基于数据的洞察：传统车辆与混合动力车辆在实际运行中的N2O排放情况——瞬态影响及驱动因素分析

《Journal of Hand Therapy》：Data-driven insights into real-world N2O emissions across conventional and hybrid vehicles: Transient impacts and driving factor identification

　　

赵华阳|马明深|周寅|江涵|赵海光|赖一图|王云静|王彦军|尹航|丁燕

中国环境科学研究院车辆排放控制与模拟国家重点实验室，北京100012

摘要

一氧化二氮（N₂O）是一种寿命较长的温室气体，其全球变暖潜能远超二氧化碳和甲烷。尽管其对环境有重要影响，但在实际使用条件下以及不同新兴动力系统技术中，现代轻型车辆的N₂O排放情况仍缺乏详细研究。在这项综合性研究中，研究人员使用全球统一轻型车辆测试循环（WLTC）和实际驾驶排放（RDE）测试方法，系统地分析了多种轻型汽油车（LDGVs）、混合动力电动车（HEVs）、插电式混合动力电动车（PHEVs）以及轻型柴油车（LDDV）的排放情况。通过详细分析，研究了运行条件分布以及N₂O排放、车辆行驶特性与传统受控污染物之间的耦合关系。研究结果表明，不同车辆类型的N₂O排放存在显著的技术依赖性差异。柴油车的排放系数最高，这主要是由于后处理系统中的非选择性反应所致。对于汽油车和混合动力车，WLTC与RDE测试结果的对比显示，实际驾驶过程中的随机性显著加剧了N₂O的瞬态排放。值得注意的是，混合动力车的N₂O排放特征与其能量管理策略密切相关，频繁的发动机启停和催化剂熄火行为对其排放有显著影响。为量化这些复杂相互作用，研究人员进一步开发了数据驱动框架。通过利用实时运动参数（速度、加速度、车辆特定功率）和瞬时排气成分训练模型，提取了影响各动力系统N₂O排放的主要因素。这些多维见解为下一代排放控制系统的N₂O减排策略提供了直接指导。

引言

一氧化二氮（N₂O）是一种强效的温室气体，其大气寿命约为121年，100年内的全球变暖潜能是二氧化碳（CO₂）的273倍[1] [2]。除了对气候的影响外，N₂O目前被认为是平流层臭氧层破坏的主要人为因素，在氯氟烃淘汰后成为平流层NOx的主要来源。由于人为活动的影响，N₂O的大气浓度每年以约0.2-0.3%的速度持续增加[3]。虽然农业排放仍然是全球最大的N₂O来源，但交通运输领域的排放因其对城市空气质量、气候政策和车辆排放法规的直接影响而受到越来越多的关注。

车辆N₂O排放来源于多种途径。尽管燃烧过程中的均相气相反应会产生少量N₂O，但由于传统运输燃料中的氮含量较低，其在内燃机中的贡献通常较小。实际上，排气后处理系统是尾气中N₂O的主要来源。在配备三效催化剂（TWC）的汽油车中，N₂O主要是在NOx催化还原过程中产生的中间产物，尤其是在催化剂处于敏感的温度和空燃比范围内时[4]。对于柴油车，选择性催化还原（SCR）系统在高温高负荷条件下可能通过非选择性副反应生成大量N₂O（涉及NH₃、NO和N₂O）。因此，N₂O排放强烈依赖于后处理技术和催化剂的工作条件以及发动机出口处的NOx水平。

尽管严格的排放标准已有效减少了传统污染物的排放，但N₂O长期以来一直未能受到严格的监管。此外，传统的实验室认证循环往往无法捕捉到实际驾驶中的瞬态、高负荷和冷启动条件，导致当前的排放清单存在较大不确定性[5] [6]。因此，实际驾驶排放（RDE）测试对于准确描述不同环境条件下的道路污染物行为至关重要[7] [8] [9] [10]。

最近使用路边监测和便携式排放测量系统（PEMS）的研究表明，不同车辆类型和驾驶条件下的N₂O排放差异显著，尤其是柴油车在高负荷运行时的排放量较高。Chu等人对车辆尾气中的N₂O进行了路边监测，发现重型车辆是N₂O的主要排放源[11]。Mendoza-Vilafuerte等人对Euro VI标准下的汽油车进行了PEMS测试，报告的N₂O排放系数范围为41至85 mg/kWh[12]。这些研究为实际N₂O排放浓度提供了宝贵见解。然而，关于现代汽油车、混合动力车和插电式混合动力车在China VI排放标准下的N₂O排放的全面比较仍然较少。特别是冷启动行为、瞬态驾驶动态、车辆特定功率（VSP）和混合动力能量管理策略对N₂O排放的影响尚未完全了解[13] [14]。

混合动力动力系统进一步增加了车辆N₂O排放的复杂性。虽然电动辅助可以在某些条件下减少发动机负荷并抑制排放，但插电式混合动力电动车（PHEVs）中的频繁启停和充电维持操作可能会引入新的排放途径。混合动力化在实际驾驶中如何影响N₂O排放仍是一个未解之谜，这对车辆设计和监管政策都有重要意义。

基于此背景，本研究全面调查了符合China VI标准的现代轻型车辆的N₂O排放情况，涵盖了柴油车、汽油车和混合动力系统。通过广泛的RDE测试以及全球统一轻型车辆测试循环（WLTC），评估了实际排放的变异性。为了量化N₂O形成的复杂机制，本研究结合了数据驱动框架和传统现象学分析。最终，将可靠的实验观察结果与机器学习见解相结合，为优化未来的后处理策略和完善监管框架提供了关键的技术支持。

章节摘录

测试车辆和设备设置

本研究选择了12辆符合China VI标准的车辆，以评估其在实验室和实际驾驶条件下的N₂O排放情况。测试车辆包括1辆轻型柴油车（LDDV）、7辆轻型汽油车（LDGVs）、2辆混合动力电动车（HEVs）和2辆PHEVs。表1提供了这些车辆的详细技术规格，包括燃料类型、发动机技术、累计里程和车辆年龄等信息。所有车辆都相对较新。

WLTC和RDE条件下的N₂O排放比较

尽管WLTC和RDE都旨在评估车辆排放性能，但它们的运动特性存在根本差异，如图1所示。在WLTC条件下，运行点呈现出相对受限的带状结构，加速度较低且在高速时接近零。相比之下，RDE数据反映了实际驾驶的随机性，显示出分散的“云状”分布。

结论

本研究考察了在WLTC和RDE条件下，传统汽油车和混合动力系统架构的N₂O排放特性。结果表明，不同车辆类型的N₂O排放存在差异，这些差异与燃油喷射策略、后处理行为和混合动力能量管理有关。由于各车辆类别的样本量有限且不平衡，因此应将结果视为特定技术的结果。

环境影响

N₂O是一种严重的环境危害物，其全球变暖潜能是CO₂的273倍。随着车辆 fleet 快速向混合动力推进，现有的监管框架未能准确反映真实的环境影响。本研究揭示了不同动力系统在实际驾驶过程中N₂O形成的机制差异，以及柴油车排放的极端恶化现象，还有混合动力车因动力策略导致的意外排放。

CRediT作者贡献声明

尹航：负责监督和资源协调。丁燕：负责监督和资源协调。赵华阳：数据整理、数据分析、可视化、撰写——审稿与编辑。王彦军：方法论指导。周寅：初稿撰写。江涵：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、监督。马明深：初稿撰写。赖一图：资源协调、数据整理。王云静：验证、数据分析、监督、撰写——审稿与编辑。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了国家重点研发计划（项目编号2023YFC3705600）、国家自然科学基金（项目编号52200135）和中央公共利益科学机构基本研究基金（2024YSKY-03）的支持。