Análisis de representatividad de ciclos de conducción construidos a partir de potencia específica vehicular y consumo de energía basado en micro viajes
Resumen
El interés por seleccionar un ciclo de conducción que logre representar el patrón de conducción vehicular en una región motiva a realizar este estudio para obtener un modelo matemático que valide el proceso de construcción del ciclo que mejor reproduzca el consumo energético y las emisiones generadas por los vehículos livianos a gasolina, emitidas por el tubo de escape. El ciclo de conducción es un perfil de velocidad temporal, que debe ser representativo y, además, logística y económicamente reproducible. Este artículo presenta un modelo que analiza la representatividad entre dos métodos de construcción de ciclos de conducción, el primero nombrado Micro Viajes basado en Energía y el segundo basado en la Potencia Específica Vehicular; la representatividad de estos métodos es evaluada a partir de la diferencia relativa promedio de 16 parámetros característicos, entre los ciclos obtenidos y la población del total de datos obtenidos. Durante 16 meses fueron instrumentados 20 vehículos livianos durante su operación en una franja altimétrica entre los 0 y 4000 msnm, logrando otorgar representatividad del parque automotor latino, que opera con motores de encendido provocado. Se instrumentaron los vehículos para obtener los siguientes parámetros de funcionamiento: velocidad, aceleración, consumo, carga y emisiones de CO2, NOx, CO, HC, O2. Considerando esta amplia muestra de vehículos evaluados y su similitud de características operativas, es posible inferir que el ciclo resultante logra evaluar el consumo y las emisiones dentro de un intervalo adecuado de confianza. La calidad de los datos obtenidos, la rigurosidad en la obtención de datos, el filtrado de la información, el proceso metódico y minucioso de las técnicas de construcción del ciclo y, por último, el amplio volumen de información recolectada aporta el requerimiento necesario para lograr la representatividad, objetivo del presente estudio. Para el efecto se desarrolló una plataforma on-line que opera bajo lenguaje Python, la misma que permitió automatizar el proceso de recolección, filtrado, análisis y visualización de la información respecto a los parámetros de operación del automóvil.
Palabras clave
Referencias
André, M. (2004). The ARTEMIS European driving cycles for measuring car pollutant emissions. Science of the Total Environment, 334–335, 73–84. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2004.04.070
Bishop, J. D. K., Axon, C. J., & McCulloch, M. D. (2012). A robust, data-driven methodology for real-world driving cycle development. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 17(5), 389–397. https://doi.org/10.1016/j.trd.2012.03.003
Brady, J., & O’Mahony, M. (2016). Development of a driving cycle to evaluate the energy economy of electric vehicles in urban areas. Applied Energy, 177, 165–178. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.05.094
Giraldo, M., & Huertas, J. I. (2019). Real emissions, driving patterns and fuel consumption of in-use diesel buses operating at high altitude. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 77, 21–36. https://doi.org/10.1016/j.trd.2019.10.004
Huang, Y., Surawski, N. C., Organ, B., Zhou, J. L., Tang, O. H. H., & Chan, E. F. C. (2019). Fuel consumption and emissions performance under real driving: Comparison between hybrid and conventional vehicles. Science of the Total Environment, 659, 275–282. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.12.349
Huertas, José I., Giraldo, M., Quirama, L. F., & Díaz, J. (2018). Driving cycles based on fuel consumption. Energies, 11(11), 1–13. https://doi.org/10.3390/en11113064
Huertas, José Ignacio, Quirama, L. F., Giraldo, M., & Díaz, J. (2019). Comparison of three methods for constructing real driving cycles. Energies, 12(4). https://doi.org/10.3390/en12040665
Kancharla, S. R., & Ramadurai, G. (2018). Incorporating driving cycle based fuel consumption estimation in green vehicle routing problems. Sustainable Cities and Society, 40, 214–221. https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.04.016
Mashadi, B., Amiri-Rad, Y., Afkar, A., & Mahmoodi-Kaleybar, M. (2014). Simulation of automobile fuel consumption and emissions for various driver’s manual shifting habits. Journal of Central South University, 21(3), 1058–1066. https://doi.org/10.1007/s11771-014-2037-x
Montufar, P., Huertas, J. I., & Cuisano, J. (2020). Driving cycle and emission factors in high-altitude cities: Riobamba case. 2020 Ieee Andescon, Andescon 2020. https://doi.org/10.1109/ANDESCON50619.2020.9272059
Montúfar, P., & Palmay, P. (2020). Paúl Alejandro Montúfar-Paz. Caracterización de Los Óxidos de Nitrógeno Emitido Por Motores de Combustión Interna En Condiciones Reales de Trabajo, 5(04), 254–270. https://doi.org/10.23857/pc.v5i4.1377
Montúfar Paz, P., Abad Padilla, C., Quinga, M. I., & Razo Cifuentes, A. V. (2019). Análisis de los factores de emisión dinámicos para el vehículo Toyota Hi Lux con motor de Ciclo Otto S.I para altitudes superiores a los 2500 metros. Ciencia Digital, 3(2), 602–619. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v3i2.469
Tong, H. Y., & Hung, W. T. (2010). A framework for developing driving cycles with on-road driving data. Transport Reviews, 30(5), 589–615. https://doi.org/10.1080/01441640903286134
Wang, Q., Huo, H., He, K., Yao, Z., & Zhang, Q. (2008). Characterization of vehicle driving patterns and development of driving cycles in Chinese cities. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 13(5), 289–297. https://doi.org/10.1016/j.trd.2008.03.003
Yuhui, P., Yuan, Z., & Huibao, Y. (2019). Development of a representative driving cycle for urban buses based on the K-means cluster method. Cluster Computing, 22(3), 6871–6880. https://doi.org/10.1007/s10586-017-1673-y
Zhang, X., Zhao, D. J., & Shen, J. M. (2011). A synthesis of methodologies and practices for developing driving cycles. Energy Procedia, 16(PART C), 1868–1873. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2012.01.286
DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v6i7.2902
Enlaces de Referencia
- Por el momento, no existen enlaces de referencia
Polo del Conocimiento
Revista Científico-Académica Multidisciplinaria
ISSN: 2550-682X
Casa Editora del Polo
Manta - Ecuador
Dirección: Ciudadela El Palmar, II Etapa, Manta - Manabí - Ecuador.
Código Postal: 130801
Teléfonos: 056051775/0991871420
Email: polodelconocimientorevista@gmail.com / director@polodelconocimiento.com
URL: https://www.polodelconocimiento.com/