ガソリン、ディーゼル、液化石油ガスを燃料とする車両からのVOCの路上テールパイプ排出特性とオゾン生成の可能性

ハイライト

  • さまざまなタイプの車両からのVOCが、PEMSを使用して体系的に調査されました。
  • 芳香族化合物とアルカンは、使用中の車両排気ガスからの主要なVOCグループでした。
  • 芳香族化合物は、OFP全体の主要な貢献者であり、49.6〜93.4%を占めています。
  • ナフタレンはHDDTから排出される最も豊富なVOC種であり、31.8%を占めています。
  • 道路状況は、テールパイプのVOC排出量に大きな影響を及ぼしました。

キーワード:揮発性有機化合物(VOC)、オゾン生成ポテンシャル(OFP)、携帯型排出ガス測定システム(PEMS)、ガソリン車、ディーゼルトラック、液化石油ガスバス

抽象

自動車の揮発性有機化合物(VOC)は、特に大都市圏で対流圏オゾンの形成に大きく貢献しています。 テールパイプのVOC排出量の変動は、車両技術や道路状況とともに体系的に調査されることはめったにありません。 したがって、小型ガソリン車(LDGV)、小型ディーゼルトラック(LDDT)、大型ディーゼルトラック(HDDT)、液化石油ガス-電気ハイブリッドバス( LPGB)は、携帯型排出ガス測定システム(PEMS)を組み合わせてサンプリングされました。 合計102の個々のVOC種が、ガスクロマトグラフィー質量分析検出器(GC-MSD)によって定量化され、最大増分反応度(MIR)スケールがオゾン形成ポテンシャル(OFP)の計算に使用されました。 結果は、芳香族化合物とアルカンが車両タイプに関係なく主要なVOCグループであり、68.1〜98.0%を占めることを示しました。 LDGVの場合、i-ペンタン、アセトン、およびプロパンが上位3.3つのVOC種でした。 ナフタレン、ドデカン、n-ウンデカンがディーゼル排気ガスの主要なVOC成分でした。 アセトンはLPGBの最も豊富なVOC種であり、i-ペンタン、イブタン、n-ブタンがそれに続きました。 道路状況はVOC排出係数に大きな影響を及ぼしました。 具体的には、都市道路の排出係数は高速道路の排出係数の7.0〜70.7倍でした。 OFPは、LDGV、LDDT、HDDT、LPGBでそれぞれ128.1、2189.4、124.7、3 mg O49.6/kmでした。 芳香族化合物が主な原因であり、OFP全体の93.4〜XNUMX%を占めていました。 結果は、VOCの排出係数と優占種が車両技術と道路状況の影響を強く受けていることを示していますが、芳香族化合物はVOC組成とOFPの両方の主要なグループでした。

はじめに

揮発性有機化合物(VOC)の多くは化学反応性が高く、対流圏オゾンの重要な前駆体として機能するため、特に興味深いものです(Song et al。、2019)。 高分子VOCは、大気中の二次有機エアロゾルの形成の主な原因であることが確認されています(Dai et al。、2010)。 増え続ける証拠は、ベンゼン、トルエン、エチルベンゼン、キシレン(BTEX)などの一部のVOCが人間の健康に有害な影響を与えることを示唆しています(例:刺激性、発がん性、変異原性、催奇形性)(Hao et al。、2018; Ke et al 。、2018)。 近年、特に都市部では、自動車の排気ガスが人為的大気汚染の主な原因となっています(Garzon et al。、2015; Hui et al。、2018; Li et al。、2018)。 中国における自動車人口の持続的かつ急速な増加と自動車使用強度の増加を考慮すると(Huo et al。、2012)、大都市地域の深刻な大気汚染を管理するには、自動車の排気ガスからのVOC排出量をよりよく理解することが望ましい。 。

VOCの化学的プロファイルは、通常、VOCの総排出量に対する個々の種の重量分率として表されます。 正確で信頼性の高いVOCプロファイルは、発生源の配分、健康曝露評価、および大気質モデルの基本データです(Qiao et al。、2012; Ou et al。、2014)。 この目的のために、さまざまな車両からのVOC排出の特性を調査するためにますます多くの研究が行われています。 たとえば、Caoetal。 (2016)PEMSを搭載したガソリン車からのVOC排出の特性を調査しました。 綾子ほか(2014)シャシダイナモメーターでLPGと乗用車からのVOCの排出特性を比較しました。 他のいくつかの研究でも、ディーゼル車からのVOCが調査されました(Yao et al。、2015a; Wang et al。、2016; Jung et al。、2019)。 ただし、これらの研究はすべて、さまざまな試験方法を使用してさまざまな条件下で実施されました。 私たちが知る限り、さまざまなタイプの自動車からのテールパイプVOC排出量に関する体系的な研究はまだまれです。 王ら。 (2017)2001年から2016年までの参照に基づいて、中国のさまざまな車両カテゴリの路上VOCプロファイルを要約しましたが、さまざまな研究における燃料品質、試験方法、およびVOC種の違いは、VOCプロファイルの理解に大きな不確実性をもたらす可能性がありますさまざまな車両カテゴリから。 したがって、異なるタイプの車両からのテールパイプVOC排出特性をさらに理解するには、同じ試験方法に基づく体系的な研究を実施する必要があります。

単一の車両またはフリート全体の排出特性を調査するために、さまざまな方法が開発されてきました。 トンネルの研究と路傍の測定は、実際の運転条件下でのフリート平均排出係数を取得するための堅牢な方法であることが証明されていますが、蒸発排出または他の発生源によって干渉される可能性があります(Araizaga et al。、2013; Li et al。、2017; Zhang et al。、2018)。 ベンチテストは、燃料特性、車両タイプ、走行サイクルなどの単一の要因の影響を調査するために常に使用され、その優れた再現性を実現します。 ただし、この結果は実際の路上テールパイプ排出量を反映していない可能性があります(Pang et al。、2014; Chen et al。、2018)。 したがって、California Air Resources Boardは、路上車両排出量測定用のポータブル排出量測定システム(PEMS)を開発しました(CARB、1996)。 PEMSは、実際の運転状況下での瞬間的なテールパイプガス放出を検出するために使用されました。現在、一部の規制されていない汚染物質も、機器のアップグレードでテストまたはサンプリングできます。 近年、PEMSは、さまざまなタイプの車両からのテールパイプCO、CO2、NOx、およびTHC排出量の測定に広く使用されています(Huang et al。、2013; Kousoulidou et al。、2013; May et al。、2014; Wang et al。、2016; Bishop et al。、2019)。 しかし、PEMSで測定されたVOC排出量に関する報告はまだ限られており、それらのほとんどは主にガソリン車に焦点を当てていました(Cao et al。、2016; Yao et al。、2016; Hao et al。、2018)。 PEMSシステムを搭載したディーゼル車の路上VOC排出特性について言及している出版物はわずかですが、VOC種の量と結果は必ずしも一貫していませんでした。 たとえば、八尾らの結果。 (2015a、2015b)は、ホルムアルデヒドとアセトアルデヒドが主要なVOC種であることを示しましたが、Wangetal。 (2016)は、アルカンの存在量がディーゼル車の排出量で有意に高く、芳香族化合物とアルケンがそれに続くことを示しました。

この研究では、VOCサンプリングユニットと組み合わせたPEMSシステムを使用して、ガソリン車、ディーゼルトラック、液化石油ガス-電気ハイブリッドバスなどのさまざまなタイプの車両からの路上テールパイプVOC排出量をサンプリングしました。 テールパイプVOCの化学的プロファイルと発光特性を調査し、VOC種のOFPをMIRスケールで評価しました。 この結果は、現代の車両のVOC特性をさらに理解し、都市部でのオゾン汚染を軽減するための影響を提供するために重要です。

2 材料および方法

2.1。 車両とルートをテストする

これらの重質汚染車両が徐々に排除されることを考慮して、この調査では、1台のガソリン車(LDGV)、XNUMX台の小型ディーゼルトラック(LDDT)、XNUMX台の大型ディーゼル車を含むXNUMX台の典型的な使用中車両が選択されました。トラック(HDDT)と液化石油ガス-電気ハイブリッドバス(LPGB)。 各テスト車両の詳細情報を表XNUMXにまとめています。

これらのテスト済み車両のさまざまな用途に応じて、1つのルート(ルートAとルートB)が指定されました。 具体的には、LDDT、HDDT、LDGVのテストにはルートAが選択され、LPGBのテストにはルートBが選択されました。 図S68に示すように、ルートAの全長は、都市道路(赤)、郊外道路(黄色)、高速道路(青)を含めて約12kmでした。 トラックが主に都市の集塊の都市間輸送に関与していることを考えると、VOC排出量は、トラックがそれぞれ都市道路と高速道路を走行したときにのみサンプリングされました。 ガソリン車の場合、都市道路、郊外道路、高速道路のVOCのサンプリングにそれぞれ18つのキャニスターが使用されました。 ルートB(緑色)は、中国の鄭州にあるB29号バスのルートであり、10回の旅行は30の駅を含めて約65.7kmでした。 乗客の乗降をシミュレートするために、テストされたバスは各駅で86.3秒間停止する必要がありました。 バステストのVOCサンプリングには、45つのキャニスターが使用されました。10つは出発駅から終点までの旅行用で、もう9つは帰りの旅行用です。 結果の信頼性を高めるために、各車両を1982回テストしました。 VOCサンプリングキャンペーン中に合計2014のサンプルが取得されました。 これらの車両が通常の条件下で走行できることを保証するために、各車両はテスト全体を通して所有者によって運転され、中国VI基準を満たすすべての燃料は地元のペトロチャイナガソリンスタンドからのものでした。 分析によると、大多数のVOC(10%〜13%)の不確実性は、ppbレベル(10〜11)の濃度でXNUMX%の許容レベルを下回っていました(Hortwitz、XNUMX; Ayoko et al。、XNUMX)。 残留VOC種の大きな偏差は、主に非常に低い濃度(XNUMX-XNUMX – XNUMX-XNUMX)に起因していました。

2.2。 排気サンプリングシステム

SEMTECH ECOSTAR PLUS(Sensors Inc.、USA)と追加のVOCサンプリングユニットを組み合わせて、実際の運転条件下での車両からの排気ガスを測定しました。 搭載排出量測定システムのスキームを図S2に示します。

SEMTECH ECOSTAR PLUSには、主にガス分析装置、マイクロ比例サンプリングシステム(MPS)、粒子状物質(PM)分析装置の2つのユニットが含まれていました。 ガスアナライザーを使用して、非分散型紫外線(NDUV)アナライザーでNOxを測定し、水素炎イオン化型検出器(FID)でTHCを測定し、非分散型赤外線(NDIR)アナライザーでCOとCO1を測定しました。 SEMTECH-FEM(Sensors Inc.、USA)およびSEMTECH-HTF(Sensors Inc.、USA)を使用して、排気流量を測定しました。 気象プローブ(WP)と全地球測位システム(GPS)を使用して、実際の周囲湿度、温度、および瞬間的な緯度と経度を記録しました。 すべてのデータはXNUMX秒の時間分解能で収集され、リアルタイムでラップトップに配信されました。

MPSは、SEMTECH-FEMチューブからサンプリングされた排気を希釈するために使用された部分フロー希釈システムです。 希釈された排気ガスは3.2つのストランドに分割されました。0.10つはPMフィルターサンプリング用のSEMTECH-PFMモジュールに、もう0.08つは瞬時のPMモニタリング用のSEMTECH-CPMモジュールに分割されました。 VOCサンプリングユニットは、SEMTECH-CPMモジュールを介してSEMTECHECOSTARPLUSに接続されました。 いくつかのXNUMXL真空Summaキャニスター(Entech Inst。、USA)がVOC排出物のサンプリングに使用されました。 サンプリング流量は、ルートAを走行するテスト車両では約XNUMX L / min、ルートBを走行するテストバスでは約XNUMX L / minのパッシブ制限バルブによって制御されました。サンプリングプロセスでのVOCの吸着を減らすために、Teflon接合部にはチューブを使用しました。

2.3。 VOC分析

VOCサンプルは、メソッドTO-7890(US EPA、5975)に基づくガスクロマトグラフィー-質量分析検出器(15 GC-1999 MS、Agilent Technologies、米国)によって分析されました。 まず、自動希釈器(モデル85A、Nutech、米国)で分析する前に、VOCサンプルを大気圧の約2201%に希釈しました。 次に、3600DSオートサンプラー(Nutech、米国)と8900DS予備濃縮器(Nutech、米国)を使用して、2ステージクライオトラップを備えたサンプルを事前濃縮しました。 最初のクライオトラップは従来のガラスビーズクライオトラップであり、すべてのVOC、水分、CO10を含むすべての凝縮性物質を捕捉できます。 2番目のクライオトラップはTenaxマルチメディアトラップで、VOCに対して強力な吸着能力を持っていましたが、水分を吸収しませんでした。 2番目のクライオトラップの作動温度は約XNUMX℃に設定されており、その環境ではCOXNUMXを凝縮することができませんでした。 したがって、サンプルが最初のクライオトラップからXNUMX番目のクライオトラップに移されるときに水分とCOXNUMXが除去されます。 XNUMXつ目は、従来のクライオフォーカストラップでした。 VOCはさらに凝縮され、急速に加熱されて、熱脱着注入によるクロマトグラフィー分析用のカラムに入ります。

カラム内の各VOC種の移動速度は、各成分の吸着容量が異なるため、一定期間後に異なりました。 したがって、成分はカラム内で分離され、検出器で順次検出および記録されました。 対象化合物は、クロマトグラフィー保持時間と質量分析図に基づいて定性的に分析され、サンプル濃度は外部標準メソッドを使用して計算されました。 合計で102のVOCが特定および測定され、その種が表S1に示されています。

2.4。 品質保証と品質管理(QA / QC)

サンプリングと分析の厳密なQA/QC手順は、データ品質を保証するために方法TO-15に記載されている基準に従って実施されました(USEPA、1999)。 サンプリングの前に、キャニスタークリーナー(モデル2101DS、Nutech、USA)を使用して、加湿されたゼロエアを繰り返し充填および排気することにより、すべてのキャニスターを少なくとも24回フラッシュしました。 キャニスターに汚染がないかどうかを確認するために、クレンジング手順の後にキャニスターを排気し、純粋な窒素を再充填し、少なくともXNUMX時間実験室に保管してから、フィールドサンプルと同じ方法で分析しました。すべてのターゲットVOC化合物が存在しないか、検出限界を下回っていないことを確認してください。

2.5 データ分析

測定された濃度(ppbv)は、各テスト中の排気流量と移動距離とともに排出係数(g / km)に変換されました。 排気流量、希釈率、速度の瞬間データを時間集計しました。 式(1)を使用して、総VOCの排出係数を計算しました。

ここで、EFTVOCは総VOCの排出係数、mg/kmです。 Ciは、VOC種i(i¼1、2、3…n)、ppbvの濃度です。 MiはVOC種iのモル質量、g/molです。 Vjは瞬間排気流量、m3/sです。 DRjは、MPSの瞬間希釈率です。 Sjは、j秒(j¼1、2、3…t)、mで移動した距離であり、GPSシステムによって記録されたj秒(j¼1、2、3…t)での瞬間速度の値に等しくなります。 、 MS; nはVOC種の量、n¼102です。tは対応する実験の合計時間sです。 体積と濃度のデータはすべて、標準の周囲温度と圧力条件(273.12 K、101.33 kPa)に正規化されています。

車両の排気ガスから個々のVOC種のOFPを推定するために、最大増分反応度(MIR)スケールが採用されました(Carter WPL、1994、2010; Li et al。、2014)。 個々のVOC種のOFPは、式(2)として計算されました。

ここで、OFPi(mg O3 / km)は、VOC種iのオゾン形成ポテンシャルを表します。 EFi(mg / km)は、VOC種iの排出係数です。 MIRiは、VOC種iの最大増分反応性、mg O3 /mgVOCです。 VOCの合計OFPは、各OFPiの合計でした。

3.結果と考察

3.1。 さまざまな車両からのテールパイプVOCのソースプロファイル

102の個々のVOC種は、アルカン、アルケン、芳香族化合物、ハロカーボン、カルボニルなどの1つのグループに分類されました。 検出されたすべてのVOC成分と、LDGV、LDDT-2、LDDT-3、LDDT-20.1、HDDT、LPGBの詳細なVOC濃度、排出係数、プロファイルが補足Excelで提供されました。 総VOCの排出係数は、LDGV、LDDT、HDDT、LPGBでそれぞれ10.8±82.2 mg / km、45.0±706.7 mg / km、107.0±42.5 mg / km、3.4±39.4 mg/kmでした。 FID法を用いたPEMSによって測定されたTHCの対応する排出係数は、LDGV、LDDT、LPGBでそれぞれ19.6±227.4 mg / km、129.8±76.6 mg / km、35.4±36.1 mg/kmでした。 つまり、特定されたVOC種はこの研究でTHCの55.5〜65.5%を占め、以前の研究で報告された82.1〜2007%と比較してわずかに低かった(Chiang et al。、2012; Tsai et al。、2013; Araizaga et al。、2)。 もっともらしい説明は、エタン、エテン、エチンなどのCXNUMX炭化水素がこの研究では検出されなかったというものでした。

重量パーセント(%)に基づくさまざまなタイプの車両のVOCプロファイルを図1に示します。全体として、芳香族化合物がLDGVから最も豊富なVOCグループであり、38.5%を占め、次にアルカン(29.6%)、カルボニル( 15.5%)、ハロカーボン(7.1%)およびその他(7.0%)。 この結果は、Daiらによって得られた結果と部分的に一致していました。 (2010)シャシダイナモメーターテストに基づいています。 ディーゼルトラック(1.0–1.4%)およびLPGB(3.6%)と比較して、LDGV(7.1%)の総VOCに占めるハロカーボングループの割合は比較的高く、特にクロロベンゼン、1,2-ジクロロエタン、1,2,4-でした。トリクロロベンゼン。 ガソリン車がなぜこれほど多くのハロカーボンを排出したのかはすぐにはわかりません。 原油の質が悪く、接触改質時に添加剤とともに多くの塩素が導入されるため、燃焼時にハロカーボンに変換される可能性のあるガソリン中の塩素含有量が高いという仮説があります。 LDDTの場合、アルカンは69.9%の割合で有意に高く、次に芳香族化合物(17.8%)が続きました。 これらのLDDT車両の上位15種のVOCは、それぞれ中国III、中国IV、中国Vに準拠しています。図S3に示します。 明らかに、ドデカンの重量は、標準が厳しくなるにつれて減少傾向を示しましたが、アセトン、1-ブテン、1,2,3-トリメチルベンゼン、1,4-ジエチルベンゼンの変動傾向は正反対でした。 そして、残りの種は明らかな変動傾向を示さなかった。 要約すると、排出基準はテールパイプのVOC排出に大きな影響を及ぼしますが、ほとんどのVOC種の変動傾向は明らかではありませんでした。 HDDTの場合、芳香族化合物とアルカンが主要なグループとして特定され、総VOC排出量の98.0%を占めており、これはWangetal。によって観察された結果と一致していました。 (2017)およびLiuetal。 (2008a)。 LPGBの場合、アルカンと芳香族化合物がそれぞれ44.2%と24.5%を占める主要なVOCグループであり、次にカルボニル(16.3%)、アルケン(8.6%)、ハロカーボン(3.7%)、その他(2.7%)が続きます。 一般に、アルカンと芳香族化合物は、テストされたすべての車両の主要なテールパイプVOC排出量であり、総VOCの68.1〜98.0%を占めています。 VOCの分布は、燃料の特性や車両の種類によって大きく影響を受ける可能性があります。

図 1。 さまざまなタイプの車両のVOCソースプロファイル(X軸はVOC種のIDを表し、表S1と同じです。重量パーセンテージは車両タイプのいくつかのテストトリップの平均値であり、エラーバーは1標準偏差を表します。平均値)。

さまざまな種類の車両の上位10種のVOCは、対応する総VOC排出量の約61〜91%を占めており、上位10種が主要なVOCである可能性があることを示しています。 さまざまなタイプの車両の上位10のVOC種を表2に示しました。これらの車両は同じVOC種を持っている可能性がありますが、存在量は異なります。 たとえば、1,4-ジエチベンゼンはすべてのテスト車両のテールパイプVOC種のトップ10でしたが、存在量はLDGV、LDDT、HDDT、LPGBでそれぞれ5.6%、2.7%、3.0%、3.8%でした。 LDGV中のアセトンの平均重量パーセントは8.9%でしたが、HDDTとLPGBの場合はそれぞれ31.8%と14.4%でした。

表2に示すように、さまざまな車両の豊富なVOC種の間には明らかな違いがありました。 具体的には、i-ペンタン、アセトン、プロパン、およびトルエンがLDGV排気からの主要なVOC種であり、重量パーセントはそれぞれ9.8%、8.9%、8.1%、および6.2%でした。 これらの種のいくつかは、他の研究でも確認されました。 たとえば、i-ペンタンとトルエンは、Caoetal。によって主要なVOC成分として特定されました。 (2016)およびWangetal。 (2013)。 1,4-ジエチルベンゼンと1,2,3-トリメチルベンゼンが主要なVOC種でした。これは、製油所がC9〜C10芳香族化合物を追加して、オクタン価を上げて中国VI基準を満たすことに起因したと考えられます。 LDDTの場合、最も豊富な種は主に、ドデカン(41.5%)、n-ウンデカン(16.3%)、ナフタレン(6.4%)、n-デカン(6.2%)などの長鎖アルカンでした。 さらに、アセトン(2.7%)、プロパン(2.7%)、アクロレイン(2.4%)などの一部の短鎖VOCも、検出されたVOC全体のかなりの割合を占めています。 この結果は、過渡動力計と路上試験に基づく最近のいくつかの研究と同様でした(Qiao et al。、2012; Wang et al。、2016)。 HDDTの場合、重量パーセントが31.8%、排出係数が222.0±16.2 mg / kmの、大量のナフタレンが確認されました。 リンらによる最新の出版物。 (2019b)は、大型ディーゼルトラックからのナフタレンの平均排出係数が最大312 mg/kmであるという同様の結果を報告しました。 ナフタレンの高い排出量は、主にエンジンの運転条件と不完全燃焼による熱分解に依存していました(Lin et al。、2019a、2019b)。 ナフタレンを除いて、ドデカン、n-ウンデカン1,4-ジエチルベンゼン、3-エチルトルエンが最も豊富な種でした。 ディーゼル車とは異なり、LPGBのVOCは主に短鎖炭化水素でした。 アセトン、i-ペンタン、i-ブタン、n-ブタン、およびプロパンが主要な化学種であり、総VOCの46.7%を占めています。 私たちの結果は、以前のいくつかの結果と部分的に一致していました。 たとえば、Laietal。 (2009)およびGuoetal。 (2011)は、プロパン、n-ブタンおよびi-ブタンがLPGBの最も重要なVOC種であることを示しました。 ただし、他のいくつかの研究でも、n-ヘキサンとn-ブタン(Ho et al。、2009)、ブタン(Ayoko et al。、2014)も最も豊富なVOC種であることが報告されています。 全体として、プロパン、n-ブタン、i-ブタンが最も豊富なVOC種でした。 プロパンは、私たちの研究で豊富なVOC種の40つでしたが、それが最も多くはありませんでした。 その理由は、これまでの研究のほとんどがLPGセダンまたはタクシーに基づいて行われていたのに対し、私たちの研究で使用された車両はLPG-電気ハイブリッドバスであり、LPGは車速がXNUMXkmまでの場合にのみ使用できるためである可能性があります/h。 したがって、使用されるさまざまなエンジン技術と燃料が、さまざまな研究で上位のVOC種の不一致をもたらす可能性があると推測しました。

3.2。 VOC組成に対する道路状況の影響

都市と高速道路の条件下でそれぞれ39.4%。 2013番目に豊富なVOC種として、アルカンの重量パーセントは芳香族化合物とは正反対の変動傾向を示しました。 超高速作業条件下でのポート燃料噴射(PFI)車の空気/オイル比が低いと、この研究では高速道路の芳香族化合物の排出量が増える可能性があります。 この結果は、いくつかの公開された参考文献と同様でした。 たとえば、Wangらによる研究。 (2011)およびGuoetal。 (2)は、運転速度が上がるにつれて、アルカンの排出量はわずかに増加する傾向にあり、芳香族化合物の排出量は減少するパターンを示したことを示しています。 図2012に示すように、LDDTの芳香族化合物とアルカンは、LDGVに関連して反対の傾向を示しました。 ただし、以前の研究(Tsai et al。、2017; Cao et al。、3)は、操作速度が遅いと芳香族化合物の放出が多く、アルカンが少ないと報告しています。 これらの違いは、ディーゼルエンジンの燃焼と後処理装置の複雑さに起因する可能性があります。 具体的には、LDDT-14.8(DOCおよびSCRを装備)から放出される芳香族化合物は、都市道路の27.5%から高速道路の71.3%に増加し、アルカンは54.0%から3%に減少しました。 これはおそらく、LDDT-85に使用されているDOCþSCRシステムが、排気温度が高いために高速道路の条件下で効率的であり、アルカンの削減がさらに進んだためです。 また、DPFシステムとSCRシステムの両方で、n-アルカン種の排出量の多くを2008%以上削減できることが報告されています(Liu et al。、XNUMXb)。 HDDTの場合、道路状況とVOC組成の間に明らかな相関関係は観察されませんでした。

理論的には、道路の状態は排出係数と排出源プロファイルにとって重要でした。 ただし、この調査では、特にLDDTSの場合、道路が異なるテールパイプVOCの発生源プロファイルの変動は重要ではありませんでした。 これは、さまざまな道路での実際の燃料消費量に関連している可能性があります。 LDDTを例にとると、都市道路でのLDDT-1、LDDT2、LDDT-3の燃料消費量はそれぞれ12.6 L / 100 km、10.1 L / 100 km、13.1 L / 100 kmでしたが、高速道路での燃料消費量は13.8Lでした。 / 100 km、10.1 L / 100 km、14.6 L /100km。 LDGVとHDDVの両方で、高速道路の燃料消費量が最も低く、都市部の燃料消費量が最も高く、これはVOC排出係数と発生源プロファイルと部分的に一致していました。

3.3。 テールパイプVOCの排出係数

この研究で得られたテールパイプVOCの排出係数と他の参考文献からのいくつかを表3に示します。この研究では、HDDT(706.7 mg / km)の平均VOC排出係数が最も高く、LDDT(8.6 mg)の約82.2倍でした。 / km)。 HDDTからの深刻なVOC排出は、ほとんどのトラック運転手が常に時間に追われて商品を運ぶのに忙しく、車両をタイムリーに維持できず、実際、テストトラックのSCRデバイスが効果的に動作しなかったことが原因である可能性があります。 中国の車両に基づくいくつかの研究でも、距離に基づくHDDTのテールパイプVOC排出係数がLDDTのそれよりも有意に高いという同じ結果が得られました(Yao et al。、2015a; Deng et al。、2018; Zhang et al。、2018) 。 表3に示すように、LDGVとLPGBのVOC排出係数はそれぞれ20.1 mg/kmと42.5mg/ kmであり、ディーゼル車よりもはるかに低かった。 すべてのテストガソリン車には、VOC排出量を効率的に削減できる三元触媒コンバーター(TWC)が装備されていました。 LPGBのVOC排出係数は低く、これは主に、テストしたLPGBのエンジンがガス電気ハイブリッドであり、車速が30 km/hを超える場合にのみガスエンジンが作動したためです。 実際、全テストの40%だけがガスエンジンで実行されました。

図3は、さまざまな道路条件下でのテールパイプVOC、アルカン、アルケン、芳香族化合物、およびその他のVOCグループの総排出係数を示しています。 一般に、総VOCと各グループの両方の排出係数は、高速道路の条件下での排出量が都市の道路の条件下での排出量よりもはるかに少ないという一貫した変動傾向を示しました。 都市条件下でのLDGVの平均VOC排出係数は41.7mg/ kmであり、これは郊外および高速道路条件下でそれぞれ1.8倍および3.9倍でした。 以前のいくつかの研究でも同様の結果が見つかりました。 たとえば、Caoらによる研究。 (2016)およびYangetal。 (2018)両方とも、速度が上がるにつれてVOC排出係数が降順に従ったと報告しました。 LDGVと同様に、LDDTとHDDTの両方が同じ傾向を示し、都市条件での平均VOC排出係数は高速道路条件での平均VOC排出係数よりもはるかに高かった。 LDDTの場合、排出係数は都市道路の164.1±92.8 mg /kmから高速道路の50.2±28.3mg / kmに減少し、69.4%減少しました。 アルカンは、特にドデカンとn-ウンデカンで最も重要な削減(71.0%)を示しました。 芳香族化合物とアルカンは、HDDTからのVOC排出量の削減に大きく貢献し(両方とも約86%削減)、HDDTの都市道路状況に関連する高速道路状況で85.8%削減されました。 郊外や高速道路の状況下では、車両エンジンの潤滑と排気後処理装置の温度が最適な状態にあり、排出量が少なくなりました。 都市部の道路では、エンジンの負荷が頻繁に加速および減速するため、空燃比が低くなります。 したがって、排出係数は低速条件では比較的高くなります。

3.4。 オゾン形成の可能性

LDGV、LDDT、HDDT、LPGBからの総VOC排出量の平均OFP値は、それぞれ70.7 mg O3 / km、128.1 mg O3 / km、2189.4 mg O3 / km、124.7 mg O3/kmでした。 LDGVの平均OFP値は、以前のいくつかの研究と部分的に一致していました。 たとえば、Caoetal。 (2016)は、さまざまな排出基準に準拠する小型ガソリン車のOFPが33 mg O3/kmから1300mgO3 / kmまで変化することを示しており、Wangetal。 (2013)は、ガソリン車のOFP値が380〜920 mg O3/kmであることを示しました。 この研究におけるLDDTのOFP値は、Yaoetal。によって観察された値と同等でした。 (2015a)LDDTのOFPは306.7 mg O3/kmでした。 さらに、この研究におけるHDDTのOFPは、Bermu'dezらによって報告された結果と同等でした。 (2011)ディーゼル車のOFPは967から1281 mg O3 / kmの範囲でしたが、Yaoetal。によって発見されたものよりも高いことがわかりました。 (2015a)。 この研究と参考文献との間のOFP値の不一致は、主に、使用された異なる運転サイクルと燃料組成、および検出されたVOC種に起因していました。 この研究の結果は、ガソリン車と比較して、ディーゼル車によって引き起こされるOFPを無視してはならないことを示しています。

図4は、テストされた車両のOFPに対するさまざまなVOCグループの寄与を示しています。 明らかに、芳香族化合物は、テストされた車両のOFP、特にHDDTの主要なVOCグループであり、49.6〜93.4%の範囲でした。 さらに、アルカンとアルケンもVOC排出のオゾン形成に重要な役割を果たし、具体的には、LDDTで18.3%と20.4%、LPGBで15.0%と27.5%を占めています。 LDDTおよびLPGBと比較して、LDGVおよびHDDTの他のVOCグループはそれほど顕著ではありませんでした。 以前のいくつかの研究でも同様の結果が見られました。 たとえば、Guoetal。 (2011)芳香族化合物が最大の貢献者であり、ガソリン車の総OFPの80%以上を占め、アルケンが約14%を占めていることを観察しました。 ツァイ他(2012)芳香族化合物、カルボニル、アルケン、およびアルカンの割合は、FTP-69ではそれぞれ16%、12%、3.1%、75%、高速道路サイクル。 OFPに寄与する上位69のVOC種を図S14に示しました。 上位11種は、OFP全体の約6.1〜10%を占めています。 LDGVとHDDTの場合、上位4種のほとんどが芳香族でしたが、LDDTとLPGBの場合、アルケンとアルカンもかなりの部分を占めていました。 これらの結果は、芳香族化合物とアルケンの削減が、車両からのVOC排出物のオゾン生成を制御するための鍵であることを示しています。

図 3。 さまざまな道路状況下でのVOCグループの排出係数。 (排出係数は数回のテストトリップの平均値であり、エラーバーは平均値の1標準偏差を表します)。

図 4。 OFP全体に対するVOCグループの寄与。

結論

XNUMX種類の使用中の車両のテールパイプVOC排出特性を、組み合わせたPEMSで調査し、OFPをMIR法で計算しました。 主な調査結果は次のとおりです。

(1)これらのテストされた車両のテールパイプVOCは、芳香族化合物とアルカンによって支配されていました。 ただし、VOCの詳細な構成は、車両の種類によって異なります。 i-ペンタン、アセトン、およびプロパンは、LDGVの上位XNUMXつのVOC種でした。 ディーゼルトラックでは、ナフタレン、ドデカン、およびn-ウンデカンの排出量が多かった。 アセトンがLPGBの最も豊富な種であり、i-ペンタン、i-ブテン、n-ブタン、プロパンがそれに続きました。 一般に、ディーゼルトラックはより多くの長鎖炭化水素を排出しましたが、LDGVとLPGBは短鎖炭化水素がより豊富でした。

(2)道路状況は、HDDTを除くテールパイプVOCの組成にわずかな影響を及ぼした。 都市道路ではLDGVに多くの芳香族化合物が検出され、都市道路ではLDDTからより多くのアルカンが放出されました。

(3)高速道路の状態と比較して、都市道路ではより多くのVOCが放出されました。 都市道路のLDGVからのテールパイプVOCの排出係数は、郊外道路の1.8倍、高速道路の3.9倍でした。 都市道路の排出係数は、LDDTとHDDTの高速道路の排出係数のそれぞれ3.3倍と7.0倍でした。

(4)HDDTのOFPは他の車両と比較してはるかに高かった。 OFPは、LDGV、LDDT、HDDT、LPGBでそれぞれ約70.7、128.1、2189.4、124.7 mg O3/kmでした。 さらに、芳香族化合物がOFPの主な原因であり、OFP全体の49.6〜93.4%を占めています。

上記の結論にもかかわらず、いくつかの作業を行う必要があります。 たとえば、この研究でテストされたLDDTは異なる排出基準を持っており、それらのVOC組成はテストされた車両間で大きく異なりました。 排出基準の調査のためにサンプルは少なかった。 さらに、LPGBにはかなりのVOC排出量があることがわかりました。 高排出トラックを制御するには、より厳密な測定を実施する必要があります。 LPGBは、燃料消費量に基づいて、従来のLPGバスと比較してVOC排出量を削減しますか? したがって、次の段階で追加の相対研究を実施することができます。