MODELLISTICA DEGLI IMPATTI DIRETTI DEI TRASPORTI : VERSO IL CODICE TEE 2008 E. Negrenti - ENEA 1
OBIETTIVI PROGETTO TEE SVILUPPO E SPERIMENTAZIONE DI UN MODELLO DI IMPATTO DEI TRASPORTI DI ELEVATA ACCURATEZZA E RISOLUZIONE SPAZIO TEMPORALE INTERFACCIAMENTO CON QUALSIASI MODELLO DI TRAFFICO FLESSIBILITA NELLA DESCRIZIONE DELLA CINEMATICA, DELLA COMPOSIZIONE FLOTTA E DEI FLUSSI DI TRAFFICO USO DI DIVERSI DATABASE EMISSIVI 2
CODICE TEE - MILESTONES 1997 PRIMA IMPLEMENTAZIONE ATAF FIRENZE (JUPITER PROJECT) 1998 KINEMATICS CORRECTION FUNCTIONS (ESTEEM PROJECT TEST IN ROMA, BRUXELLES, LIONE, LONDRA) 1999 CICLI DI VELOCITA ED EMISSIONI ISTANTANEE (SAVE HESAID PROJECT) 2002 ISHTAR TEE PER STA ROMA (NUOVA KCF E DRAFT PARKING MODEL) 2004 TEE 2004 PER 7 CITTA PROGETTO ISHTAR 2005 TEE PARKING MODEL (HEARTS PROJECT, CASE STUDY FIRENZE) 2006 IMPLEMENTAZIONE IN GENOVA 2007 2008 NEW DEVELOPMENT PLAN 3
TEE 2005 OBIETTIVI RAGGIUNTI FLESSIILITA CINEMATICA (vel.media( vel.media,, ciclo velocità, kinematics correction function) MODELLAZIONE DEI PARCHEGGI e relativi flussi in ed out (t-search( search, v-search. Differenti opzioni per cold start fraction Emissioni evaporative connesse con il modello di parcheggio NOISE EMISSION ACCIDENT OCCURRENCE 4
metodologia KCF (1) CICLO DI GUIDA SEMPLIFICATO RICOSTRUITO TRAMITE CALCOLO DI: FRAZIONI DI TEMPO DELLE FASI CINEMATICHE: CRUISE, ACCELER., DECELER., IDLING NUMERO DI ACCELERAZIONI E DI STOP IN FUNZIONE DI: VELOCITÀ MEDIA DENSITA = = flusso/velocità [veh/km] TEMPO DI VERDE AL SEMAFORO 5
metodologia KCF (2) FRAZIONI DI TEMPO DELLE FASI CINEMATICHE DIPENDONO DAI PARAMETRI: - MTFA: maximum FT in acc/dec - MDA: minimum density for having acceler.. in free flow - MDI: minimum density for having idling in free flow + Densità Massima Tim e Fraction 1.0 0.9 CRU ISE 0.8 ID L IN G 0.7 0.6 0.5 M F T A 0.4 0.3 AC CEL./DEC EL. 0.2 0.1 M D A M D I 0.0 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 N o rm a liz e d T ra ffic D e n s ity IMPLEMENTATE NEL TEE CON: - MTFA= 0.3 - MDA= 30 veh/km (0.2) - MDI= 50 veh/km (0.33) + Densità massima= 150 veh/km FT 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 CRUISE IDLING ACC-DEC 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 densità normalizzata 6
metodologia KCF (3) FRAZIONI DI TEMPO DELLE FASI CINEMATICHE Modifica MDA: : da 30 a 20 veh/km SVILUPPI da ricerche bibl. su studi di teoria dei flussi di traffico Modifica di MTFA: : da 0,3 a 0,4 da confronto con cicli reali di guida ufficiali: MODEM, TUG, CARB; avendo verificato, da studi di sensibilità dei database di emissione istantanea, la validità del valore di 0.1m/s 2 per l accelerazione l soglia Esternalizzazione dei parametri e conseguente modifica dell algoritmo ed eliminazione del parametro MDI 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 CRUISE CRUISE MDA MTFA IDLING IDLING ACC/DEC 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 7
4.5 KCF VS DENSITY 2,500 2,000 Kcf 1,500 1,000 CO COV 0,500 0,000 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 density Fig. 4 Sensitivity to density of the KCF 8
CO(mg/m3) 5.1 ESTEEM Project validation results (1999) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 C.so Francia, 10 May 1996 (w d) 6 7 8 9 10 11 12 hour data CL-k8 w d0 w d1 w d2 M(w d1,w d2) Figure 5 : Measured, calculated (shaded area) and extrapolated CO level at Corso Francia site, for business day (lower curve based on average speed emissions) k1 9
5.2 HEAVEN Project results (2002) 10 8 calulated measured Viale LIBIA - CO: calculated vs measured from 5/11/02 to 14/11/02 (only working days) 6 4 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Fig. 6 Measured and calculated data for CO 10
5.3 HEAVEN Project TEE validation results Viale LIBIA - CO analysis from 5/11/02 to 14/11/02 (only working days) 7 R 2 = 0,8459 6 5 measured 4 3 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 calculated Fig. 7 Measured vs calculated CO Correlation 11
MODELLAZIONE DEI PARCHEGGI (1) SIMULAZIONE DELLA CINEMATICA DEL PARCHEGGIO E INSERIMENTO PER UNA STIMA ACCURATA DELLE EMISSIONI A FREDDO: MINICICLI DI PARCHEGGIO E DI INSERIMENTO CICLO DI PARCHEGGIO: FASI: Deceleraz., Ricerca, Parcheggio PARAMETRI: - SEARCH SPEED - SEARCH TIME CICLO DI INSERIMENTO: FASI: Warm Up, Uscita, Inserzione PARAMETRI: -WARM UP TIME -ACCELERATION Speed (km/h) Inserting Cycle exit search Parking Cycle Time Speed (km/h) Drive Acceleration to cruise speed Time 12
MODELLAZIONE DEI PARCHEGGI (2) SVILUPPI INIZIALI MODELLIZZAZIONE DI SEARCH TIME E SEARCH SPEED IN FUNZIONE DI OCCUPANCY RATE E VELOCITA MEDIA: T S MAX SEARCH TIME V S MAX SEARCH SPEED 20 sec 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 OCCUPANCY RATE 0 20 40 60 80 AVERAGE SPEED I VALORI LIMITE T S MAX E V S MAX SONO SCELTI DALL UTENTE 13
Searching Speed & Link Flow Speed (TEE 2005) Searching Speed Vsearch (km/h) 35.00 30.00 25.00 20.00 R 2 =0.9303 R 2 =0.8794 R 2 =0.9124 15.00 10.00 5.00 ocrate 70% ocrate 90% ocrate 99% 0.00 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 Link Flow Speed (km/h) 14
Searching Time & Occupation for severals densities (TEE 2005) 200.00 T search (sec) 180.00 160.00 140.00 120.00 100.00 80.00 60.00 104 Density of link 78 52 39 26 13 40.00 20.00 0.00 90.00 100.00 15 Occupation rate(%)
Engine warm up model (2005) CONSUMPTION MODEL FROM TEE COMBUSTION ENGINE MODEL ENGINE POWER PRODUCTION ACCELERATION AERODINAMIC RES. ROLLING RESISTANCE GRADE HEAT LOSS TO AIR HEAT LOSS COOLANT MODEL CATALYST CONVERSION RADIATOR 16
Coolant Model Coolant temperature inlet and outlet of radiator Thermostat opening: coolant flow rate Heat transfer in the radiator Air e Fuel Mair & M fuel Coolant-in T in Engine Block T eng Radiator Exhaust T exh Power Coolant-out out T out T air 17
Coolant Temperature Coolant temperature ( ( K) 368 363 358 353 348 343 338 333 328 323 318 313 308 303 298 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 Time (sec) 18
NOISE EMISSION: MODULI ALTRI IMPATTI IMPLEMENTAZIONE MODELLO NMPB su correlazioni della GUIDE DE BRUIT CALCOLA IL LIVELLO DI EMISSIONE SONORA PRODOTTO DAL FLUSSO DI TRAFFICO IN FUNZIONE DI: VELOCITA MEDIA, TIPO DI LINK, 2 CAT. VEICOLARI (LIGHT/HEAVY) ACCIDENT OCCURRENCE: FORMULE DI INRETS da adattamento MODELLO DEL TRL CALCOLA IL NUMERO DI INCIDENTI VEH-VEH E VEH-PED IN FUNZIONE DEL FLUSSI DI TRAFFICO E DELLA DENSITA DEI PEDONI IN ATTRAVERSAMENTO 19
SECONDA PARTE QUALI OBIETTIVI MODELLISTICI PER UN NUOVO CODICE TEE IN GRADO DI SODDISFARE LE ESIGENZE DEGLI UTENTI DEL FUTURO PROSSIMO?? 20
1) User Defined Vehicle categories Per consentire all utente di definire nuove categorie di veicoli e le relative caratteristiche : Coefficienti per hot emissions Cold Start Emissions Fattori correttivi 21
2) Modello Evaporative Emissions Aggiornamento del modello in funzione di. Nuovi dati sperimentali Potenzialità del modello di parcheggio (flussi parcheggianti con hoat soak,, flussi inserenti con cold start, veicoli parcheggiati con diurnal emissions) 22
3) Cold start emissions model Sviluppare le potenzialità del parking model (cold fraction differenziate per flussi parcheggianti, inserenti, transitanti) Verificare con utenti la utilizzabilità della Driven Distance from Origin 23
4) More Transport Modes Inserire categorie veicolari per rail,, water, air Necessità per aree urbane con porti ed aeroporti Rail vehicles necessari per comparabilità di scenari a diverso mix road-rail rail 24
5) New emission DBs Inserimento di ulteriori database (e.g. HDV instantaneous emissions) PM 2.5 Internazionalizzazione del software (avviata collaborazione con enti cinesi) 25
6) KCF semplificato per macro-micro micro categoria A) investigare i pros and cons dell utilizzo della sola densità lineare (lasciando Green%, Speed e Link Length) ) >>>> velocizzare la creazione di correlazioni KCF B) sviluppare KCF functions per macro categoria (se margine di accuratezza giustifica) 26
7) Assess the new fleet comp model Basata su più gruppi cinematici per flusso Ogni gruppo cinematico ha la sua fleet composition Ideata per ottimizzare link con output modelli traffico Da verificare con utenti : va bene come final solution per consentire una diversa composizione di flotta in ciascun link? 27
8) Sviluppo parking model Altre macro categorie : 2 ruote, HDV Refinement della fleet composition per flussi parcheggianti ed inserenti Ricerca di nuovi dati sperimentali per validare il modello 28