Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Lần đầu tiên ở Việt Nam, đã xây dựng được các chu trình lái và chu trình thử đặctrưng cho xe hạng nặng Heavy duty vehicle, HDV dựa trên dữ liệu lái ngoài th
Trang 1BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
Nguyễn Thị Yến Liên
NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH ĐẶC TRƯNG PHÁT THẢI
CỦA XE BUÝT TẠI HÀ NỘI
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT MÔI TRƯỜNG
Hà Nội – 2019
Trang 2BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
Nguyễn Thị Yến Liên
NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH ĐẶC TRƯNG PHÁT THẢI
CỦA XE BUÝT TẠI HÀ NỘI
Ngành: Kỹ thuật môi trường
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT MÔI TRƯỜNG
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS TS Nghiêm Trung Dũng
Hà Nội – 2019
Trang 3LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là đề tài nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong các công trình nào khác.
Hà Nội, tháng 04 năm 2019
Trang 4LỜI CẢM ƠN
Tôi xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã cho phép tôi thựchiện luận án này Cảm ơn Viện Đào tạo sau đại học, Viện Khoa học và Công nghệ Môitrường, Viện Cơ khí Động lực đã luôn hỗ trợ và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốtquá trình tôi thực hiện luận án
Tôi xin chân thành cảm ơn giáo viên hướng dẫn PGS.TS Nghiêm Trung Dũng đã luôn
hỗ trợ, động viên và hướng dẫn về mặt chuyên môn trong suốt quá trình tôi thực hiện luận án.Xin chân thành cảm ơn GS TS Lê Anh Tuấn, PGS.TS Phạm Hữu Tuyến, Viện Cơ khíĐộng lực, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, đã tận tình giúp đỡ về mặt chuyên môn để tôi
có thể hoàn thành luận án
Tôi xin chân thành cảm ơn TS Bùi Ngọc Dũng, Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đạihọc Giao thông vận tải; cảm ơn TS Emil Torp, Khoa Kỹ thuật điện, Trường Đại họcLinköpings, Thụy Điển, đã hỗ trợ tôi rất nhiều trong quá trình xây dựng mã lệnh để đạt đượcmục tiêu nghiên cứu của đề tài
Chân thành cảm ơn Bộ Môi trường Nhật Bản đã cung cấp thuật toán chuyển đổi từ chutrình lái của phương tiện sang chu trình chuyển tiếp của động cơ
Xin chân thành cảm ơn Tổng công ty vận tải Hà Nội đã tạo điều kiện thuận lợi cho tôitrong quá trình thu thập thông tin và dữ liệu hành trình của hệ thống xe buýt tại Hà Nội.Chân thành cảm ơn Trường Đại học Giao thông vận tải, Khoa Môi trường và An toànGiao thông đã tạo điều kiện cho tôi được tham gia chương trình đào tạo này
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến các thầy phản biện, các thầy trong hội đồngchấm luận án đã đồng ý đọc duyệt và góp các ý kiến quý báu để tôi có thể hoàn chỉnh luận ánnày và định hướng nghiên cứu trong lai
Xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình và bạn bè đã luôn ở bên động viên, giúp đỡtrong suốt quá trình tôi tham gia chương trình đào tạo này
Nghiên cứu sinh
Nguyễn Thị Yến Liên
Trang 5MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN
LỜI CẢM ƠN
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT vi
DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ ĐƠN VỊ viii
DANH MỤC BẢNG ix
DANH MỤC HÌNH xi
MỞ ĐẦU 1
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 6
1.1 Ô nhiễm không khí từ hoạt động của phương tiện cơ giới đường bộ 6
1.1.1 Các dạng phát thải từ hoạt động của phương tiện cơ giới đường bộ 6
1.1.2 Tác động của các chất ô nhiễm không khí từ phương tiện cơ giới đường bộ 7
1.1.3 Lộ trình áp dụng tiêu chuẩn về khí xả đối với phương tiện cơ giới đường bộ 8 1.2 Hệ số phát thải của phương tiện cơ giới đường bộ và phương pháp xác định 9
1.2.1 Khái niệm 9
1.2.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số phát thải 10
1.2.3 Các phương pháp xác định hệ số phát thải của phương tiện cơ giới đường bộ .13
1.2.4 Tình hình nghiên cứu xây dựng bộ hệ số phát thải đặc trưng 14
1.3 Chu trình lái và các phương pháp xây dựng 17
1.3.1 Khái niệm 17
1.3.2 Tầm quan trọng của chu trình lái 18
1.3.3 Các phương pháp xây dựng chu trình lái 19
1.3.4 Các thông số đặc trưng của chu trình lái 21
1.4 Phương pháp thu thập dữ liệu lái ngoài thực tế 23
1.5 Kỹ thuật xử lý sai số trong dữ liệu GPS 25
1.6 Dữ liệu chuỗi thời gian và quá trình ngẫu nhiên dừng 30
1.6.1 Chuỗi thời gian 30
1.6.2 Quá trình ngẫu nhiên dừng 31
1.7 Thuật toán phân cụm phân cấp gộp 31
Trang 61.8 Quá trình Markov 33
1.8.1 Tính Markov 33
1.8.2 Ma trận xác suất chuyển dịch trạng thái 33
1.8.3 Tính chất Markov của dữ liệu lái ngoài thực tế 34
1.9 Giới thiệu chung về hệ thống xe buýt tại Hà Nội 35
1.10 Kết luận chương 1 36
CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 38
2.1 Quy trình thực hiện nghiên cứu 38
2.2 Xác định loại chu trình lái 38
2.3 Lựa chọn tuyến 38
2.4 Thu thập dữ liệu 40
2.5 Phân tích dữ liệu 41
2.5.1 Kiểm định tính dừng 41
2.5.2 Tiền xử lý dữ liệu GPS 42
2.5.3 Xử lý dữ liệu 42
2.5.4 Trích chọn các thông số đặc trưng 43
2.6 Xây dựng chu trình lái đặc trưng cho xe buýt tại Hà Nội 44
2.6.1 Quy trình xây dựng chu trình lái 45
2.6.2 Xây dựng ma trận xác suất chuyển trạng thái (TPM) 45
2.6.3 Tổng hợp chu trình lái dựa trên lý thuyết chuỗi Markov 47
2.6.4 Đánh giá sự phù hợp 48
2.6.5 Lựa chọn và đánh giá chu trình lái đặc trưng 49
2.7 Xây dựng chu trình thử cho động cơ xe buýt 50
2.7.1 Xây dựng chu trình thử dạng chuyển tiếp đối với động cơ 50
2.7.2 Xây dựng chu trình thử tĩnh đối với động cơ 57
2.8 Thử nghiệm phát thải trên động cơ xe buýt 58
2.8.1 Đối tượng thử nghiệm 58
2.8.2 Thiết bị thử nghiệm 59
2.8.3 Điều kiện thử nghiệm 62
2.9 Xử lý kết quả thử nghiệm 63
2.9.1 Tính suất phát thải của động cơ 63
Trang 72.9.2 Tính hệ số phát thải theo lượng nhiên liệu tiêu thụ 67
2.9.3 Tính hệ số phát thải theo quãng đường di chuyển 68
2.10 Kết luận chương 2 69
CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 71
3.1 Kết quả phân tích dữ liệu 71
3.1.1 Kết quả kiểm định tính dừng 71
3.1.2 Kết quả xử lý dữ liệu GPS 72
3.1.3 Kết quả trích chọn các thông số đặc trưng 86
3.2 Chu trình lái đặc trưng cho xe buýt tại Hà Nội 94
3.3 Chu trình thử cho động cơ xe buýt 103
3.3.1 Chu trình thử dạng chuyển tiếp đối với động cơ 103
3.3.2 Chu trình thử tĩnh đối với động cơ xe buýt Hà Nội (HBSC) 108
3.3.3 Phi chuẩn hóa các điểm thử 112
3.4 Đặc trưng phát thải của xe buýt tại Hà Nội 114
3.4.1 Nồng độ các chất ô nhiễm 114
3.4.2 Suất phát thải của động cơ 116
3.4.3 Hệ số phát theo lượng nhiên liệu tiêu thụ 117
3.4.4 Hệ số phát thải theo quãng đường di chuyển 119
3.5 Kết luận chương 3 122
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 124
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 127
TÀI LIỆU THAM KHẢO 129
PHỤ LỤC 138
Trang 8DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
A/F Tỷ lệ không khí/nhiên liệu Air - fuel ratio
AQI Chỉ số chất lượng không khí Air quality index
BSEF Suất phát thải của động cơ Brake-specific emission factorBSFC Suất tiêu hao nhiên nhiệu Brake-specific fuel
consumptionCSEF Hệ số phát thải đặc trưng quốc gia Country-specific emission
factorDBEF Hệ số phát thải theo khoảng cách Distance based emission factor
ESC Chu trình thử tĩnh của châu Âu European sationary cycleETC Chu trình chuyển tiếp của châu Âu European transient cycleFBEF Hệ số phát thải theo nhiên liệu Fuel based emission factorGPS Hệ thống định vị toàn cầu Global position system
GTVT Giao thông vận tải
HBDC Chu trình lái đặc trưng cho xe buýt tại
Hà NộiHBSC Chu trình thử tĩnh cho động cơ xe buýt
Hà NộiHBTC Chu trình thử chuyển tiếp cho động cơ xe
buýt Hà Nội
IPCC Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khí Intergovernmental Panel on
OECD Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế Organization for economic
co-operation and development
PTCGĐB Phương tiện cơ giới đường bộ
PTVT Phương tiện vận tải
Trang 9TPM Ma trận xác suất chuyển dịch Transition Probability MatrixTRANSERCO Tổng công ty vận tải Hà Nội
VOC Hợp chất hữu cơ bay hơi Volatile organic compoundVSP Công suất riêng của xe Vehicle specific powerWHO Tổ chức Y tế Thế giới World Health OrganizationWHTC Chu trình chuyển tiếp đặc trƣng toàn thế World Harmonized Transient
Trang 10DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ ĐƠN VỊ
ai m/s2 Gia tốc tức thời tại thời điểm i
ares m/s2 Độ phân giải của gia tốc
nidle Vòng/phút Tốc độ của động cơ ở chế độ không tải
nlo Vòng/phút Tốc độ động cơ mà tại đó công suất bằng 50%
công suất định mức
nrated Vòng/phút Tốc độ danh định
n_norm % Tốc độ động cơ đã đƣợc chuẩn hóa
SAFDdiff % Độ lệch trong phân bố tần suất gia tốc – vận tốc
T_norm % Mô men động cơ đã đƣợc chuẩn hóa
Temax Nm Mô men cực đại của động cơ
vi km/h Vận tốc tức thời của xe ở thời điểm i
vres km/h Độ phân giải của vận tốc
Trang 11DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1 Giới hạn hàm lượng các chất ô nhiễm trong khí xả PTCGĐB hạng nặng theo
tiêu chuẩn châu Âu 9
Bảng 1.2 Ảnh hưởng của lưu huỳnh và các hợp chất vòng thơm tới sự phát thải của
động cơ xăng10
Bảng 1.3 Ảnh hưởng của đặc tính nhiên liệu tới sự phát thải của động cơ diesel 11
Bảng 1.4 Ảnh hưởng của chế độ hoạt động đến tốc độ phát thải 12
Bảng 1.5 Các tiêu chí sử dụng trong phân loại chu trình lái 18
Bảng 1.6 So sánh tiêu hao nhiên liệu và phát thải từ xe ôtô tại Thái Lan theo các chu trình lái khác nhau 19 Bảng 1.7 Các thông số động học thường sử dụng xác định đặc trưng chu trình lái 22
Bảng 2.1 Thông tin về các tuyến xe buýt sử dụng trong nghiên cứu 39
Bảng 2.2 Thông số kỹ thuật của động cơ diesel D1146TI 58
Bảng 2.3 Các thông số sử dụng trong tính toán hệ số phát thải 63
Bảng 2.4 Giá trị u đối với từng chất khí trong không khí thô 64
Bảng 3.1 Kết quả lọc dữ liệu GPS 82
Bảng 3.2 Một số thông số thống kê mô tả của dữ liệu trước và sau khi qua bộ lọc Kalman 83 Bảng 3.3 So sánh dữ liệu thô và dữ liệu đã qua xử lý thông qua một số thông số đặc trưng của chu trình lái 85 Bảng 3.4 Biểu đồ tích tụ các biến vào trong các cụm 86
Bảng 3.5 Kết quả phân cụm trên không gian các biến ứng với trường hợp 1 89
Bảng 3.6 Các biến đại diện cho các cụm ứng với trường hợp 1 89
Bảng 3.7 Kết quả phân cụm trên không gian các biến ứng với trường hợp 2 90
Bảng 3.8 Các biến đại diện cho các cụm ứng với trường hợp 2 91
Bảng 3.9 Các thông số đặc trưng của chu trình lái 92
Bảng 3.10 So sánh kết quả trích chọn thông số đặc trưng 93
Bảng 3.11 Giá trị SAFDdiff của các chu trình đề xuất 95 Bảng 3.12 So sánh các thông số đặc trưng của chu trình lái giữa HBDC và dữ liệu lái
ngoài thực tế 97
Trang 12Bảng 3.13 Các thông số kỹ thuật của phương tiện 103
Bảng 3.14 Dữ liệu mômen cực đại của động cơ 104
Bảng 3.15 Tốc độ động cơ đã được chuẩn hóa tại các tốc độ A, B và C 110
Bảng 3.16 Các chế độ thử trong chu trình thử tĩnh đối với động cơ xe buýt Hà Nội 110 Bảng 3.17 Trọng số của các chế độ thử tĩnh đối với động cơ xe buýt Hà Nội 110
Bảng 3.18 Tốc độ và mô men của động cơ tại các chế độ thử 113
Bảng 3.19 Suất phát thải của động cơ xe buýt Hà Nội 116
Bảng 3.20 Hệ số phát thải theo lượng nhiên liệu tiêu thụ của xe buýt Hà Nội 118
Bảng 3.21 Nhu cầu công suất của động cơ xe buýt 119
Bảng 3.22 Mô hình toán mô tả liên hệ giữa công suất và tốc độ phát thải 120
Bảng 3.23 Hệ số phát thải theo quãng đường di chuyển của xe buýt Hà Nội 120
Trang 13DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1 Minh họa các dạng phát thải từ hoạt động của phương tiện vận tải 6
Hình 1.2 Quy trình xây dựng chu trình lái dựa trên chuỗi Markov 21
Hình 1.3 Chu trình lọc Kalman 29
Hình 1.4 Bức tranh hoàn chỉnh về bộ lọc Kalman 29
Hình 1.5 Tỷ lệ phân bố tuổi và sức chứa của xe buýt Hà Nội 36
Hình 2.1 Quy trình thực hiện nghiên cứu 38
Hình 2.2 Bản đồ các tuyến xe buýt được sử dụng trong thu thập dữ liệu lái 39
Hình 2.3 Thiết bị GPS sử dụng trong thu thập dữ liệu hành trình của xe buýt 40
Hình 2.4 Quy trình tổng hợp chu trình lái sử dụng chuỗi Markov 45
Hình 2.5 Minh họa ma trận TPM 47
Hình 2.6 Thuật toán phát triển chu trình lái 48
Hình 2.7 Sơ đồ khối của mô hình hệ thống truyền động 52
Hình 2.8 Thiết lập các tham số và chế độ hoạt động của xe 55
Hình 2.9 Tính toán các tham số của xe ứng với từng chế độ hoạt động đã được xác định 56 Hình 2.10 Động cơ D1146TI 58
Hình 2.11 Sơ đồ bố trí thiết bị thử nghiệm 59
Hình 2.12 Băng thử động lực học cao 60
Hình 2.13 Tủ phân tích khí AVL CEB II 61
Hình 2.14 Thiết bị đo độ khói 62
Hình 3.1 Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị 71
Hình 3.2 Quy trình xử lý dữ liệu GPS 73
Hình 3.3 Minh họa các bước thực hiện trên bộ dữ liệu gốc ETC-part1 80
Hình 3.4 Độ lệch giữa giá trị thực và giá trị ước lượng 81
Hình 3.5 Đồ thị vận tốc – thời gian của dữ liệu thô và dữ liệu đã qua xử lý 81
Hình 3.6 Kết quả làm trơn và khử nhiễu của bộ lọc Kalman 83
Hình 3.7 Phân bố tần suất gia tốc – vận tốc của dữ liệu trước và sau khi xử lý 84
Hình 3.8 Phân cụm các biến trên phần mềm SPSS 86
Trang 14Hình 3.9 Đồ thị phân cụm trên không gian các thông số mô tả chu trình lái 88
Hình 3.10 Mảng cấu trúc chứa TPM 95
Hình 3.11 Chu trình lái đặc trưng của xe buýt tại Hà Nội 96
Hình 3.12 So sánh phân bố các chế độ hoạt động giữa HBDC và dữ liệu lái ngoài thực tế 99 Hình 3.13 So sánh phân bố tần suất gia tốc – vận tốc 100
Hình 3.14 Độ lệch trong phân bố tần suất gia tốc – vận tốc giữa chu trình lái đặc trưng với dữ liệu lái ngoài thực tế 100
Hình 3.15 So sánh tỉ lệ thời gian ở các chế độ hoạt động khác nhau giữa các chu trình lái của xe buýt 102
Hình 3.16 So sánh phân bố tần suất gia tốc – vận tốc giữa HBDC và ETC-part 1 102
Hình 3.17 Đồ thị mô men và công suất động cơ của chu trình thử dạng chuyển tiếp đối với động cơ xe buýt của Hà Nội 105
Hình 3.18 Phân bố tần suất tốc độ định mức – mômen định mức của động cơ của chu trình thử HBTC, ETC và WHTC 106
Hình 3.19 So sánh giá trị vận tốc thực và giá trị vận tốc ước lượng 107
Hình 3.20 Các tốc độ đặc trưng của động cơ 108
Hình 3.21 Phân bố phần trăm tải tại các dải tốc độ A, B và C 109
Hình 3.22 Chu trình thử tĩnh cho động cơ xe buýt Hà Nội 111
Hình 3.23 Đường đặc tính ngoài của động cơ D1146TI 113
Hình 3.24 Nồng độ trung bình của các chất ô nhiễm tại các chế độ thử nghiệm 115
Hình 3.25 Biến thiên nồng độ các chất ô nhiễm trong toàn bộ chu trình thử 115
Hình 3.26 So sánh kết quả mô phỏng và thực nghiệm 121
Trang 15MỞ ĐẦU
1 Sự cần thiết của đề tài
Giao thông vận tải (GTVT) là một phần rất quan trọng của cuộc sống hiện đại,con người ngày càng phụ thuộc nhiều hơn vào phương tiện giao thông cơ giới Điều
đó đã làm gia tăng lượng nhiên liệu tiêu thụ, tăng mức phát thải các chất ô nhiễmkhông khí, và làm gia tăng nguy cơ phơi nhiễm của con người với các chất ô nhiễm
mà có thể gây ra những ảnh hưởng nghiêm trọng tới sức khỏe Theo đánh giá của Tổchức Y tế thế giới, GTVT là một trong những nguyên nhân chính gây ô nhiễm khôngkhí ở các đô thị, mà ô nhiễm không khí lại là nguyên nhân gây nên 3,7 triệu ca tử vongsớm năm 2012, chủ yếu do tiếp xúc với bụi PM10 và PM2,5 [1] Ở các nước có nềnkinh tế phát triển thuộc Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), mức chi phítrung bình cho vấn đề ô nhiễm không khí do vận tải đường bộ chiếm 50% tổng chi phícho ô nhiễm không khí [2] Còn ở các nước không thuộc OECD, dự báo mức phát thảiCO2 do GTVT có thể lên tới 46% tổng lượng thải vào năm 2030 [3]
Tại Hà Nội, ước tính tổng lượng phát thải các chất ô nhiễm CO, VOC, NOx, SOx
và PM từ hoạt động của các xe ô tô con và xe buýt năm 2010 là 50,02 Gg, với phát thải
CO là cao nhất (39,5 Gg) Trong đó, xe buýt sử dụng diesel là nguồn phát thải chínhđối với các chất ô nhiễm như bụi (PM) và BC (black carbon), đây là mối quan ngạichính hiện nay [4] Lượng phát thải các chất ô nhiễm không khí từ hoạt động củaphương tiện cơ giới đường bộ (PTCGĐB) vẫn tiếp tục tăng lên hàng năm cùng với sựgia tăng về số lượng các phương tiện cơ giới đường bộ Do đó, chỉ số chất lượngkhông khí (Air quality index, AQI) ở nước ta vẫn duy trì ở mức tương đối cao, điểnhình như ở Hà Nội Tại Hà Nội, giai đoạn từ 2010 ÷ 2013, số ngày có AQI ở mức kém(AQI = 101 ÷ 200) chiếm tới 40 ÷ 60% tổng số ngày quan trắc trong năm và có nhữngngày chất lượng không khí suy giảm đến ngưỡng xấu (AQI = 201 ÷ 300) và nguy hại(AQI>300) [5] Qua đó có thể thấy phát thải từ hoạt động của các phương tiện cơ giớiđường bộ cần phải được kiểm soát chặt chẽ Định lượng được lượng thải từ nguồnthải này sẽ đảm bảo cho các dự án liên quan đến kiểm soát chất lượng không khí đượcthiết kế và thực hiện một cách hiệu quả nhất
Hệ số phát thải (Emission Factor, EF) là một công cụ rất hiệu quả và đơn giản đểước tính mức độ phát thải các chất ô nhiễm không khí khi có đủ các thông tin vềnguồn phát thải [6] Vì vậy, EF đã và đang được sử rộng rãi để phục vụ công tác kiểm
kê phát thải ở nhiều nước trên thế giới Chất lượng của kết quả kiểm kê phát thải phụthuộc rất lớn vào EF Trong khi đó, EF lại phụ thuộc vào đặc trưng của nguồn thải
1
Trang 16như: trình độ công nghệ, loại hình và thiết kế của nguồn thải, hệ thống kiểm soát ônhiễm, tuổi và điều kiện vận hành,…[7] Do đó, các EF cần phải phản ánh xác thựcđiều kiện cụ thể của mỗi quốc gia, mỗi khu vực Nói cách khác, mỗi quốc gia nên có
bộ dữ liệu EF riêng phù hợp với điều kiện của quốc gia, và bộ hệ số phát thải nàyđược gọi là hệ số phát thải đặc trưng quốc gia (country-specific emission factor,CSEF) Việc sử dụng CSEF không chỉ cải thiện được độ chính xác của các kết quảkiểm kê phát thải mà còn giúp cho các nước dễ dàng hơn khi áp dụng kiểm kê phátthải ở mức cao hơn (Tier 2) theo hướng dẫn của Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khíhậu (IPCC) [8]
Đến nay, việc nghiên cứu phát triển EF ở các nước phát triển và các tổ chức lớntrên thế giới đã khá hoàn thiện, có những phương pháp luận và quy trình thực hiện đạttrình độ khoa học công nghệ cao Do đó, đã có rất nhiều nguồn cơ sở dữ liệu mở về EF
mà có thể tiếp cận để sử dụng Tuy nhiên, việc sử dụng EF của nước khác (ví dụ như
Mỹ, AP-42) vào nước ta để thực hiện kiểm kê phát thải có thể gây ra sai số lớn do sựkhác nhau về trình độ phát triển, nhiên liệu sử dụng, thói quen điều khiển phươngtiện Trong bối cảnh đó, việc nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu về EF đặc trưng chođiều kiện Việt Nam là hết sức cần thiết
Mặc dù vậy, ở Việt Nam, việc nghiên cứu xây dựng EF phù hợp với điều kiện củanước ta còn hạn chế, đặc biệt đối với nguồn động Đến thời điểm hiện tại, các nghiên cứuxây dựng EF cho nguồn động tại Việt Nam chủ yếu dựa trên việc mô phỏng phát thải củaphương tiện dựa trên các phần mềm mô phỏng của nước ngoài, do đó các EF thu đượcchưa phản ảnh đầy đủ đặc trưng phát thải của Việt Nam Hiện nay, chỉ có một vài nghiêncứu xác định EF bằng kỹ thuật đo phát thải trong điều kiện có kiểm soát tại phòng thửnghiệm, theo chu trình lái đặc trưng – đây là kỹ thuật được đánh giá là lý tưởng trong xâydựng CSEF đối với PTCGĐB – nhưng kỹ thuật này mới chỉ áp dụng cho xe máy và xe
hạng nhẹ tại Hà Nội Xuất phát từ thực tế đó, đề tài “Nghiên cứu xác định đặc trưng phát thải của xe buýt tại Hà Nội” đã được thực hiện nhằm góp phần vào việc nghiên cứu
phát thải các chất ô nhiễm không khí từ nguồn động, tạo cơ sở khoa học cho công tác quản
lý chất lượng không khí ở Việt Nam
2 Mục tiêu nghiên cứu
- Xây dựng chu trình lái đặc trưng cho xe buýt tại Hà Nội
- Xác định hệ số phát thải đặc trưng của xe buýt tại Hà Nội dựa trên chu trình lái
đã được xây dựng
Trang 17- Góp phần tạo cơ sở khoa học cho công tác quản lý chất lượng không khí ở Việt Nam.
3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu của luận án là xe buýt tại Hà Nội, nghiên cứu thí điểmđối với loại xe có sức chứa 80 chỗ, chủng loại Daewoo BC212 Đây là chủngloại xe chiếm tỷ lệ lớn thứ 2, chỉ sau chủng loại xe Daewoo S090DL, trong toàn
bộ hệ thống xe buýt Hà Nội Nếu chỉ xét riêng trong dòng xe có sức chứa 80chỗ, số lượng xe thuộc chủng loại xe Daewoo BC212 chiếm tới 41%
- Động cơ được sử dụng để đo phát thải là động cơ diesel D1146TI Đây là 1trong 9 loại động cơ hiện đang được sử dụng trên dòng xe buýt của hãngDeawoo, hãng xe mà có số lượng xe chiếm tới 64% trong tổng số xe của hệthống buýt tại Hà Nội
- Phạm vi nghiên cứu giới hạn đối với hoạt động của hệ thống xe buýt trong khuvực nội thành Hà Nội, trên loại động cơ diesel D1146TI với công suất cực đại150kW
4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Lần đầu tiên ở Việt Nam, đã xây dựng được các chu trình lái và chu trình thử đặctrưng cho xe hạng nặng (Heavy duty vehicle, HDV) dựa trên dữ liệu lái ngoài thực tế
để đáp ứng mục tiêu xây dựng bộ hệ số phát thải đặc trưng cho HDV (xe buýt) dựatrên phương pháp đo phát thải trong điều kiện có kiểm soát tại phòng thí nghiệm Qua
đó, nghiên cứu đã góp phần khẳng định tầm quan trọng của chu trình lái trong việc xâydựng hệ số phát thải đặc trưng đối với các phương tiện cơ giới đường bộ Phươngpháp luận xây dựng chu trình lái dựa trên dữ liệu GPS cũng đã được bổ sung, hoànthiện hơn trong nghiên cứu này
Ngoài ra, luận án đã khẳng định, khi xây dựng chu trình lái đặc trưng, việc lựachọn các thông số đặc trưng của chu trình lái cần được thực hiện trên chính bộ dữ liệu
mà sẽ được sử dụng để xây dựng chu trình lái, thay vì lựa chọn một cách ngẫu nhiênhoặc dựa trên kinh nghiệm của các nghiên cứu trước - điều mà hầu hết các nghiên cứuxây dựng chu trình lái hiện nay đang thực hiện
Dựa trên các chu trình thử đã được xây dựng, luận án đã xác định được bộ hệ sốphát thải đặc trưng cho xe buýt tại Hà Nội Đây là bộ hệ số phát thải xác định bằngthực nghiệm, đặc trưng cho xe buýt, lần đầu tiên được công bố tại Việt Nam Các kếtquả này có thể được áp dụng trong các nghiên cứu kiểm kê phát thải để đạt được kếtquả kiểm kê phát thải ở mức cao hơn (Tier 2) theo hướng dẫn của Ủy ban Liên chính
Trang 18phủ về biến đổi khí hậu; hoặc sử dụng trong các nghiên cứu đánh giá hiệu quả về mặtkinh tế - năng lượng cho những cải tiến trên động cơ Kết quả thu được có ý nghĩathực tiễn cao, giúp các nhà quản lý có những quyết định tốt hơn trong việc ứng dụngcác giải pháp để bảo vệ môi trường đối với hoạt động của hệ thống xe buýt tại Hà Nội.
5 Các đóng góp mới của luận án
Về phương pháp
Đã có một số đóng góp cho phương pháp xây dựng chu trình lái như sau:
- Kiểm định tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian (vận tốc tức thời theo thờigian) trước khi sử dụng trong xây dựng chu trình lái Sự kiểm định này làcần thiết để đảm bảo giá trị trung bình và phương sai của chuỗi không đổitheo thời gian Việc kiểm định này chưa được thực hiện trong bất kỳ nghiêncứu nào đã được công bố trước đây
- Xử lý các sai số trong dữ liệu GPS bằng một công cụ mới chưa được ứngdụng trong các nghiên cứu xử lý dữ liệu vận tốc tức thời theo thời gian, đó làthuật toán ước lượng dữ liệu thiếu của Ivan Selesnick Theo đó, các điểm dữliệu được nhận định là có chứa sai số ngẫu nghiên đã được xóa bỏ để tạokhoảng trống, sau đó dùng thuật toán ước lượng dữ liệu thiếu của IvanSelesnick thay vì sử dụng phương pháp nội suy spline như trong các nghiêncứu về xử lý dữ liệu GPS đã công bố trước đây
Lần đầu tại Việt Nam, đã nghiên cứu và áp dụng chuỗi Markov để xây dựngđược chu trình lái đặc trưng cho xe buýt
Lần đầu tiên tại Việt Nam, hệ số phát thải các chất ô nhiễm không khí phảnánh điều kiện thực tế của xe buýt đã được nghiên cứu xác định bằng thực nghiệm dựa trên chu trình thử đặc trưng
Về kết quả cụ thể
Lần đầu tiên, chu trình lái đặc trưng cho xe buýt được xây dựng.
Các chu trình thử đối với động cơ xe hạng nặng, bao gồm chu trình thử dạngchuyển tiếp và chu trình thử tĩnh, đã được phát triển dựa trên đặc trưng láicủa xe buýt tại Hà Nội
Bộ hệ số phát thải các chất ô nhiễm không khí (CO, PM, NOx, HC, CO2) cho
xe buýt tại Hà Nội, bao gồm cả 3 dạng hệ số phát thải (g/kWh, g/kg-nhiênliệu, và g/km)
4
Trang 19 Mô hình toán mô tả tương quan giữa tốc độ phát thải và công suất động cơ.
6 Các nội dung chính trong luận án
Các nội dung chính trong luận án như sau:
- Thu thập và xử lý dữ liệu lái ngoài thực tế của hệ thống xe buýt tại Hà Nội;
- Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian (vận tốc tức thời theo thời gian);
- Trích chọn các thông số đặc trưng của chu trình lái
- Xây dựng chu trình lái đặc trưng của hệ thống xe buýt tại Hà Nội dựa trên lý thuyết chuỗi Markov;
- Xây dựng chu trình thử dạng chuyển tiếp, chu trình thử tĩnh đối với động cơ diesel sử dụng trên xe buýt;
- Thực nghiệm đo phát thải trên động cơ;
- Xử lý kết quả thử nghiệm và báo cáo kết quả
Bố cục của bản thuyết minh luận án như sau:
Mở đầu
Chương 1: Tổng quan
Chương 2: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3: Kết quả và thảo luận
Kết luận và kiến nghị
5
Trang 20xả (exhaust), hoặc do nhiên liệu tự bay hơi Ngoài ra, còn có sự phát thải bụi do quátrình ma sát.
(PM)
Hình 1.1 Minh họa các dạng phát thải từ hoạt động của phương tiện vận tải
Chi tiết về các dạng phát thải từ hoạt động của PTCGĐB như sau [9, 10]:
Khí xả (exhaust):
- Khí xả khi xe đang chạy (Running exhaust): Khí thoát ra từ ống xả khi xe
đang chạy trên đường
- Khí xả khi xe ở chế độ không tải của động cơ (Idle exhaust): Khí thoát ra từ
ống xả khi xe nổ máy nhưng không chuyển động
- Khí xả khi xe khởi động (Starting exhaust): Khí thoát ra từ ống xả khi khởi
động xe
Bay hơi nhiên liệu (Fuel evaporation):
- Sự bay hơi nhiên liệu trong ngày (Diurnal emissions): Xảy ra khi nhiệt độ
môi trường đủ lớn để làm bay hơi nhiên liệu, sự phát thải này có thể xảy raliên tục trong ngày, tùy thuộc vào nhiệt độ môi trường
Trang 21- Bay hơi do rò rỉ (Resting loss): do hiện tượng thấm qua cao su và các plastic.
- Bay hơi do động cơ nóng khi dừng, đỗ (Hot soak): xảy ra sau khi xe dừng
hoặc kết thúc cuộc hành trình (ngay sau khi tắt động cơ), khi đó nhiên liệu vẫncòn nóng
- Bay hơi trong khi chạy (Running losses): xảy ra khi hơi nhiên liệu nóng thoát
ra từ hệ thống nhiên liệu hoặc bầu lọc than hoạt tính trong khi xe đang hoạtđộng
- Bay hơi trong quá trình nạp liệu (Refueling losses).
Dạng phát thải khác:
- Sự phát thải bụi do sự mài mòn của lốp (Tire wear).
- Sự phát thải bụi do sự mài mòn của phanh (Brake wear).
Ngoài ra, hoạt động của các PTCGĐB còn gây ra các dạng ô nhiễm khác như ônhiễm nhiệt và tiếng ồn
Trong số các chất ô nhiễm tạo ra trong quá trình hoạt động của PTCGĐB, một sốchất được quy định về nồng độ giới hạn trong khí xả động cơ như CO, CO2, HC, NOx
và PM Các chất này thường được gọi là chất ô nhiễm thông thường Một số chất khác
không được quy định trong các điều luật liên quan đến khí xả động cơ như NH3, SO2,benzen, PAHs, POPs Các chất này được gọi là chất ô nhiễm đặc trưng Các nhàchuyên môn rất quan tâm đến các chất ô nhiễm đặc trưng khi họ cần nghiên cứu đểhiểu sâu về hiện tượng và nguyên nhân ô nhiễm [11]
1.1.2 Tác động của các chất ô nhiễm không khí từ phương tiện cơ giới
đường bộ
PTCGĐB là nguyên nhân chính gây ô nhiễm không khí, ảnh hưởng tới môi trường
và sức khỏe con người PTCGĐB đã được xác định là nguồn quan trọng nhất liên quanđến phát thải các chất ô nhiễm mà cần được quan tâm đặc biệt như NOx, benzen và CO.Gần đây, phát thải PM từ PTCGĐB cũng đã thu hút nhiều sự quan tâm của con người docác nghiên cứu dịch tễ học đã chỉ ra rằng PM có ảnh hưởng rất nghiêm trọng đối với sứckhỏe con người, là mối đe dọa tiềm tàng lớn nhất đối với sức khỏe con người PM đượcphát thải trực tiếp từ hoạt động của phương tiện, hoặc được hình thành trong khí quyển(chất ô nhiễm thứ cấp) từ các chất ô nhiễm sinh ra từ chính hoạt động của các phương tiệnvận tải (PTVT) như NOx, SO2 và VOC Ngoài ra, phản ứng quang hóa giữa NOx và VOCcòn dẫn đến sự hình thành ozon trong tầng đối lưu, có ảnh hưởng nghiêm trọng tới môitrường và sức khỏe con người Sự hình thành ozon
7
Trang 22mặt đất có thể dẫn đến các đợt sương mù trong mùa hè với nồng độ ozon cao như đãxảy ra vào mùa hè năm 2003 trên các khu vực rộng lớn của châu Âu Nồng độ ozonmặt đất cao làm gia tăng bệnh về đường hô hấp và tăng ca tử vong [12].
Hơn thế nữa, phát thải từ PTVT còn làm gia tăng hiệu ứng nhà kính Theo IPCC,năm 2010 mức phải thải khí nhà kính liên quan trực tiếp đến hoạt động vận tải là 14%(tương đương với khoảng 6,86 GtCO2eq), trong đó vận tải đường bộ chiếm tỷ lệ lớnnhất [3]
Tại Việt Nam, ô nhiễm không khí được đánh giá là sức ép môi trường lớn nhấtlên sức khỏe con người, thậm chí còn nghiêm trọng hơn tai nạn giao thông [13] Năm
2016, chỉ số AQI trung bình tại hai thành phố lớn của Việt Nam như Hà Nội và thànhphố Hồ Chí Minh đều ở mức cao, ví dụ AQI của Hà Nội là 123 Như vậy, chất lượngkhông khí tại các thành phố lớn của Việt Nam thuộc nhóm chất lượng thấp, có ảnhhưởng đến sức khỏe con người, đặc biệt đối với nhóm người nhạy cảm Tại Hà Nội,
do số lượng PTCGĐB lớn (khoảng 485.955 xe ôtô, trên 5,2 triệu xe máy; ngoài ra còncác phương tiện từ các tỉnh khác tham gia giao thông); trong đó nhiều PTVT chấtlượng kém vẫn đang hoạt động nên ô nhiễm không khí từ hoạt động GTVT đang có xuthế gia tăng Ngoài ra, do cơ sở hạ tầng giao thông đô thị chưa đáp ứng được nhu cầu
đi lại, và ý thức tham gia giao thông của người dân chưa cao đã làm cho tình trạng ùntắc giao thông thường xuyên xảy ra, ví dụ tại Hà Nội năm 2016 có tới 41 điểm ùn tắc.Tình trạng ùn tắc giao thông đã gây ra sự lãng phí nhiên liệu và gia tăng phát thải cácchất ô nhiễm, gây ảnh hưởng tới sức khỏe con người Tỷ lệ các trạm quan trắc tại HàNội mà có nồng độ các chất ô nhiễm như CO, SO2, NOx và benzen vượt quy chuẩnViệt Nam lần lượt là 3%, 80%, 63% và 100% [14] Đây là các chất được phát thải chủyếu từ hoạt động của các PTCGĐB như đã trình bày ở trên
1.1.3 Lộ trình áp dụng tiêu chuẩn về khí xả đối với phương tiện cơ giới
đường bộ
Hiện nay trên thế giới chỉ có Mỹ, châu Âu và Nhật Bản là những nước và liênquốc gia xây dựng hệ thống tiêu chuẩn riêng, hoàn chỉnh, phù hợp với từng thời kỳ cụthể Phần lớn các nước còn lại đều nghiên cứu áp dụng một trong các hệ thống tiêuchuẩn trên sau khi chuyển đổi sang tiêu chuẩn phù hợp với tình hình thực tế của mỗinước Việt Nam và nhiều nước châu Á đều áp dụng tiêu chuẩn EURO vì nó đơn giản
và dễ áp dụng hơn
Trang 23Bảng 1.1 Giới hạn nồng độ các chất ô nhiễm trong khí xả PTCGĐB
hạng nặng theo tiêu chuẩn châu Âu (nguồn: [15])
số 49/2011/QĐ-TTg về việc quy định lộ trình áp dụng tiêu chuẩn khí thải đối với xeôtô, xe môtô hai bánh sản xuất, lắp ráp và nhập khẩu mới, cụ thể:
Các loại xe ôtô sản xuất, lắp ráp và nhập khẩu mới phải áp dụng:
- Tiêu chuẩn khí thải mức 4 (tương đương Euro IV) từ ngày 01/01/2017
- Tiêu chuẩn khí thải mức 5 (tương đương Euro V) từ ngày 01/01/2022
Các loại xe môtô hai bánh sản xuất, lắp ráp và nhập khẩu mới phải áp dụng tiêu chuẩn khí thải mức 3 (tương đương Euro III) từ ngày 01/01/2017
Riêng đối với ô tô chạy bằng diesel, sẽ áp dụng tiêu chuẩn Euro IV từ năm 2018theo Thông báo số 126/TB-VPCP ngày 10/03/2017 của Thủ tướng Chính phủ
1.2 Hệ số phát thải của phương tiện cơ giới đường bộ và
phương pháp xác định
1.2.1 Khái niệm
Đặc trưng phát thải từ mỗi nguồn thải được phản ánh qua EF [16] Đối vớiPTCGĐB, EF thể hiện lượng chất ô nhiễm trung bình sinh ra khi xe tiêu hao mộtlượng nhiên liệu nhất định (kg/kg nhiên liệu) hoặc khi xe di chuyển được một quãngđường nhất định (kg/km); còn khi xe chạy ở chế độ không tải (nổ máy nhưng xe vẫnđứng yên – trạng thái không tải của động cơ) thì hệ số phát thải là lượng chất ô nhiễmsinh ra trong một đơn vị thời gian (g/s) Đối với HDVs, hệ số phát thải còn được thể
9
Trang 24hiện qua lượng chất ô nhiễm sinh ra trên một đơn vị công suất mà động cơ sinh ratrong một giờ (g/kWh).
Hệ số phát thải bị chi phối bởi tất cả các yếu tố có ảnh hưởng tới mức phát thảiphương tiện (loại/chất lượng phương tiện, loại/chất lượng nhiên liệu, các chế độ hoạt
động của phương tiện, ) Như vậy, hệ số phát thải phản ánh đặc trưng phát thải
của nguồn thải.
Nhiên liệu xăng
Rất nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng có sự tương quan giữa hàm lượng S và cáchợp chất vòng thơm với khí xả của phương tiện Goodfellow và cộng sự (1996);McArragher và cộng sự (1999) đã chỉ ra rằng giảm hàm lượng S sẽ giảm được sự phátthải CO, THC (hydrocacbon tổng), NOx; giảm hàm lượng các hợp chất vòng thơmcũng làm giảm CO, THC nhưng lại tăng NOx [17] Ảnh hưởng của hàm lượng S vàcác hợp chất vòng thơm trong xăng tới sự phát thải của động cơ xăng như Bảng 1.2
Bảng 1.2 Ảnh hưởng của lưu huỳnh và các hợp chất vòng thơm tới sự phát
thải của động cơ xăng (nguồn: [17])
Chế độ Thay đổi trong các thành phần CO THC NO x Bz Bd Tol Fa Ac
Loại động cơ sử dụng: động cơ xe ôtô mới, 4 kỳ, có bộ xúc tác
Bz: benzen, Bd: 1,3 butađien, Tol: toluen, Fa: formaldehyt, Ac: acetaldehyt
: tăng, : giảm, NE: tác động không rõ ràng (dao động dưới 5%), -: dữ liệu không được đo đạc * tác động rõ rệt với khoảng tin cậy 95%.
Nhiên liệu diesel
Tổng hợp các tác động của chất lượng nhiên liệu diesel tới sự phát thải trong quátrình đốt cháy loại nhiên liệu này như trong Bảng 1.3
Trang 25Bảng 1.3 Ảnh hưởng của đặc tính nhiên liệu tới sự phát thải của động cơ diesel
(nguồn: [18])
Giảm hàm lượng lưu huỳnh o o o …b
Tăng chỉ số xetan …oa
Giảm tổng các hợp chất vòng thơm o o c o
Giảm các hợp chất đa vòng thơm o c …oa
…oa
Chú giải:
* - kết quả thử nghiệm sơ bộ, cần tiếp tục xác nhận lại trong các nghiên cứu trong tương
lai a - tác động không còn xuất hiện trên các động cơ phát thải thấp
b - tác động ít hơn khi quan sát với nhiên liệu có hàm lượng lưu huỳnh thấp
c - các hợp chất đa vòng thơm được kỳ vọng mang lại hiệu quả giảm phát thải tốt hơn các hợp chất thơm đơn vòng
Quy ước: - tác động mạnh; - tác động nhẹ; - rất ít tác động; o – không ảnh hưởng
Hàm lượng lưu huỳnh trong nhiên liệu diesel có khả năng ảnh hưởng tới khảnăng phát thải PM của động cơ diesel; khi hàm lượng lưu huỳnh trong nhiên liệu cao,khả năng phát thải PM tăng [18]
Khối lượng riêng của nhiên liệu diesel cũng có khả năng tác động đến sự phátthải của động cơ Nếu tất cả các hệ số khác là giữ nguyên thì nhiên liệu có khối lượngriêng lớn hơn sẽ có khả năng tạo ra PM, NOx nhiều hơn và sự phát thải HC, CO lại cókhả năng giảm đi [18]
Thành phần của các hợp chất vòng thơm trong diesel cũng ảnh hưởng tới sự phátthải Tăng tổng hàm lượng các hyđrocacbon vòng thơm có thể dẫn đến sự tăng phátthải NOx; trong khi đó chỉ tăng hàm lượng của các hyđrocacbon đa vòng thơm sẽ tăngphát thải HC, NOx và PM [18]
Loại động cơ sử dụng
Theo phương thức thực hiện chu trình công tác, động cơ đốt trong có thể phânlàm 2 loại: động cơ 2 kỳ và động cơ 4 kỳ Động cơ 2 kỳ cổ điển có mức độ phát sinhchất ô nhiễm cao hơn động cơ 4 kỳ do quá trình tạo thành hỗn hợp không hoàn thiện.Hầu hết các loại xe lưu thông hiện nay đều sử dụng động cơ 4 kỳ
Ngoài ra, động cơ đốt trong còn được phân loại theo loại nhiên liệu sử dụng, nhưđộng cơ xăng, động cơ diesel, Đối với động cơ xăng (loại động cơ đánh lửa cưỡngbức), nhiên liệu và không khí được nạp vào xi lanh và nén lại, rồi được đốt cháy bằng
11
Trang 26bugi Đối với động cơ diesel, không khí sẽ đi vào xi lanh theo một đường riêng và bịnén lại, còn nhiên liệu được đưa vào với áp suất lớn qua vòi phun, nhiên liệu đượcphun vào lớp không khí bị nén và tự bốc cháy do sức nóng của lớp khí nén này Theonguyên lý đó, thời gian lưu của nhiên liệu trong buồng cháy của động cơ diesel ngắnhơn trong động cơ xăng nên thời gian dành cho việc hình thành các sản phẩm cháykhông hoàn toàn (HC) cũng rút ngắn nên hàm lượng HC trong khí xả động cơ dieselthấp hơn động cơ xăng [19].
Động cơ diesel có hiệu suất cao hơn động cơ đánh lửa cưỡng bức nhưng do quátrình khuếch tán và làm việc với hệ số dư không khí cao nên sản phẩm chứa nhiều bồhóng và ít CO hơn Sự cháy của hạt nhiên liệu khi chúng di chuyển trong buồng cháy
và sự tập trung cục bộ của chúng ở vùng nhiệt độ cao là nguyên nhân chính sinh ra bồhóng của động cơ diesel [19]
Chế độ hoạt động của phương tiện
Các chế độ hoạt động của xe bao gồm: tăng tốc, giảm tốc, không tải và chạy ổnđịnh Ở mỗi chế độ, yêu cầu về mức tải của động cơ khác nhau, nên nhu cầu về nhiênliệu sẽ khác nhau, do đó mức độ phát thải cũng khác nhau Ở các chế độ chuyển tiếp(ví dụ: chế độ tăng tốc và giảm tốc) mức phát thải các chất ô nhiễm thường cao hơn ởcác chế độ tĩnh (ví dụ: chế độ ổn định và không tải) [20, 21] Bảng 1.4 minh họa ảnhhưởng của các chế độ hoạt động đến mức phát thải của phương tiện
Bảng 1.4 Ảnh hưởng của chế độ hoạt động đến tốc độ phát thải (nguồn: [20])
Loại xe Chế độ hoạt động Tốc độ phát thải (mg/s)
Ngoài ra, EF từ hoạt động của các PTCGĐB còn chịu ảnh hưởng của các yếu tố
khác như tuổi của phương tiện, chế độ bảo dưỡng định kỳ và điều kiện môi trườngxung quanh Như vậy, có thể thấy rằng EF của các PTCGĐB chịu ảnh hưởng của rấtnhiều yếu tố, do đó mỗi quốc gia nên xây dựng bộ EF riêng để có thể phản ánh đầy đủ
Trang 27đặc trưng phát thải của nước mình thay vì sử dụng EF của các nước khác Đồng thời,qua Bảng 1.4 có thể thấy thói quen và ý thức của người điều khiển phương tiện cũng
có ảnh hưởng lớn đến mức phát thải của phương tiện
1.2.3 Các phương pháp xác định hệ số phát thải của phương tiện cơ
giới đường bộ
EF thường được xây dựng dựa trên dữ liệu đo đạc thực nghiệm thu được từ các
dự án đo phát thải của phương tiện Phát thải của phương tiện cùng với các điều kiệnhoạt động mà có ảnh hưởng tới sự phát thải có thể được đo trong điều kiện có kiểm
soát trong phòng thí nghiệm (controlled conditions) hoặc tiến hành đo đạc trực tiếp ngoài thực tế (real-world conditions) [22]
1.2.3.1 Đo phát thải trong điều kiện có kiểm soát
Sự phát thải của các PTCGĐB được xác định bằng cách đo phát thải trong điềukiện có kiểm soát tại các phòng thí nghiệm có thể được thực hiện đối với riêng động
cơ của xe hoặc thực hiện trên cả xe, tùy thuộc vào loại phương tiện Tuỳ theo loạiPTCGĐB sẽ có các dạng đo phát thải khác nhau, được xem xét theo các tiêu chí [23,24]:
- Phương tiện vận hành trên băng thử ôtô kiểu con lăn (Chassis dynamometer);hoặc động cơ của phương tiện được lắp trên băng thử động cơ (Enginedynamometer)
- Phương pháp lấy mẫu khí thải: theo phương pháp thể tích không đổi CVS (Constant Volume Sampling) hoặc lấy mẫu trực tiếp trên đường thải
- Kết quả đo được biểu diễn theo giá trị trung bình dạng [g/km] hoặc theo dạng [g/kWh]
Đối với quá trình đo phát thải trong điều kiện có kiểm soát tại phòng thí nghiệm,
các hoạt động thử nghiệm sẽ được kiểm soát qua các chu trình thử, điều kiện môi
trường và các thông số khác Do vậy, phương pháp này đảm bảo tính lặp lại của cáckết quả thử nghiệm [22]
Thí nghiệm phát thải trong điều kiện có kiểm soát tại phòng thí nghiệm có thểđược sử dụng trong thử công nhận kiểu hoặc cho các mục đích nghiên cứu khác Thửnghiệm trên băng thử động cơ được sử dụng trong thử công nhận kiểu cho HDVs,trong khi đó thử nghiệm trên băng thử con lăn thường được sử dụng trong thử côngnhận kiểu đối với xe máy và các xe hạng nhẹ Khi kích thước xe tăng, chi phí của hệ
Trang 28thống băng thử con lăn sẽ tăng lên rất nhiều Do đó, hiện nay trên thế giới có rất ítphòng thử nghiệm có khả năng thử nghiệm phát thải cho xe HDVs trên băng thử conlăn do chi phí đầu tư cho hệ thống băng thử này quá lớn Hoạt động thử nghiệm phátthải đối với HDVs hiện nay chủ yếu vẫn được thực hiện trên băng thử động cơ [25].
có khả năng ảnh hưởng tới phát thải của phương tiện (ví dụ: điều kiện môi trường,hành vi lái,…) lại không được kiểm soát Do đó, số liệu thu được bằng kỹ thuật đophát thải ngoài thực tế thường được sử dụng việc nhận dạng các lỗ hổng trong các môhình phát thải [22]
Kết luận: V.Franco và cộng sự (2013) đã tóm tắt tất cả các kỹ thuật thử nghiệm
phát thải được sử dụng trong xây dựng EF cho PTCGĐB và đi đến kết luận sau [22]:
- Thí nghiệm trên băng thử động lực học (băng thử con lăn hoặc băng thử độngcơ) là các kỹ thuật rất chặt chẽ, là nguồn cung cấp dữ liệu thực nghiệm chính
để phát triển các mô hình EF cho PTCBĐB trong những năm tới
- Nếu đã xây dựng được các chu trình lái thực cho một mục tiêu nghiên cứu cụthể thì thí nghiệm phát thải trên băng thử động lực học trở thành lý tưởng choviệc xây dựng EF bởi các thông số đầu vào được kiểm soát một cách chặt chẽ
1.2.4 Tình hình nghiên cứu xây dựng bộ hệ số phát thải đặc trưng
1.2.4.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới
Tại Mỹ, việc xây dựng bộ EF đã được tiến hành và áp dụng rộng rãi từ rất sớmvới bộ tài liệu AP-42: “Tổng hợp về EF ô nhiễm không khí” được công bố đầu tiênvào năm 1972 Sau đó Cục bảo vệ môi trường Mỹ (US EPA) xuất bản thêm phụchương và cập nhật thêm thông tin trong lần xuất bản lần thứ 5 (1995) trong tập 1,nguồn điểm tĩnh và nguồn mặt Tập 2 của AP-42, nguồn động, được xuất bản lần đầu
Trang 29tiên năm 1978 bao gồm tất cả các thông tin về EF của nguồn động Tập 2 tiếp tụcđược cập nhật và hoàn thiện trong các lần xuất bản thứ 4 (1989) và bổ sung thêm phụlục A (1991) [26] Đến nay, bộ tài liệu AP-42 vẫn tiếp tục được cập nhật, bổ sung vàđược sử dụng như là một tài liệu chính thống về thông tin EF.
Năm 1993, Tổ chức Y tế thế giới (WHO) cũng đã công bố tài liệu “Hướng dẫn
kỹ thuật kiểm kê nhanh các nguồn thải và cách sử dụng để xây dựng các chiến lượckiểm soát môi trường, phần 1: Kỹ thuật kiểm kê nhanh ô nhiễm môi trường” Đếnnay, tài liệu này vẫn đang được áp dụng rộng rãi để đánh giá các nguồn ô nhiễmkhông khí, nước và đất Tài liệu này cung cấp tương đối đầy đủ EF đối với nguồnđộng tại chương 7 và chi tiết cho PTCGĐB tại mục 711 của chương này [27]
Năm 1996, IPCC đã công bố bộ tài liệu hướng dẫn thực hành kiểm kê khí nhàkính Tài liệu gồm 8 chương và 4 phụ lục, trong đó EF đối với nguồn động đượchướng dẫn chi tiết trong chương 2 [28]
Năm 2009, Cục bảo vệ môi trường châu Âu (EEA) ban hành sách hướng dẫnkiểm kê phát thải chất ô nhiễm không khí (phiên bản mới nhất hiện nay là năm 2013)
EF đối với phương tiện vận tải có thể tìm thấy trong phần B, mục 1.A.3 [29]
Tại châu Á, hiện nay hầu hết các nước đều chưa có bộ CSEF, đặc biệt trong lĩnhvực giao thông vận tải Hoạt động kiểm kê phát thải vẫn theo hướng dẫn của IPCC ápdụng cho mức 1 (Tier 1), sử dụng EF mặc định Tuy nhiên, hiện nay đang diễn ra một
số chương trình hành động, các hội thảo và nhiều nghiên cứu khác nhằm cải tiến chấtlượng EF, xây dựng CSEF để nâng cao chất lượng của hoạt động kiểm kê phát thảikhí nhà kính tại các nước trong khu vực [7] Năm 2005, Chan và cộng sự đã sử dụng
kỹ thuật đo cảm biến từ xa đối với các xe động cơ diesel để đánh giá EF ở Hong Kong.Năm 2006, Sukanya Tamsanya và cộng sự đã tiến hành nghiên cứu xây dựng EF của
xe ô tô động cơ xăng dựa trên chu trình lái thực của Bangkok (BDC),…
Như vậy, có thể thấy số lượng các công trình nghiên cứu xây dựng bộ CSEF trên
thế giới rất lớn, và đã được triển khai từ sớm, tập trung ở các nước phát triển Do đó,các kỹ thuật và kinh nghiệm trong xây dựng EF ngày càng đạt đến trình độ cao hơn
1.2.4.2 Tình hình nghiên cứu trong nước
Cho đến nay, việc nghiên cứu xây dựng EF ở Việt Nam còn rất mới mẻ, đặc biệttrong lĩnh vực GTVT Các nghiên cứu xây dựng EF phù hợp với đặc trưng lái ngoàithực tế của các PTCGĐB ở nước ta còn rất hạn chế, đang ở trong giai đoạn thửnghiệm với các hướng tiếp cận chủ yếu như sau:
Trang 30- Sử dụng các mô hình có sẵn để mô phỏng phát thải của phương tiện theo dữ liệu hoạt động ngoài thực tế [30-34];
- Sử dụng mô hình tính ngược đối với bộ dữ liệu nồng độ chất ô nhiễm đượcquan trắc ngoài thực tế, kết hợp với việc sử dụng hợp chất đánh dấu để xác định
hệ số phát tán [35];
- Sử dụng dữ liệu lái ngoài thực tế để xây dựng chu trình lái đặc trưng và tiếnhành đo phát thải theo chu trình lái đã được xây dựng trên hệ thống băng thửcon lăn (chassis dynamometer) – mới chỉ nghiên cứu trên xe máy và xe hạngnhẹ [36, 37]
Sử dụng mô hình phát thải có ưu điểm là rút ngắn được thời gian và chi phí, nhưng
nó bị hạn chế bởi các mô hình mà chúng ta đang sử dụng là các mô hình của nước ngoài;
cơ sở dữ liệu được sử dụng để phát triển/hiệu chỉnh các mô hình này được tập hợp từ cáckết quả đo phát thải vô cùng lớn mà các nước/các tổ chức đã tiến hành thử nghiệm trongđiều kiện có thể khác biệt so với nước ta Do đó, để tăng độ chính xác của các kết quả môphỏng khi áp dụng các mô hình mô phỏng phát thải của nước khác (đặc biệt của các nướcphát triển) thì cần phải hiệu chỉnh mô hình trước khi đưa vào sử dụng Tuy nhiên, để hiệuchỉnh được mô hình lại cần phải dựa trên các kết quả đo phát thải Cách tiếp cận thứ 2, sửdụng mô hình tính ngược kết hợp với đo ngoài thực tế, cho phép xác định được EF đồngthời cho nhiều loại phương tiện Tuy nhiên, cách tiếp cận này cần phải sử dụng nhiều môhình toán khác nhau để xác định được EF chung cho cả dòng xe rồi tiến hành phân tíchhồi quy tuyến tính để xác định EF cho từng loại xe Do vậy, độ chính xác của kết quả cóthể bị ảnh hưởng bởi các bước tính toán này Phương pháp thứ ba là cách tiếp cận hiệnđang được nhiều nước áp dụng, số lượng các công trình nghiên cứu theo cách tiếp cậnnày rất lớn Đây là cách tiếp cận có thể cho ra bộ EF có độ chính xác cao, có ý nghĩa rấtlớn trong việc kiểm kê phát thải
[22] Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp này là chi phí lớn, và số lượng các phòngthử nghiệm khí thải ở nước ta còn rất ít, và chưa được đầu tư đủ mạnh để có thể tiếnhành tất cả các dạng thử nghiệm phát thải trên các loại phương tiện Các nghiên cứutheo hướng này mới chỉ triển khai trên xe máy và xe hạng nhẹ, chưa được triển khaiđối với HDVs Ngoài ra, kỹ thuật xây dựng chu trình lái đặc trưng được sử dụng trongcác nghiên cứu này còn bộc lộ nhiều hạn chế do khả năng tái hiện tần suất phân bố cácchế độ hoạt động ngoài thực tế vào trong chu trình lái đặc trưng không cao, trong khi
đó tốc độ phát thải của phương tiện lại phụ thuộc rất mạnh mẽ vào sự phân bố các chế
độ hoạt động Do đó, cách tiếp cận xây dựng chu trình lái đặc trưng như trong các
Trang 31nghiên cứu trước đây ở Việt Nam đã không thể phản ánh đầy đủ bản chất ngẫu nhiên của dữ liệu lái ngoài thực tế [38].
1.3 Chu trình lái và các phương pháp xây dựng
1.3.1 Khái niệm
Chu trình lái là bức tranh về mối liên hệ giữa vận tốc – thời gian của phương tiệntham gia giao thông trong điều kiện nhất định Chu trình lái thường phản ánh điều kiệngiao thông thực tế có liên quan đến điều kiện kinh tế - xã hội, thói quen đi lại của conngười tại các quốc gia khác nhau
Chu trình lái đã được xây dựng để cung cấp nhiều ứng dụng cho các nhà sản xuất
xe, cho các kỹ sư giao thông và các nhà môi trường [39]
Các chu trình lái được phân làm hai loại như sau:
- Chu trình lái thực tế/chu trình chuyển tiếp (transient driving cycles): được xây
dựng từ dữ liệu lái ngoài thực tế của phương tiện nên loại chu trình này chính là
sự ghi lại trạng thái chuyển động thực tế Chu trình chuyển tiếp phản ảnh sựthay đổi liên tục của vận tốc theo đặc trưng lái trên đường
- Chu trình tĩnh (stationary driving cycles): loại chu trình này liên quan đến việc
kéo dài thời gian ở tốc độ không đổi
Ngoài ra, có thể phân loại theo tính pháp lý của chu trình lái, sự phân loại này cóảnh hưởng tới mục đích sử dụng các chu trình lái Theo đó, có hai loại chu trình lái:
chu trình lái tiêu chuẩn và chu trình lái không tiêu chuẩn [39]
- Chu trình lái tiêu chuẩn được xem là chu trình mang tính đại diện rộng rãi và
được chính phủ sử dụng trong kiểm soát sự phát thải Các chu trình này thườngđược ban hành cùng bộ tiêu chuẩn khí thải phương tiện, được sử dụng trongthử công nhận kiểu đối với các phương tiện Ví dụ chu trình thử FTP 75 của
Mỹ, ECE của châu Âu, và của Nhật Bản 10 ÷ 15 chế độ Các chu trình nàykhông chỉ sử dụng cho riêng các nước này mà còn được các nước đang pháttriển sử dụng vì các nước này chưa có chu trình thử riêng
- Chu trình lái không tiêu chuẩn trở nên phổ biến hơn trong các nghiên cứu để
đánh giá sự phát thải và tiêu hao nhiên liệu Ví dụ chu trình lái của Sydney, chutrình lái cải tiến của Châu Âu (IEC), chu trình lái cao điểm của Melbourne, …Trong nghiên cứu xây dựng chu trình lái, các tiêu chí sau được sử dụng để lựa chọn các loại chu trình lái phù hợp với mục tiêu nghiên cứu (Bảng 1.5):
Trang 32Bảng 1.5 Các tiêu chí sử dụng trong phân loại chu trình lái (nguồn: [39])
Loại đường/loại tuyến Đường nội đô, đường ngoại đô, đường cao tốc,…Loại phương tiện Xe hạng nặng, xe hạng nhẹ, xe buýt, xe máy,…Khoảng thời gian Giờ cao điểm, giờ thấp điểm,…
Dải vận tốc Trong điều kiện ùn tắc giao thông, hoặc khi
đường thông thoáng
Chế độ hoạt động của động cơ Ổn định, tăng tốc, giảm tốc, chạy từ từ, không tải
Tổ chức giao thông Làn đường dành riêng cho xe buýt, xe máy,…
1.3.2 Tầm quan trọng của chu trình lái
Tất cả các mô hình phát thải đều phải tính đến các hệ số mà có ảnh hưởng tớikhả năng phát thải mặc dù cách thức có thể khác nhau Cách tiếp cận phổ biến nhất làdựa trên nguyên lý EF trung bình của một loại chất ô nhiễm đối với một loại phươngtiện thay đổi theo vận tốc trung bình trong suốt hành trình Do vậy, hầu hết các môhình phát thải cho đến nay đã sử dụng vận tốc trung bình để ước tính lượng phát thải
từ các phương tiện như: NAEI (Dore et al ,2005), COPERT III của Tổ chức môitrường Châu Âu,… [40] Tuy nhiên, có một vài hạn chế liên quan đến các mô hìnhdựa trên vận tốc trung bình vì nó đã bỏ qua các biến động về vận tốc xung quanh giátrị vận tốc trung bình như chế độ tăng tốc, giảm tốc và chế độ không tải Mà các chế
độ hoạt động của phương tiện lại có ảnh hưởng rất lớn tới khả năng phát thải củaphương tiện Ngoài ra, mô hình dựa trên vận tốc trung bình bị hạn chế rất nhiều khi ápdụng trên các xe có sử dụng bộ xử lý khí xả bằng xúc tác Đối với trường hợp này khảnăng phát thải khi xe chuyển số và chạy với gia tốc lớn lại rất cao, khác biệt hẳn so vớiphát thải ở vận tốc trung bình [40] Do đó, một vài nghiên cứu gần đây đã cải tiến các
mô hình dựa trên vận tốc trung bình bằng các mô hình mô phỏng phát thải liên tục, qua
dó người sử dụng sẽ đưa vào các chu trình lái đặc trưng cho thành phố hoặc khu vực
để xác định EF theo tình trạng giao thông đặc trưng [41]
Các chu trình lái được xây dựng để cung cấp mối liên hệ giữa vận tốc và thời
gian, nó sẽ phản ánh đầy đủ các đặc tính lái xe ngoài thực tế, do vậy nó có sự thay đổigiữa quốc gia này với quốc gia khác, thậm chí giữa các thành phố của một nước Do
đó, mức tiêu hao nhiên liệu cũng như phát thải của một phương tiện khi được thửnghiệm theo các chu trình lái khác nhau sẽ khác nhau (Bảng 1.6)
Trang 33Bảng 1.6 So sánh tiêu hao nhiên liệu và phát thải từ xe ôtô tại Thái Lan theo
các chu trình lái khác nhau (nguồn: [42])
(s) (km) (%) (%) (km/h) HC
NO x CO CO2 (l/100km)BDC 1160 5,71 23,8 37,7 17,7 0,134 0,557 2,093 206,371 8,48 ECE15 780 4,05 32,3 30,8 18,7 0,125 0,409 0,714 187,712 7,63 EUDC 44 6,85 67,5 10 62,6 0,045 0,564 0,470 155,727 6,32 ECE15+ 1180 10,9 42,2 23,7 33,4 0,075 0,506 0,561 167,611 6,81 EUDC
Ghi chú: BDC – Bangkok Driving Cycle
Từ Bảng 1.6 và các kết luận rút ra trong Mục 1.2.2 cho thấy chu trình lái đóngvai trò rất quan trọng trong nghiên cứu xây dựng EF của các PTCGĐB Tại Hà Nội,thậm chí ở Việt Nam, các hoạt động thử nghiệm phát thải vẫn sử dụng chu trình lái củachâu Âu để xác định EF Do vậy, các EF này đã không phản ánh đầy đủ đặc trưnggiao thông của Hà Nội dẫn đến các kết quả kiểm kê phát thải trong lĩnh vực môitrường có độ chính xác không cao
Lưu ý: Đo phát thải của phương tiện trong thử công nhận kiểu thì mỗi chu trình thử luôn đi kèm với các chỉ tiêu ô nhiễm tương ứng và các chu trình thử được sử dụng
là các chu trình lái tiêu chuẩn Tuy nhiên, trong lĩnh vực môi trường, chu trình lái không tiêu chuẩn trở nên phổ biến hơn trong các nghiên cứu đánh giá phát thải và tiêu
hao nhiên liệu
1.3.3 Các phương pháp xây dựng chu trình lái
Xây dựng chu trình lái thường có ba bước cơ bản: lựa chọn tuyến đường; thuthập dữ liệu; và xây dựng chu trình Các nghiên cứu xây dựng chu trình lái thườngkhác nhau ở phương pháp thu thập dữ liệu và phương pháp xây dựng chu trình lái.Phương pháp thu thập dữ liệu lái ngoài thực tế sẽ được đề cập trong nội dung tiếp theo(Mục 1.4)
Các phương pháp xây dựng chu trình lái phổ biến trước đây (gọi là các phươngpháp truyền thống) đều dựa trên lựa chọn và tổng hợp các phân đoạn hành trình nhỏnhỏ, được biết đến như là “snippet” hoặc “microtrip” Các phân đoạn này thu đượcbằng cách chia nhỏ đường liên hệ vận tốc và thời gian thành nhiều phân đoạn [38]
Trong đó:
“Microtrip” được định nghĩa là hành trình giữa các điểm dừng liền kề, bao gồm
cả lần chạy không tải
Trang 34“Snippet” được định nghĩa là một phân đoạn hành trình mà điểm kết thúc khôngnhất thiết phải là các điểm dừng (không tải) mà được xác định bởi điều kiện giaothông như loại đường hoặc mức độ phục vụ.
Sau đó, các “microtrip” hoặc các “snippet” sẽ được nhóm thành các nhóm khácnhau, mỗi nhóm bao gồm các phân đoạn hành trình có điều kiện giao thông (ví dụ vận tốctrung bình,…) hoặc kiểu lái (ví dụ tỉ lệ thời gian không tải,…) tương tự nhau Sau khi cácphân đoạn hành trình đã được phân vào trong các nhóm, các “microtrip” hoặc “snippet”
sẽ được lựa chọn một cách ngẫu nhiên và được liên kết lại với nhau để hình thành chutrình lái [38] Một trong những hạn chế lớn nhất của các phương pháp trên là nó khôngphản ánh được đầy đủ các chế độ hoạt động của phương tiện Việc hình thành các nhóm
“microtrip” hoặc các nhóm “snippet” thường được dựa trên các tiêu chí thiếu chặt chẽnhư là vận tốc trung bình hoặc điểm bắt đầu và điểm kết thúc Trong khi đó rất nhiềunghiên cứu đã chứng minh rằng tốc độ phát thải của phương tiện rất khác nhau dù vận tốctrung bình như nhau [38] Ngoài ra, đối với phương pháp dựa trên “microtrip”, trong điềukiện giao thông thông suốt, một chiếc xe hiếm khi dừng lại và một microtrip duy nhất cóthể bao gồm nhiều đoạn đường khác nhau với điều kiện giao thông khác nhau Do vậy,phương pháp này chỉ phù hợp để xây dựng chu trình lái đặc trưng cho một khu vực [43].Đối với phương pháp dựa trên “snippet”, dữ liệu được phân đoạn hoàn toàn dựa trên quanđiểm kỹ thuật giao thông vận tải, do đó ít liên quan đến phát thải Ngoài ra, phương phápnày khó để có thể đạt được chiều dài chu trình lái mong muốn mà vẫn đảm bảo bảo đạidiện tốt cho đặc trưng lái ngoài thực tế [44]
Qua đó có thể thấy rằng, các cách tiếp cận trên chưa tối ưu và không phản ánhđược bản chất ngẫu nhiên của dữ liệu Trong khi đó, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằngvận tốc đo được giữa hai thời điểm liên tiếp có mối liên hệ với nhau Vận tốc ở thờiđiểm t sẽ phụ thuộc vào vận tốc tại thời điểm (t-1) Như vậy, vận tốc và gia tốc tứcthời không còn bất định, tốc độ hiện tại phụ thuộc vào tốc độ trước đó, vì vậy chutrình lái thực sự nên là một quá trình lựa chọn ngẫu nhiên [43] Do vậy, để khắc phụchạn chế của phương pháp truyền thống, người ta đã đưa ra một phương pháp tiếp cậnmới có khả năng phân tích mạnh mẽ hơn trong xây dựng chu trình lái đó là xây dựngchu trình lái dựa trên lý thuyết quá trình Markov, đây là một quá trình mang tính ngẫunhiên [38, 43, 45] Xử lý dữ liệu lái như là một quá trình ngẫu nhiên sẽ cung cấp mộtcách nhìn khác về dữ liệu vận tốc và thời gian Cách tiếp cận này tạo nên sự khác nhaugiữa phương pháp xây dựng chu trình lái mới hiện nay và các phương pháp truyềnthống Xây dựng chu trình trên nền tảng một quá trình ngẫu nhiên là một phương phápmới, quy trình như sau:
Trang 35Hình 1.2 Quy trình xây dựng chu trình lái dựa trên chuỗi Markov (nguồn: [38])
Trong cách tiếp cận này, chu trình lái ngoài thực tế được xem như là chuỗi củacác chế độ hoạt động của phương tiện Với mục đích đánh giá phát thải thì đây làphương pháp tiếp cận phù hợp bởi các nghiên cứu đã chỉ ra rằng mức phát thải củaphương tiện liên quan chặt chẽ đến các chế độ hoạt động của nó (xem Mục 1.2.2).Ngoài ra, dữ liệu lái ngoài thực tế, chuỗi các giá trị vận tốc tức thời theo thời gian, làmột quá trình ngẫu nhiên và đã được chứng minh có thuộc tính Markov [44, 46] Nhưvậy, việc ứng dụng lý thuyết của một quá trình ngẫu nhiên (quá trình Markov) trên bộ
dữ liệu đầu vào có tính chất ngẫu nhiên để xây dựng chu trình lái là một cách tiếp cậnrất phù hợp Với cách tiếp cận này, tính chất ngẫu nhiên và sự phân bố tần suất các chế
độ hoạt động của dữ liệu lái ngoài thực tế được bảo toàn
Do đó, trong luận án này, phương pháp xây dựng chu trình lái dựa trên lý thuyếtchuỗi Markov đã được lựa chọn để có thể bảo toàn tính chất ngẫu nhiên của dữ liệu láingoài thực tế cũng như sự phân bố tần suất của các chế độ hoạt động
1.3.4 Các thông số đặc trưng của chu trình lái
Trong nghiên cứu xây dựng chu trình lái, các thông số đặc trưng của chu trình láiđược sử dụng để đưa các đặc trưng lái ngoài thực tế vào trong chu trình lái được xây
Trang 36dựng Trong hầu hết các nghiên cứu xây dựng chu trình lái trước đây, các thông số chutrình lái được lựa chọn chủ yếu để phản ánh đặc trưng lái mà không phản ánh đặctrưng phát thải [47] Năm 1999, Jimenez-Palacios đã đưa ra một thông số mới, thông
số công suất riêng của xe (vehicle specific power, VSP) để phản ánh đặc trưng phátthải của xe ngoài thực tế [48] Phân bố VSP trong trường dữ liệu lái có khả năng phảnánh rất tốt đặc trưng lái ngoài cũng như đặc trưng phát thải ngoài thực tế của phươngtiện, vì vậy nó đã được sử dụng như một công cụ rất hữu ích trong các nghiên cứuphát thải [43, 49, 50] Do đó, trong nghiên cứu này, VSP cũng được sử dụng như làmột trong các thông số của chu trình lái Các thông số của chu trình lái, bao gồm VSP,
sẽ được sử dụng để lưu giữ các đặc trưng lái ngoài thực tế, và tái hiện các đặc trưng
đó trong chu trình lái đại diện (Bảng 1.7)
Bảng 1.7 Các thông số động học thường sử dụng xác định đặc trưng chu
trình lái (nguồn: [40, 51])
Liên quan đến khoảng cách Tổng khoảng cách m
Thời gian chạy ổn định ở vận tốc trung bình s Thời gian chạy ổn định ở vận tốc thấp s
Liên quan đến thời gian Thời gian không tải s
Tỷ lệ thời gian chạy ổn định ở vận tốc trung % bình
Tỷ lệ thời gian chạy ổn định ở vận tốc thấp %
Tỷ lệ thời gian không tải % Vận tốc trung bình cả hành trình km/h Vận tốc di chuyển trung bình km/h
Liên quan đến vận tốc Độ lệch chuẩn của vận tốc km/h
Trang 37Gia tốc dương trung bình m/s2
Độ lệch chuẩn của gia tốc m/s2
Số phân vị 95th của gia tốc dương m/s2
Số phân vị 95th của gia tốc âm m/s2
Liên quan đến hoạt động dừng Số lần dừng lần
Căn quân phương của gia tốc m/s2
(xem Phụ lục 1)
Các thông số đưa ra trong Bảng 1.7 có liên quan với nhau nên chỉ cần xác định
số ít nhất các thông số quan trọng có ảnh hưởng tới kinh tế năng lượng của xe theochu trình lái để sử dụng trong các nghiên cứu xây dựng chu trình lái [55] Vì vậy, trongnghiên cứu này, lý thuyết của quá trình phân cụm dữ liệu sẽ được sử dụng để tríchchọn các thông số đặc trưng của chu trình lái (Mục 1.7)
Như vậy, trong nghiên cứu xây dựng chu trình lái đặc trưng, việc thu thập dữliệu liệu lái ngoài thực tế, chuỗi giá trị vận tốc tức thời theo thời gian, đóng vai trò rấtquan trọng, do đó cần phải lựa chọn được phương pháp thu thập dữ liệu lái phù hợp(Mục 1.4)
1.4 Phương pháp thu thập dữ liệu lái ngoài thực tế
Để thu được dữ liệu hoạt động của phương tiện ngoài thực tế và thói quen điềukhiển phương tiện của người lái, người ta thường sử dụng các phương pháp sau:
23
Trang 38 Sử dụng xe đuổi theo xe khảo sát (car-chase)
Trong phương pháp này, người lái xe có tay nghề sẽ được chỉ dẫn để bám theo xemục tiêu theo các tuyến đường đã được xác định trước (trong điều kiện khoá) Khi xemục tiêu không còn khả dụng (điều kiện không khoá), có nghĩa xe đuổi theo đã bị lạc mất
xe mục tiêu, thì người lái xe cần phải vượt qua các xe khác để lại bắt kịp xe mục tiêu.Như vậy, nếu cách thức đuổi theo xe được thực hiện đúng như mô tả trên thì sử dụngphương pháp này có thể thu được hành vi lái từ số đông xe trên đường, hoặc từ bất kỳphương tiện nào trong dòng xe mà muốn khảo sát [39] Tuy nhiên, phương pháp này tồntại một số hạn chế Thứ nhất, người lái xe bám theo có thể nhầm lẫn xe mục tiêu với các
xe khác, đặc biệt khi đi vào các tuyến đường mới hoặc khi mật độ giao thông lớn Thứhai, người lái xe mục tiêu có thể thay đổi hành vi lái khi phát hiện bị bám theo, cách ứng
xử này có thể không dễ nhận ra trong dữ liệu thu được Thứ ba, nếu tuyến đường thửnghiệm có sự thay đổi đáng kể trong cấp độ đường thì dữ liệu vận tốc thu được có thể bộc
lộ sự khác nhau đáng kể giữa xe mục tiêu và xe bám theo; việc quay đầu xe hoặc đổi làncũng có thể cho ra các dữ liệu bất thường Thứ tư, khi nhận diện được xe mục tiêu, ngườilái xe bám theo cần tăng tốc hoặc giảm tốc để phù hợp với vận tốc của xe mục tiêu do đóảnh hưởng tới số lần tăng tốc, giảm tốc [39]
Thực hiện đo đạc trên xe (on-board)
Phương pháp này được thực hiện bằng cách lắp đặt thiết bị đo trên xe để ghi lạivận tốc và gia tốc Phương pháp này cũng được biết đến với cách gọi khác: phươngpháp lắp đặt thiết bị trên xe (instrumented vehicle) Cách tiếp cận này thường được sửdụng trong các nghiên cứu quy mô lớn Lợi ích lớn nhất của phương pháp này là thuđược các dữ liệu lái một cách trực tiếp nên độ chính xác cao Ngoài ra, các thông tin
về mức tiêu hao nhiên liệu và phát thải cũng có thể dễ dàng thu được đồng thời với dữliệu vận tốc – thời gian
Tuy nhiên, hạn chế lớn nhất của phương pháp này là chi phí cho việc trang bịthiết bị đo trên một kích thước mẫu hợp lý là tương đối cao Đây là lý do khiếnphương pháp này thường chỉ được ứng dụng trong các nghiên cứu quy mô lớn [39]
Sử dụng hệ thống định vị toàn cầu (GPS)
Từ năm 1983, các nhà nghiên cứu và các kỹ sư trong lĩnh vực giao thông vận tải
đã thử nghiệm thiết bị định vị toàn cầu (GPS) như là một giải pháp thay thế cho các kỹthuật khảo sát truyền thống nói trên [56] Kỹ thuật này cũng có thể xem như phươngpháp đo trên xe, vì thiết bị GPS cần được đặt trên xe, nhưng việc lắp đặt thiết bị đơngiản, dễ dàng hơn phương pháp truyền thống [57, 58] Ngoài ra, công nghệ GPS có thể
24
Trang 39quan trắc liên tục thời gian và vị trí của phương tiện Do đó, công nghệ GPS đã chứngminh tính hữu ích trong việc thu thập và thống kê dữ liệu lái ngoài thực tế Dữ liệu thuđược từ các thiết bị GPS cung cấp thông tin có giá trị trong nghiên cứu các chế độhoạt động và hành vi lái Khi được sử dụng đồng thời với phần mềm mô phỏng, dữliệu này rất có ý nghĩa rất lớn trong việc đánh giá hiệu quả sử dụng nhiên liệu củaphương tiện Tính chi phí – hiệu quả và khả năng dễ dàng lắp đặt đã khiến chophương pháp này nhanh chóng trở thành một trong những phương pháp phổ biến đểthu nhận thông tin hoạt động của phương tiện ngoài thực tế trong các nghiên cứuthuộc lĩnh vực giao thông vận tải [56, 59]
Như vậy, qua phân tích ở trên có thể thấy rằng:
- Phương pháp sử dụng xe đuổi theo xe khảo sát rất khó áp dụng trong điều kiệngiao thông của Hà Nội do mật độ các phương tiện tham gia giao thông quá lớn,tình trạng ùn tắc giao thông thường xuyên và không có làn đường dành riêngcho xe buýt
- Ứng dụng công nghệ GPS là một cách tiếp cận mới, vừa được coi là kỹ thuật
đo đạc trên xe nhưng lại không phải tiến hành bất kỳ việc lắp đặt phức tạp nàotrên phương tiện
Do vậy, trong nghiên cứu này, luận án đã lựa chọn công nghệ GPS để thu thập dữliệu lái ngoài thực tế của đối tượng nghiên cứu Dữ liệu thu được là các giá trị vận tốctức thời của phương tiện theo thời gian, do vậy, dữ liệu thu được sẽ là dữ liệu chuỗithời gian như trình bày trong Mục 1.6 và cần được xử lý các sai số như trình bày Mục1.5
1.5 Kỹ thuật xử lý sai số trong dữ liệu GPS
Mặc dù được đánh giá là kỹ thuật thu thập dữ liệu có độ chính xác cao như đãtrình bày trong Mục 1.4, dữ liệu GPS vẫn tồn tại các sai số hệ thống và sai số ngẫunhiên cần được xử lý, bao gồm các sai số như sau :
- Sai số hệ thống có thể do số lượng trạm vệ tinh ít, giá trị độ suy giảm độchính xác vị trí tương đối cao do liên quan tới sự định hướng vệ tinh dựatrên đường chân trời và có tác động tới độ chính xác vị trí, các thông sốkhác (như sự bố trí ăngten) cũng có tác động tới độ chính xác của thiết bị
sử dụng [56, 60]
Trang 40- Sai số ngẫu nhiên có thể do quỹ đạo vệ tinh, do đồng hồ vệ tinh và máy thu,các ảnh hưởng của tầng điện ly và tầng đối lưu (gây hiện tượng trễ), sựphản xạ tín hiệu đa tuyến, nghẽn tín hiệu, sai số do người đo [56, 60]
Trong đó, sai số hệ thống có thể dễ dàng được nhận biết và loại bỏ, còn các sai
số ngẫu nhiên khó nhận biết hơn [60, 61] Kỹ thuật lọc dữ liệu được sử dụng để loại
bỏ các sai số hệ thống, trong khi đó các kỹ thuật làm trơn dữ liệu được sử dụng để loại
bỏ các sai số ngẫu nhiên [61]
Các sai số ngẫu nhiên trong dữ liệu GPS có thể được nhận dạng bằng trực quan(chỉ đối với bộ dữ liệu không quá lớn) hoặc sử dụng kỹ thuật làm trơn thống kê (mộtcách tự động) khi bộ dữ liệu cần xử lý có kích thước lớn để giảm thời gian cho việctìm kiếm các sai số ngẫu nhiên
Nguyên lý cơ bản của các kỹ thuật làm trơn là bổ sung hoặc giảm bớt các điểm
dữ liệu bất thường bằng cách thay thế giá trị của các biến số đầu vào [60] Ba kỹ thuậtlàm trơn được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực giaothông với các nền tảng/thuật toán thống kê khác nhau: phương pháp xấp xỉ spline theotiêu chí bình phương nhỏ nhất (Least squares spline approximation); phương phápnhân làm trơn (smoothing kernel); phương pháp lọc Kalman [60]
Phương pháp bình phương tối thiểu
Phương pháp xấp xỉ spline theo tiêu chí bình phương nhỏ nhất còn gọi là "môhình hồi quy đa thức từng đoạn'', chia tập dữ liệu (Yi) thành vài đoạn với một bề rộng
(hoặc khoảng) đã được xác định trước và ước lượng bộ dự đoán ( Y i ) sử dụng tổngbình phương phần dư Sử dụng mô hình hồi quy đa thức sẽ cho ra các hàm hồi quyứng với các đoạn dữ liệu xác định như các công thức sau [60]:
Trong đó: d là bậc của đa thức, n là kích thước mẫu
Việc xác định bề rộng của đoạn và bậc của đa thức hồi quy ảnh hưởng tới khả nănglàm trơn dữ liệu của phương pháp này Khoảng 1 giây hoặc 2 giây, chỉ chứa một hoặc haiđiểm dữ liệu GPS, được quan niệm là không có đủ các điểm dữ liệu cho mô hình đa thức
và không thể được làm trơn bằng thuật toán làm trơn Do đó, phương pháp ước lượngnày thường sử dụng một khoảng 3 giây để tránh việc tăng/giảm nhanh của tốc độ khiđược tính theo sự thay đổi của vận tốc trên hai giây liên tiếp Đối với