Emission Factors Analysis for Multiple Vehicles Using an On-Board, In-Use Emissions Measurement System
Notice bibliographique
Résumé
Despite progressive implementation of stringent emission regulations, vehicle tailpipe emissions remain the major source of air pollution problems in most urban areas. To control and reduce tailpipe pollutants, it is critical to understand in-use emissions as a basis for any future emission controls. At present, emission factors are mainly studied by chassis dynamometer methods. However, concerns have been raised about the extent to which emissions produced by on-road vehicles can be predicted using emission factors developed based on standardized dynamometer test procedures. This paper describes an on-board, in-use vehicle emissions measurement system which measures tailpipe emission rates while the vehicle is in real service experiencing complex traffic conditions, driver behavior and weather. The instantaneous mass flow rate (g/s) of fuel and five typical emission gases (NOx, HC, CO, CO2, O2) are recorded along with operating parameters such as mass air flow, vehicle speed, engine speed, ambient temperature, coolant temperature, etc. The equipment consists of an ECM OBD-II scanner, a mass air flow meter and two emissions analyzers, coordinated and recorded by a laptop computer. The measurement package is adapted for easy transition from vehicle to vehicle and, at only 17 kg (38 lbs), has minimal impact on vehicle operation. The paper presents a set of vehicle emission factors based on sixty on-road tests with five typical mid-life vehicles in urban, highway and aggressive driving situations. Tailpipe emission factors for HC, CO and NOx are developed in terms of g/kW.h, g/km and g/kgFuel. Based on these emission functions and the idle emission rate measurements, an emission model is developed for estimating the variation of tailpipe cumulative emissions for vehicles experiencing real-world driving conditions which are significantly different from the standard test sequences.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».