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Consiglio Nazionale delle Ricerche Istituto Motori

Consiglio Nazionale delle Ricerche Istituto Motori. Determinazione dei fattori di emissione medi di una tipologia di veicoli in funzione di alcuni parametri cinematici. Confronto con COPERT III e IV. Livia Della Ragione , Giovanni Meccariello. XIV riunione dell’ Expert Panel

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Presentation Transcript


  1. Consiglio Nazionale delle Ricerche Istituto Motori Determinazione dei fattori di emissione medi di una tipologia di veicoli in funzione di alcuni parametri cinematici. Confronto con COPERT III e IV Livia Della Ragione, Giovanni Meccariello XIV riunione dell’ Expert Panel Venezia - 16 Ottobre 2008 In memoria e ricordo di Mario Rapone

  2. BACKGROUND • La valutazione delle emissioni può essere realizzata in differenti scale spazio-temporali in relazione a differenti obiettivi • I modelli per la definizione dei fattori di emissione possono essere categorizzati come macro-scale, meso-scale e micro-scale a seconda della finalità di utilizzo e della quantità di informazioni che essi richiedono sia in relazione al traffico, che alla composizione del parco circolante, che alla caratterizzazione del driving behaviour XIV riunione dell’ Expert Panel Venezia - 16 Ottobre 2008

  3. BACKGROUND • Per lo sviluppo di piani di trasporto regionali o di una specifica città ci si può riferire ad un approccio modellistico meso • Modelli su mesoscala richiedono una approfondita rappresentazione del traffico nell’area individuata e della rete di trasporto in links • Per ciascun link le emissioni medie sono generalmente valutate per ciascun veicolo come funzioni del flusso di veicoli e della velocità media XIV riunione dell’ Expert Panel Venezia - 16 Ottobre 2008

  4. BACKGROUND • Nell’ambito meso è stato sviluppato in Istituto Motori nel contesto del progetto Europeo ARTEMIS, il modello KinematicEmissionModel KEM • Le emissioni predette sono calcolate su un micro-trip basandosi su una dettagliata descrizione del profilo di velocità, mediante parametri cinematici, ma utilizzando meno informazioni rispetto ai modelli istantanei • Si basa sull’analisi di un grande database di emissioni provenienti dal progetto UE ARTEMIS. XIV riunione dell’ Expert Panel Venezia - 16 Ottobre 2008

  5. BACKGROUND • L’obiettivo attuale è lo sviluppo di un tool che implementi il modello KEM in un approccio DSS e permetta di stimare le emissioni associate ad una condizione di traffico • Le parti costituenti il DSS sono il datawarehouse delle emissioni, il model base e la GUI (graficaluser interface ) • Sarà implementato un emissionmodule che accetti come input un certo numero di variabili cinematiche caratterizzanti i cicli di guida e fornisca in output CO, CO2, HC, NOX etc. in g/km XIV riunione dell’ Expert Panel Venezia - 16 Ottobre 2008

  6. La struttura del sistemainformativo

  7. IL MODEL BASE • Nel Model Base sono implementati metodi statistici multivariati e regressione Partial Least Squares (PLS) per la determinazione dei valori predetti e dei coefficienti di calcolo delle emissioni • Il modello di regressione ha come variabili di risposta Y le emissioni di CO, HC, NOx, CO2 in g/km, misurate in un ciclo di guida • Le variabili X indipendenti sono relative a parametri cinematici atti a rappresentare il “real-world driving behavior of vehicles in any traffic situation” XIV riunione dell’ Expert Panel Venezia - 16 Ottobre 2008

  8. IL MODEL BASE • Le variabili indipendenti sono relative all’equazione dinamica del veicolo, con l’aggiunta del tempo al minimo per tener conto delle emissioni prodotte durante questa fase MP(t)dtt(a+b*v(t)+c*v2(t)+d*Mv*a(t))*v(t) dt In cui M massa totale dei gas di scarico P(t) la potenza erogata dal motore, v(t) speed a(t) l’accelerazione Mv la massa del veicolo

  9. Dss–Model Base Time series v(t) del ciclo di guida Determinazione delle variabili cinematiche Parametri Utente da GUI Tecnologia Cilindrata Omologazione Determinazione dei fattori di emissione Parco circolante Fattori di emissione in g/km Output- Report Parametri selezione/output Utente Model Base - Easy

  10. Dss Datawarehouse Model Base Data base Data mart GUI PM (mg/km)

  11. Caso Benzina Euro III 1200-1400 Valori osservati, KEM, Copert IV, Copert III CO g/km g/km Vm (km/h)

  12. Caso Benzina Euro III 1200-1400 Valori osservati, KEM, Copert IV, Copert III NOx g/km g/km Vm (km/h)

  13. Formule COPERT

  14. GraphicalUser Interface (GUI) EASY MODULEutilizza una metodologia statistica, sviluppata in Istituto Motori, per l’analisi delle emissioni inquinanti relazionate alle caratteristiche cinematiche dei cicli di guida. Per la determinazione dei fattori di emissione il modulo di calcolo determinerà i coefficienti per ottenere le stime di previsione di un determinato ciclo di guida data una combinazione di tecnologia/cilindrata/omologazione. Il tool si basa, in un modulo di calcolo nell’ambito del Model Base, di un insieme di modelli statistici basati sulla regressione PLS per l’individuazione dei coefficienti per la previsione dei fattori di emissione e per l’individuazione di indici statistici delle stime.

  15. Svilupporappresentazione delle emissioni tramite GIS • classificazione del tipo di strada per ciascun arco del percorso • le emissioni prodotte da diverse classi di veicoli per ciascuna tipologia di strada, utilizzando i moduli del sistema informatico IM CNR, per predefinite situazioni traffico/strada. • le emissioni da correnti tipiche di traffico per la zona geografica considerata ricavate da dati ACI, per predefinite situazioni traffico/strada ed ipotizzate composizione veicolari della corrente (se non disponibili come dato di input). • le emissioni dei veicoli valutate fanno riferimento ad una specifica strada (per esempio autostrada e/o tangenziale) per la quale sono disponibili dati di flusso e/o di densità veicolare e/o di velocità media. Deve essere ideato e sviluppato un modulo di elaborazione del sistema IM-CNR che valuta per ciascun arco della rete di traffico rappresentata dal GIS informazioni riguardanti:

  16. Sviluppo e Conclusioni Realizzare il disegno concettuale di KEM Integrare il Datawarehouse con nuovi dati provenienti da altre sperimentazioni o da terzi per migliorare la predittività dei modelli. Integrare il Datawarehouse con dati provenienti da sperimentazioni su altri tipi di veicoli (due ruote, track …) e sviluppare i relativi modelli predittivi Implementare tool fruibile … XIV riunione dell’ Expert Panel Venezia - 16 Ottobre 2008

  17. KEM Grazie per l’attenzione..… Riferimenti Istituto Motori dott. Livia Della Ragione l.dellaragione@im.cnr.it dott. Giovanni Meccariello g.meccariello@im.cnr.it XIV riunione dell’ Expert Panel Venezia - 16 Ottobre 2008

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