Measurement and Analysis of Particulate Matter Emitted from Diesel Vehicles Using a Simplified Testing Cycle
محل انتشار: مجله علم مهندسی خودرو، دوره: 15، شماره: 1
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 12
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJAEIU-15-1_006
تاریخ نمایه سازی: 30 فروردین 1405
چکیده مقاله:
This study develops and validates a simplified testing methodology aligned with UNECE Regulation No. ۴۹ to quantify particle number (PN) emissions from diesel vehicles. A modified World Harmonized Vehicle Cycle (WHVC) was implemented, incorporating steady-state operational segments (urban: ۲۱.۳ km/h, rural: ۴۳.۶ km/h, motorway: ۷۶.۷ km/h), and applied to evaluate ۵۱ Iranian-manufactured diesel vehicles. The tested fleet comprised heavy-duty trucks, buses, and pickup trucks equipped with diverse propulsion systems (e.g., ISF۳.۸s۵۱۵۴, OM۴۵۷LA.IV) and after-treatment technologies, including SCR, DOC, and DPF. Results demonstrate that original equipment manufacturer (OEM)-installed DPFs reduced PN emissions by ۷۰۰۰-fold compared to non-DPF-equipped vehicles (۲.۴۹ × ۱۰¹⁰ vs. ۱.۷۴ × ۱۰¹⁴ particles/km; p < ۰.۰۰۱). Euro VI-compliant vehicles exhibited the lowest emissions (۶.۰۱ × ۱۰¹⁰ particles/km), outperforming Euro V and Enhanced Environmentally Friendly Vehicle (EEV) standards. These findings underscore the necessity of adopting OEM-grade filtration systems and enforcing stringent emission regulations, such as Euro VI, to mitigate particulate pollution in urban environments. The methodology provides a replicable framework for emerging markets to align with global emission compliance protocols.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mahdi Keyhanpour
K. N. T. University of Technlogy
Fatemeh Sadat Mirabedini
K. N. T. University of Technlogy
Majid Ghassemi
K. N. T. University of Technlogy
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :