本公开大体上涉及购买燃料，更特别涉及为使用者提供定制燃料推荐。背景由于机动车驾驶员对服务如导航辅助、查号辅助、车辆维护协助、道路救援、信息服务援助和紧急援助的需求，可为机动车提供的信息和交互式移动服务与日俱增。当车辆在本地区域外时，例如在个人旅行或商务旅行到邻近或遥远城市的过程中寻求许多这样的服务。目前，车载诊断(obd)系统并入所有现代车辆中，并提供用于控制、诊断和报告车辆的行驶状态的电子解决方案。现在，汽车制造商在各型号汽车的用户手册中提供推荐燃料的类型(最低辛烷值)。但是，由于许多原因，这种推荐通常不足以为用户提供最佳指导。例如，当在炎热、干燥天气、在山区道路上驾驶汽车时或用于拖拉挂车时，汽车需要比其在普通驾驶中更抗爆(knockresistant)的燃料。在设计和构造上据称相同的车辆也可在爆震潜力上(辛烷值要求)具有明显差异。此外，辛烷值要求通常随里程数增加，因为沉积物积聚并随发动机磨损而改变。希望为车主提供改进的燃料推荐。概述在下列说明书中阐述和看出下述示例性实施方案的目的和优点。通过书面说明书及其权利要求书中以及附图中特别指出的装置、系统和方法实现和达到示例性实施方案的额外优点。为了实现这些和其它优点以及根据示例性实施方案的目的，在一个方面中，描述了一种用于提供燃料类型推荐的系统，其中例举的实施方案包括与车载安装的一个或多个计算设备通信耦合的移动轮询设备(mobilepollingdevice)以接收来自车载计算设备的车辆运行数据。所述系统进一步包括适合执行一个或多个过程的处理器。所述处理器在执行所述一个或多个过程时可操作以接收来自移动轮询设备的车辆运行数据。所述处理器进一步可操作以分析接收的车辆运行数据以确定推荐的燃料类型和提供指示推荐的燃料类型的一个或多个燃料类型推荐。在另一方面中，提供一种提供燃料类型推荐的方法，其包括从与车辆集成的一个或多个计算设备接收车辆运行数据。分析接收的车辆运行数据以确定推荐的燃料类型。向车辆驾驶员提供指示推荐的燃料类型的一个或多个燃料类型推荐。响应接收驾驶员对推荐的燃料类型的核准自动向车辆分配推荐的燃料类型。附图简述为使本公开所属领域的技术人员不经过度实验就容易理解如何制造和使用本公开的装置和方法，在下文中参考某些附图详细描述其优选实施方案，其中：图1图解根据本公开的实施方案构造的示例性燃料推荐系统的示意性视图；图2是根据一个示例性实施方案的移动轮询设备组件的示例性方框图；图3是在车辆没有使发动机detune以造成降低的动力和燃料效率的情况下可造成发动机破坏性的严重爆震的运行区域的图示；图4a是图解在常规vs优质燃料的比较中车辆执行的爆震延迟(knockretard)测量的曲线图；图4b是图解在常规vs优质燃料的比较中的发动机负荷的曲线图；图4c是图解在常规vs优质燃料的比较中的发动机速度的曲线图；图5图解根据本公开的一个实施方案基于集成的爆震适应(knockadaptation)测量评估发动机效率的方法；图6是根据本公开的一个示例性实施方案由图1的数据分析器模块执行的运行步骤的流程图以向用户提供定制燃料推荐。详述现在参考附图更充分描述本公开，其中显示本公开的图示实施方案，其中类似标号指定类似元件。如本领域技术人员认识到，本公开无论如何不限于图示实施方案，因为下述图示实施方案仅是本公开的示例，本公开可以具体体现为各种形式。因此，要理解的是，本文中公开的任何结构和功能细节不应被解释为限制，而是仅作为权利要求书的基础和作为教导本领域技术人员各式各样地利用本公开的代表。此外，本文所用的术语和短语无意构成限制，而是用于提供本公开的可理解的描述。除非另行规定，本文中使用的所有技术和科学术语具有如本公开所属领域的普通技术人员通常理解的相同含义。尽管在本公开的实践或测试中也可使用与本文中描述的那些类似或等效的任何方法和材料，但现在描述示例性的方法和材料。必须指出，除非上下文清楚地另行规定，如本文中和所附权利要求书中所用，单数形式“一”包括复数对象。因此，例如，提到“一刺激”包括多个这样的刺激，提到“信号”包括提到一个或多个信号和本领域技术人员已知的其等同物，诸如此类。要认识到，如下文论述的本公开的实施方案优选是位于计算机可用介质上的软件算法、程序或代码，其具有控制逻辑以能在具有计算机处理器的机器上执行。该机器通常包括配置成提供来自执行计算机算法或程序的输出的存储器。本文中的详述和权利要求书内的所有数值被“大约”或“大致”所示数值修饰，并将本领域普通技术人员预期的实验误差和变动计入考虑。本文所用的术语“软件”意在与可在主机的处理器中的任何代码或程序同义，无论是在硬件、固件中还是作为可在光盘、存储装置上提供或从远程机器下载的软件计算机产品执行。本文所述的实施方案包括用于执行下述方程、关系和算法的此类软件。基于下述实施方案，本领域技术人员会认识到本公开的进一步特征和优点。相应地，除非所附权利要求书指明，本公开不受已特别显示和描述的内容限制。在示例性实施方案中，计算机系统组件可构成为执行如下所述的某些运行而配置和运行的“模块”。相应地，术语“模块”应被理解为包括有形实体，即物理构造、永久配置(例如硬连线)或临时配置(例如编程)从而以特定方式运行并执行本文所述的某些操作的实体。最佳发动机性能通常需要有冲突的要求的组合。同时需要高输出(例如高扭矩、加速、动力(power)或制动马力(brakehorsepower))、效率(低燃料消耗或每加仑行驶英里数)和低排放(如nox和co2排放)，但不到破坏或以其它方式降级发动机、环境和/或用户的程度上。换言之，高发动机性能应该在安全限内，效率应该与性能需求平衡，如快速汇入快速移动的交通中。这些竞争的需求的组合通常产生次优性能的燃料推荐，其完全在界限内并以一些“平均”或“典型”驾驶为基础。发动机运行条件(例如负荷、速度、空气温度、压力、湿度、制动平均有效压力(brakemeaneffectivepressurebmep)、boost、燃料/空气比、点火正时、喷射正时、压缩比等)可能影响性能。在运行条件内，安全运行通常与受控燃料(例如来自通过火花塞或燃料喷射点火的燃烧前沿)相关联。“高输出”运行条件通常提高不受控燃烧的可能性，这可能是破坏性的。爆震(knocking)(或燃爆(pinging)、爆响(pinking)、爆轰(detonation))是在汽缸内发生不受控爆炸的燃烧事件。爆震通常包含一部分燃料/空气混合物在受控燃烧区外(例如在火焰前锋之前)的瞬时爆炸性燃烧。围绕该部分产生局部冲击波并且汽缸压力可能急剧上升。在极端情况下，会破坏或损坏发动机部件。存在与燃烧相关的一定程度的可变性，这可能导致一系列“强度”的爆震事件。“低”或“轻度”爆震可能不会有害，而“高”或“剧烈”爆震可能造成破坏。爆震至少部分来自对原本正常运行的发动机的随机或无规影响。因此，发动机运行通常产生一系列强度的爆震事件。基本所有新制造的机动车，包括由火花点火发动机驱动的卡车、汽车、摩托车和船舶配备电子控制单元(ecu)或类似的自动发动机控制组件。ecu控制在燃料喷射器或化油器处，亦即在发动机的汽缸室中燃烧时存在的燃料(通常汽油或汽油和含氧化合物的混合物)和氧气的混合比，并相应地调节发动机点火和可能气门正时，以防止可破坏发动机的高爆震事件。充分理解的是，使用抗爆的高辛烷值燃料允许许多现代车辆利用更激进的调校和相关效率和性能益处。点火时的氧气/汽油比被称作该混合物的化学计量比，其可随发动机设计而变。ecu通过监测对所有燃烧发动机而言基本的几个关键要素，即排气温度、排气氧含量、节气门位置、rpm、扭矩、动力要求、发动机温度、岐管绝对压力(map)、外部空气温度和湿度以及其它因素而保持这一混合物化学计量比。车辆和发动机的组合可带来对辛烷值(燃料抗爆等级)的特定要求，其取决于燃料组成。具有不同沸程的许多燃料组合物被评定为常规汽油(87(ron+mon)/2)。最初设计成用常规汽油运行的旧校准车辆可产生损害性能的沉积物(performancerobbingdeposits)(“辛烷值要求提高”)，这可通过更高辛烷值的燃料补偿。在现代车辆中，计算机(ecu)包括爆震控制系统，其配置和运行以列出发动机爆震，并且根据由车辆制造商设计的加载到ecu内的查找表中的一组精确数值调节(“detune”)发动机参数(即点火正时、气门正时等)。但是，至少在一些情况下，在运行发动机和调节发动机运行时，ecu内的传统爆震控制系统可能选择通过发动机的“detune”牺牲车辆性能或效率，以避免危险的爆震事件。旨在调节发动机的运行参数以防止危害的这种自动detune程序没有为车辆驾驶员提供关于在他们的燃料购买中作出选择以改进特定性能相关参数(即效率、动力等)的任何信息和/或反馈。本公开的各种实施方案公开了一种燃料推荐系统，其配置和可运行以提供与满足用户指定需求的燃料产品和加油服务有关的相关信息。有利地，通过接受系统推荐的产品和/或定制的燃料分配服务而非oem新车辛烷值推荐，用户可获得各种益处，例如但不限于改进的效率、延长的车辆寿命、可能提高的车辆转售价值等。由于燃料推荐系统基于对车辆运行数据、环境数据等执行的实时分析动态提供推荐，基于他们的使用和驾驶模式为个体提供改进的定制化推荐。在一个实施方案中，该燃料推荐系统在速度和负荷的多重条件下实时分析车辆运行数据以确定使用不同燃料类型是否带来改进的性能。车辆性能参数的监测(术语“车辆性能参数”和“车辆运行数据”可互换使用并包括：车速、车辆位置、发动机速度、发动机负荷、空气温度和燃料使用，注意这些参数是示例性而非限制性的)经由远离车辆并任选通过基于云的平台(其中车辆运行数据从车辆实时传送到基于云的平台)托管的数据分析器模块实时进行。本文中和随后的权利要求书中所用的术语“实时”无意暗示即时分析或传送数据，而是经由相对较短的时期(经几秒或几分钟)收集数据，并在压缩的时间段中分析(或在持续基础上传送至远端计算设备(即基于云的平台)并分析)，而非在分析前将数据长时间(数小时或数天)储存在车辆上或远端。在一个实施方案中，这种实时分析可产生燃料组成和车辆性能参数之间的关系。这种关系可作为与推荐的燃料产品有关的相关信息的一部分呈现给用户。如上所述，本文中公开的燃料推荐系统向在与客户车辆或车辆的obd相连的客户移动设备中可访问的移动应用提供车辆燃料推荐服务。图1是根据本公开的实施方案构造的示例性燃料推荐系统的示意性视图。如所示，各种设备与彼此和/或与基于云的平台125通信，下面更详细论述。本文中图示的一个实施方案包括可在基于云的计算环境中实施的方法。任选由燃料推荐系统100提供的智能加油技术建立支持车辆102、移动轮询设备106、独立用户计算设备108(例如移动电话、平板电脑、计算设备、可穿戴设备等)和智能燃料分配器116之间的通信的环境。尤其在这些设备各自之间存在各种通信选项。例如，车辆102、移动轮询设备106、客户设备108和燃料分配器116各自可直接互相通信和/或可经云110通信。尽管燃料分配器116显示为物理独立的加油站，明确想到燃料分配器116可以是更大的分布式燃料输送系统的一部分并与其通信。如本文中论述，车辆102包括直接获自包括一个或多个生成远程信息处理(telematics)数据，包括车辆诊断数据的obd系统和/或车辆信息和控制系统104的车辆远程信息处理数据基础设施的车辆远程信息处理数据。关于远程信息处理数据，远程信息处理通常代表传送用于改进商业服务或功能的数据或信息的硬件和软件通信技术的混合。在汽车领域中，远程信息处理已发展至也包括车辆诊断数据、车辆性能数据、与车辆对应的全球定位卫星(gps)数据、支持服务数据等。在一个实施方案中，与许多燃料产品和燃料分配服务相关的信息可由将服务消费者的信息以及收集的车辆相关数据(即车辆运行数据)储存在一个或多个数据库112中的基于云的平台125提供。基于云的平台125可进一步包括远程信息处理应用程序编程接口(api)(未显示在图1中)。远程信息处理api可包括oauthapi。oauth是允许第三方开发的应用程序访问服务消费者的账户的协议。在oauth工作流内，消费者/用户从移动应用程序109重定向到云服务的认证端点，在此用户提供认证凭据并批准通过移动应用程序109访问。这一过程能使第三方应用程序(即移动应用程序109)访问供应商提供的服务(即数据分析器114)而不要求用户与移动应用程序109共享他们的认证凭据。在本公开的一个实施方案中，数据分析器模块114可配置为实时分析与车辆性能有关的收集数据并配置为提供增强的燃料类型推荐服务并旨在实现下列至少一项：1)最大化发动机效率；2)改进的燃料经济性；3)取决于用户偏好的改进的车辆性能。在一个实施方案中，终端用户可经由在各自的用户计算设备108上运行的移动应用程序109请求提供增强的燃料推荐服务。用户计算设备108可以是手持计算机、移动互联网设备、智能手机、联网车辆或可与终端用户车辆102相连并能够接收和处理燃料推荐信息的任何其它移动设备。图1中所示的车辆控制系统104包括至少一个车辆数据端口，其通常是obd-ii端口，但可以是其它数据端口。在图1中描绘的实施方案中，无线接口将车辆控制系统104的数据端口连向智能移动轮询设备106。此外，在图1中描绘的实施方案中，也将计算设备108无线连接到移动轮询设备106。会认识到，即使图示的实施方案显示数据分析器模块114由基于云的平台112托管，数据分析器模块114同样可适应托管在别处。例如，在一个实施方案中，数据分析器模块114可在用户计算设备108上运行，而在另一实施方案中，数据分析器模块114可由车辆控制系统104托管。移动轮询设备106可以是许多元件，如专用独立收发器、具有加载在其上的专用软件和通信协议的笔记本电脑、专用obd-ii适配器(dongle)或其它专用设备的任一种。参照图2，示意性方框图提供根据本公开的实施方案在移动轮询设备内的一些组件的概览。如上所述，移动轮询设备106是与车辆102通信耦合的专用收发单元，其能够访问车辆性能数据等数据，并能够实施高效压缩以储存和无线传输获取的数据。图2中所示的移动轮询设备200类似于图1中的移动轮询设备106，只是移动轮询设备200还图示和突显所选内部组件，包括一个或多个无线通信模块216和218、具有相关存储器，包括非易失性随机存取存储器(ram)206和nand闪存204的headunit处理器202，和微控制器210。在一个实施方案中，该headunit处理器202可以是例如texasinstrumentsam3703sitaraarm微处理器，而微控制器210可以是任何合适的can微控制器。nand闪存204可根据headunit处理器202的控制执行编程、读取和擦除操作。为了在各种组件之间传送和接收数据，headunit处理器202也可与串行外设接口(spi)208相连。例如，headunit处理器202可经过spi208与微处理器设备210通信。spi208可包含各种组件并可能与各种信号路径通信。在一个示例性实施方案中，spi208包含用于经通信线路，如主进从出(masterinslaveout)和主出从进(masteroutslavein)线路接收和传送数据的移位寄存器。spi208可进一步配置成以主或从模式运行。如图2中所示，移动轮询设备200包括连向接口212的微控制器210。在一个实施方案中，接口212是高速控制局域网络(hscan)接口。为需要高数据量和高达1mbit/的数据速率的汽车用途设计控制器局域网络(can)。从2008车型年份及其之后开始，这一工业标准是唯一可接受的通信协议。can消息具有由can标准决定的指定结构。can网络具有用于解决当两个模块开始同时传送消息时冲突的消息的规则。hscan214被归类为用于车载网络和诊断通信的classc网络。要指出，hscan网络214可连向专用obd端口，其连向现代车辆动力总成can总线。换言之，移动轮询设备200配置成使用hscan网络214获取许多政府强令的和许多制造商特有的性能参数。无线通信模块216、218能经各种标准，包括但不限于蜂窝(例如gsm、cdma、gprs、lte)、802.11(例如wlan)和短程(例如蓝牙、红外线、rfid)无线通信，以将获取的车辆性能数据传输到远程数据资源(例如基于云的平台125)。在图2中描绘的实施方案中，第一无线通信模块216包含蓝牙模块且第二无线通信模块218包含wifi模块。此外，替代性实施方案可具有仅一个或多于两个无线通信模块。蓝牙模块216可包括用于执行无线通信的硬件与其它使用蓝牙的设备的任何合适的组合并能在headunit处理器202和其它使用蓝牙的设备之间交换rf信号。在一些实施方案中，蓝牙模块216可根据bluetoothbasicrate/enhanceddatarate(br/edr)和/或bluetoothlowenergy(le)标准执行这样的无线通信。例如，蓝牙模块216可包括用于执行设备发现、连接建立和仅基于bluetoothle的通信(例如单模操作)的合适硬件。作为另一实例，蓝牙模块216可包括用于执行设备发现、连接建立和基于bluetoothbr/edr和bluetoothle的通信(例如双模操作)的合适硬件。作为再一实例，蓝牙模块216可包括用于执行设备发现、连接建立和仅基于bluetoothbr/edr的通信的合适硬件。wifi模块218可包括用于执行基于wifi(例如ieee802.11family标准)的通信的硬件与其它使用wifi的设备的任何合适的组合。图3是在车辆没有使发动机detune以造成降低的动力和燃料效率的情况下可造成发动机破坏性的严重爆震的运行区域的图示。众所周知，发动机驱动循环条件，包括负荷(以最大值的％测得)、速度(以转/分钟测得)、点火提前(以在上止点(topdeadcenter)前或后，即btdc或atdc的度数测得)、环境、进气岐管和排气岐管温度和压力，和其它发动机驱动循环条件影响发动机爆震事件。图3图解两个运行条件(发动机速度和发动机负荷)对爆震事件的影响。第一区域302，在此发动机遇到低负荷，代表非危险(uncritical)运行区域。第二区域304，在此发动机在低速度和高负荷下，代表易爆震区域。第三区域306，在此发动机负荷和发动机速度都高，代表如果ecu没有使发动机detune则会造成发动机破坏性的严重爆震的运行区域。图6是根据本公开的一个示例性实施方案由图1的数据分析器模块执行的运行步骤以向用户提供定制燃料推荐的流程图。在转向图6的描述之前，要指出，其中所示的流程图例如参考图1、4a-4c和5中所示的元件描述，尽管这些运行步骤可在任何系统中进行并且不限于上述附图中显示的情况。另外，图6中的流程图显示一个实例，其中运行步骤以如连接方框的线段所示的特定顺序进行，但这些图中所示的各种步骤可以以任何顺序或以任何组合或子组合进行。应该认识到，在一些实施方案中，下述一些步骤可合并成单一步骤。在一些实施方案中，可包括一个或多个附加步骤。最初，数据分析器114获得用户偏好信息，响应用户登录到该系统中(如步骤602中所示)，数据分析器114获得用户偏好信息。这可以以本领域中已知的许多方式实现。例如，可由终端用户经由在用户计算设备108上运行的移动应用程序109输入用户偏好，例如通过根据用户偏好设定移动应用程序109中的菜单项(如“车辆性能偏好(vehicleperformancepreference)”菜单项)。通过利用这一菜单项，用户可指示他们是否对在正常负荷下的车辆发动机动力输出水平(马力)最大化、在高负荷下的车辆发动机动力输出水平最大化、车辆燃料效率最大化等感兴趣。在604，数据分析器114可以首先从基于云的数据库112加载之前收集的与用户车辆相关的运行数据。数据分析器114可处理和列出在加载的收集运行数据中记录的行程。一旦加载之前收集的数据，数据分析器114可开始接收如上所述定期经由移动轮询设备106获得的实时车辆运行数据。除车辆运行数据外，数据分析器114可接收与步骤604中的车辆运行数据对应的位置和时间信息。车辆位置数据和时间可从与其它车辆运行数据相同的来源(即基于云的平台125)接收，也可通过不同的数据源收集。例如，数据分析器114可从基于云的平台125接收车辆运行数据，然后可开始与车辆的信息和控制系统104、移动轮询设备的gps系统或其它系统通信以确定与接收的车辆运行数据对应的位置和时间。本公开的各种实施方案考虑了用户可能需要将沿前往目的地的路径的未来行程状况考虑在内的燃料推荐。未来行程状况的实例包括至少明显比正常负荷重的负荷(例如基于地形学)、在较高海拔驾驶和/或当前不影响前往目的地的路径但等到车辆到达该处时会影响路径的改变的气候状况。本文描述的实施方案可基于未来行程状况为用户提供增强的燃料推荐。相应地，在步骤606，数据分析器114可确定是否可获得与未来行程状况相关的任何附加信息。这一步骤也可以以本领域中已知的许多方式实现。例如，可由终端用户经由在用户计算设备108上运行的移动应用程序109输入未来行程状况。或者，数据分析器114可从车载gps系统或在用户计算设备108上运行的gps应用程序获得信息用户的目的地和/或未来行程。此外，基于云的平台125可具有多重数据来源，如拓扑学、气候数据库、交通数据库、海拔数据库等。本公开的实施方案还考虑将类似性质的驾驶状况分类，由此能将在不同行驶状况下的车辆性能分组和比较。例如，可以分组和评估在类似道路类型上发生的行程段。可以通过合并gps数据和显示车道数、出口和入口点等的单独数据库确定道路类型。或者，可以由数据分析器114基于累积行程记录时间敏感的gps和车辆运行数据，如车辆方向、速度、制动和加速测定道路类型。可以通过时间和位置确定拥挤的城市交通状况并分类。响应确定不可获得与未来行驶状况相关的信息(判定块606，“否”分支)，在步骤608，数据分析器114可分析车辆运行数据。在一个实施方案中，由车辆控制系统104提供的车辆性能数据可包括发动机效率值。数据分析器114可比较接收的发动机效率值与所有车辆和相同制造/车型/年份的车辆的已知和预定标准。在这样的实施方案中，如果数据分析器114确定没有效率损失，数据分析器114可向用户作出较低辛烷值燃料的推荐。如果接收的发动机效率值表明在当前环境和车辆运行条件下的效率损失，数据分析器114作出升级到较高辛烷值的推荐以优化发动机的效率。这一实施方案设想了强制所有oem执行和提供发动机效率值。根据本公开的另一实施方案，步骤608中的分析可通过根据车辆运行状况测量服务中的发动机的爆震适应(adaptations)进行。这些爆震适应描述了与ecu抑制爆震事件的努力相关的点火延迟。现在参考图4a-4c和以图4a开始，显示两个曲线，图解在具有相同驾驶循环的基本相同的行程上使用常规和优质汽油测得的爆震延迟的比较。第一个曲线402图解由使用优质燃料的车辆实施的爆震延迟测量，而第二个曲线404显示在基本相同的行程过程中由使用常规燃料的车辆实施的爆震延迟测量。应该指出，大于0度的任何爆震延迟测量都不太理想。在这一实例中，当使用常规燃料时，点火正时与使用优质燃料(高辛烷值燃料)的行程相比频繁得多地延迟以抑制爆震的发生。图4b中描绘的两个曲线406和408分别显示使用常规和优质燃料的相同车辆在相同行程上测得的相应发动机负荷。曲线402-408一起表明，对于使用常规燃料的车辆，由于在该行程的要求较高的时期(较高发动机负荷)，例如时期410、412和414的不足辛烷值水平，点火正时至少延迟几度，以致性能较低，但抑制爆震发生。图4c中所示的两个曲线416和418分别显示使用常规和优质燃料的相同车辆在相同行程上测得的发动机速度。图4c显示在这两个行程的大部分时期基本匹配的发动机速度。图5直观图解根据本公开的一个实施方案基于集成的爆震适应测量评估发动机效率的方法。在汽车工业中充分理解点火效率和发动机性能之间的关系(参见f.a.ayala,m.d.gerty,j.b.heywoodeffectsofcombustionphasing,relativeair-fuelratio,compressionratio,andloadonsiengineefficiency,saepaper2006-01-0229,transactions,115,j.engines,section3(2006)，经此引用并入本文)。特别地，图5的分布曲线500显示对于各种车辆类型在不同的点火延迟测量(沿x轴502)下发动机效率的变化(沿y轴504)。线段506显示在给定运行条件下的效率线(或最佳效率)。分布曲线500图解在高负荷区508中实施的点火延迟导致发动机性能明显变差。因此，数据分析器114可以使用集成的爆震适应和其它燃烧特性由所得点火延迟测量的分析推导发动机效率。例如，数据分析器114可利用曲线500，其显示给定车辆的点火延迟值和发动机效率之间的关系以获得发动机效率的更精确估算。在再一实施方案中，在步骤608，数据分析器114可分析车辆运行数据中包括的附加参数以提供推荐。例如，数据分析器114可基于许多测量参数生成推荐模型。此外，所述许多测量参数各自可包括换算因子。在一个实施方案中，该推荐模型可基于下列测量运行数据参数生成：发动机速度、发动机负荷、环境和/或进气岐管空气温度和任选地，冷却剂温度。在汽车工业中充分理解的是，进入进气岐管的干热空气和在较低程度上，发动机的温度可提高图3中的易爆震区域(第三区域)306。进气岐管负责将空气/燃料混合物均匀分布到各汽缸；进气岐管还充当燃料喷射器(在现代发动机上)的支座。如上所述，数据分析器114可基于特定类型发动机的易爆震运行区域的知识对特定车辆和动力总成的特定标准化测量运行数据参数指定加权因数。例如，数据分析器114可对各种运行数据参数的易爆震运行范围指定较高的加权因数。换言之，数据分析器114可基于运行条件改变权重。例如，在较高发动机速度下(其中爆震可能更普遍)，可赋予发动机速度较高的加权因数。此外，数据分析器114所用的推荐模型可采用归一化常数(例如x)，其代表oem为平均条件推荐的燃料。在一个实施方案中，如下文更详细描述，数据分析器114对归一化常数x指定50的值，其用作权重调节的(weightadjusted)车辆运行参数的乘数以将最终推荐结果置于方便的标度上。下面例示对于三种不同的车辆运行场景通过数据分析器114进行的所得车辆运行数据测量结果的示例性分析。第一种场景例示对于主要包含低负荷段的低苛刻度(severity)行程通过数据分析器114进行的计算。第二种场景例示对于中等苛刻度行程通过数据分析器114进行的计算。在这种情况下，相同车辆从相同起点沿相同路径前往相同目的地。但是，在第二种场景中，该车辆还牵拉具有大约8000lbs重量的挂车。第三种场景类似于第二种场景，但在这种情况下，车辆沿相同路径相当剧烈地牵拉拖车以例示在图3中的易爆震运行区域306中的极端范围的运行条件。为了说明和解释的简单性，在步骤608中通过数据分析器114进行的分析仅基于在各场景中所得的发动机速度和发动机负荷参数的测量结果。要理解的是，数据分析器114可考虑许多所得车辆性能参数，例如但不限于进气温度、冷却剂温度等。下表1和2列出数据分析器114在第一种场景中接收的示例性发动机速度测量结果和发动机负荷测量结果：表1bin#发动机速度(rpm)计数分数102670.33213334990.6132666510.064400000.005533000.006666600.007800000.00表2bin#发动机负荷(％)计数分数101960.242172530.313341900.234511330.16568340.04685100.01710010.00在表中，bin(1-7)代表运行数据参数值(即发动机速度))的各自预定范围，并可被说成“含有”具有在各自bin的范围内的值的测量结果。例如，表1中的bin1可代表0至1333rpm的值范围，而表1中的bin2可代表1333至2666rpm的值范围。计数列指示与各预定范围对应的各自测量数，分数列指示对各范围的观察测量数与所得测量总数(即对于表1和2为817)的各自分数。如上所述，数据分析器114可对特定归一化测量运行数据参数指定加权因数。仅对于示例性的用途，假设数据分析器114对上表1中的各自bin数指定下列加权因数：0、0、5、10、11、12和13并对上表2中的各自bin数指定下列加权因数：0、0.25、0.5、4、6、7和8。如上所述，数据分析器114对各种运行数据参数的易爆震运行范围指定较高的加权因数。根据本公开的一个实施方案，步骤608可进一步涉及归一化测量结果(分数值)的加权总和的计算。由表1和2中所示的数据继续，在这一场景中，数据分析器114确定与发动机速度参数相关的加权总和等于0*0.33+0*0.61+5*0.06+10*0.0+11*0.0+12*0.0+13*0.0＝0.3。类似地，数据分析器114确定与发动机负荷参数相关的加权总和等于0*0.24+0.25*0.31+0.5*0.23+4*0.16+6*0.04+7*0.01+8*0.0＝1.2。此外，根据本公开的一个实施方案，步骤608可进一步涉及用于各行程的ron校正分数的计算。要指出，数据分析器114也可对各运行数据参数逐一指定加权因数。例如，在一个实施方案中，数据分析器114可对发动机速度和发动机负荷参数指定相等的加权因数(0.5)。可通过将这些加权因数乘以上文计算的加权总和确定ron校正分数。换言之，数据分析器114可通过进行下列计算确定用于第一种场景的ron校正分数：ron校正分数＝0.3*0.5+1.2*0.5＝0.75。下表3和4列出数据分析器114在第二种场景中接收的示例性发动机速度测量结果和发动机负荷测量结果：表3bin#发动机速度(rpm)计数分数104700.45213334310.4132666970.0944000370.045533060.016666600.007800000.00表4bin#发动机负荷(％)计数分数101940.192173800.373341800.174511280.12568790.08685350.037100450.04根据本公开的一个实施方案，假设数据分析器114使用与上文相同的加权因数并由表3和4中所示的数据继续，在这一场景中，数据分析器114确定与发动机速度参数相关的加权总和等于0*0.45+0*0.41+5*0.09+10*0.04+11*0.01+12*0.0+13*0.0＝0.96。类似地，数据分析器114确定与发动机负荷参数相关的加权总和等于0*0.19+0.25*0.37+0.5*0.17+4*0.12+6*0.08+7*0.03+8*0.04＝1.67。如上所述，数据分析器114可通过进行下列计算确定用于第二种场景的ron校正分数：ron校正分数＝0.96*0.5+1.67*0.5＝1.32。下表5和6列出数据分析器114在第三种场景中接收的示例性发动机速度测量结果和发动机负荷测量结果：表5bin#发动机速度(rpm)计数分数104330.44213333010.30326661810.1844000750.085533020.006666600.007800000.00表6bin#发动机负荷(％)计数分数102230.222173350.343341240.13451410.04568290.03685630.0671001770.18根据本公开的一个实施方案，假设数据分析器114使用与上文相同的加权因数并由表5和6中所示的数据继续，在这一场景中，数据分析器114确定与发动机速度参数相关的加权总和等于0*0.44+0*0.30+5*0.18+10*0.08+11*0.00+12*0.0+13*0.0＝1.7。类似地，数据分析器114确定与发动机负荷参数相关的加权总和等于0*0.22+0.25*0.34+0.5*0.13+4*0.04+6*0.03+7*0.06+8*0.18＝2.35。如上所述，数据分析器114可通过进行下列计算确定用于第三种场景的ron校正分数：ron校正分数＝1.7*0.5+2.35*0.5＝2.03。现在回到图6，响应确定可获得与未来行驶状况相关的信息(判定块606，“是”分支)，在步骤610，数据分析器114可在将与未来行驶状况相关的详细信息考虑在内的情况下分析车辆运行数据。这样的详细未来行驶信息可包括但不限于，预期地形变化、预期货物和/或挂车重量和天气预报。例如，如果数据分析器114确定(基于提供的天气预报)车辆正驶向更热、更干燥或更冷的气候或在下一段行程中车辆会在比正常重/轻的负荷下运行，数据分析器114可配置为相应地调节计算(例如加权因数)。接着，在612，数据分析器114可基于在步骤608或610进行的分析提供燃料类型推荐。在一个实施方案中，如果该分析步骤简单涉及通过车辆控制系统104提供的发动机效率值的评估并且如果数据分析器114确定没有效率损失，数据分析器114可作出使用较低辛烷值(更易爆震)燃料的推荐，只要该较低辛烷值燃料高于车辆制造商要求的最低值。如果接收的发动机效率值指示在当前的环境和车辆运行条件下的效率损失，数据分析器114作出升级到更高辛烷值以优化发动机效率的推荐。如上文联系图4a-4c和5所述，如果使用点火效率和发动机性能之间的关系估算发动机效率，数据分析器114可使用关于提供燃料类型推荐的类似方法。在另一实施方案中，在步骤612，数据分析器114可使用由该推荐模型基于许多测量参数生成的ron校正分数作为用于作出关于适当的燃料类型推荐的决定的评分基础。如上所述，燃料类型通常必须满足在泵处张贴的最小辛烷值，通常对于“常规”燃料87辛烷值和对于“优质”燃料91至93辛烷值的(ron+mon/2)。在许多区域，炼油商可能提供“中级”汽油，其具有使该汽油的品质位于常规和优质燃料类型之间的辛烷值和添加剂套装。中级燃料的典型辛烷值为大约89辛烷值。在一个实施方案中，数据分析器114将生成的ron校正分数乘以上文指定的标量常数x以确定燃料类型推荐。在一个实施方案中，假设车辆102目前使用“常规”燃料，数据分析器114可通过下列逻辑导出推荐：如果(x*ron校正分数≥100)，推荐两步升级(从87辛烷值至93辛烷值)；如果(80≤x*ron校正分数<100)，推荐单步升级(从87辛烷值至89辛烷值)；如果(35≤x*ron校正分数<80)，推荐当前的燃料等级；如果(x*ron校正分数<35)，推荐降级，如果不低于oem要求。仍使用上文提到的三种情况(场景)例示基于生成的ron校正分数的不同推荐。在第一种场景中，基于表1和2中所示的所得数据生成等于0.75的ron校正分数值。由于x*ron校正分数＝50*0.75＝37.5，数据分析器114提供在这一场景中保持当前燃料等级的推荐。在第二种场景中，基于表3和4中所示的所得数据生成等于1.32的ron校正分数值。由于x*ron校正分数评估为66，数据分析器114推荐在这一场景中也保持当前燃料等级。要指出，即使由数据分析器114提供的整体推荐在这两种场景中相同，但如果数据分析器114在步骤610中将未来行驶状况考虑在内，这种推荐可能改变。例如，如果数据分析器114确定车辆将驶向更热或更冷的气候或在下一段行程中车辆会在比正常重/轻的负荷下运行，数据分析器114可配置为相应地调节计算(例如加权因数)。现在涉及上述第三种场景，基于表5和6中所示的所得数据生成等于2.03的ron校正分数值。由于x*ron校正分数评估为101.5，数据分析器114在这一场景中推荐两步升级。上述实施方案例示数据分析器114可如何提供概要性的、平均化推荐。一般而言，一些车辆的大部分时间花费在以持续高速运行的快速道路(limitedaccessroads)上。另一些车辆经受更大百分比的郊区城市驾驶状况。但是，几乎任何行程(驾驶循环)都有可能包括具有不同severities的段。也可通过数据分析器114评估特定燃料类型在不同负荷、交通、道路和气候状况下的益处。例如，较高辛烷值燃料有益于在长登山行程过程中、携带重货或牵拉挂车但不在凉爽平坦道路上的车辆。作为另一实例，在干热区域中驾驶的车辆(例如横穿沙漠)会获益于更高辛烷值的汽油，即使路面平坦。相应地，在一个实施方案中，可访问与未来行驶状况相关的数据的数据分析器114(尤其是对长途旅行而言)可能在步骤610中分析即将到来的行程的不同段并对各特定段提供燃料推荐。例如，从纽约驶向亚特兰大的车辆需要加油多次。在一个实施方案中，数据分析器114可动态分析车辆的当前和/或历史运行数据、交通、道路和气候状况以基于用户偏好(即车辆性能、燃料效率等)向各行程段(即在加油站之间的段)提供推荐。在各种实施方案中，由数据分析器114提供的推荐可告知用户不同类型的燃料或改变的驾驶习惯如何影响该行程的特定段。另外，驶向压力降低的高海拔影响爆震状况和整体动力水平。使用这些相同方法有可能在这些条件下调节燃料推荐以恢复动力。在一个实施方案中，在步骤612，数据分析器114可向各行程段提供多于一个燃料推荐。例如，所提供的推荐可能指示“最低”推荐燃料、“平均”推荐燃料和“峰值”推荐燃料类型。这些推荐使用户能够选择是在典型或预期行程的某些段牺牲一些性能还是想要在该行程(驾驶循环)的所有段确保峰值性能。在一个实施方案中，数据分析器114可量化性能改进/劣化。例如，数据分析器114可以经过该行程/驾驶循环的预期受影响的段的效率或峰值动力表达预期性能增益或损失。此外，与预期行程相关的详细行驶状况的分析(步骤610)增强由数据分析器114提供的燃料推荐。预期沿以低速度和更高负荷为特征的下一段行驶的车辆(即当以低速度爬升长的山道时)可能获益于单步燃料升级，而携带类似或更大重量但预期沿更容易的段(就地势、道路和/或气候状况而言)行驶的另一车辆可能不需要这样的燃料升级。在另一实施方案中，除推荐的燃料类型外，在步骤612，数据分析器114可指示可由燃料升级预料到所得益处的时间间隔和此类益处的估算量化(即估算的改进动力输出和/或发动机效率)。在各种实施方案中，步骤612可进一步涉及数据分析器114向用户计算设备108发送推荐。响应接收这样的推荐，移动应用程序109可经由例如图形用户界面(gui)向用户显示该推荐。如上文更详细描述，燃料推荐系统100可任选包括智能燃料分配器116，其可经基于云的平台125通信耦合至数据分析器114。在这样的实施方案中，移动应用程序109可另外请求用户批准推荐的燃料类型。如果收到用户的批准，移动应用程序109可将燃料类型批准送回数据分析器114。回到图6，响应接收到这样的用户批准(判定块614，“是”分支)，根据本公开的一个实施方案，在步骤616，数据分析器114可向燃料分配器116提供一个或多个操作指令以引发涉及推荐的燃料类型的自动加油过程。在一些实施方案中，数据分析器114可经由相应的基于云的设备控制器(未显示在图1中)与燃料分配器通信。这样的设备控制器可以例如为一个或多个燃料分配器116提供核准、财务交易和燃料分配管理。本文所述的技术改进客户体验并有利于预防车辆损伤。此外，使用来自客户车辆的远程信息处理数据，可以如上论述向客户提供各种燃料相关的推荐或增强。pct/ep条款：1.一种用于提供燃料类型推荐的系统，其包含通信耦合至与车辆集成的一个或多个计算设备的移动轮询设备以接收来自车辆计算设备的车辆运行数据；和至少一个适合执行一个或多个过程的处理器，所述处理器在执行所述一个或多个过程时可操作以：接收来自移动轮询设备的车辆运行数据；分析接收的车辆运行数据以确定推荐的燃料类型；和提供指示推荐的燃料类型的一个或多个燃料类型推荐。2.根据条款1的用于提供燃料类型推荐的系统，其中所述处理器是基于云的计算环境的组件。3.根据条款1或2的用于提供燃料类型推荐的系统，其中所述处理器是与车辆集成的一个或多个计算设备的组件。4.根据条款1-3任一项的用于提供燃料类型推荐的系统，其中所述处理器是与车辆相连的移动设备的组件。5.根据条款1-4任一项的用于提供燃料类型推荐的系统，其中所述处理器进一步可操作以使用图形用户界面(gui)向驾驶员呈现所述一个或多个燃料类型推荐。6.根据条款1-5任一项的用于提供燃料类型推荐的系统，其中所述车辆运行数据包括所述车辆行经的当前行程或所述车辆要行经的预期行程的至少环境数据、驾驶状况和使用状况.7.根据条款1-6任一项的用于提供燃料类型推荐的系统，其中基于驾驶员的偏好决定确定的推荐燃料类型且其特征在于所述驾驶员偏好包括下列至少一项：最大化在正常负荷下的车辆发动机动力输出水平、最大化在高负荷下的车辆发动机动力输出水平、最大化车辆的燃料效率、最小化车辆排放和最小化车辆磨损。8.根据条款1-7任一项的用于提供燃料类型推荐的系统，其中可操作以分析车辆运行数据的处理器进一步可操作以分析由车辆的爆震控制系统引发的一个或多个控制措施以终止发动机爆震状况。9.根据条款1-8任一项的用于提供燃料类型推荐的系统，其中所述移动轮询设备可操作以建立与车辆的车载诊断(obd)连接器的无线连接并可操作以使用所述无线连接接收车辆运行数据。10.根据条款1-9任一项的用于提供燃料类型推荐的系统，其中可操作以分析车辆运行数据的处理器进一步可操作以比较车辆运行数据与预定标准。11.根据条款1-10任一项的用于提供燃料类型推荐的系统，其中所述处理器进一步可操作以获得与车辆的未来行驶状况相关的信息和基于与车辆的未来行驶状况相关的信息确定推荐的燃料类型。12.根据条款1-11任一项的用于提供燃料类型推荐的系统，其中可操作以分析车辆运行数据的处理器进一步可操作以基于点火延迟值与发动机效率值之间的关系确定推荐的燃料类型。13.根据条款1-12任一项的用于提供燃料类型推荐的系统，其中可操作以分析车辆运行数据的处理器进一步可操作以计算相关运行数据参数的加权总和。14.根据条款13的用于提供燃料类型推荐的系统，其特征在于相关数据参数包括至少发动机速度和发动机负荷。15.根据条款1或2的用于提供燃料类型推荐的系统，其进一步具有与基于云的计算环境通信耦合的燃料分配站，其中所述处理器进一步可操作以响应接收到车辆驾驶员对推荐燃料类型的批准向加油分配站发送指令以向车辆分配推荐的燃料类型。附图中的流程图和方框图图解根据本公开的各种实施方案的系统、方法和计算机程序产品的可能实施方案的构造、功能和运行。在这方面，流程图或方框图中的各方框可代表模块、区段或部分代码，其包含一个或多个用于履行指定逻辑功能的可执行指令。还应该指出，在一些替代性实施方案中，方框中标注的功能可能不以附图中标注的顺序出现。例如，相继显示的两个方框可能实际上基本同时执行，或方框可能有时以相反顺序执行，取决于所涉功能。还要指出，方框图和/或流程图的各方框，和方框图和/或流程图的方框组合可通过执行指定功能或操作的专用硬件型系统或专用硬件和计算机指令的组合执行。本公开的各种实施方案的描述已为举例说明给出，但无疑穷举或限于所公开的实施方案。许多修改和变动是本领域普通技术人员显而易见的，而不背离所描述的实施方案的范围和精神。选择本文所用的术语以最好地解释实施方案的原理、与市场上存在的技术相比的实际应用或技术改进，或使本领域的其它普通技术人员能够离解本文中公开的实施方案。当前第1页12