市區公車油耗與節能減碳之研究

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林治良(CHIH-LIANG LIN) 查詢紙本館藏

畢業系所

土木工程學系

論文名稱

市區公車油耗與節能減碳之研究
(A Study on City Bus Fuel Consumption and Energy Saving and Carbon Reduction)

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摘要(中)

隨著科技的進步，數位式行車紀錄器除了能夠記錄更多資訊，亦可將行車過程中的駕駛行為作詳細記錄並以圖表方式將資訊輸出，便於日後各種用途來使用。近年來油價上漲，交通運輸業營運成本逐年提高，對於管理者而言，瞭解影響油耗的原因以及如何才能達到省油的目的，是一個重要的課題。而近年來節能減碳之意識興起，如何有效的節省能源消耗以及減少二氧化碳排放量，為當今世界各國共同努力的目標。

本研究主要透過蒐集A客運公司駕駛、路線以及行車紀錄器所記錄的各項資訊，經過資料處理將可能影響油耗的因素分為人、車、路、駕駛行為四大屬性共15個變數，透過多元迴歸分析方法找出影響油耗的原因，並建立油耗預測模型。接著利用模型預測路線油耗以及計算碳排放量，最後探討各種情境下節能減碳之成效，作為管理者參考之用。

研究結果顯示，影響油耗之因素為駕駛年齡、駕駛年資、車系、每公里營收以及加速度，其中駕駛年齡、駕駛年資和車系為虛擬變數，五個變數皆與油耗呈正相關。最後以A客運公司一條營運路線為例，利用油耗預測模型估計路線總油耗以及計算二氧化碳排放量，並模擬情境調整五個顯著影響油耗的變數，發現若所有變數都是在最佳的情況之下，該研究路線一年可減少33公噸，約8.5%的CO2排放量。

摘要(英)

As technology advances, digital tachograph records not only more information than before but also driving behavior in detail, which afterwards is exported in charts, in order to be applied in multiple uses. Due to rising fuel price in recent years there has been an increase in transportation cost. As far as managements are concerned, it is a critical issue to understand the reasons for affecting fuel consumption and how to achieve energy saving.

In this study, we gathered the drivers’ route of company A and tachograph information. After data processing, the factors that affect fuel consumption are divided into four attributes, which are people, cars, route, driving behavior, and which include 15 variables. Through multiple regression analysis, the reasons that affect fuel consumption are found and establish fuel consumption prediction model. Then the model is used to predict route fuel consumption and calculate carbon emission. At last we explore, under various scenarios, explore the effectiveness of carbon reduction as reference for managements.

The results show that the factors affecting fuel consumption are driver’s age, seniority, car type, every kilometer revenue and acceleration. The driver’s age, seniority and car type are the dummy variables. Five variables are associated with the consumption. The route of A company for example, uses the fuel consumption prediction model to estimate the total fuel consumption and calculate CO2 emissions, and the simulated situation adjusts five significantly affected consumption variables. If the driver’s age, seniority, car type, every kilometer revenue and acceleration are in the best situation, the research route can be reduced by 33 tons about 8.5% CO2 emissions a year.

關鍵字(中)

★ 行車紀錄器
★ 多元迴歸分析
★ 駕駛行為
★ 油耗
★ 節能減碳

關鍵字(英)

★ Tachograph
★ Multiple Regression Analysis
★ Driving Behavior
★ Fuel Consumption
★ Energy Saving and Carbon Reduction

論文目次

摘要 I
Abstract II
致謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
第一章緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究範圍 2
1.4 研究流程 2
第二章文獻回顧 4
2.1行車紀錄器介紹 4
2.2駕駛行為 12
2.3油耗相關文獻 20
2.4溫室氣體減量相關研究 29
2.5小結 32
第三章研究方法 33
3.1多元迴歸 33
3.2指數迴歸 39
3.3虛擬變數 41
3.4迴歸分析其它議題 42
3.5小結 45
第四章資料蒐集 46
4.1資料來源 46
4.2抽樣資料統計 49
4.3油耗資料 52
第五章實證分析 53
5.1變數定義 53
5.2多元迴歸分析 57
5.3油耗評估 66
5.4節能減碳分析 69
第六章結論與建議 75
6.1結論 75
6.2建議 76
參考文獻 77

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指導教授

吳健生(Jiann-Sheng Wu)

審核日期

2014-7-21

推文