基于遥感监测数据的机动车尾气排放估计算法研究

发布时间：2020-03-27 14:55

【摘要】：随着经济生活水平与科学技术发展水平的不断提高,我国机动车保有量持续增加,而大量汽车尾气排放带来的环境问题也日益严重。所以准确地检测或估计出机动车尾气污染物真实排放水平,与合理地评估一定狭域范围内的车队整体尾气污染物排放状况,对于空气质量监测与尾气排放标准的制定非常重要。一般利用遥感监测方法得到的车辆尾气检测数据结果受风速与温度等环境因素影响较大,检测结果不稳定,且无法直接利用遥测尾气数据结果对监测区域的车队整体尾气污染物排放水平进行估计。本文基于城市路网机动车尾气排放多车道监测系统采集到的大量遥感监测尾气数据与一部分基于台架测试采集到的车辆环检尾气数据,分别研究了面向微观层次机动车尾气排放与面向宏观层次狭域车队整体尾气排放的估计算法,对不同层次的研究对象的尾气污染物排放水平进行精准估计。本文针对尾气数据分析处理方法和尾气排放估计算法进行了探究与分析,主要的研究内容与工作如下:第一,提出一种改进的基于半监督协同训练回归的尾气数据近似补全算法,对原始尾气数据中大量不完整残缺数据与异常数据进行了近似补全,且不改变原始数据分布。第二,针对车辆尾气遥感检测结果不完全准确且受气象条件影响较大的问题,本文利用先验修正后遥测尾气数据,分别研究了基于XGBoost的CO/HC/NO尾气浓度反演算法与基于多任务学习神经网络的尾气超标排放判定算法,在微观层次上对单机动车尾气排放水平进行精确估计。并基于改进的生成对抗网络算法对遥感监测尾气数据与车检尾气数据进行了一致性映射分析。第三,针对宏观狭域范围内车队整体尾气污染物排放水平难以量化估计的问题,引入新的狭域尾气时序样本构造方法,并提出一种新的基于小波变换-长短期记忆网络的狭域尾气序列预测算法,对狭域中未来短时间内的车队整体尾气污染物CO/HC/HC的排放水平进行了准确估计与预测。本文还研究了基于COPERT模型的平均排放因子估计方法,结合狭域内长期车队统计信息,对狭域内车队的长期尾气排放水平进行了准确定量的估计。此外本文通过大量对比实验分析证明了本文所提出的微观与宏观层次尾气排放估计算法的有效性与精确性。
【图文】：

第１章绪论第１章绪论逡逑背景和意义逡逑济与生活水平的提高，中国机动车保有量持续增加，据公安部８年末，中国机动车保有量己达３．２７亿辆，其中汽车保有量２．４人达４．０９亿人。如图１．１所示，，自２００６年以来我国汽车保有量增长率为１４％，如图１．２所示，中国汽车产销量也基本保持增加车持续增加给人们出行生活带来便利的同时，也加剧了道路堵塞、气污染等问题。大量机动车的尾气排放更是城市空气污染的主要原

图２．邋２遥测尾气系统基本原理图逡逑根据［３６］研究表明，同一车辆排放的尾气烟羽中各污染物成分的相对体基本保持恒定，不会随烟羽扩散稀释而改变。所以虽然利用遥感特征理检测到的烟羽尾气浓度偏小，但是依然可以求得各尾气污染物成分的浓度比，再利用燃烧方程反解即可初步求得车辆排气管中各尾气污染积浓度。一般燃油的碳氢元素比Ｃ：Ｈ＝邋１：２，空气中氧气与氮气体积比０邋：邋７９％，机动车发动机中不完全燃烧方程［５］为：逡逑ＣＨ２邋＋邋ｍ（０．２１０２邋＋邋０．７９Ｎ２）逡逑（２ａＣＯ邋＋邋ｂＨ２０邋＋邋ｃＣ４Ｈ６邋＋邋ｄＣ０２邋＋邋ｅＮＯ邋＋邋（０．７９ｍ邋－邋ｅ／ｌ）Ｎ２逡逑８逡逑
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP79;X734.2

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本文编号：2603119