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高速公路拥堵碳排放计算模型研究

2015-05-08王景荣解建光

现代交通技术 2015年2期
关键词:油耗排放量长度

王景荣,肖 鹤,解建光

(1.江苏交通控股有限公司,江苏 南京 210000;2.南京航空航天大学,江苏 南京 210016)

据国际能源署(IEA)推算,由能源消耗产生的碳排放量中,有20%以上是来源于交通部门[1],预计到2030年这一比例还将提高到40%以上,交通行业碳减排已成为发达国家碳减排研究的重点方向[2]。我国交通运输部门的碳排放量占全社会碳排放量的25%,仅次于能源(发电)产业的40%,是中国碳排放的主要来源之一,而其中公路运输碳排放更是占了交通部门碳排放总量的85%以上[3],因此,公路运输领域节能减排势在必行。

江苏省高速公路通行量较大,车辆在行驶过程中由于天气恶劣、车辆故障或驾驶技术等原因容易发生事故,引起交通拥堵。交通拥堵会导致车辆行驶速度降低甚至完全停止不动,不仅延长出行时间,而且不确定性增加。同时,车辆在怠速状态下,发动机空转会产生不必要的油耗,而低速行驶状态下的油耗远高于经济时速下的油耗,因此拥堵会额外造成大量的CO2排放。

论文旨在通过理论分析的方法,对高速公路拥堵碳的碳排放量化计算进行研究,建立碳排放计算模型,为今后的高速公路低碳运营建设提供理论依据。

1 拥堵碳排放计算模型

高速公路拥堵产生的碳排放由车辆额外油耗造成,因此拥堵碳减排主要通过减少车辆怠速或低速行驶时间,降低车辆油耗,实现碳减排目标。高速公路管理公司可以通过建立应急预案、制定相关政策、加强现场交通分流与疏导等方法减少交通拥堵的产生。计算拥堵造成的碳排放,要从拥堵时间、车量油耗、车辆类型等几个方面入手研究。

1.1 拥堵油耗计算

高速公路拥堵根据车辆行驶状态可以分为停止不动和缓慢移动两种情况:

1.1.1 停止不动

在没有明确前方道路现状时,特别在夏季和冬季,驾乘人员基本不会熄火等待,因此会造成大量的怠速碳排放。在实际行驶过程中,车辆发生拥堵需经历减速停车阶段、怠速等待阶段和加速驶离阶段,其中车辆减速停车阶段仅为几秒钟,而拥堵时间通常为几十分钟甚至数小时,因而车辆减速阶段的油耗可以忽略不计,论文仅计算车辆怠速等待阶段和加速驶离阶段。

(1)车辆怠速等待阶段的油耗为:

式中:f1为车辆拥堵怠速阶段油耗;FCw为车辆怠速单位油耗;Ta为拥堵时间。

(2)车辆加速过程中的发动机油耗情况十分复杂,目前并没有统一的计算方法,论文从能量角度进行分析,根据能量守恒原则确定车辆加速过程中的油耗。车辆加速所需能量全部由汽油或柴油燃烧产生的能量提供,因此只需计算出车辆加速阶段所需能量即可推导出相应油耗,车辆加速阶段所需能量为:

式中:W为车辆加速驶离所需能量;m为车辆有效质量;V为高速公路最低限速;Fa、Fr、Fi分别为车辆行驶过程中的空气阻力、滚动阻力、惯性阻力;L为拥堵长度;E为汽车内部构件摩擦产生的热量;Co为滚动摩擦系数;g为重力加速度。

车辆在加速过程中平均速度较低,为便于计算,空气阻力、惯性阻力及汽车构件摩擦产生的热量均可忽略不计。

由于车辆所需能量全部由燃油燃烧产生,因此车辆加速过程中油耗为:

式中:f2为加速阶段车辆油耗;η为汽油燃烧效率;q为汽油热值;ρ为汽油密度。

则交通拥堵停止不动状态下,车辆油耗为

式中:F为车辆拥堵停止不动状态下车辆油耗。

1.1.2 缓慢移动

车辆缓慢移动状态下的油耗等同于该速度下对应的百公里油耗与行驶距离的乘积,即

式中:F l为车辆拥堵缓慢移动状态下车辆油耗;Ql为车辆在低速状态下的百公里油耗;L为拥堵长度。

1.2 拥堵碳排放量计算

车道在拥堵过程中的油耗与正常行驶过程中的油耗之差即为拥堵产生的额外油耗量,再根据油耗量与CO2排放系数,即得到拥堵碳排放量。

(1)停止不动时的拥堵碳排放量计算如下:

式中:M为CO2总排放量;Ni为同一类型车辆拥堵车辆数;Qi为车辆正常行驶状态下的百公里油耗。

(2)缓慢移动时的拥堵碳排放量计算如下:

式中:k为燃料CO2折算系数;Qi'为车辆在拥堵状态下的百公里油耗。

在推导出的交通拥堵碳排放模型基础上,已知高速公路年度总通行量、车辆性能以及拥堵时间、拥堵长度等数据,可计算得到一次拥堵产生的CO2排放量,根据管理公司记录的年度拥堵情况统计数据,即得到高速公路拥堵年碳排放量。

2 车型及车辆数确定

根据拥堵碳排放模型计算公式,进行具体碳排放量计算,需要对模型各项参数予以确定。论文以沪宁高速为研究对象,通过查阅文献、现场调研以及理论分析等方法确定了拥堵碳排放模型的各项参数,具体如下:

2.1 代表车型

根据车辆用途和尺寸,沪宁高速公路将通行车辆划分为11种车型,见表1。

表1 高速公路车辆类型

在高速公路运营阶段,收费站对集装箱长度的确定存在诸多不便,因此在实际操作过程中,统一将集装箱车辆按载重量进行分类,收费标准与货车相同,通行量数据记入货车统计量,因此高速公路管理公司提供的通行量数据仅包括9种车型。

由于各类车型均包含多种车辆型号,其排气量、发动机、油耗等参数各不相同,因此需要选择一种代表车型,将其各项参数代入拥堵碳排放模型,进而计算出相应的碳排放量。

对于7座及7座以下客车,本文根据中国汽车工业协会公布的2013年汽车销量排行榜,选择年销售量排名前十的车辆,根据销售比例计算各项参数的加权平均值,将计算结果作为每种车型的代表车型参数。7座及7座以下客车销售量及各项参数见表2。

表 2 2013年7座及以下客车销量

根据每种车型的年销售量、质量、长度、百公里油耗以及怠速油耗,确定7座及7座以下客车代表车型相关参数为:

m=∑αi·mi=1 263 kg;

L1=∑αi·Li=4 543 mm;

Q=∑αi·Qi=7.0 L/100 km;

FCw=∑αi·FCw=0.25 mL/s。

对于大中型客车及货车,由于其通行量远低于小客车通行量,因此目前并没有权威机构对各种车型的销量进行统计。本文采用实地调研的方式,在沪宁高速南京收费站进行现场统计,调查得出各种车型通行量及其所占比例,调查结果见表3、表4。

根据调查数据,计算各车型通行量所占比例,再结合每种车型参数,计算加权平均值,得到每种车型的代表车型相关参数见表5。

表3 南京收费站7座以上客车10 h通行量比例

表4 南京收费站货车10 h通行量比例

表5 代表车型相关参数

2.2 拥堵车辆数

在道路发生拥堵时,每种车型的拥堵车辆数直接决定了碳排放总量,在计算过程中需要对每种车型的拥堵数量进行统计。但在实际情况中,由于人力、物力等因素的限制,对拥堵车辆数进行统计存在诸多不便,目前高速公路管理公司并没有相关数据,因此有必要对拥堵车辆数进行分析确定。

根据高速公路上一年度各车型年通行量所占比例及各车型代表车型的长度,确定一种平均车型,长度由各车型的加权平均值重新计算得出,拥堵长度与平均车型长度的比值即为单车道拥堵车辆数,公式如下:

式中:L1为平均车型长度;αi为每种车型通行量比例;L2i为每种车型代表车型长度。

假设车辆在拥堵过程中车距为1 m,则单条车道拥堵车辆总数及各车型车辆数分别为:

式中:N为单条车道拥堵车辆数;Ni为各车型车辆数;C为拥堵车道数。

3 车辆油耗确定

车辆行驶速度不同,其百公里油耗也有所差异,论文根据相关文献确定客车和货车在不同时速下的油耗见图1、图2[4-6]。

图 1 不同车速下客车百公里油耗

图 2 不同车速下货车百公里油耗

4 燃油CO2排放系数及相关性能参数

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布的温室气体排放系数管理表,可查得不同能源的CO2排放系数及其他相关数据,见表6。

汽油、柴油密度及燃烧效率等性能参数会根据环境因素的变化而有所不同,如汽油密度会随着温度、气压等条件的改变而产生变化,因此仅能根据实际情况得出一个范围值,各参数范围见表7。

此外,在拥堵碳排放模型参数中,高速公路最低限速根据沪宁高速公路实际规定取v=60 km/h。高速公路年通行量、拥堵时间、拥堵长度以及拥堵车道数等数据作为变量,可由高速公路联网中心等部门提供的年度统计报告获得。

表6 部分能源碳排放系数

表7 相关能源参数范围

5 结语

论文通过现场调研和查阅文献等方式对交通拥堵碳排放的相关因素进行了分析,其主要影响因素包括高速公路拥堵车辆数、车辆型号、燃油性能、拥堵时间、拥堵长度等;通过理论分析的方法,建立了高速公路拥堵碳排放计算模型,用于计算由交通拥堵造成的CO2排放量,为交通拥堵碳排放量化分析提供了理论依据。

[1]International Energy Agency(IEA). CO2Emissions from Fuel Combustion 2009 [M]. Pari:IEA Publication,2009:117-180.

[2] Organisation for Economic Cooperation and Development(OECD). Cutting Transport CO2 Emissions:What Progress?[M].Paris:OECD Publications,2007:76-153.

[3] 蔡博峰,曹东,刘兰翠,等.中国交通二氧化碳排放研究[J].气候变化研究进展,2011(3):197-203.

[4] 刘斌.高速公路对汽车油耗及大气环境的影响分析[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2008.

[5] 李景丰,薛峰,李昌虎.徐明高速公路环保节约设计理念的探索与实践[J].公路交通技术,2013(2):145-146.

[6] 赵恺彦,吴绍华,蒋费雯,等.高速公路建设和运营的碳足迹研究[J].资源科学,2013,35(6):1318-1327.

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