Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kỹ thuật môi trường: Nghiên cứu xác định đặc trưng phát thải của xe buýt tại Hà Nội

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

Nguyễn Thị Yến Liên

NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH ĐẶC TRƢNG PHÁT THẢI
CỦA XE BUÝT TẠI HÀ NỘI

Ngành:

Kỹ thuật môi trường

Mã số:

9520320

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT MÔI TRƯỜNG

Hà Nội – 2019
1


Công trình được hoàn thành tại:
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nghiêm Trung Dũng

Phản biện 1:

GS.TS. Hoàng Xuân Cơ

Phản biện 2:

GS.TS. Đào Trọng Thắng

Phản biện 3:

PGS.TS. Trần Ngọc Hiền

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp
Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội

Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ………

Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội
2. Thư viện Quốc gia Việt Nam

2


DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
1. Nghiêm Trung Dũng, Lý Bích Thủy, Nguyễn Thị Yến Liên, Nguyễn Thị Thu Thủy, Đỗ
Khắc Uẩn, Nguyễn Thị Thu Hiền (2015). Nghiên cứu xây dựng hệ số phát thải phục vụ
công tác kiểm kê khí thải. Hội thảo Khoa học công nghệ trong lĩnh vực bảo vệ môi trường
(trong khuôn khổ Hội nghị Môi trường toàn quốc lần thứ IV).
2. Nguyễn Thị Yến Liên, Bùi Lê Hồng Minh (2015). Ứng dụng phần mềm Copert nghiên
cứu ảnh hưởng của chu trình lái tới khả năng phát thải qua một số thông số đặc trưng.
Tạp chí Khoa học giao thông vận tải, Số đặc biệt - 11/2015.Trường Đại học giao thông
vận tải.
3. Nguyễn Thị Yến Liên, Nghiêm Trung Dũng, Cao Minh Quý (2015) Tầm quan trọng của

chu trình lái trong các nghiên cứu về đo đạc phát thải của phương tiện cơ giới đường bộ.
Tuyển tập báo cáo Hội nghị khoa học công nghệ: Nghiên cứu ứng dụng KHCN, nâng cao
chất lượng hoạt động của ngành GTVT hướng tới sự hài lòng hơn của người dân và
doanh nghiệp. NXB Giao thông Vận tải.
4. Nghiem Trung Dung, Nguyen Thi Yen Lien, Nguyen Viet Thuy Linh, Vu Pham Huyen
(2016). Determination of Markov property of the real-world driving data and its
application in the development of the driving cycle. Proceedings International
Conference: Environmental engineering and management for sustainable development.
5. Nguyen Thi Yen Lien, Nghiem Trung Dung, Cao Minh Quy (2016). Impact of the
driving cycle on exhaust emissions of buses in Hanoi. Journal of Vietnamese
Environment, 8(4), 247-251. Technische Universitat Dresden, Germany.
6. Nguyễn Thị Yến Liên, Bùi Lê Hồng Minh, Cù Thị Thục Anh (2017). Ứng dụng phần
mềm IVE nghiên cứu ảnh hưởng của vận tốc trung bình tới hệ số phát thải của xe buýt hà
nội. Tạp chí Khoa học Giao thông Vận tải, 57, 25-30. Trường Đại học giao thông vận tải.
7. Nguyễn Thị Yến Liên, Nghiêm Trung Dũng (2017). Tổng quan về phương pháp xác định
hệ số phát thải các chất ô nhiễm không khí của phương tiện giao thông cơ giới đường bộ.
Khoa học và Công nghệ, 162(2), 219-223. Đại học Thái Nguyên.
8. Nghiem Trung Dung, Nguyen Thi Yen Lien, Tran Thu Trang (2017) Characterization of
Bus Emissions – A Case Study in Hanoi, Vietnam: Driving cycles, emission factors and
co-benefits. LAMBERT Academic Publishing.
9. Nguyen Thi Yen Lien, Nghiem Trung Dung (2017). The determination of driving
characteristics of Hanoi bus system and their impacts on the emission. Journal of Science
and Technology, 55(1), 74-83.

3


DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN

10. Nguyen Thi Yen Lien, Nghiem Trung Dung (2018). Markov property analysis of the

real-world driving data and its application. Journal of Science & Technology Technical
Universities, 126, 54-58. Hanoi University of Science and Technology.
11. Nguyen Thi Yen Lien, Nghiem Trung Dung (2018). Health co-benefits of climate change
mitigation for the bus system of Ha Noi. Vietnam Journal of Science and Technology,
56(3), 312-323.
12. Nguyen Yen-Lien T, Nghiem Trung-Dung, Le Anh-Tuan and Bui Ngoc-Dung (2019).
Development of the typical driving cycle for buses in Hanoi, Vietnam. Journal of the Air
& Waste Management Association, 69(4), pp 423-437.

.

0


MỞ ĐẦU
1. Sự cần thiết của đề tài
Giao thông vận tải (GTVT) là một phần rất quan trọng của cuộc sống hiện đại, tuy
nhiên nó lại là nguồn gây ô nhiễm chủ yếu tại các đô thị lớn. 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, phát thải CO là cao nhất (39,5 Gg). Trong đó,
xe buýt sử dụng diesel là nguồn phát thải chính đối với các chất ô nhiễm như bụi (PM) và
BC (black carbon), đây là mối quan tâm chính hiện nay. Định lượng được lượng thải từ
nguồn thải này sẽ đảm bảo cho các dự án về chất lượng không khí được thiết 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 để
ước tính mức độ phát thải các chất ô nhiễm không khí khi có đủ các thông tin về nguồn
phát thải. Mỗi quốc gia nên có bộ dữ liệu EF riêng phù hợp với điều kiện của quốc gia
(country-specific emission factor, CSEF). Việc sử dụng CSEF không chỉ cải thiện được
độ chính xác của các kết quả kiểm kê phát thải mà còn giúp cho các nước dễ dàng hơn
khi áp dụng kiểm kê phát thải ở cấp cao hơn (Tier 2) theo hướng dẫn của Ủy ban liên

chính phủ về biến đổi khí hậu (IPCC).Trong bối cảnh đó, việc nghiên cứu xây dựng cơ sở
dữ liệu về EF đặc trưng cho điều 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 của Việt Nam còn hạn chế, đặc
biệt đối với nguồn động. Xuất phát từ thực tế đó, đề tài “Nghiên cứu xác định đặc trưng
phát thải của xe buýt tại Hà Nội” 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 đích nghiên cứu
-

Góp phần tạo cơ sở khoa học cho công tác quản lý tổng hợp chất lượng không khí
ở Việt Nam.

-

Góp phần lập dựng phương pháp xác định hệ số phát thải các chất ô nhiễm không
khí cho nguồn động bằng thực nghiệm, phản ánh đúng điều kiện thực tế của Việt
Nam.

-

Phát triển và bổ sung bộ hệ số phát thải các chất ô nhiễm không khí cho phương
tiện cơ giới đường bộ ở nước ta.

3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
1


-

Đối tượng nghiên cứu của luận án là xe buýt Hà Nội, nghiên cứu thí điểm đối với
loại xe có sức chứa 80 chỗ, chủng loại Daewoo BC212.

-

Động cơ được sử dụng trong đo phát thải là động cơ diesel D1146TI.

-

Phạm vi nghiên cứu giới hạn đối với hoạt động của hệ thống xe buýt trong khu
vực nội thành Hà Nội, trên loại động cơ diesel D1146TI với công suất cực đại
150kW.

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 đặc
trưng cho xe hạng nặng dựa trên dữ liệu lái ngoài thực tế.
Dựa trên các chu trình thử đã được xây dựng, luận án đã xác định được bộ hệ số
phát thải đặc trưng cho hệ thống xe buýt tại Hà Nội. Đây là bộ hệ số phát thải đặc trưng
cho xe buýt lần đầu tiên được công bố tại Việt Nam. Kết quả thu được có ý nghĩa thực
tiễn cao, giúp các nhà quản lý có những quyết định tích cực hơn trong việc ứng dụng các
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 thời
gian) trước khi sử dụng trong xây dựng chu trình lái.
- Xử lý các sai số trong dữ liệu GPS bằng một công cụ mới chưa được ứng dụng
trong các nghiên cứu xử lý dữ liệu vận tốc tức thời theo thời gian, đó là thuật
toán ước lượng dữ liệu thiếu của Ivan Selesnick.
- Lần đầu tại Việt Nam, đã nghiên cứu và áp dụng chuỗi Markov để xây dựng

được chu trình lái đặc trưng cho hệ thống xe buýt.
- Lần đầu tiên tại Việt Nam, việc xác định hệ số phát thải các chất ô nhiễm không
khí phản ánh điều kiện thực tế của hệ thống 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 hệ thống xe buýt được xây dựng.
 Các chu trình thử đối với động cơ xe hạng nặng, bao gồm chu trình thử dạng
chuyển tiếp và chu trình thử tĩnh, đã được phát triển.
2


 Bộ hệ số phát thải các chất ô nhiễm không khí (CO, PM, NOx, HC, CO2) cho hệ
thống xe buýt tại Hà Nội, bao gồm cả 3 dạng hệ số phát thải (g/kWh, g/kg-nhiên
liệu, và g/km).
 Mô hình toán mô tả tương quan giữa tốc độ phát thải và công suất động cơ.
6. Cấu trúc của luận án
Luận án bao gồm 137 trang (không kể phục lục) với 34 bảng, 45 hình, 104 tài liệu
tham khảo. Bố cục của luận án như sau: mở đầu (05 trang), tổng quan (32 trang), phương
pháp nghiên cứu (33 trang), kết quả và thảo luận (53 trang), kết luận và kiến nghị (03
trang), danh mục các công trình đã công bố (02 trang), tài liệu tham khảo (09 trang).
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN
1.1. Ô nhiễm không khí từ hoạt động của các phƣơng tiện cơ giới đƣờng
bộ
1.1.1. Các dạng phát thải từ hoạt động của phƣơng tiện cơ giới đƣờng bộ
Phần lớn đối với các PTCGĐB hiện nay, năng lượng để chúng chuyển động được là
do đốt cháy nhiên liệu trong động cơ đốt trong. Do vậy, ô nhiễm từ PTCGĐB chủ yếu là
do các sản phẩm của quá trình đốt cháy nhiên liệu trong động cơ, gọi là khí xả (exhaust),
hoặc do nhiên liệu tự bay hơi. Ngoài ra, còn có sự phát thải bụi do quá trình ma sát, và
các dạng ô nhiễm khác như ô nhiễm nhiệt và tiếng ồn.
1.1.2. Tác động của các chất ô nhiễm không khí từ phƣơng tiện cơ giới

đƣờng 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 quan
đến 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.
1.1.3. Lộ trình áp dụng các tiêu chuẩn về khí xả đối với phƣơng tiện cơ giới
đƣờng bộ
 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.
3


Riêng đối với ô tô chạy bằng diesel, sẽ áp dụng tiêu chuẩn Euro IV từ năm 2018
theo Thông báo số 126/TB-VPCP ngày 10/03/2017 của Thủ tướng Chính phủ.
1.2. Hệ số phát thải của phƣơng tiện vận tải và phƣơng pháp xác định
1.2.1. Khái niệm
Hệ số phát thải (EF) bị chi phối bởi tất cả các yếu tố có ảnh hưởng tới mức phát thải
phương 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. Đối với PTCGĐB, EF có thể biểu thị dưới các dạng: g/kWh, g-kg-nhiên liệu,
g/km, g/s.
1.2.2. Các yếu tố ảnh hƣởng đến hệ số phát thải
Các yếu tố có ảnh hưởng lớn tới EF từ hoạt động của các PTVT bao gồm: loại/chất
lượng nhiên liệu, loại động cơ, chế độ hoạt động của phương tiện, tuổi của phương tiện,
chế độ bảo dưỡng định kỳ và điều kiện môi trường xung quanh.
1.2.3. Các phƣơng pháp xác định hệ số phát thải của phƣơng tiện cơ giới
đƣờng bộ

Hệ số phát thải thường được xây dựng dựa trên dữ liệu đo đạc thực nghiệm thu
được từ các dự án đo phát thải của phương tiện. Theo V.Franco và cộng sự (2013), thí
nghiệm trên băng thử động lực học là các kỹ thuật rất chặt chẽ mà có thể cho rằng đó là
nguồn cung cấp dữ liệu thực nghiệm chính để phát triển các mô hình EF cho PTCBĐB
trong những năm tới khi đã xây dựng được chu trình lái đặc trưng.
1.2.4. Tình hình nghiên cứu xây dựng bộ hệ số phát thải đặc trƣng
 Tại các nước phát triển
- Kỹ thuật và kinh nghiệm trong xây dựng EF ngày càng đạt trình độ cao.
 Tại châu Á
- Hầu hết các nước chưa có bộ EF riêng, đặc biệt trong lĩnh vực GTVT.
- Ở Việt Nam: rất mới, đang giai đoạn nghiên cứu thử nghiệm với một số hướng
nghiên cứu như sau: sử dụng mô hình có sẵn để mô phỏng phát thải; sử dụng mô
hình tính ngược; đo phát thải dựa trên chu trình lái đặc trưng (mới chỉ nghiên cứu
trên xe máy và xe hạng nhẹ).
1.3. Chu trình lái và các phƣơng pháp xây dựng

4


Chu trình lái là bức tranh về mối liên hệ giữa vận tốc – thời gian của phương tiện
tham gia giao thông trong điều kiện nhất định.
1.3.1. Các phƣơng pháp xây dựng chu trình lái
Các phương pháp xây dựng chu trình lái phổ biến trước đây (gọi là các phương
pháp truyền thống) đều dựa trên việc tổng hợp nhiều phân đoạn nhỏ mà được biết đến
như là “snippet” hoặc “microtrip”. Cách tiếp cận này chưa tối ưu và không phản ánh
được bản chất ngẫu nhiên của dữ liệu. Do vậy, để khắc phục hạn chế của phương pháp
truyền thống, người ta đã đưa ra một phương pháp tiếp cận mới có khả năng phân tích
mạnh mẽ hơn trong xây dựng chu trình lái, xây dựng chu trình lái dựa trên lý thuyết quá
trình Markov, đây là một quá trình mang tính ngẫu nhiên. Xử lý dữ liệu lái như là một
quá trình ngẫu nhiên sẽ cũng cung cấp một cách nhìn khác về dữ liệu vận tốc và thời

gian.
Do vậy, trong luận án này, lý thuyết chuỗi Markov đã được sử dụng để xây dựng
chu trình lái đặc trưng cho hệ thống xe buýt tại Hà Nội.
1.3.2. Các thông số đặc trƣng của chu trình lái
Trong nghiên cứu này, VSP cũng được sử dụng như là một trong các thông số của
chu trình lái (Bảng 1.6, quyển thuyết minh luận án).
1.4. Phƣơng pháp thu thập dữ liệu lái ngoài thực tế
Ba phương pháp thường sử dụng: Sử dụng xe đuổi theo xe khảo sát (car-chase);
thực hiện đo đạc trên xe (on-board); sử dụng hệ thống định vị toàn cầu (GPS).
Trong nghiên cứu này, công nghệ GPS đã được ứng dụng để thu thập dữ liệu lái
ngoài thực tế vì những ưu điểm của nó như đã trình bày chi tiết trong thuyết minh luận
án.
1.5. Kỹ thuật xử lý sai số trong dữ liệu GPS
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. Ba kỹ thuật làm trơn
được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực giao thông bao gồm
phương pháp xấp xỉ spline theo tiêu chí bình phương nhỏ nhất (Least squares spline
approximation), phương pháp nhân làm trơn (smoothing kernel) và phương pháp lọc
Kalman.

5


1.6. Dữ liệu chuỗi thời gian và quá trình ngẫu nhiên dừng
1.6.1. Chuỗi thời gian
Chuỗi dữ liệu vận tốc tức thời của phương tiện theo thời gian được sử dụng trong
các nghiên cứu xây dựng chu trình lái đặc trưng cũng là một chuỗi thời gian.
1.6.2. Quá trình ngẫu nhiên dừng
Quá trình ngẫu nhiên là cơ sở lý thuyết quan trọng trong xây dựng chu trình lái. Xử
lý dữ liệu lái như là một quá trình ngẫu nhiên cũng cung cấp một cách nhìn khác về dữ

liệu vận tốc và thời gian.
1.7. Thuật toán phân cụm phân cấp gộp
Trong nghiên cứ u này, tôi sử dụ ng phư ơ ng pháp phân cụm phân cấp
chọn các thông số đặc trưng của chu trình lái.
1.8. Quá trình Markov
Định nghĩa: Ta nói rằng dãy các đại lượng ngẫu nhiên (Xn) có tính Markov nếu:
P{X(t n 1 )  j |X(t 0 )  i 0 ,..., X(t n 1 )  i n 1 ,...., X(t n )  i}

(1.7)

 P{X(t n 1 )  j |X(t n )  i}

Với bất kỳ t0 < t1 < ….< tn < tn+1 < …và i0, …, in-i, i, j  E.
1.9. Giới thiệu chung về hệ thống xe buýt tại Hà Nội
Một số thông tin: Quãng đường đi chuyển trung bình trong một ngày của 1 xe: 152
km/ngày; tuổi trung bình của xe buýt Hà Nội hiện nay là 7,5 năm, Daewoo BC212 là một
trong số các chủng loại xe phổ biến.
CHƢƠNG 2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Quy trình thực hiện nghiên cứu
Các bước cần thực hiện để đạt được mục tiêu nghiên cứu như Hình 2.1.
2.2. Xác định loại chu trình lái
Với mục tiêu nghiên cứu của đề tài, loại chu trình lái hướng tới là chu trình lái
tương ứng với đường nội đô, cho loại xe buýt tại Hà Nội.

6


Hình 2.1. Quy trình thực hiện nghiên cứu
2.3. Lựa chọn tuyến
Trong nghiên cứu này, tôi tiến hành thu thập dữ liệu hoạt động liên tục của xe buýt

ngoài thực tế trên 15 tuyến xe buýt của Hà Nội (Bảng 2.2 trong thuyết minh luận án).
2.4. Thu thập dữ liệu
Trong nghiên cứu này, tôi đã sử dụng phương pháp đo trên xe buýt bằng cách ứng
dụng công nghệ GPS. Loại thiết bị sử dụng là GPS Garmin etrex vista HCx.
2.5. Phân tích dữ liệu
-

Kiểm định tính dừng chuỗi thời gian: Phần mềm EVIEWS 8

-

Tiền xử lý dữ liệu GPS: bộ lọc được thiết kế riêng

-

Trích chọn các thông số đặc trưng: Phần mềm SPSS

2.6. Xây dựng chu trình lái đặc trƣng cho hệ thống xe buýt tại Hà Nội
Quy trình tổng hợp chu trình lái từ bộ dữ liệu lái ngoài thực tế được thực hiện như
Hình 2.5.
2.6.1. Xây dựng ma trận xác suất chuyển trạng thái (TPM)
Kích thước của TPM được xác định như sau:
n r  2.

a max

(2.3)

1

a res
v
n c  max  1
v res

(2.4)

7


Trong đó: nr là số hàng, nc là số cột, ares và vres lần lượt là độ phân giải của gia tốc,
vận tốc. Trong nghiên cứu lựa chọn: ares = 0,1m/s2, vres = 1 km/h.
Dữ liệu GPS đã qua xử lý

Trích xuất ma trận xác suất chuyển dịch trạng
thái (TPM)

Tổng hợp chu trình lái dựa trên lý thuyết chuỗi
Markov

Đánh giá sự phù hợp

Sai

Đúng
Chu trình lái đề cử

Hình 2.4. Quy trình tổng hợp chu trình lái sử dụng chuỗi Markov
2.6.2. Tổng hợp chu trình lái dựa trên lý thuyết chuỗi Markov
Quá trình tạo ra chu trình lái đặc trưng như Hình 2.6 trang 48 quyển thuyết minh

luận án.
2.6.3. Đánh giá sự phù hợp
Trong nghiên cứu này, giới hạn đánh giá sự phù hợp là 25%, tương ứng với khoảng
lệch từ -12,5% đến 12,5% so với trung vị.
2.6.4. Lựa chọn và đánh giá chu trình lái đặc trƣng
Đánh giá sự phù hợp của chu trình lái đề cử với dữ liệu lái ngoài thực tế được thực
hiện thông qua việc xác định độ lệch trong phân tích sự phân bố tần suất gia tốc – vận tốc
(Speed Acceleration Frequency Distribution, SAFD):

 (SAFD (i)  SAFD

 (SAFD (i))
cycle

SAFDdiff

data

(i)) 2
100

i

2

data

i

8

(2.5)


Trạng thái khởi tạo:
v = 0; a = 0

Xác định vị trí trong TPM từ trạng thái mới

Truy cập đến ma trận con chứa trong TPM tại vị trí đã
được xác định

Lựa chọn trạng thái kế tiếp một cách ngẫu nhiên

Sai

Cập nhật giá trị vận tốc, gia tốc:
v = v + Δv; a = a + Δa

Kiểm tra sự phù hợp về thời gian
và vận tốc cuối

Đúng
Chu trình lái được xây dựng

Hình 2.6. Thuật toán phát triển chu trình lái
2.7. Xây dựng chu trình thử cho động cơ xe buýt
2.7.1. Xây dựng chu trình thử dạng chuyển tiếp đối với động cơ
Trong nghiên cứu này, tôi sử dụng bộ mã nguồn được cung cấp bởi Bộ môi trường
Nhật Bản (JMOE) nhằm hỗ trợ hoạt động nghiên cứu xây dựng chu trình thử.

2.7.2. Xây dựng chu trình thử tĩnh đối với động cơ
Quá trình chuyển đổi bao gồm các hoạt động sau: Xác định tốc độ động cơ ở dải tốc
độ A, B, C; xác định các chế độ thử nghiệm; Xác định hệ số trọng số của các chế độ thử.
2.8. Thử nghiệm phát thải trên động cơ xe buýt
Quá trình thử nghiệm phát thải được thực hiện tại phòng thí nghiệm Động cơ đốt
trong, Viện Cơ khí động lực, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội.
2.8.1. Đối tƣợng thử nghiệm
Đối tượng được sử dụng để đo phát thải là động cơ diesel D1146TI (Hình 2.10) với
các thông số kỹ thuật đặc trưng như Bảng 2.3.

9


Bảng 2.3. Thông số kỹ thuật của động cơ
diesel D1146TI
Loại động cơ
Thể tích làm việc
Đường kính xi lanh
Hành trình iston
Công suất cực đại
Tỷ số nén

Hình 2.10. Động cơ D1146TI

6 xylanh thẳng
hàng, tăng áp
8071 mL
111 mm
139 mm
150 kW

16,7:1

2.8.2. Thiết bị thử nghiệm
Sơ đồ bố trí thiết bị thử nghiệm như Hình 2.9.

Hình 2.9. Sơ đồ bố trí thiết bị thử nghiệm
2.9. Phƣơng pháp tính toán kết quả từ số liệu thử nghiệm
2.9.1. Tính suất phát thải của động cơ
Tính toán theo hướng dẫn trong: TCVN 6567 : 2015
Các thông số cần lưu trữ trong quá trình thử nghiệm để sử dụng trong tính toán kết
quả hệ số phát thải theo công suất động cơ (BSEF) như Bảng 2.4 quyển thuyết minh luận
án.
2.9.2. Tính hệ số phát thải theo lƣợng nhiên liệu tiêu thụ
EFfuel based 

EFbrake specific

(2.27)

BSFC

2.9.3. Tính hệ số phát thải theo quãng đƣờng di chuyển
EFdist , i 

3600  ERi
v

10

(2.28)

CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
3.1. Kết quả phân tích dữ liệu
3.1.1. Kết quả kiểm định tính dừng
Kết quả kiểm định tính dừng dựa trên phần mềm EVIEWS 8 cho thấy: chuỗi dữ liệu
vận tốc tức thời theo thời gian, bước thời gian 1s, là chuỗi thời gian dừng.
3.1.2. Kết quả xử lý dữ liệu GPS
3.1.2.1. Bộ xử lý dữ liệu GPS

Tôi đã thiết kế quy trình xử lý dữ liệu GPS như Hình 3.2.
Dữ liệu GPS ban đầu
Bước 1:
Khởi tạo các phân đoạn hành
trình

Bước 6:
Thay thế các giá trị vận tốc
bằng 0 giả

Bước 2:
Quy đổi thời gian về mốc 0

Bước 7:
Bổ sung khoảng trống tín hiệu

Bước 3:
Loại bỏ các điểm mà có bước
thời gian Ts 0

Bước 8:
Thay thế các điểm có gia tốc dị
biệt

Bước 4:
Thay thế các giá trị vận tốc dị
biệt

Bước 9:
Làm trơn và khử nhiễu

Bước 5:
Loại bỏ sự trôi của các giá trị
vận tốc bằng 0

Dữ liệu GPS đã qua xử lý

Hình 3.2. Quy trình xử lý dữ liệu GPS
3.1.2.2. Đánh giá độ tin cậy của phương pháp bổ sung khoảng trống tín hiệu theo

Ivan Selesnick ứng dụng trong xử lý dữ liệu GPS
Toàn bộ thao tác trên được thực hiện trên phần mềm Matlab, trên bộ dữ liệu chuẩn
là chu trình thử ETC-part 1, minh họa trong Hình 3.3 quyển thuyết minh luận án.
3.1.2.3. Dữ liệu GPS đã được xử lý

Bảng 3.1. Kết quả lọc dữ liệu GPS
Loại lỗi

Trung bình

11

Trung vị

Độ lệch chuẩn


(%)
1,08e-04
0,015
3,181
0,163
2,537
1,143

Sai về thời gian
Vận tốc dị biệt
Sự trôi của các giá trị v = 0
Các giá trị v = 0 bị lỗi (v = 0 giả)
Khoảng trống tín hiệu
Gia tốc dị biệt

(%)
0
0
1,041
0,139
1,824
0,918

(%)
0,002
0,036
3,641
0,104
1,270
0,798

Kết quả trong Bảng 3.1 cho thấy các điểm dữ liệu đã được loại bỏ/thay thế hoặc bổ
sung chiếm trung bình khoảng 7% trong tổng số các điểm dữ liệu đã được qua các bước
lọc từ bước 3 đến bước 8.

Hình 3.7. Phân bố tần suất gia tốc – vận của dữ liệu trước và sau khi xử lý
3.1.3. Kết quả trích chọn các thông số đặc trƣng
14 thông số chu trình lái đặc trưng mà có thể coi là đủ mạnh để mô tả đặc trưng lái
ngoài thực tế của hệ thống xe buýt tại Hà Nội như Bảng 3.9 quyển thuyết minh luận án.
3.2. Chu trình lái đặc trƣng cho hệ thống xe buýt tại Hà Nội
Một số chu trình lái đề cử với giá trị SAFDdiff tương ứng như Bảng 3.11.
Bảng 3.11. Giá trị SAFDdiff của các chu trình đề cử
Các chu trình đề cử

1

2

3

4

5

6

7

8

SAFDdiff, %

13,2

14,8

14,2

15,2

15,4

15,9

16,8

18,2

Chu trình lái đặc trưng cho hệ thống xe buýt Hà Nội được lựa chọn dựa trên giá trị
SAFDdiff nhỏ nhất của các chu trình lái đề cử. Như vậy, theo Bảng 3.8, chu trình lái đặc
trưng cho hệ thống xe buýt Hà Nội được lựa chọn là chu trình mà đạt được giá trị

12

SAFDdiff nhỏ nhất bằng 13,2%, gọi tắt là chu trình HBDC.Chu trình HBDC được minh
họa trên Hình 3.11, các thông số của chu trình HBDC được đưa ra trong Bảng 3.12.

Hình 3.11. Chu trình lái đặc trưng của hệ thống xe buýt tại Hà Nội
Đánh giá chu trình lái HBDC
Bảng 3.12. So sánh các thông số đặc trưng của chu trình lái giữa HBDC và dữ liệu
lái ngoài thực tế
Thông số
Khoảng cách
Tổng thời gian
Thời gian tăng tốc
Thời gian giảm tốc
Thời gian chạy ổn định ở vận tốc trung
bình
Thời gian chạy ổn định ở vận tốc thấp
Thời gian chạy không tải
Tỷ lệ thời gian tăng tốc
Tỷ lệ thời gian giảm tốc
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 toàn hành trình
Trung bình của các vận tốc khác không
Độ lệch chuẩn của vận tốc
Vận tốc cực đại
Phân vị 95th của vận tốc

Đơn vị

HBDC

Dữ liệu lái
ngoài thực tế

km
s
s
s

18,32
3936
1345
1287

17,51
3824
1412
1456

Phần trăm
độ lệch
tương đối
(%)
2,26
1,44
2,43

6,16

s

555

316

27,44

s
s
%
%

449
300
34,17
32,70

320
328
36,97
38,06

16,78
4,46
3,94
7,57

%

14,10

8,34

25,67

%

11,41

8,29

15,84

%
km/h
km/h
km/h
km/h
km/h

7,62
16,76
18,14
10,52
44
33

8,34
16,59
18,11
10,44
45,47
32,96

4,51
0,51
0,08
0,38
1,64
0,06

13


Gia tốc cực đại
Gia tốc cực tiểu
Gia tốc trung bình
Gia tốc dương trung bình
Gia tốc âm trung bình
Độ lệch chuẩn của gia tốc
Phân vị 95th của gia tốc dương
Phân vị 95th của gia tốc âm
Tổng số lần dừng
Tỷ lệ dừng trên 1km
Động năng dương (PKE)
Căn quân phương của gia tốc (RMSA)
Công suất riêng của xe (VSP):

- Công suất riêng cực đại
- Công suất riêng cực tiểu
- Trung bình của các VSP dương
- Trung bình của các VSP âm

m/s2
m/s2
m/s2
m/s2
m/s2
m/s2
m/s2
m/s2
/km
m/s2
m/s2

W/kg

3,06
-2,78
0,00
0,50
-0,52
0,49
1,11
-1,11
21
1,15
0,34

0,49

3,47
-3,05
0,00
0,56
-0,55
0,61
1,50
-1,34
27
1,61
0,36
0,61

6,28
4,63
0,00
5,66
2,80
10,91
14,94
9,39
12,50
16,67
2,86
10,91

22,55
-19,52

2,06
-2,26

31,70
-23,98
2,67
-2,44

16,87
10,25
12,90
3,83

Hình 3.12. So sánh sự phân bố các chế độ hoạt động giữa HBDC và dữ liệu lái
ngoài thực tế
Theo Hình 3.14, độ lệch trong phân bố tần suất vận tốc – gia tốc của chu trình lái
thu được so với dữ liệu lái ngoài thực tế tương đối nhỏ, nhỏ hơn so với kết quả nghiên
cứu của Ashtari và cộng sự (2014) (SAFDdiff = 14,2%).

14


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
So sánh HBDC với các chu trình lái khác trên thế giới
So sánh với các chu trình lái không tiêu chuẩn
Chu trình HBDC được so sánh với một số chu trình lái không tiêu chuẩn được phát
triển cho xe buýt trên thế giới như Hình 3.15.

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
So sánh với chu trình lái tiêu chuẩn
Chu trình HBDC, cũng được so sánh với chu trình lái tiêu chuẩn ETC-part 1 như
minh họa trên Hình 3.16.
15


Hình 3.16. So sánh sự phân bố tần suất gia tốc – vận tốc giữa HBDC và ETC-part 1
3.3. Chu trình thử cho động cơ xe buýt
3.3.1. Chu trình thử dạng chuyển tiếp đối với động cơ
Tốc độ và mô men định mức của chu trình thử HBTC như Hình 3.17.

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
Biểu diễn sự phân bố tần suất của mô men và tốc độ động cơ đã được chuẩn hóa
(định mức) của chu trình HBTC, ETC và WHTC trên đồ thị 3D như Hình 3.18.

16


Hình 3.18. Sự phân bố tần suất tốc độ định mức – mômen định mức của động cơ
của chu trình thử HBTC, ETC và WHTC
Đánh giá độ tin cậy của thuật toán chuyển đổi chu trình lái sang chu trình thử dạng
chuyển tiếp của động cơ
Hệ số tương quan giữa vận tốc thực của xe và vận tốc ước lượng được là 0,997.
3.3.2. Chu trình thử tĩnh đối với động cơ xe buýt Hà Nội (HBSC)
Các giá trị tốc độ nlo và nhi được xác định dựa trên đường đặc tính ngoài của động
cơ D1146TI như trên Hình 3.20.
Dựa trên Hình 3.29 ta có: nA = 1325 vòng/phút, nB = 1650 vòng/phút, nC = 1950
vòng/phút.

Phân bố theo phần trăm tải của các dải tốc độ A, B và C như trên Hình 3.21

17


Hình 3.20. Các tốc độ đặc trưng của động cơ
.

(a)

(b)

18


(c)
Hình 3.21. Phân bố phần trăm tải đối với mỗi dải tốc độ A, B và C
Biểu diễn các chế độ thử và trọng số tương ứng như Hình 3.21.

Hình 3.22. Chu trình thử tĩnh cho động cơ xe buýt Hà Nội
3.3.3. Phi chuẩn hóa các điểm thử
Để thử nghiệm phát thải trên động cơ D1146TI của phòng thí nghiệm theo chu trình
thử tĩnh HBSC đã được xây dựng ở trên thì tốc độ và mômen động cơ đã được chuẩn hóa
tại 14 chế độ thử trong HBSC phải được phi chuẩn hóa, chính là việc xác định tốc độ và
mô men thực mà động cơ cần đạt tại mỗi chế độ thử theo các công thức sau:
n

n _ norm
 (n rated  n idle )  n idle
100

Te 

T _ norm
 Te max
100

(3.7)

(3.8)

19


Với: n là tốc độ động cơ (vòng/phút); nrated là tốc độ danh định của động cơ
(vòng/phút); nidle là tốc độ động cơ ở chế độ không tải (vòng/phút); Temax là mô men cực
đại của động cơ (Nm).
Bảng 3.18. Tốc độ và mô men của động cơ tại các chế độ thử

không tải
A
B
B

Tốc độ động cơ
(vòng/phút)
600
1200
1500
1500

Mô men
(Nm)
0
608
347
616

5

A

1200

342

6
7
8
9
10
11
12
13
14

A
A
B
B
C

C
C
C
C

1200
1200
1500
1500
1800
1800
1800
1800
1800

456
114
770
116
741
111
593
333
445

Chế độ

Tốc độ

1

2
3
4

3.4. Đặc trƣng phát thải của hệ thống xe buýt Hà Nội
Điều kiện môi trường: nhiệt độ 240C và độ ẩm tương đối 74%.
3.4.1. Nồng độ các chất ô nhiễm
Trên toàn bộ chu trình thử, miền giá trị của nồng độ các chất ô nhiễm đo được trên
đường ống xả của động cơ dao động khá lớn, cụ thể:
CO: ~ 50 ÷ 380 ppm;

CO2: ~ 6800 ÷ 93000 ppm;

HC: ~ 60 ÷ 150 ppm;

NOx: ~ 50 ÷ 1050 ppm

3.4.2. Suất phát thải của động cơ
Bảng 3.19. Suất phát thải của động cơ xe buýt Hà Nội
Độ khói

Hệ số phát thải riêng (g/kWh)
Các nghiên cứu

Nghiên cứu này

CO

HC

NOx(a)

CO2

PM

Nồng độ khói
(mg/m3)

FSN

1,80

0,43

12,33

710,33

0,22

20,02

0,94

20


(D1146TI theo HBSC)
So sánh với các nghiên cứu khác

D1146TI theo R49(b)
0,39

0,54

10,04

449,95

0,17

Ghi chú: (a) NOx tính theo NO2 tương đương; (b)kết quả thử nghiệm trên động cơ D1146TI theo chu
trình thử R49 mà Phòng thí nghiệm Động cơ đốt trong, Viện Cơ khí động lực đã thực hiện trong một
nghiên cứu khác.

Theo Bảng 3.19, khi so sánh kết quả đo phát thải trong nghiên cứu này với kết quả
đo phát thải theo chu trình thử R49 của châu Âu, trên cùng động cơ D1146TI của phòng
thí nghiệm, có thể thấy rằng, ngoại trừ HC, tất cả EF của các chất ô nhiễm khác mà được
đo theo chu trình thử HBSC đều cao hơn so với kết quả đo theo chu trình R49, đặc biệt
đối với CO.
3.4.3. Hệ số phát theo lƣợng nhiên liệu tiêu thụ
Bảng 3.20. Hệ số phát thải theo lượng nhiên liệu tiêu thụ của xe buýt Hà Nội
Hệ số phát thải
(g/kg-nhiên liệu)

Chất ô nhiễm

Nghiên cứu khác
(Xe sử dụng diesel)
Buýt tại Macao:

16,4 (Euro 2)
Buýt tại Macao:
0,62 (Euro 2)
Buýt tại Bắc Kinh:
~ 40 (Euro 2)
~ 32 (Euro 3)
Theo EEA
33,37
Theo IPCC:
3140 (châu Âu)
3172,3 (Mỹ)
Theo US. EPA
2722,7
Theo EEA:
0,94

Nghiên cứu này
CO

8,2

HC

1,9

NOx(*)

56,1

CO2

3228,8

PM

1,0

Ghi chú: (*) tính theo NO2 tương đương

Theo Bảng 3.20, nhìn chung EF của xe buýt Hà Nội đều cao hơn so với EF của xe
buýt tại Bắc Kinh, Macao và cao hơn so với các EF trung bình được IPCC, EEA
(European Environment Agency, Cơ quan môi trường châu Âu) đưa ra nhằm hỗ trợ hoạt
động kiểm kê phát thải trong lĩnh vực giao thông vận tải. Điều đó khẳng định tầm quan
21