吐爾遜·買買提 謝海巍 孔慶好 陳俊豪 馬潔 曲古拉·圖馬爾拜

摘要：正確解析拖拉機(jī)不同工況排放特性是編制排放清單以及分析和控制區(qū)域污染物排放的基礎(chǔ)?；趯?shí)測數(shù)據(jù)對不同工況下CO、HC、NOX和PM四種污染物排放特征進(jìn)行分析。同時分析單一工況參數(shù)與污染物排放之間的關(guān)聯(lián)性，并基于BPMIV模型定量分析不同工況轉(zhuǎn)速、油耗流量以及速度對不同污染物排放的影響。結(jié)果表明：CO、HC、NOX和PM四種污染物耕作模式下的瞬時排放速率分別為0.041 6 g/s、0.013 2 g/s、0.088 g/s、0.011 6 g/s，高于行走和怠速模式；4種污染物基于油耗的CO、HC和NOX的排放因子表現(xiàn)為旋耕工況下最低。分析單一工況參數(shù)與污染物排放之間的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速對污染物排放速率的影響最大。對轉(zhuǎn)速、油耗流量以及速度對瞬時排放速率的影響進(jìn)行量化，怠速工況下油耗流量對4種污染物的影響最大，而在耕作工況下3種影響因素對于4種污染物的影響程度則各不相同。針對新疆農(nóng)用拖拉機(jī)不同工況下污染物排放的研究有助于厘清農(nóng)機(jī)污染物排放特征，為區(qū)域性大氣污染聯(lián)防聯(lián)控提供數(shù)據(jù)保障。

關(guān)鍵詞：拖拉機(jī)；排放特性；BPMIV；排放因子

中圖分類號：S219.01

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：20955553 （2024） 02016409

收稿日期：2022年7月5日 ?修回日期：2022年9月12日

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51768071）

第一作者：吐爾遜·買買提，男，1975年生，維吾爾族，新疆阿克蘇人，博士，副教授，碩導(dǎo)；研究方向?yàn)橹悄芙煌ㄅc農(nóng)機(jī)污染物排放。Email： tursun@xjau.edu.cn

Emission characteristics of agricultural tractors under different working conditions

Tursun·Mamat， Xie Haiwei， Kong Qinghao， Chen Junhao， Ma Jie， Qugula·Tumarbai

（College of Transportation & Logistics Engineering， Xinjiang Agricultural University， Urumqi， 830052， China）

Abstract：

The correct analysis of the emission characteristics of tractors under different working conditions is the basis for compiling emission lists and analyzing and controlling regional pollutant emissions. Based on the measured data， the emission characteristics of four pollutants such as CO， HC， NOX， and PM under different operating conditions were analyzed. At the same time， the correlation between single operating condition parameters and pollutant emissions was analyzed， and the impact of different operating conditions such as speed， fuel consumption flow rate， and speed on different pollutant emissions was quantitatively analyzed based on the BPMIV model. The results showed that the instantaneous emission rates of CO， HC， NOX， and PM pollutants under four cultivation modes were 0.041 6 g/s， 0.013 2 g/s， 0.088 g/s， and 0.011 6 g/s， respectively， which were higher than those of walking and idle modes. The emission factors of CO， HC， and NOX based on fuel consumption for the four pollutants were?the lowest under rotary tillage conditions. The correlation between single operating condition parameters and pollutant emissions was analyzed， and it was found that engine speed had the greatest impact on pollutant emission rate.

The effects of rotational speed， fuel consumption flow rate and speed on instantaneous emission rate were quantified. Under idle conditions， fuel consumption flow rate had the greatest impact on the four pollutants， while under cultivation conditions， the degree of influence of the three influencing factors on the four pollutants was different. The study of pollutant emissions from agricultural tractors in Xinjiang under different working conditions helps to clarify the pollutant emissions characteristics of agricultural machinery and provide data support for regional joint prevention and control of air pollution.

Keywords：

tractor; emission characteristics; BPMIV; emission factor

0 引言

隨著中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械化水平的持續(xù)提高，新疆農(nóng)業(yè)機(jī)械總功率和保有量逐年快速增長，截至2020年末，新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力已經(jīng)達(dá)到2.929 4×107 kW，同比增長了4.8%［1］。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力的快速增加標(biāo)志著新疆農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械化的實(shí)現(xiàn)，但同時也帶來了更嚴(yán)重的大氣污染問題。分析相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)農(nóng)機(jī)廠家給出排放數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)室發(fā)動機(jī)臺架試驗(yàn)數(shù)據(jù)，其與實(shí)際作業(yè)中的污染物排放情況有一定差異，并且在實(shí)際作業(yè)條件下農(nóng)用機(jī)械的污染物排放情況與其實(shí)際工況密切相關(guān)［24］，因此，研究工況對排放的影響，是分析農(nóng)用拖拉機(jī)整體排放特征的基礎(chǔ)。解析農(nóng)機(jī)工況與污染物排放的內(nèi)在聯(lián)系有助于厘清農(nóng)機(jī)污染物的排放特征，為新疆降污減排相關(guān)政策和標(biāo)準(zhǔn)的出臺提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

付明亮［5］、龐凱莉［6］等基于實(shí)際工況對農(nóng)業(yè)機(jī)械的排放特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)拖拉機(jī)旋耕模式下排放因子要高于行走與怠速模式。葛蘊(yùn)珊等［7］針對聯(lián)合收割機(jī)實(shí)際作業(yè)條件下排放特性進(jìn)行了研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)作業(yè)工況下基于燃油消耗率的PM排放因子較高。張禮?。?］、樊守彬［9］等則建立了不同地區(qū)的污染物排放清單。然而，上述研究多針對中國東部發(fā)達(dá)地區(qū)，新疆地處深遠(yuǎn)內(nèi)陸不管是氣候條件或是地理環(huán)境均與東部地區(qū)有較大的差別，且國家出臺的《非道路移動源大氣污染物排放清單編制技術(shù)指南（試行）》指出受各地不同海拔、氣候條件、農(nóng)機(jī)活動水平等因素的影響，非道路移動源的污染物排放具有較強(qiáng)的地域性，因此，現(xiàn)有相關(guān)研究缺乏針對性。

本文以農(nóng)用拖拉機(jī)作為代表性農(nóng)用機(jī)械試驗(yàn)對象，采用車載排放測試系統(tǒng)（Portable Emission Measurement System，PEMS）進(jìn)行實(shí)地排放試驗(yàn)，獲得不同工況下的拖拉機(jī)瞬時排放速率。通過對比分析了不同工況下拖拉機(jī)的排放特征。采用BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和平均影響值（Mean Impact Value，MIV）［10］方法定量分析拉機(jī)轉(zhuǎn)速、速度和油耗對拖拉機(jī)污染物排放的影響，挖掘新疆農(nóng)機(jī)工況與污染物排放之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。

1 材料與方法

1.1 測試設(shè)備

本文采用PEMS測試系統(tǒng)，該系統(tǒng)可加裝到實(shí)際作業(yè)的農(nóng)機(jī)上，測試農(nóng)機(jī)實(shí)際工作環(huán)境下的排放情況。該設(shè)備能較為真實(shí)地反映農(nóng)用柴油機(jī)械的排放狀況，在目前相關(guān)排放研究中應(yīng)用較為廣泛［11］。本文選用Handset Gas 2000便攜式尾氣分析儀進(jìn)行污染物排放測試，通過將其裝載到試驗(yàn)拖拉機(jī)上獲取試驗(yàn)數(shù)據(jù)，并采用MAHA MPM-4顆粒物測試儀對顆粒物進(jìn)行測量，此外本次試驗(yàn)中還額外加裝了轉(zhuǎn)速儀、測速儀以及GPS等用于采集農(nóng)機(jī)實(shí)時狀態(tài)的專業(yè)配件。Handset Gas 2000便攜式尾氣分析儀是用于測試機(jī)動車氣態(tài)污染物的排放分析儀，該儀器采用非分散紅外分析法（nondispersive infrared detector，NDIR）測量碳氧化物與碳?xì)浠?，測量精度為±3%；采用非分散紫外分析法（nondispersive ultraviolet detector，NDUV）測量氮氧化物NOX，測量精度為±4%。MAHA MPM-4顆粒物測試儀采用激光散光法測量顆粒物瞬時排放濃度，測量精度為0.01 mg/m3。

1.2 試驗(yàn)車輛

本文根據(jù)新疆農(nóng)機(jī)局給出的新疆農(nóng)機(jī)數(shù)據(jù)，并結(jié)合新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院綜合試驗(yàn)場實(shí)際情況，選擇新疆地區(qū)具有較強(qiáng)代表性的5種具有旋耕犁的拖拉機(jī)進(jìn)行排放試驗(yàn)，其中包括洛陽路通、常州東風(fēng)、雷沃重工、上海紐荷蘭和約翰迪爾。測試拖拉機(jī)的額定功率分布在40～85 kW之間，尾氣排放標(biāo)準(zhǔn)均為國Ⅱ，具體信息如表1所示。

1.3 試驗(yàn)設(shè)計

根據(jù)農(nóng)用拖拉機(jī)的作業(yè)特點(diǎn)與相關(guān)文獻(xiàn)［12］，本文選取怠速、行走和耕作三種農(nóng)機(jī)操作模式進(jìn)行污染物排放測試。其中，怠速模式主要指農(nóng)用拖拉機(jī)發(fā)動機(jī)處于啟動狀態(tài)并保持在低轉(zhuǎn)速狀態(tài)下，且拖拉機(jī)保持靜止的狀態(tài)；行走模式是指拖拉機(jī)處于正常行駛當(dāng)中，且不進(jìn)行任何作業(yè)，通常是拖拉機(jī)在田間自由行駛時所采取的操作模式；旋耕模式是指拖拉機(jī)對土地或農(nóng)作物進(jìn)行生產(chǎn)作業(yè)，旋耕犁被下放并處于工作狀態(tài)。

在進(jìn)行田間作業(yè)排放試驗(yàn)時，逐秒采集污染物排放和運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并設(shè)定采集時長為45 min，將前10 min設(shè)置為怠速模式，之后將試驗(yàn)車輛轉(zhuǎn)變?yōu)樾凶吣Ｊ剑?0～45 min試驗(yàn)拖拉機(jī)始終保持在旋耕模式，直至試驗(yàn)結(jié)束。

1.4 數(shù)據(jù)處理

1.4.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了排除拖拉機(jī)排放時間序列中的錯誤和不完整的數(shù)據(jù)，本文對5種新疆地區(qū)典型拖拉機(jī)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行平均化處理，最終得到2 700條數(shù)據(jù)。為了便于后續(xù)分析，將Handset Gas 2000便攜式尾氣分析儀測得拖拉機(jī)污染物瞬時質(zhì)量體積濃度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為g/s。

便攜式尾氣分析儀裝配有自動汽水分離器，因此測得試驗(yàn)結(jié)果為除去水分之后的干基尾氣濃度，而在實(shí)際工況下氣體污染物中含有一定的水汽，因此，需將干基濃度轉(zhuǎn)化為濕基濃度再進(jìn)行換算。具體轉(zhuǎn)化方法參見文獻(xiàn)［12］。

1.4.2 排放因子計算

排放因子的確定是排放清單編制過程中最為關(guān)鍵的一環(huán)，本文通過對實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行整合從而計算得到基于油耗的排放因子與基于時間的排放因子，為后文排放因子和排放清單的研究提供數(shù)據(jù)支撐。排放因子計算公式見式（1）和式（2）。

ETp=∑jn=iERpn×2 600j-i

（1）

EFp=∑jn=iERpn∑in=iFRn

（2）

式中：

ET——基于時間的排放因子，g/h；

EF——基于油耗的排放因子，g/kg；

ER——

某種污染物在某工況下的排放速率，g/s；

p——拖拉機(jī)某種污染物；

n——某一工況持續(xù)時間，s；

i、j——該工況的開始與停止時間；

FR——某一工況下的油耗速率，kg/s。

1.4.3 影響因子定量分析方法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-MIV組合模型是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與MIV算法的組合模型，本文以該模型為研究方法對農(nóng)機(jī)發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、油耗以及速度的大小對污染物排放速率造成的影響進(jìn)行量化分析。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［13］，該網(wǎng)絡(luò)可將誤差反向傳遞，根據(jù)預(yù)測誤差不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果不斷逼近期望輸出。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

本文應(yīng)用的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中單隱藏層前饋拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，其含有輸入層、隱含層以及輸出層三層感知器，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行過程中信號的傳遞可分為兩個部分，分別為信息正向傳播與誤差反向傳播，信息正向傳播過程由輸入層各神經(jīng)元接受輸入信息，并將輸入信息傳遞給隱含層進(jìn)行處理，最終傳遞到輸出層完成一次學(xué)習(xí)的正向傳播過程。當(dāng)輸出層實(shí)際輸出與期望輸出出現(xiàn)不符時，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入反向傳播階段。誤差從輸出層開始，按照梯度下降的方式不斷調(diào)整各層的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，直到誤差被減少到可接受范圍之內(nèi)［14］。

平均影響值算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中評價自變量對因變量影響程度最好的指標(biāo)之一，MIV值的絕對值大小代表某屬性影響力的大小，正負(fù)號代表影響方向。

1） ?建立數(shù)據(jù)矩陣S，S是一個M行、N列的矩陣，其中M表示樣本數(shù)量，N表示特征個數(shù)。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化操作，將數(shù)據(jù)集S作為訓(xùn)練集用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

2） ?網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，將數(shù)據(jù)集S中的每個屬性分別乘以110%與90%形成新的訓(xùn)練集S1與S2，并將這兩個訓(xùn)練集輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3） ?求兩個輸出結(jié)果之差，該值即為Impact Value，可以反映自變量對因變量的影響程度。

4） ?按樣本數(shù)目求得該自變量對因變量的平均MIV值。

5） ?重復(fù)以上步驟，分別求出每個特征的MIV值，根據(jù)MIV值的大小對各個特征進(jìn)行排序，判斷每個特征對輸出結(jié)果影響的大小，方便后續(xù)研究的開展。

2 結(jié)果與分析

2.1 柴油拖拉機(jī)時間序列排放特征

為研究不同工況與污染物排放速率的關(guān)系，根據(jù)農(nóng)用拖拉機(jī)的作業(yè)特點(diǎn)將拖拉機(jī)工況狀態(tài)分為怠速、行走和耕作3種，并從時間維度對CO、HC、NOX和PM4種污染物的變化趨勢進(jìn)行分析。由于變化規(guī)律相似，本文給出數(shù)據(jù)質(zhì)量最高的一個采樣周期內(nèi)4種污染物在不同工況下的排放速率變化趨勢，如圖2所示。

當(dāng)拖拉機(jī)處于怠速工況下時，4種污染物的瞬時排放速率相對較小，同時排放趨勢波動趨于平穩(wěn)；在行走模式下由于路況變化等因素的影響使得發(fā)動機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)負(fù)荷出現(xiàn)一定程度的變化，從而導(dǎo)致污染物排放速率出現(xiàn)了和怠速工況相比更明顯的波動；當(dāng)拖拉機(jī)處在耕作模式下時，由于旋耕犁的下放使得發(fā)動機(jī)負(fù)荷顯著增加，因此，4種污染物的瞬時排放速率波動劇烈且均達(dá)到峰值。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)（表2），怠速工況下CO、HC、NOX與PM的平均排放速率分別為0.024 5 g/s、0.004 9 g/s、0.018 g/s、0.000 23 g/s；行走模式下平均排放率為0.023 g/s、0.01 g/s、0.037 g/s、0.000 26 g/s；耕作模式下則為0.041 6 g/s、0.013 2 g/s、0.088 g/s、0.011 6 g/s。

（a） CO

（b） HC

（c） NOX

（d） PM

怠速工況下CO和PM的瞬時排放速率變化走向相比行走模式更加平穩(wěn)，但平均排放速率無明顯變化；怠速工況下的HC與NOX排放速率變化趨勢相比行走模式同樣趨于平穩(wěn)，但行走模式下的平均排放速率相比怠速工況有一定程度的升高，這說明相比怠速模式，行走模式下污染物排放總量有所提升。耕作模式時4種污染物排放速率不僅波動較大且均達(dá)到峰值分別為0.089 g/s、0.023 g/s、0.192 g/s、0.021 g/s，并且平均排放速率均為三種操作模式中最高。

2.2 不同工況污染物分擔(dān)率分析

不同工況下不同污染物的分擔(dān)率是有差異的，通過對實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)整，計算分析怠速、行走和耕作3種狀態(tài)下CO、HC、NOX和PM等4種污染物的分擔(dān)率如表3所示，比較不同工況下4種污染物的占比有利于發(fā)現(xiàn)工況與污染物排放特征的內(nèi)在聯(lián)系。

從表3可以發(fā)現(xiàn)，在拖拉機(jī)處于怠速狀態(tài)下時，CO在4種污染物中占比最高，但隨著工況由怠速經(jīng)由行走最終轉(zhuǎn)變?yōu)楦?，占比也不斷下降，由怠速狀態(tài)下的51.5%下降到耕作狀態(tài)下的27%；HC排放量比例先增加后減少，但變化幅度是4種污染物中最小的，在4%～5.8%之間。NOX占比則與CO相反，隨著運(yùn)行狀態(tài)的轉(zhuǎn)換不斷提高，由最先的37.8%提高到了56.9%，從占比的變化可以看出NOX的排放量急劇增加；怠速和行走狀態(tài)下PM的占比幾乎沒有改變，占比也是4種污染物中最小的，但在耕作模式下其占比大幅增加，這也說明相比其他模式，耕作模式會產(chǎn)生更多的PM。

農(nóng)機(jī)工況改變造成的發(fā)動機(jī)負(fù)荷、燃料燃燒情況、發(fā)動機(jī)內(nèi)部空氣含量等因素發(fā)生變化是導(dǎo)致污染物占比改變的主要原因，因此分析污染物排放與工況因素的關(guān)聯(lián)關(guān)系是研究不同工況排放特征的重點(diǎn)。此外，還可發(fā)現(xiàn)NOX與CO在農(nóng)用拖拉機(jī)尾氣排放物中占比較高，在今后大氣污染防治工作中應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)關(guān)注。

2.3 不同操作模式下的排放因子分析

表4和表5為試驗(yàn)車輛3種運(yùn)行狀態(tài)下基于時間與油耗的排放因子。分析這兩個表可以發(fā)現(xiàn)怠速模式下CO基于時間的排放因子略高于行走模式，其余3種污染物均是耕作模式最高，行走模式次之，怠速模式最小。其主要原因是在旋耕模式下農(nóng)機(jī)需要下放旋耕犁，并為其提供工作動力，使得發(fā)動機(jī)工作負(fù)荷遠(yuǎn)大于另外兩種工作模式，耗油量也增加了6.1倍與3.1倍，從而導(dǎo)致污染物排放因子的增大。對于基于油耗的排放因子，CO在怠速模式下排放因子最大，行走次之，而旋耕最小；HC和NOX在行走與怠速模式下的排放因子基本持平，而旋耕模式則最小。導(dǎo)致這種情況的原因是由于耕作模式下耗油量的劇烈增加，使得CO、HC、NOX三種污染物的單位時間內(nèi)的排放量有所增加，但是基于單位油耗的排放因子反而縮小了。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果，本文將計算所得排放因子與文獻(xiàn)［15］所給出排放因子進(jìn)行了比較分析，分析發(fā)現(xiàn)，本文4種污染物基于時間的排放因子略小于文獻(xiàn)中的排放因子，而對于基于油耗的排放因子，CO怠速與行走工況下的排放因子小于參考文獻(xiàn)［15］給出的排放因子，旋耕工況下則基本一致。HC、NOX、PM在3種工況下的排放因子略小于文獻(xiàn)［15］給出的排放因子。這是因?yàn)槲墨I(xiàn)中計算所得排放因子是基于若干輛拖拉機(jī)實(shí)測數(shù)據(jù)計算所得的平均值，這些拖拉機(jī)的排放標(biāo)準(zhǔn)包含了國Ⅰ前、國Ⅰ以及國Ⅱ，而本文中的試驗(yàn)車輛的排放標(biāo)準(zhǔn)均為國Ⅱ標(biāo)準(zhǔn)，因此本文所得排放因子相對略小是處于可接受范圍內(nèi)的。

2.4 污染物排放和工況的關(guān)聯(lián)分析

2.4.1 行駛速度與排放的關(guān)聯(lián)分析

拖拉機(jī)行駛速度是農(nóng)機(jī)工況研究中最為常見的工況參數(shù)。通過前文介紹可知當(dāng)拖拉機(jī)處于怠速狀態(tài)下時發(fā)動機(jī)處于空轉(zhuǎn)當(dāng)中，農(nóng)機(jī)的運(yùn)行速度為0 km/h，即拖拉機(jī)處于靜止?fàn)顟B(tài)。因此，本小節(jié)主要針對行走和耕作狀態(tài)下速度與污染物排放之間的關(guān)系展開分析。

由于實(shí)測數(shù)據(jù)規(guī)模較大且規(guī)律復(fù)雜，本文對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平均化處理，同時采用散點(diǎn)圖形式表述排放速率與速度之間的關(guān)系。此外，農(nóng)機(jī)由于其特殊的工作性質(zhì)，相比機(jī)動車運(yùn)行速度偏低，本文根據(jù)拖拉機(jī)運(yùn)行速度變化規(guī)律，將速度按大小分別定義為低速（0～5 km/h）、中速（5～10 km/h）和高速（v＞10 km/h）。圖3為農(nóng)機(jī)行駛速度與CO、HC、NOX和PM的散點(diǎn)關(guān)系圖。

（a） CO

（b） HC

（c） NOX

（d） PM

農(nóng)機(jī)處于中速狀態(tài)下CO的排放速率比高速狀態(tài)總體上排放速率更高，且增大幅度明顯。高速情況下CO排放速率并未由于速度改變而發(fā)生劇烈變化，總體排放速率變化幅度小，趨勢平穩(wěn)。HC與NOX的排放特性與CO基本類似，農(nóng)機(jī)運(yùn)行速度處于高速時排放速率較低，且變化幅度較小，當(dāng)農(nóng)機(jī)由高速轉(zhuǎn)為中速時，排放速率都有所增加，但CO、NOX排放速率增長幅度相比HC更為明顯。農(nóng)機(jī)處于高速狀態(tài)時，PM瞬時排放極小，可以幾乎忽略不計，但進(jìn)入中速之后PM排放速率顯著提高，并且在5～10 km/h的速度區(qū)間內(nèi)速度的提高會帶動PM的排放速率上升。

造成上述結(jié)果的主要原因是由于當(dāng)農(nóng)機(jī)處于一個較低速度段時，燃料燃燒會出現(xiàn)不充分的情況，這可能會造成污染物排放的增加，此外，農(nóng)機(jī)運(yùn)行速度處于中速時多是農(nóng)機(jī)在田間進(jìn)行作業(yè)時，這種情況下相對較低的速度并不意味著發(fā)動機(jī)負(fù)荷小，反而會給發(fā)動機(jī)帶來更大的負(fù)荷從而使空燃比變小，引起燃燒情況惡化，導(dǎo)致污染物排放量的增加。

2.4.2 發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速與排放的關(guān)聯(lián)分析

發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速可以直觀反映發(fā)動機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)負(fù)荷，是一種重要的工況參數(shù)，為了方便分析同樣需要對發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行區(qū)間劃分。根據(jù)轉(zhuǎn)速數(shù)值的分布跨度將其劃分為（600，1 000］、（1 000，1 400］、（1 400，∞）3個轉(zhuǎn)速區(qū)間，并分別定義為低轉(zhuǎn)速、中轉(zhuǎn)速和高轉(zhuǎn)速。

綜合對比3個轉(zhuǎn)速區(qū)間（圖4），CO的排放速率隨著發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速的提高整體呈現(xiàn)上升趨勢，但單獨(dú)觀察3個轉(zhuǎn)速區(qū)間，CO并未隨著轉(zhuǎn)速的提高而顯著提高，反而出現(xiàn)了反復(fù)的上下波動，造成這一現(xiàn)象可能是由于發(fā)動機(jī)內(nèi)部燃料燃燒情況不同造成的；HC的排放速率在（600，1 000］區(qū)間內(nèi)上升趨勢較為明顯，在中、高轉(zhuǎn)速區(qū)間內(nèi)HC排放速率與轉(zhuǎn)速之間存在明顯的線性關(guān)系，并且排放速率隨著轉(zhuǎn)速的提高不斷下降，HC是燃料燃燒不完全產(chǎn)生的產(chǎn)物，隨著轉(zhuǎn)速的提高，發(fā)動機(jī)效能增加使得燃料燃燒更加充分，故而排放速率呈現(xiàn)下降的態(tài)勢；NOX排放速率與轉(zhuǎn)速的關(guān)系基本與CO類似，但是在低轉(zhuǎn)速區(qū)間內(nèi)排放速率隨著轉(zhuǎn)速提高而提高的趨勢更為顯著。

柴油發(fā)動機(jī)采用渦輪增壓進(jìn)氣方式，隨著發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速的提高，缸內(nèi)壓力也不斷增加，使得燃燒室內(nèi)部溫度上升導(dǎo)致NOX排放速率也同步提高；PM在低轉(zhuǎn)速時排放速率較低，但在（1 000，1 400］與（1 400，∞）區(qū)間內(nèi)PM的排放速率有了顯著的提升，這是由于轉(zhuǎn)速提升引起發(fā)動機(jī)負(fù)荷提高，導(dǎo)致PM的大量產(chǎn)生。

（a） CO

（b） HC

（c） NOX

（d） PM

2.4.3 瞬時油耗流量與排放的關(guān)聯(lián)分析

農(nóng)機(jī)瞬時油耗流量的大小和發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速以及行車速度具有明顯的相關(guān)性，因此將其同樣作為工況的重要因素開展排放速率關(guān)聯(lián)分析，與前文類似，將瞬時油耗流量劃分為3個區(qū)間，分別為（0，0.5］、（0.5，1］和（1，∞）。

由于轉(zhuǎn)速提高需要更高的油耗提供能量供給，因此發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速提升會伴隨著油耗的提高，故而油耗—排放速率散點(diǎn)分布和轉(zhuǎn)速—排放速率散點(diǎn)分布基本保持同步。在油耗區(qū)間（0，0.5］和（0.5，1］內(nèi)4種污染物的樣本點(diǎn)分布非常密集，在（1，∞）內(nèi)則較為分散（圖5），這說明在（1，∞）區(qū)間內(nèi)，油耗速率的大幅改變會很大程度上影響污染物的排放速率，但在單一區(qū)間內(nèi)，單純的油耗上升未必會造成污染物的增加，其內(nèi)在原因可能與燃料的燃燒情況有關(guān)。

（a） CO

（b） HC

（c） NOX

（d） PM

2.4.4 速度—轉(zhuǎn)速—排放速率分布特征

通過上述分析發(fā)現(xiàn)，速度與轉(zhuǎn)速是區(qū)分不同工況狀態(tài)的重要指標(biāo)，因此研究兩者與排放速率的分布特征是必要的。分別以運(yùn)行速度、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速和污染物排放速率作為x軸，y軸以及z軸的坐標(biāo)，對排放速率數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理后，得到CO、HC、NOX和PM等污染物的三維等高分布圖，如圖6所示。

（a） CO

（b） HC

（c） NOX

（d） PM

分析圖6中坡面起伏特征，發(fā)現(xiàn)當(dāng)速度不變時4種污染物的排放速率隨著發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速的增大而呈現(xiàn)明顯的上升趨勢，其中CO排放速率隨著發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速的提高呈現(xiàn)梯度上升的態(tài)勢，坡面起伏較為平緩，HC、NOX和PM則呈現(xiàn)出斷崖式的提高，提高幅度較大。而從速度的角度分析發(fā)現(xiàn)，HC與NOX的排放速率與速度呈現(xiàn)正相關(guān)，并且其中HC的排放速率受到速度上升帶來的影響更大，而CO與PM的排放速率沒有受到速度上升的明顯影響。結(jié)合轉(zhuǎn)速與速度的變化特征，當(dāng)發(fā)動機(jī)處于高轉(zhuǎn)速而速度處于中速時污染物的排放速率達(dá)到最高值。

2.5 基于BPMIV的工況與排放關(guān)聯(lián)分析

通過前文可以發(fā)現(xiàn)工況參數(shù)與污染物排放特征存在內(nèi)在關(guān)聯(lián)，進(jìn)一步量化不同工況因素與污染物排放速率之間的關(guān)聯(lián)模式對于掌握區(qū)域污染物排放趨勢以及制定相應(yīng)的治理措施方面有一定幫助，因此本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-MIV組合模型對其關(guān)聯(lián)性進(jìn)行量化。

本文將發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速、油耗流量、農(nóng)機(jī)速度作為輸入，4種污染物的瞬時排放速率作為輸出，將每種工況前70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余30%作為測試集基于Matlab平臺編程實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-MIV模型，并選用平均絕對百分誤差（Absolute Percentage Error，MAPE）和R2項(xiàng)指標(biāo)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢驗(yàn)指標(biāo)，對每種工況前70%污染物輸出進(jìn)行擬合驗(yàn)證。結(jié)果表明，擬合的MAPE和R2分別為1.32%和0.95。從兩項(xiàng)檢驗(yàn)參數(shù)的大小可以發(fā)現(xiàn)，模型擬合準(zhǔn)度較高，可以用于影響因素分析。

分析圖7可以發(fā)現(xiàn)，怠速工況下由于拖拉機(jī)處于靜止?fàn)顟B(tài)，因此速度的MIV值為0，油耗流量對4種污染物的影響最大，MIV值分別為0.106 4、0.016 5、0.089 7、0.252 1。這是因?yàn)榈∷倌Ｊ较?，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速相對比較穩(wěn)定，運(yùn)轉(zhuǎn)負(fù)荷較低，故轉(zhuǎn)速對污染物排放速率的影響程度不高，而油耗流量雖然也處在相對較低水平，但由于怠速工況下發(fā)動機(jī)燃燒溫度不足，導(dǎo)致柴油燃燒不充分，從而促進(jìn)了污染物的生成。當(dāng)拖拉機(jī)進(jìn)入行走狀態(tài)后，3種影響因素對于污染物排放速率的影響基本持平，其中速度對于污染物排放速率的影響程度略高于其余兩項(xiàng)，其原因主要是在行走工況下，由于路況和駕駛員狀態(tài)等因素的影響導(dǎo)致該工況下農(nóng)機(jī)速度變化明顯，但總體水平是3種工況中最高的，使得污染物排放速率受到來自速度變化的影響相對略高。在耕作工況下，3種影響因素對于4種污染物的影響程度各不相同，發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速對HC與NOX造成的影響最大，這是由于旋耕工況下發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速處在較高水平且變化較快，發(fā)動機(jī)高負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)下缸內(nèi)高溫高壓環(huán)境造成HC與NOX排放速率提高。而PM受到油耗流量變化的影響最大，這是因?yàn)樾r下，發(fā)動機(jī)為了提供足夠的動力用于旋耕犁工作，使得油耗急劇增加，從而導(dǎo)致缸內(nèi)燃油氣分布不均，供氧量不足加速了PM的產(chǎn)生。綜上所述，拖拉機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速與燃油消耗量對污染物排放速率的影響較大，提升發(fā)動機(jī)性能進(jìn)一步提高燃油的燃燒效率對農(nóng)機(jī)的節(jié)能減排工作具有重要意義。

（a） CO

（b） HC

（c） NOX

（d） PM

3 結(jié)論

1） 不同工況下CO、HC、NOX以及PM的瞬時排放速率變化具有明顯規(guī)律，4種污染物的瞬時排放速率均是耕作工況最高，行走工況次之，怠速最低，并且較大波動均發(fā)生在耕作工況。

2） ?4種污染物基于時間的排放因子在耕作模式下最高，其分別為0.041 6 g/s，0.013 2 g/s，0.088 g/s，0.011 6 g/s。分析基于油耗的排放因子發(fā)現(xiàn)，旋耕模式下由于耗油量的大幅度增加，使得CO、HC和NOX基于單位油耗的排放因子反而縮小了。

3） ?農(nóng)機(jī)運(yùn)行速度、發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速和油耗流量3種單一工況參數(shù)與污染物排放具有明顯的相關(guān)性，其中發(fā)動機(jī)處于高轉(zhuǎn)速而運(yùn)行速度處于中速時污染物排放量達(dá)到峰值。

參 考 文 獻(xiàn)

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