃燒過程為不完全燃燒，標準燃燒方程如式1 所示：

CH2+m(0.21O2+0.79N2)→aCO+bH2O+cC4H6+dCO2+eNO+(0.79m-e/2)N2

(1)

定義尾氣中各成分相對體積濃度比系數為：

Q=CO/CO2=a/d

(2)

Q'=HC/CO2=c/d

(3)

Q〃=NO/CO2=e/d

(4)

根據物質守恒定律，由碳原子、氫原子和氧原子的守恒可以得到：

a+4c+d=1

(5)

2b+6c=2

(6)

a+b+2d+e=0.42m

(7)

由公式(1)和(2)得到a=dQ和c=d Q＇，代入公式(5)、(6)、(7)，可以推導出：

(8)

b=1-3dQ'

(9)

0.42m/d=2Q+Q'+3

(10)

根據標準燃燒方程，燃燒后排放尾氣中的CO2濃度為：

(11)

經推導后可以得到：

(12)

即CO2、CO、HC和NO的體積百分比濃度分別為：

(13)

%CO=%CO2·Q

(14)

%HC=%CO2·Q'

(15)

%NO=%CO2·Q〃

(16)

綜上，通過引入發動機燃燒方程模型，可利用測量得到的煙羽中各組分的相對體積比，反演得到尾氣排放的真實體積濃度值。

3 實驗系統

本實驗中，為了核查誤差，以符合國家計量要求的標準氣體來進行測試。將標準氣體放置于一輛純電動車后備箱中，通過管線接入模擬的排氣管中，模擬的排氣管高度處于機動車尾氣遙測光路中。如表1所示。

車輛帶著標氣瓶分別以15 km/h、30 km/h、45 km/h的速度經過遙感檢測設備并噴出氣體，主控程序獲取車輛從進入到駛出過程中的所有煙團吸收值，設備每10 ms測量一組數，其中CO2、CO的煙團吸收值單位以ppm*m來計算，HC、NO的煙團吸收值單位以ppm*cm來計算。

將采集到的數據保存并可根據需要導出為Excel或TXT形式，數據存儲方式如表1所示。

圖1 噴氣工裝示意

表1 數據存儲格式

根據主控程序采集到的數據，繪制出4種氣體的煙團吸收趨勢圖，如圖2所示。

圖2 煙團吸引趨勢

算法設計過程：

(1)當車輛經過后去查找CO2煙團吸收值的變化。

①選取CO2煙團吸收值上升沿，從CO2煙團吸收值大于500 ppm*m開始，連續取50組數據，如果上升沿數據量不夠，則繼續往后取夠50組數(圖4)。

②選取CO2煙團吸收最高點值且煙團吸收值大于5000 ppm*m，以這個點作為起點，選取CO2煙團吸收增量連續大于500 ppm*m的50組數據；這里所述的CO2煙團吸收增量是指CO2煙團吸收值與CO2煙團吸收的初始值相比的增量；CO2煙團吸收的初始值一般情況下為零。

③選取CO2煙團吸收值下降沿，CO2煙團吸收值大于3000 ppm*m往后，選取CO2煙團吸收增量連續大于500 ppm*m的50組數據。

以上3種情況，匯總為表2所示。

表2 數據段選擇

(2)在步驟1中①、②、③三個條件下，算法平滑分別對不同區間的每一組數據開始后的CO/CO2、HC/CO2、NO/CO2三個50組數據進行線性擬合，得到若干種不同的擬合曲線圖。如圖3所示上升沿區間用三個擬合曲線分別示意，如圖4所示最高點區間用三個擬合曲線分別示意，如圖5所示下降沿區間用三個擬合曲線分別示意；各圖中帶標記點的曲線代表CO/CO2、HC/CO2、NO/CO2的曲線，鄰近各曲線的虛線圖代表該曲線的擬合曲線。

圖3 上升沿擬合曲線

圖4 最高點擬合曲線

圖5 下降沿擬合曲線

4 實驗結果

根據上述的擬合曲線，通過實際的標氣濃度比對，最終選擇第二種擬合算法，并根據公式(2)、(3)、(4)計算出Q、Q'、Q〃。

由公式(13)計算出CO2的體積濃度% CO2。

再由公式(14)、(15)、(16)分別計算出CO、HC、NO的體積濃度%CO、%HC、%NO。

特殊情況處理(表3)：

表3 特殊情況處理

(1)在上升沿或下降沿模式中，如果數據量不夠50組，則繼續往后取夠50組數，且CO2煙團吸收增量大于500 ppm*m；如果不滿足此條件，則取最大滿足條件的數據組數。

(2)當CO2煙團吸收值滿足步驟“實驗系統”(1)中②的要求，取CO2煙團吸收最高點值且增量值大于5000 ppm*m的點，以這個點作為起點，選取CO2煙團吸收增量連續大于500 ppm*m的50組數據。當數據量大于50組時，計算前50組數據，此時算法按“實驗系統”(2)執行。

(3)當數據量在30～50組之間時，取最大值數據，比如35組數據，此時算法也按照“實驗系統”(2)執行。

(4)當數據量在10～30組之間時，取最大值數據，比如15組數據，此時算法按照“實驗系統”(2)執行后的擬合曲線如圖6所示，此數據區間經燃燒方程反演發現污染物偏差超出范圍。

圖6 10～30組數據擬合曲線

故在此數據區間，算法調整為：從最高點往后取15組數據，再在上升沿取15組數據。由于上升沿的CO2煙團吸收增量一般比最高點往后的吸收增量要大，故取完上升沿數據后，需要結合CO的煙團吸收增量計算出一個系數k，具體如下。

假設以N1升代表上升沿第一個數，N15升代表上升沿最后一個數；N1降代表下降沿第一個數，N15降代表下降沿最后一個數。分別計算(N1升+N1降)/2、……(N15升+N15降)/2，以此30個數做出散點圖，k值為此散點圖的斜率。k* CO2煙團吸收增量即為修正后的數據，并以此按照“實驗系統”(2)執行后的擬合曲線如圖7所示，此數據區間經燃燒方程反演發現污染物偏差在要求范圍內。

圖7 k* CO2煙團吸收擬合曲線

(5)當數據量小于10組時，無論算法如何調整和優化，都無法形成有效的擬合曲線，此時舍棄本次采集到的數據，說明本次過車過程沒有捕獲到污染物排放或者是非機動車通過。

(6)考慮到機動車正常行駛過程中，影響因素比較多，比如：風速、車速、加速狀態等，都會對污染物排放造成一定影響。在風速大于5.0 m/s、車速大于60 km/h的條件下，捕獲率隨機性太大，數據無效。

5 結論

本文提供了一種機動車尾氣遙感檢測設備二氧化碳(CO2)吸收增量的算法研究，主要是針對采集到的數據如何利用算法去取得最優值。包括取CO2增量上升沿、最高點、下降沿等。

通過上述步驟測試文中算法，實際模擬測試29組數據，25組誤差滿足要求，4組誤差不滿足要求，滿足率為86%；誤差不滿足要求的4組數據中，CO2增量均在5000以下，數據如圖8所示。

圖8 實際純電動車拉標氣測試數據