Real Driving Emissions Regulation: European Methodology to fine tune the EU Real Driving Emissions data evaluation method
Notice bibliographique
Résumé
This European Commission – JRC Technical Report presents a detailed analysis of a dataset made up of 11 passenger cars which have been emission tested during on-road trips for a total of 79 tests. The data set was mostly produced at JRC; except for 3 vehicles. In the framework of the United Nations Economic Commission for Europe (UNECE), the JRC supports DG-GROW (Internal Market, Industry, Entrepreneurship and SMEs) in order to develop an UNECE Regulation and a Global Technical Regulation (GTR) which should include real driving emissions (RDE) testing provisions for several extra-EU countries starting from Japan and South Korea and possibly including India, China, Canada and United States. As a preliminary input to the Global Real Driving informal working group at UNECE, this Report describes the latest EU-RDE procedure (RDE-4, Regulation EU 2018/1832) with focus on the response given by the RDE data analysis tool (EMROAD version 6.03, designed and maintained by JRC). The data set includes RDE tests expressily designed to cover extended boundary conditions (e.g. for temperature and altitude) and to challenge the requirements on trip dynamics which were laid down in the legislation to define the normal condition of vehicle use. EMROAD succesfully produced, and evaluated against requirements, the entire set of parameters defining the trip validity: trip duration, distance and distance shares, vehicle speed and speed shares, trip dynamics, ambient conditions, elevation gain, trip severity with respect to the WLTP driving cycle (based on CO2), emissions of pollutants and their correction for ambient boundary conditions and for excess of severity. The tool was also used to fine tune the tolerances around the CO2 characteristic curve, an useful feature when assessing the degree of test severity which is considered acceptable by the legislator in a specific country. In addition, EMROAD incorporates the previous RDE-3 package (Regulation EU 2017/1151) so that a comparison between the old and most recent provisions can be done. For instance, it was found that the data set was affected by the different methods used in RDE-3 and RDE-4 to build the moving averaging windows for the evaluation of overall trip dynamics: more RDE tests are valid with the latest RDE-4 method than with the older RDE-3.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».