This paper describes on studies of the heavy duty engine calibration for better fuel economy based on real driving conditions. Using testbed validated software simulation of the engine and turbocharger system, an alternative turbocharger specification, with potential to improve fuel economy was identified. Secondly, the engine calibration was modified to optimize vehicle fuel economy over a typical customer drive cycle whilst still meeting the steady-state (testbed) emissions legislation. These results were confirmed by field testing of a vehicle equipped with the updated specifications. This study found good agreements between the prediction and the field test on the vehicle fuel economy improvements of the express bus with updated calibration and turbocharger.
Hydrocarbons which are the main sources of VOCs from motor vehicles are emitted not only from the engine exhaust gas but also from evaporation of the fuel in storage and supplying systems. Evaporative emissions from gasoline fuel systems could be classified by diurnal, hotsoak and running loss. Diurnal loss test procedures are different as countries. Korea introduced new evaporative regulation in 2009 with 24hour VT-shed test procedure and relaxed emission standards. The estimations on different test procedures in this study show that the new Korean regulation get a little more severe than before and the 2 day diurnal loss test of U.S. is the most severe. So the test procedures as well as the stronger standards should be considered in the next evaporative emission regulation to reduce VOCs from motor vehicles. The important parameters to affect evaporative emissions are air and fuel temperature and fuel vapor pressure. Diurnal loss increases exponentially as rising air temperature and vapor pressure. The effects of vapor pressure on running loss are different as the capacities of canisters. Tests with simulating real temperature and driving conditions show that hydrocarbons in evaporative emissions could be more than those in exhaust gas in summer season because of the higher air temperature.
An objective of this study is to suggest a procedure to evaluate vehicle emissions regardless of the driving pattern. Field experiments using portable emission measurement system were conducted under the real world driving cycle. Standardized average for NOx, $CO_2$ emission and fuel consumption rates were calculated while the vehicle specific power distribution within each vehicle speed bin was taken into consideration. Composite emission factor and fuel economy, which were obtained based on the standardized average results and traffic statistics, showed good similarity to those acquired through the conventional chassis dynamometer tests qualitatively as well as quantitatively. Considering that a conventional method obviously has a limitation to reflect various characteristics of the real world, the new approach suggested in this study can be used as an alternative procedure to collect more specific data to establish the mobile emission factors.
차량에 탑재하여 운행 중 배출가스를 측정할 수 있는 이동식 배출가스 장비(PEMS)를 활용한 결함확인검사 방법을 미국은 2007년부터 시행하였고, 유럽은 2013년 EURO6부터 도입할 계획을 수립했다. 따라서 한국도 국내의 대형차 배출가스 관리의 중요성을 고려할 때 PEMS를 활용한 실 도로 주행 특성을 반영한 측정 방법의 도입이 필요한 시점이다. PEM의 다양한 활용 방안을 위하여 도로유형, 매연저감장치 및 공회전제한장치 그리고 에어컨 작동에 따른 배출가스 평가를 수행하였다. 본 연구는 PEMS을 활용한 상용차 결함확인 검사 방법을 분석하여 국내 실정에 적합한 대형차 결함확인 검사제도 시행에 필요한 기초자료를 마련하고자 한다.
SULEV (Super Ultra Low Emission Vehicle) which is one of the emission standards in Fleet Average System introduced to Korea from 2009 is known as the most severe standard to achieve with internal combustion engine. Considering low sales volume of hybrid vehicles in Korea, vehicle manufacturers are required to develop SULEV technologies for conventional gasoline and LPG vehicles to meet the future Fleet Average standard. In this study, the comparison of emissions has been made between SULEV developed and ULEV LPG vehicles mainly produced in this time. To estimate the emission reduction of SULEV vehicles, CVS-75 and NIER test modes have been used. CVS-75 has been used for emission certification of gasoline and LPG vehicles. NIER modes cover various average vehicle speed and reflect Korean real driving patterns better than CVS-75. The test results show that SULEV LPG vehicles have very high potential to reduce $NO_x$ in regulated emissions, $N_2O$ in green house gases and toluene in VOCs. However, SULEV LPG vehicles don't affect much on the reduction of CO and total green house gases.
Young-Woo Do;Taek-Jin Kim;Ryu-Gap Lim;Seung-Yun Baek;Seung-Min Baek;Hyeon-Ho Jeon;Yong-Joo Kim;Wan-Soo Kim
농업과학연구
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제50권4호
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pp.617-628
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2023
This study aimed to evaluate the engine load factor (LF) of a 90 kW agricultural combine harvester. The combine harvester used in this study is equipped with an electronic engine, and real-time engine data (torque and speed) was collected through a controller area network. The speed of the combine harvester during harvesting operation was divided into three levels (4, 5, and 6 km/h) for the representative operation speed range of 4 to 6 km/h. The LF was calculated using the engine load data measured in real time during harvesting. A weight was applied to the LF for each condition based on a survey of the usage. Results of the field test showed that the LF was 0.53, 0.64, and 0.87 at working speeds of 4, 5, and 6 km/h, respectively. The highest engine load factor was recorded at 6 km/h. Finally, based on the weight for the usage applied, the integrated engine LF was analyzed to be 0.69, which is approximately 144% higher than the currently applied LF of 0.48. A study on LF analysis for the entire work cycle, including idling and driving of the combine harvester, will be addressed in a future study.
Objectives: The objective of this study was to evaluate the exposure levels of door-to-door deliverers to fine particulate matter (PM2.5). Another objective was to confirm the general working patterns of door-to-door deliverers via survey. Methods: In the city of Daegu, ten door-to-door deliverers who wished to join the study were recruited. The general working characteristics of door-to-door deliverers were surveyed using self-reported questionnaires. In the cabin of each car driven by a deliverer, a real-time PM2.5 sampler (Sidepak, Model AM510, TSI Inc., MN, USA) and a GPS device (GPS 741, Ascen, Korea) were installed. Each deliverer was monitored for four days per week so that each day could be monitored at least four times. Results: A total of 40 measurements of PM2.5 concentrations were taken during delivery of parcels. The average exposure levels of door-to-door deliverers to PM2.5 was $44.62{\mu}g/m^3$ ($7-9443{\mu}g/m^3$. Exposure levels to PM2.5 according to the day of the week and coverage areas were not significantly different (p>0.05). Door-to-door deliverers using trucks with older diesel engines manufactured before 2006 had significantly higher exposure levels to PM2.5 than in the case of trucks with diesel engines manufactured after 2006 (p<0.05). Many of the door-to-door deliverers reported the status of having windows open during the delivery task. During delivery services, the working hours spent in residential areas were higher than on roadsides, but exposure levels to PM2.5 in residential areas and on roadsides were $46.17{\mu}g/m^3$ and $49.90{\mu}g/m^3$, respectively. Real-time PM2.5 exposure levels were significantly different between roadways and residential areas (p<0.001). Conclusions: PM2.5 exposure levels of door-to-door deliverers were found to be affected by higher vehicle emissions from the roadsides near their vehicle during deliveries and while driving to other locations compared to by PM2.5 from the diesel engines of their own trucks. Particle concentrations from roadsides and emissions from nearby vehicles through open windows were the main source of PM2.5.
최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.
As increase the number of vehicles, the issue of greenhouse gas that was emitted by them became important. As a result, greenhouse gas (GHG) regulations are being strengthened and efforts are being actively made to reduce greenhouse gas emissions in the automotive industry. In the other hand, regulations for harmful emission of vehicles have been reinforced by step. Especially, the lastly applied step, so called Euro 6, not only decreased NOx limit down to half of Euro 5 but also introduced real driving emission limit for NOx and PN. It is a challenge for manufacturers to meet the recent GHG regulation as well as the latest emission regulation. To overcome these regulations a De-NOx after-treatment system is being applied to diesel vehicles that are known emitting the lowest GHG among conventional internal combustion engines. At the time of the introduction of Euro 6 emission standard in Korea, in the domestic fuel economy certification test, some diesel vehicles emitted more $CH_4$ than Euro 5 vehicles. As a result, it was confirmed that LNT-equipped vehicles emitted a high level $CH_4$ and the level exceeded the US emission standard. In order to determine the reason, various prior literature was investigated. However, it was difficult to find a detailed study on the methane increase with LNT. In this paper, to determine whether the characteristics of vehicles equipped with LNT the affects the above issue and other greenhouse gases, 6 passenger cars were tested on several emission test modes and ambient temperatures with a environment chamber chassis dynamometer. 2 cars of these were equipped with LNT only, other 2 cars had SCR only, and LNT + SCR were applied to remaining 2 cars. The test result shown that the vehicles equipped with LNT emitted more $CH_4$ than the vehicles with SCR only. Also, $CH_4$ tended to increase as the higher acceleration of the test mode. However, as the test temperature decreases, $CH_4$ tended to decreased. $CO_2$ was not affected by kinds of De-NOx device but characteristic of the test modes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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