Progetto ARTEMIS
Data Base Europeo
“Fattori di emissione di autovetture”
XII riunione dell‘ Expert Panel
dott. Meccariello Giovanni
CNR – Istituto Motori
Introduzione
ARTEMIS (Assessment and reliability of transport
emission models and inventory systems)
Il progetto è rivolto allo sviluppo di un modello
d'emissione per tutti i modi di trasporto e mira a
fornire le valutazioni costanti dell'emissione al
livello nazionale, internazionale e regionale
La struttura del progetto è armonizzata in diversi
Task (WP) rivolti a valutare i fattori di emissione
dei diversi modi di trasporto ed alla costituzione
di un database europeo dei fattori di emissione
WP 100 - Project Management - TRL
WP 300 - LDV emissions - INRETS
WP 400 - HDV emissions - TUG
WP 500 - 2-wheel emissions - TNO
WP 600 - Evaporative emissions - TUG
WP 700 - Railways - DTU
WP 900 - Shipping - DTU
WP 800 Aircraft - psiA
WP 1000 - Road traffic - INRETS
WP 1100 - Inventory Model
INFRAS
WP 1200 - Validation
TUG
WORKPACKAGE 300 DESCRIPTION - Task 320
•WP Title: Improvement of the passenger car emission data base
•Starting date: month nr. 4
Duration: 45 months
•Partners involved
•R & D Task/Activity of Partner
•INRETS
•Task 323 responsible, participation all tasks
•TUG
•Task 321 resp., participation task 324
•VTT
•WP and task 322 responsible,
•EMPA
•Participation in tasks 322 & 323
•CNR
•Participation in all tasks
•TNO
•Participation in task 325
•KTI
•Participation in tasks 322 & 323
•ULCO
•Participation in tasks 322 & 323
•US
•Participation in tasks 322 & 323
•AVL-MTC
•VTI
•USTL
•Participation in task 325
•Participation in tasks 322, 323, 324 & 325
•Participation in tasks 322 & 323
•Objectives - Assess the effects of road gradient and vehicle load, measure hot and cold emissions
of unregulated pollutants to enlarge the emission database to include vehicles with the latest
emission control technology and assess the effect of low ambient temperature on emissions.
•Description of work / tasks:
•
- 321 Road gradient, vehicle load and auxiliaries
•
- 322 Exhaust emissions of non-regulated pollutants
•
- 323 Cold start emissions
•
- 324 Influence of auxiliaries
•
- 325 Light duty vehicle emissions
Introduzione
Nell’ambito della partecipazione al progetto
europeo ARTEMIS, l’Istituto Motori ha sviluppato
un approccio statistico per l’analisi delle emissioni
inquinanti di dati provenienti da un grande Data
Base di emissioni.
Per la valutazione dei fattori di emissione si è
partiti dai dati di emissione medi misurati in un
ciclo di guida, relativi ad un elevato numero di
combinazioni di veicoli e cicli di guida, quali quelli
memorizzati nel data base di ARTEMIS.
L’approccio è stato perfezionato ed applicato ai
dati di emissione dell’intero data base delle
misure effettuate su autovetture per trasporto
passeggeri sia diesel che benzina.
Obiettivi
I risultati dell’attività ottenuti per ciascuna
combinazione di tecnologia/veicoli/cilindrata
sono relativi ai molteplici obiettivi perseguiti:
valutare i fattori di emissione;
analizzare gli effetti della classe di
omologazione, della classe di cilindrata del
veicolo e dei cicli di guida sui fattori di
emissione;
sviluppare un modello di predizione delle
emissioni di un micro-trip, in funzione dei
parametri cinematici considerati nel modello.
Struttura data base
Analisi degli
Estrazione
Elaborazione Creazione dei
Eliminazione
Outliers dei
dei casi in Elaborazion
dei casi ed
modelli PLS
Individuazione
dei veicoli
valori osservati
funzione
e Case
identificazione
base con
dei fattori di
eccedenti il
in funzione
delle fasce dei
variabili
della
Study
cicli
emissione
range %
MAD e
coefficienti %
dummy
tencologia
e
“hot”
preconfigurato
successiva
emmissivi
veicolo
ciclindrata
eliminazione
Fonte Dati
diagramma di flusso
Valutazione dei fattori di emissione di autovetture
Acquisizione fonte dati
Analisi fonte dati
Costituzione Case study
Analisi MAD
MAD
Tutti i Casi
PLS Dummy
Fattori di emissione
PLS (Simca)
Artemis
DataBase
Individuazione
ed estrazioni
Case Study
Casi Benzina
{8}
Filtro
Casi Diesel
{3}
Casi
filtrati da
Outliers
PLS DUMMY
Valutazione
dell’effetto %
Fasce %
veicoli
PLS MultiBlock
140
120
100
80
60
40
20
0
Artemis.HighMot_motorway
Artemis.motorway_150
Artemis.LowMot_motorway
Bundesautobahn(EMPA.BAB)
Artemis.motorway_130
Handbook R1 - AE1 + tr1 + AE2 + tr2 +
TRL.Motorway
Artemis.motorway_150_incl_pre_post
Artemis.motorway_130_incl_pre_post
Handbook R2 - A4 + tr1 + LE1 + tr2 +
Artemis.HighMot_rural
LDV_PVU.CommercialCars.road
Artemis.rural
Artemis.rural_incl_pre_post
Napoli.6_17
modemHyzem.road
TRL.Suburban&Rural
TUG.Ries_RoadGradient 0perc
Handbook R3 - LE2u + tr1 + LE3 + tr2 +
OSCAR.C
modem.urban5713
OSCAR.E
Artemis.HighMot_freeurban
OSCAR.D2
OSCAR.D1
OSCAR.F
Artemis.HighMot_urban
Artemis.LowMot_urban
Artemis.urban_incl_start
Artemis - Urban. 1 + 2 + 3 + 4 + 5 (921
TRL.Urban
Artemis.HighMot_urbdense
Artemis.LowMot_urbdense
inrets.urbainfluidecourt
Napoli.15_18_21
OSCAR.G1
Handbook R4 - LE6 + tr1 + StGoHW + tr2
Napoli.10_23
OSCAR.G2
OSCAR.H3
OSCAR.H2
OSCAR.H1
Cicli di guida
42/160 Cicli di guida utili
mv
Casi Diesel
Sono stati analizzati tre data set, dividendo i
dati in base alla classe di omologazione presenti
nel database (EURO 1, 2 e 3) ed alla cilindrata
del veicolo.
È stata considerata una sola classe di cilindrata
(inferiore ai 2000 cc) in quanto i veicoli diesel,
utilizzabili, presenti nel database hanno tutte
cilindrate elevate comprese tra 1600-2000 cc.
Non sono presenti veicoli con cilindrate inferiori
perché esistenti solo per i nuovi veicoli Euro 4
non ancora presenti, con valori di emissioni
adeguati e sufficienti alla creazione di un
modello, nel database analizzato.
Casi Benzina
Sono stati analizzati otto data set, dividendo i
dati in base alla classe di omologazione presenti
nel database (EURO 1, 2, 3 e 4) ed alla cilindrata
del veicolo.
Sono state considerate tre classi di cilindrate
(1200-1400 cc, 1400-2000 cc, oltre 2000 cc) nel
caso in cui fossero disponibili una quantità
considerevole di dati, altrimenti si sono
raggruppate le classi di cilindrata e i dati sono
stati suddivisi univocamente per classe di
omologazione
Tabella Riassuntiva
Casi Diesel
OMOLOGAZIONE/
/CILINDRATA
Euro 1
Euro 2
Euro 3
Euro 4
< 2000
E1 D 2000
E2 D 2000
E3 D 2000
OMOLOGAZIONE
/CILINDRATA
Euro 1
Euro 2
Euro 3
Euro 4
1200-1400
E1 GAS 12-14
E2 GAS 12-14
E3 GAS 12-14
E4 GAS 10-20
1400-2000
E1 GAS 14-20
E2 GAS 14-20
E3 GAS 14-20
> 2000
n.a.
n.a.
E3 GAS 2000
n.a.
Casi Benzina
n.a.
Individuazione Outliers
Preliminarmente, è stata condotta un’analisi,
sull’intero subset di dati, tramite uno dei
metodi non parametrici attualmente più
diffusi, per identificare gli outliers in un
campione di dati, MAD, (Median absolute
deviation) la mediana del valore assoluto
degli scarti dalla mediana.
MAD è una misura non parametrica di
dispersione o variabilità di una distribuzione
di dati.
Individuazione Outliers
Una ulteriore verifica degli outliers
viene effettuata confermando i valori
di emissione dei veicoli dei cicli di
omologazione, valutando se essi
rispettino i limiti di omologazione
delle diverse normative vigenti a
seconda della tecnologia del veicolo
Valutazione dei fattori di emissione
La valutazione dei fattori di emissione per ciascun
data set viene eseguita applicando dei modelli di
regressione sviluppati ad hoc.
In primo luogo viene calcolato dai dati un
modello tendente ad individuare la presenza di
trend specifici nelle emissioni e di eventuali valori
anomali, considerando nel modello l’effetto
specifico di ciascun veicolo mediante l’utilizzo di
variabili dummy.
Tali variabili permettono di valutare all’interno del
modello i singoli pesi, nella determinazione delle
emissioni, dei coefficienti dei singoli veicoli
rispetto agli inquinanti.
Valutazione dei fattori di emissione
Tali coefficienti ci permettono di identificare l’effetto
% di eventuali veicoli su un particolare fattore di
emissione e di stabilire secondo una soglia di taglio i
veicoli considerati normal emitters da quelli high
emitters ed infine da quelli da considerare come
outliers e quindi escluderli dal processo formativo
dei fattori di emissione.
In letteratura, valori % dei coefficienti
maggiore di 300 sono considerati
anomali e di conseguenza trattati come
outliers, mentre quelli compresi nel
range 150 300 sono considerati high
emitter e quindi trattati con particolare
attenzione in quando anomali rispetto
alla media dei veicoli in relazione alla
loro cilindrata e tecnologia
>300 %
300 %
150 %
-150 %
-300 %
<-300 %
Costruzione del Modello
I fattori di emissione calcolati ,
considerando l’effetto del veicolo come
un effetto casuale, che si somma
all’errore sperimentale di misura e non
viene valutato separatamente.
Vengono costruiti diversi modelli di
regressione PLS (Partial Least Squares)
multiblock per specifica base dati
(tecnologia / cilindrata)
Costruzione del Modello
PLS si fonda su una regressione statistica
multivariata, capace di considerare nello stesso
modello le relazioni esistenti tra un gruppo di
variabili di risposta Y (predictors), che nel nostro
caso rappresentano le emissioni medie misurate in
ogni ciclo di guida, e un gruppo di variabili
esplicative X (scores), ossia i parametri cinematici
identificativi del profilo di velocità stesso.
Modello di emissione
[CO HC NOX CO2 PM] =
f(x1, x2, x3, …, xi, …, xn)
Fattori di emissione
CO HC NOX PM CO2
Costruzione del Modello
Le variabili di risposta Y del modello di regressione sono le
emissioni inquinanti regolamentate prodotte in un ciclo di
guida (DC) misurate in g/km.
Le variabili esplicative X esprimono il valore di alcuni
parametri cinematici che caratterizzano i cicli di guida.
Due blocchi di variabili esplicative sono state individuate
considerando due potenziali cause di variabilità delle
emissioni relative ad un ciclo di guida:
• il primo blocco di variabili è stato determinato
dall’equazione dinamica del veicolo considerando
l’energia spesa dal veicolo nel ciclo e gli eventi di
accelerazione alle diverse velocità.
• il secondo blocco mediante le classi di frequenza della
distribuzione empirica congiunta di velocità/accelerazione
Costruzione del Modello
Identificare le variabili, caratterizzanti la prestazione del
veicolo nella corrente di traffico, in grado di spiegare le
variazioni delle emissioni.
Variabili utilizzate per la caratterizzazione dei
profili di velocità
la variazione della quantità dell'emissione in un
profilo di velocità può essere spiegata tramite la
portata dei gas di scarico, che è a sua volta
proporzionale all'energia sviluppata dal veicolo
nella corrente di traffico.
Variabili
Descrizione
Variabili
Descrizione
tral
Tempo al minimo v=0
mv
Media della velocità di guida
(v>0)
t_running
Tempo totale di guida
v>0
mv2
Media del quadrato della
velocità di guida (v>0)
Media della velocità
per accelerazione
positiva (acc.>0 e
v>0)
mv3
Media del cubo della velocità
di guida (v>0)
m_vapot_pos
invdist
Inverso della distanza
Costruzione del Modello
Variabili utilizzate per la caratterizzazione dei
profili di velocità
Un'altra frazione può essere spiegata dalle
variazioni puntuali legate ai transitori
descritti dalla distribuzione empirica
congiunta della velocità e della accelerazione
opportunamente suddivise in classi.
0<v<20
km/h
20<v<40
km/h
4 0<v<60
km/h
6 0<v<80
km/h
80<v<100
km/h
v> 100
km/h
a<-1.4 m/s2
FS_V20a1
FS_V40a1
FS_V60a1
FS_V80a1
FS_V100a1
FS_V101a1
-1.4 <a<-0.6
FS_V20a2
FS_V40a2
FS_V60a2
FS_V80a2
FS_V100a2
FS_V101a2
-0.6 <a<-0.2
FS_V20a3
FS_V40a3
FS_V60a3
FS_V80a3
FS_V100a3
FS_V101a3
-0.2 <a< 0.2
FS_V20a4
FS_V40a4
FS_V60a4
FS_V80a4
FS_V100a4
FS_V101a4
0.2 <a< 0.6
FS_V20a5
FS_V40a5
FS_V60a5
FS_V80a5
FS_V100a5
FS_V101a5
0.6 <a< 1.0
FS_V20a6
FS_V40a6
FS_V60a6
FS_V80a6
FS_V100a6
FS_V101a6
a>1.0 m/s2
FS_V20a7
FS_V40a7
FS_V60a7
FS_V80a7
FS_V100a7
FS_V101a7
a /v
Costruzione del Modello
Problematiche legati alle caratteristiche delle variabili
Collinearità.
Numero elevato di variabili.
Basso numero di osservazioni
sperimentali.
PLS
(Partial Least Squares)
Costruzione del Modello
In questo modo possiamo considerare separatamente due
differenti aspetti del fenomeno generando due modelli base,
ciascuno dei quali valuta un gruppo di variabili latenti
caratterizzanti un particolare aspetto sulle emissioni
T
PLS
u
Y
tr
variabili
wt
X
qt
X-scores
X1
W1
p1
X2
r1
W2
p2
r2
Andremo così a definire
un modello globale, PLS
gerarchico multiblock,
costruito con le
informazioni derivanti
dai due modelli base e
dal gruppo di variabili di
emissione
Caso Diesel - Euro 2 1600-2000
Modello Dummy per la valutazione dei trend
dei coefficienti dei veicoli
Modello con Normal e High Emitter
206D
306 HDI
406 HDI
A4TDI
CLIO 1,9D
GOLF
IBIZA GT TDI
MEGANE 1,9D
PASSAT
PASSAT TDI
PUNTO TD CULT
ZX TD BREAK
ar(ln_NOx)
1,00
Modello
con Normal Emitter
0,50
Modello con High Emitter
0,00
306 1,9D
406 1,9 DT
406 SE 2,0 HDI SALOON
ASTRA DTI 16V
FOCUS 1,8 TD
GOLF 1,9 TDI
MAREA WEEKEND TD100
MONDEO 1,8TD ESTATE
PASSAT 1,9 TDI 4D SALOON
PASSAT VARIANT 1,9 TDI - 38/271 5D
ZAFIRA A 20 TD
CO g/ Km
2.4
2.3
2.2
2.1
2
1.9
1.8
1.7
1.6
1.5
1.4
1.3
1.2
1.1
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0
10
20
30
40
50
60
70
v_overall
80
90
100
110
120
130
140
C02 g/ Km
550
500
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0
0
10
20
30
40
50
60
70
v_overall
80
90
100
110
120
130
140
HC g/ Km
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0
10
20
30
40
50
60
70
v_overall
80
90
100
110
120
130
140
NOX g/ Km
2.5
2.4
2.3
2.2
2.1
2
1.9
1.8
1.7
1.6
1.5
1.4
1.3
1.2
1.1
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0
10
20
30
40
50
60
70
v_overall
80
90
100
110
120
130
140
Caso Benzina - Euro 3 1400-2000
Modello Dummy per la valutazione dei trend
dei coefficienti dei veicoli
Modello con Normal e High Emitter
146_TWIN_SPARK_1
147_HATCHBACK_1x
206_XS16S_
307_SW_1x6
ALMERA
C5_2x0_HPI
CIVIC_HATCHBACK_
DEMIO_
GOLF_VARIANT_1x6
MEGANE_1x6_16V
MEGANE_SCENIC_2x
PRIMERA_2x0_CVT_
SCENIC
ZAFIRA_1x8_16V_A
Var(ln_CO)
2,00
1,00
Modello
0,00
-1,00
-2,00
Modello
-3,00
-4,00
-5,00
147_1x6_
156_
306_1x8_16V_
316I
ASTRA_CARAVAN_1x
C5_BREAK_2x0IxDE
COROLLA_
FOCUS_
LAGUNA_II_1x6_16
MEGANE_2x0_IDE
MONDEO_2x0
PT_CRUISER
SCENIC_1x6_16S
con Normal Emitter
con High Emitter
147_2x0_TWIN_SPA
156_J_TWIN_SPARK
307_HATCHBACK_1x
95_ESTATE_2x0xEx
C200
CARISMA_COMFORT_
COROLLA_TS
FOCUS_1x6_16V_AU
MEGANE_16V
MEGANE_COUPE
MONDEO_2x0_GHIA_
PUNTO_1x8_HGT_
V40_2x0_
CO g/ Km
2.8
2.7
2.6
2.5
2.4
2.3
2.2
2.1
2
1.9
1.8
1.7
1.6
1.5
1.4
1.3
1.2
1.1
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0
10
20
30
40
50
60
v_overall
70
80
90
100
110
120
C02 g/ Km
600
550
500
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0
0
10
20
30
40
50
60
v_overall
70
80
90
100
110
120
HC g/ Km
0.3
0.2
0.1
0
0
10
20
30
40
50
60
v_overall
70
80
90
100
110
120
NOX g/ Km
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0
10
20
30
40
50
60
v_overall
70
80
90
100
110
120
