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生态环境监测及环保技术发展
             Ecological Environment Monitoring and Development of Environmental Protection Technology


             法判断机动车的实际排放情况,起不到筛选高排放车的作用。
                  更严重的是,在现场调取往期检测视频发现,部分柴油车上午初检不合格,
             仅隔数小时,下午再次检测时,在车辆明显排放黑烟的情况下,检测机构判定该

             车检测合格,并出具了虚假的合格报告。还有在检测过程中,存在车主在检测线
             干扰检测过程,遮挡摄像装置,多次摔打采样管路等行为。此类违法现象一般无
             法现场查出,需要通过大量的时间去回看,去寻找,监管效率比较低,今后可以
             考虑从软件上进行判断,锁止此类现象的发生。

                  通过现场调研还发现,有些检测机构的柴油检测线,检测的柴油车不论注册
             时间是 2009 年还是 2021 年,该时间范围内的柴油车烟度值均极低,光吸收系数
             几乎在 0 ~ 0.2m-1,NOx 值也处于较低水平,现场调研的情况有效说明三级联

             网数据中发现的部分排放数据偏低的问题。建议今后在规范三级联网数据的同时,
             增加现场调研频次,并加强数据分析,抓住关键指标,精准发现问题。
                 (三)作弊案件分析随
                  着作弊手段的不断升级,变得更加隐蔽,趋于软件化、专业化,监管部门
             难以在现场和视频回看中发现作弊问题,监管难度逐渐加大。近期,一起在全国

             范围内制售和使用机动车排放检验作弊设备的案件受到关注,其中作弊设备分为
             OBD 作弊和尾气作弊,前者通过手机软件和作弊设备屏弊 OBD 故障代码、修改
             检测数据、读取修改车架号、虚拟检测数据等操作;后者类似一个串口设备,连

             接在排气分析仪和工控机之间,通过数字遥控器操作既可降低单个污染物检测数
             值,也可一键合格所有污染物的排放浓度。尾气检测数据的作弊,直接关系到车
             辆能否通过排放检测,影响1个检验周期内车辆排放是否达标问题。
                  本节主要介绍尾气作弊设备如何影响检测结果的。通过可视化软件分析单车
             过程数据发现,该类作弊主要有以下 2 个方面:一是,排放过程数据呈现周期性、

             规律性变化,CO、HC 和 NO 呈现不同的周期性变化方式,变化对象不尽相同,
             有的呈现单个污染物周期性变化,有的呈现所有污染物周期性变化;二是,在车
             速未明显变化时,NO 污染物在 1 ~ 2s 内排放浓度骤降,明显不符合车辆实际排

             放情况。目前这只是在 1 万条数据里发现的主要规律,想探索更多的有明显异常
             的数据,需要收集全国大量的数据,花费大量的人力时间去筛选。
                  为提升筛选效率,减少人力和时间,本节探索研究开发检测过程数据防作弊
             程序,通过算法识别出以上 2 种作弊问题,开发了“台阶法”和“骤降法”2 种算法,



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