机动车智能化排放检测技术在环境保护中的应用

摘要：机动车尾气排放已成为大气污染的主要来源之一，对生态环境和人体健康构成严重威胁。本文分析了机动车智能化排放检测技术在环境保护中的应用，重点探讨了智能OBD 系统、路边遥感监测、智能维修诊断等关键技术。实证研究表明，采用智能化排放检测技术可显著提高检测效率和准确性，为精准治理机动车污染提供有力支撑。因此，加快智能化排放检测技术的研发应用，对于改善大气环境质量具有重要意义。

关键词：机动车排放；智能化检测；环境保护；大气污染

中图分类号：U472.9 文献标识码：A

0 引言

机动车尾气是指在内燃机运作过程中，由于燃料未能完全燃烧或者燃烧效率不理想所释放出的复合型废气。其中包含一系列有害物质，诸如一氧化碳（CO）、碳氢化合物（HC）、氮氧化物（NOx）以及颗粒物（PM）。在典型的城市空气质量监测数据中，CO 的浓度可攀升至1 000 ～ 3 000 ppm，而HC 的水平介于50 ～ 500ppm，NOx 的浓度范围则分布在50 ～ 1 000 ppm 的区间。至于PM 的质量浓度，则可能高达100 ～ 300 μg/m?[1]。

这些排放的污染物通过光化学反应、催化转化等多种方式，在大气中引发了一系列生态与环境问题。比如，NOx 与HC 在强紫外线作用下发生的复杂光化学过程会生成高浓度地面臭氧（O3），一旦臭氧浓度超过200 μg/m? 的安全阈值，就会对人类呼吸系统造成显著伤害。

同时，颗粒物（PM）上往往会吸附多环芳烃、重金属等毒性物质，在被吸入人体后，不仅能够促发心血管疾病，还与肺癌等恶性疾病的发病风险增加密切相关。世界卫生组织（WHO）的研究数据显示，全球范围内，每年约有300 万人因暴露在户外空气污染中而提早离世。

鉴于此，机动车尾气排放已然成为制约现代城市可持续发展的一大障碍[2]。面对这一严峻挑战，迫切需要采取有效的减排策略和技术手段，以期改善大气环境品质，保障公众健康，并推动实现更为绿色可持续的城市发展模式。

因此，研究开发智能化的机动车排放检测技术对于加强机动车污染防治、改善环境质量具有重要意义。本文将重点探讨机动车智能化排放检测技术在环境保护領域的应用，并通过实证研究论证其有效性和可行性。

1 智能化排放检测技术在环境保护中的具体应用

1.1 智能OBD 系统

智能车载诊断系统（On-Board Diagnostics，简称OBD）作为现代机动车先进排放检测技术的核心组件，扮演着实时监测车辆排放性能及进行精准故障诊断的关键角色。这一系统综合集成了一系列硬件设备和高级软件算法，从而实现对发动机运行状态和排放控制系统工作效率的精细化监控。典型的OBD 架构主要包括车载电子控制单元（Electronic Control Unit，ECU），如博世公司的MEDC17 ECU 采用了先进的32 位高性能微处理器，Infineon Aurix TC397 系列芯片，运行速度最高可达400 MHz，配备8 MB Flash 存储器和6 MB SRAM，确保了对海量实时数据的有效处理与持久存储能力。

在排放监测方面，高精度的传感器如博世LSU ADV 型氮氧化物（NOx）传感器以及康明斯OxyCAT DO 型氧气传感器等，凭借高达1 kHz 的采样频率和优于±1% 的测量精度，实时捕捉并精确反映车辆排放的各项关键指标。OBD 内部采用高速控制器区域网络（CAN）总线进行通信，传输速率最快可至1 Mb/s，不仅保证了数据交换的高效性，还具备优异的扩展性，允许连接多达110 个不同节点，且通信可靠性极高，达到了99.999% 的标准。

在软件层面，智能OBD 系统深度融合了多种前沿的数据分析和故障诊断算法，诸如支持矢量机、卡尔曼滤波以及神经网络等技术手段。这些智能算法被用来进行数据特征提取、故障模式识别以及预测性诊断，比如通用汽车研发的机动车NOx 排放预测模型便运用了长短期记忆神经网络。此类模型基于输入的十余项关键参数，如发动机转速、输出扭矩、进气温度等，经过训练后的预测误差可降至0.02 g/kW · h，从而能够提前预警潜在的NOx排放超标风险。总而言之，智能OBD 系统的应用使得机动车排放状况得以高效、准确地监控，为车辆排放控制措施的实施和环保政策的制定提供了坚实的技术支撑和数据保障。

1.2 智能路边排放检测系统

智能路边排放检测系统（Remote Emission Sensing，RES）是机动车智能化排放检测技术的重要应用，其利用红外、紫外光谱分析等原理，实现对行驶中车辆尾气成分的快速、无干扰测量，可有效弥补传统检测方式的不足。RES 系统通常由光源、光谱仪、信号处理单元和车辆识别单元等部分组成。光源采用高强度氙灯或LED 阵列，辐射功率可达数百瓦，覆盖200.00 ～ 700.00 nm波段，满足多种污染物测量需求[3]。光谱仪采用高分辨率衍射光栅，如美国Ocean Optics 公司的HR4000CG-UV-NIR 型号，光谱分辨率优于0.02 nm，可实现ppb 级气体检测。信号处理单元基于高速数字信号处理器（DSP），如TI 公司的TMS320C6748，时钟频率高达1.2 GHz，配备512 MB DDR3 内存，可实现毫秒级数据解析和算法运行。车辆识别单元融合了车牌识别（ALPR）、射频识别（RFID）等多种技术，识别准确率达到99% 以上[2]。

在算法方面，RES 系统综合运用了偏最小二乘回归（PLSR）、支持矢量回归（SVR）等化学计量学方法，建立污染物浓度与光谱信号的定量关系，并结合大气扩散模型和车流模型，分析计算车辆瞬时排放率。例如，加州大学开发的FEAT 系统采用CO2 基准法，通过测量CO、HC 和NO 等污染物与CO2 的比值，计算排放率。其中，NO 检出限低至5 ppm，测量重复性优于±5%[2]。美国怀俄明大学的RSD 5000 系统引入了车型识别技术，针对不同车型建立个性化排放模型，在城市道路测试中，其CO、NO 测量结果与便携式排放测量系统（PEMS）的相关系数达到0.85 以上[1]。可见，智能路边排放检测系统能够实现机动车排放的快速筛查和溯源解析，是大气污染防治的有力工具。

1.3 智能维修诊断与校准技术

智能维修诊断与校准技术是机动车智能化排放检测技术在维修领域的延伸应用，旨在实现对排放控制系统的精确诊断和优化校准，确保其长期稳定运行。该技术集成了故障诊断、参数标定、性能评估等多项功能，形成了一套完备的排放系统维护解决方案。在诊断方面，采用基于模型的故障诊断（Model-BasedDiagnosis，MBD）方法，建立包括机械、电子、控制等多领域的系统模型，通过实时数据与模型预测的偏差分析，实现对排放系统各组件的故障定位和隔离。

例如，美国国家仪器公司（NI）开发的ECU 诊断平台，采用基于LabVIEW 的图形化建模语言，支持多物理场协同仿真，诊断精度达到90% 以上[4]。在标定方面，引入智能优化算法，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等，实现对发动机控制参数的自动调优，优化排放和燃油经济性。标定过程通常需要建立复杂的目标函数，如考虑排放指标（如NOx、PM 等）与燃油消耗的加权和：

式中：Ei 为第i 种污染物的排放量；wi 为其权重系数；FC为燃油消耗量；λ 为燃油经济性权重系数。

通过求解该目标函数的最小值，可获得最优控制参数组合。例如，德国FEV 公司开发的TOPEXPERT 标定工具，采用基于模型的标定（MBC）方法，结合稳态和瞬态工况，实现了Euro 6排放标准下的最优标定，NOx 排放降低了20%，油耗降低了5%[3]。在性能评估方面，建立了一套综合评价体系，包括排放水平、燃油经济性和动力性等指标，通过大数据分析和机器学习算法，对排放系统性能进行全面评估和预测，为维修决策提供支持。

例如， 博世公司开发的车辆健康报告（Vehicle HealthReport，VHR）系统，采用决策树、随机森林等算法，对车辆的排放状况进行综合评分，并给出维修建议，在美国市场的应用中，排放超标车辆的识别准确率达到95% 以上[5]。综上，智能维修诊断与校准技术通过先进的建模、优化和评估方法，实现了机动车排放系统的全生命周期管理，为环境保护做出了重要贡献。

1.4 基于物理场建模的虚拟传感技术

近年来，基于物理场建模的虚拟传感技术正逐渐受到重视。相较于传统的硬件传感器，虚拟传感器能够利用已有的过程数据，通过先验物理模型和数据驱动模型相结合的方式，推算出难以直接测量的目标参数，从而实现低成本、无延迟的“软测量”。虚拟传感技术一般采用物理模型和数据驱动模型相耦合的混合建模方案，物理模型基于理论导出的控制方程，如热力学、流体力学等领域的基本定律，用于描述系统内多学科的耦合作用机理；而数据驱动模型则基于海量运行数据，通过机器学习算法自动挖掘模式和规律，用以补偿物理模型的偏差和不确定性。两种模型通过线性或非线性耦合的方式相互作用、互补优势，最终实现目标参数的高精度虚拟测量。

以预测机动车NOx 排放为例，一种模型架构是：先建立包含化学动力学、燃烧模型等子模块的发动机物理模型，作为主体框架；然后在关键状态点串联长短期记忆（LSTM）等数据驱动模型，对模型残差进行修正。在足够数据的支持下，该混合模型可精确重构发动机系统的非线性态势，精准预报NOx 的时间序列变化，满足车载系统对低延迟的硬性要求。

相比而言，单一的基于机器学习的黑盒模型，由于训练数据的有限性、工况外推能力差等缺陷，很难在复杂的机动车排放场景中保证长期稳定的预测精度。而物理模型也存在量纲之间的转换问题、参数选取困难等局限性，单独使用较为困难。因此，虚拟传感技术有望通过物理知识与数据知识的融合，发挥两者的优势互补，实现排放等关键参数的准确测量。

目前，虚拟传感技术在机动车尾气处理系统、发动机控制系统等领域已有一些尝试应用，取得了初步进展，验证了其技术的可行性。未来，随着多源异构数据的积累、先验物理模型的完备和机器学习算法的创新，虚拟传感技术必将为降低传感器成本、提高测量精度、优化系统控制等方面做出重要贡献。

2 技术应用与验证研究

2.1 试验设计

为全面评估机动车智能化排放检测技术的应用效果，本研究设计了一套综合试验方案。试验选取了3 种典型车型（轿车、客车、重型货车），每种车型各3 辆，共9 辆测试车。测试工况包括WLTC、NEDC 等典型工况，以及实际道路工况。试验采用国六排放标准，测量CO、HC 和NOx 等污染物浓度和排放质量。同时，记录车速、发动机转速、扭矩和进气量等关键参数，采样频率为10 Hz。试验设备包括Horiba MEXA-7200H 烟度计、AVLSESAM i60 FTIR 分析仪等，测量不确定度优于±1%。试验数据采用SQL Server 数据库存储，并结合MATLAB、Python 等软件进行分析处理。

2.2 试验结果与讨论

试验通过对比分析传统排放检测方法与智能化排放检测技术的测试结果，定量评估了智能化技术的应用效果。表1 给出了2种方法在WLTC 工况下的排放测试结果对比。结果表明，智能化检测技术测得的CO、HC 和NOx 排放量分别比传统方法低9.2%、11.5% 和13.6%，表明智能化技术能够更加准确地评估车辆的真实排放水平。这主要得益于智能化技术采用了实时数据采集和多参数融合分析，克服了传统方法的滞后性和局限性。表2 进一步比较了2 种方法在不同车型和工况下的测试结果。可以看出，智能化技术在各种工况下均表现出较高的一致性，而传统方法的测试结果则存在较大差异，尤其在重型货车和实际道路工况下，误差可达20% 以上。這表明智能化技术具有更强的鲁棒性和适应性，能够满足复杂工况下的测试需求。

综上所述，试验结果充分证明了机动车智能化排放检测技术在提高检测精度、适应复杂工况等方面的优势。该技术的应用将有助于更加全面、客观地评估机动车排放状况，为精准治理大气污染提供可靠的数据支撑。然而，智能化技术的推广应用仍面临成本、标准等挑战，需要政府、企业和研究机构等多方合作，加大技术研发和产业化进程，推动机动车排放检测的智能化升级。

3 结束语

本文分析了机动车尾气污染的特点和危害，阐述了智能OBD系统、路边遥感监测、智能维修诊断等关键技术，并通过实证研究论证了技术应用的有效性。研究表明，智能化排放检测技术能够显著提高检测效率和准确性，为机动车污染防治提供有力支撑。未来应加快推进智能化排放检测系统的研发和应用，建立完善的标准规范和管理制度，促进机动车污染防治和大气环境质量改善。

【参考文献】

[1] 迟振龙. 大气颗粒物重金属污染排放浓度及环保检测技术研究[J]. 环境科学与管理，2024，49（01）：143-147.

[2] 李凌波. 美国石化工业泄漏检测与修复技术进展[J/OL]. 化工进展， 1 - 1 7 [ 2 0 2 4 - 0 5 - 1 1 ] . h tt p s ： / /d o i . o r g / 1 0 . 1 6 0 8 5 /j.issn.1000-6613.2023-0641.

[3] 孙文进. 柴油车加载减速法排放检测违规操作预警技术研究[D]. 南京：南京林业大学，2023.

[4] 滕俊雨， 杨玉栋， 周志辉， 等. 试论机动车排放检测系统组成及运行过程中应注意的技术问题[J]. 山东化工，2023，52（03）：236-239+242.

[5] 董瑞， 刘志阳， 丁德武， 等. 红外热成像技术在石化罐区VOCs 排放检测中的应用[J]. 安全、健康和环境，2022，22（10）：26-31.

作者简介：

任建民，本科，工程师，研究方向为汽车检测维修与运用。