超低排放燃煤电厂颗粒物脱除特性

在京津冀某660 MW超低排放发电机组,通过低压撞击器(DLPI)颗粒物取样系统对选择性催化还原装置(SCR)、低低温省煤器(LLTe)、静电除尘器(ESP)、高效湿法脱硫塔(WFGD)、湿式静电除尘器(WESP)进出口烟气中的颗粒物取样,通过滤膜取样系统对WFGD、WESP进出口颗粒物进行同步取样.获得了超低排放改造后,不同烟气处理设备对PM1、PM1~2.5、PM_(2.5~10)的脱除效率.结果表明,SCR能够明显增加PM1的质量浓度,PM1增加了52.11%;LLTe能够显著提高ESP的脱除效率,尤其是0.1~1μm范围内的颗粒物;WFGD能够协同脱除SO_2和颗粒物,但会增加PM1的排放,PM1质量浓度增加了59.41%,PM10中水溶性Mg2+、Cl-、SO2-4组分增加;WESP对PM1、PM1~2.5、PM_(2.5~10)均有较高的脱除效率,能够进一步降低颗粒物质量浓度.超低排放技术路线下,该燃煤电厂最终排放的PM10质量浓度为2.04 mg·m~(-3).     

超低排放燃煤电厂颗粒物脱除特性

在京津冀某660 MW超低排放发电机组,通过低压撞击器(DLPI)颗粒物取样系统对选择性催化还原装置(SCR)、低低温省煤器(LLTe)、静电除尘器(ESP)、高效湿法脱硫塔(WFGD)、湿式静电除尘器(WESP)进出口烟气中的颗粒物取样,通过滤膜取样系统对WFGD、WESP进出口颗粒物进行同步取样。获得了超低排放改造后,不同烟气处理设备对PM1、PM1~2.5、PM2.5~10的脱除效率。结果表明,SCR能够明显增加PM1的质量浓度,PM1增加了52.11%;LLTe能够显著提高ESP的脱除效率,尤其是0.1~1μm范围内的颗粒物;WFGD能够协同脱除SO2和颗粒物,但会增加PM1的排放,PM1质量浓度增加了59.41%,PM10中水溶性Mg2+、Cl-、SO42-组分增加;WESP对PM1、PM1~2.5、PM2.5~10均有较高的脱除效率,能够进一步降低颗粒物质量浓度。超低排放技术路线下,该燃煤电厂最终排放的PM10质量浓度为2.04 mg·Nm-3。     

燃煤电厂湿法脱硫对PM2.5和多环芳烃排放的影响

采集了2个超低排放燃煤电厂湿法脱硫入口和出口的PM_(2.5)样品,分析了PM_(2.5)、水溶性离子和多环芳烃(PAHs)的排放规律。结果显示:电厂A和B脱硫出口的PM_(2.5)浓度分别为(2. 9±1. 2),(3. 4±2. 0) mg/m~3,脱硫系统对PM_(2.5)去除率分别为32. 6%和34. 6%;但PM_(2.5)中水溶性离子浓度明显增加,主要离子组分为SO_4~(2-)、Cl~-和NH_4~+。厂区内大气环境的PM_(2.5)浓度相比市区偏高34. 8%,建议对厂区内无组织源加强管理。脱硫出口的PAHs质量浓度分别为(494. 5±243. 9),(563. 2±310. 3) ng/m~3,脱硫系统对PAHs的去除率分别为52. 7%和60. 4%,且对中高环(5～6环)的PAHs去除效果要明显优于低环(2～3环)。WFGD系统前后烟气中的PAHs主要以中低环(2～4环)的组分为主,高环物种含量较少。     

北京市典型燃烧源颗粒物排放水平与特征测试

研究以自行建立的固定燃烧源烟气颗粒物与水溶性离子监测采样系统和FPS4000与ELPI+结合使用的颗粒物分级采样系统,应用于北京市典型燃烧源烟气颗粒物排放监测.结果表明,北京市燃烧源烟气中总颗粒物基准排放质量浓度最高达83.68 mg·m~(-3),最低0.12 mg·m~(-3),颗粒物粒数浓度在10~4~10~6个·cm~(-3)数量级上.北京市燃烧源颗粒物质量和数量浓度排放水平排序依次为:供暖燃气锅炉电厂燃煤锅炉供暖燃煤锅炉.PM_(10)排放呈双峰或三峰分布,峰值均在1μm以下.从粒数分析,PM_(10)中99.8%以上为PM_(2.5),并以PM_(0.1)为主,占PM_(2.5)的83%以上,但从质量上分析PM_(10)中PM_(2.5)与PM_(0.1)的比例大幅降低,PM_(2.5)占PM_(10)的82%左右,PM_(0.1)占PM_(2.5)的27%~33%.     

山西某电厂燃煤烟气SO_3与颗粒物排放特征

某330 MW电厂燃煤机组的污染物脱除设备(SCR脱硝塔、电除尘器、湿式电除尘器)进行了改造,并进行了污染物排放检测,得到SO_2、NO_x、颗粒物排放浓度分别为5.1,4.1,4.2 mg/m3,符合超低排放的标准。运用虚拟撞击采样器对湿式电除尘器进行了颗粒物分级浓度检测,得到PM_(2.5)、PM_(2.5~10)、PM_(>10)的脱除效率分别为83.29%、93.06%、96.51%,湿式电除尘器对PM_(2.5)脱除效果明显。对电除尘器进出口灰样进行元素分析和粒径分析,得到SO_3与颗粒物中碱性物质结合协同脱除效率为10.09%,粒径>13μm颗粒物在除尘器内部趋近于完全脱除。     

2014年APEC前后北京城区PM2.5中水溶性离子特征分析

2014年10月至11月间,在北京城区开展PM_(2.5)监测并对其中的水溶性离子进行离线及在线分析.其中NO_3~-、SO_4~(2-)和NH_4~+在不同观测阶段均是PM_(2.5)中的主要离子,APEC期间三者总浓度为(26.8±22.5)μg·m~(-3),占PM2.5质量浓度的(41.7±8.5)%,占所测水溶性离子组分的(84.7±5.0)%;APEC期间NO-3浓度水平较高,对PM_(2.5)贡献最大.对APEC期间水溶性离子的累积趋势研究发现,NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+和Cl~-均经历了3个不同的累积过程,除气象条件外,本地源排放及区域污染引起的累积效应仍不可忽视.对颗粒物酸性特征研究发现,不同观测期间,颗粒物中主要水溶性离子浓度虽有不同,但北京秋末冬初颗粒物无明显酸化特征.     

苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.     

自贡市大气颗粒物中水溶性离子的特征及来源

基于四川省自贡市2015年9月-2016年9月的大气颗粒物采样数据,利用离子色谱仪对其中8种水溶性离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、Na~+、K~+、Cl~-、Ca~(2+)和Mg~(2+))进行了浓度测定。分析结果表明,自贡市PM_(10)平均浓度为(88.4±59.2)μg/m~3,PM_(2.5)为(76.2±51.7)μg/m~3,各季节PM_(2.5)/PM_(10)的浓度比值均大于80%,说明自贡市大气颗粒物污染以PM_(2.5)为主;水溶性离子是颗粒物的主要化学组分,其总质量浓度对PM_(10)和PM_(2.5)的贡献率分别为40.3%和42.7%,其中SNA(二次水溶性无机离子,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)、Cl~-、K~+、Ca~(2+)、Na~+和Mg~(2+)在PM_(2.5)的占比分别为39.5%、1.8%、1.2%、0.5%、0.3%和0.04%;SO_4~(2-)是自贡市春季和秋季污染天主要来源,其在PM_(2.5)水溶性离子中的贡献率均为45.5%,NO_3~-对应的贡献率分别为22.3%和23.6%,冬季污染天SO_4~(2-)和NO_3~-的贡献率分别为33.5%和35.7%,NO_3~-的贡献率显著上升。利用因子分析法对PM_(2.5)中水溶性离子进行源解析发现,其来源主要为二次污染源、燃烧源、农业源以及道路扬尘源。     

徐州市冬季大气细颗粒物水溶性无机离子污染特征及来源解析

本研究于2015年12月至2016年2月在徐州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共32套,使用离子色谱法分析了颗粒物中的F~-、Cl~-、NO_3~-、SO2-4、Na~+、Mg~(2+)、NH_4~+、K~+和Ca~(2+)的质量浓度.观测期间,徐州市冬季PM_(2.5)的平均质量浓度为(164.8±77.3)μg·m-3,9种水溶性离子总质量浓度为(67.5±36.1)μg·m~(-3),占PM_(2.5)的40.9%,各离子浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Cl~-Ca~(2+)K~+Na~+Mg~(2+)F~-,其中NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-)是最主要的水溶性离子.清洁大气、轻度霾和重度霾时期PM_(2.5)中总水溶性无机离子(WSIIs)质量浓度分别为(12.8±8.8)、(59.0±22.8)、(86.3±36.0)μg·m~(-3),SNA分别占WSIIs的86.4%、82.8%和78.9%.NH_4~+、NO_3-和SO_4~(2-)三者之间相关性显著,在PM_(2.5)中的结合方式为(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3.徐州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源为二次转化、生物质燃烧、化石燃料燃烧和矿物粉尘等.     

泉州市大气PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

为掌握泉州市大气PM_(2.5)中无机水溶性离子的季节变化特征,于2014年3月~2015年1月同步采集了泉州市5个采样点共116个PM_(2.5)样品.用离子色谱法分析了PM_(2.5)中Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等9种水溶性无机离子.观测期间,总水溶性离子浓度季节变化特征为春季(14.24±6.43)μg·m~(-3)冬季(8.54±7.61)μg·m~(-3)夏季(4.10±2.67)μg·m~(-3)秋季(3.91±2.58)μg·m~(-3);SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是PM_(2.5)中主要的3种离子,占水溶性离子总质量浓度比例分别为春季(90.3±3.3)%、夏季(68.8±11.7)%、秋季(78.9±7.1)%和冬季(74.0±18.4)%,说明春季二次污染较为严重;PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡分析显示,阴离子相对亏损,大气细颗粒物组分呈弱碱性;春、冬季NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3等形式存在,而夏、秋季则主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3形式存在;PMF源解析结果表明,泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来自海盐、二次源、建筑扬尘、垃圾焚烧源和生物质燃烧源.     

关于利用排污权交易控制污染物排放的可行性研究

随着市场经济在我国的建立和完善,经济手段也日益广泛地被用于环境保护领域。排污权交易制度作为法律化的经济制度在中国不仅有实施的必要性,而且已经具备相应的实施基础,在对排污权交易的作用意义及前提条件进行调研分析的基础上,结合嘉兴市南湖区实际,对嘉兴市南湖区利用排污权交易来控制污染物排放实现减排的可行性作了研究并提出相应的对策措施。     

氮氧化物排放模型及排放清单研究现状

对氮氧化物的排放预测模型进行了归类,同时,对我国氮氧化物的排放现状和发展趋势进行了探讨。最后,提出了氮氧化物排放控制对策措施。     

机动车排放控制标准对污染物排放因子的影响

基于我国机动车排放控制标准,利用适应性调整后的IVE模型及改进的LEAP模型,结合机动车燃油经济性,建立了研究区域2004—2030年机动车CO,VOCs,NO_x,PM10和CO₂的动态排放因子.结果表明,国Ⅰ和国Ⅱ规定的机动车排放控制标准(除摩托车外)对降低各类机动车型污染物排放因子作用不大; 而国Ⅳ标准将自2010年起执行,只有执行该标准才能显著降低所有汽油和柴油车型的污染物排放因子. 研究结果同时显示,2010年后机动车污染物的排放因子将继续降低.      

江苏省内河船舶大气污染物排放清单及特征

基于船舶签证、过闸数据以及AIS数据,采用船舶引擎功率的方法建立了江苏省内河船舶大气污染物排放清单.结果表明,2014年江苏省内河船舶共排放NO_x18. 71万t、SO_25. 13万t、PM_(2.5)0. 82万t、PM_(10)1. 10万t、HC 0. 64万t、CO 1. 67万t和CO_21 051. 13万t;对于内河船舶(不计长江),干货船污染物排放量最大,吨位范围200～600 t的污染物排放量最高,船舶正常航行工况下污染物排放量最高;对于长江江苏段抵港船舶,非集装箱货轮污染物排放量最高,装卸货工况下污染物排放量最高,其次是巡航状态,对于不同动力单元,主机和辅机是主要排放单元;对于长江江苏段过境船舶,非集装箱货轮的污染物排放量最高,其次为油轮,缓慢行驶状态下各污染物排放量均为最高,对于不同动力单元,SO2、PM_(2.5)和PM_(10)主机排放量高于辅机;京杭运河苏北段航道单位航道长度大气污染物排放量较大,苏南航道次之;江苏省内河船舶排放受时间影响较小,除2月排放占比略小外,其余月份排放占比基本较为均匀,均在8%～10%左右.     

淄博市涂装行业VOCs排放水平及减排潜力

为了评估淄博市涂装行业的挥发性有机物（VOCs）排放水平和减排潜力,对3个具有代表性的涂装行业：汽车制造涂装行业、木制家具涂装行业和金属表面涂装行业的8个典型企业展开实地调研;在此基础上采用实测法、物料衡算法和排放因子法核算企业的VOCs排放量,建立本地化排放因子,并与包括AP-42在内的国内外其他研究进行对比,评估企业排放水平;基于物料衡算法核算减排潜力;并采用显著性差异分析法研究各环节管控的影响程度.结果表明,淄博市汽车制造行业VOCs的排放因子为4.38 kg ·辆^-1,木制家具涂装行业的排放因子（以涂料计）为212.52 g ·kg^-1,金属表面涂装行业的排放因子（以涂料计）为42.79 g ·kg^-1;家具企业C的源头减排潜力及金属G和F的过程减排潜力能够达到50%以上;各环节管控的影响程度从高到低依次为：源头>过程>末端.     

青岛市机动车排放源强与排放量研究

阐述了青岛市城市机动车的发展现状和道路交通状况,采集典型交通状况的车流量和车速数据,对评价区域进行了移动线源、面源的源强分析计算,得到了该区域内机动车排放网格数据,通过修正的排放因子计算了青岛市机动车主要尾气污染物的年排放量,目的是为机动车污染治理提供了理论数据。研究表明从排放源源强分析机动车道路污染状况和污染区域分布,不受扩散模式的影响,可以简单有效的评价机动车排放污染程度;青岛市城市主干道以成为机动车污染物的主要排放源,针对青岛市机动车尾气污染情况提出了合理的污染物治理建议。     

欧盟排放贸易体系

随着工业化的快速发展,人类大量使用煤、石油等化石燃料,在创造了巨大的物质财富的同时。也制造了大量污染物和温室气体,导致气候变化问题越来越突出。1979年,在瑞士日内瓦召开的第一次世界气候大会上,气候变化首次作为一个受到国际社会关注的问题提上议事日程。     

基于碳减排目标与排放标准约束情景的火电大气污染物减排潜力

从我国"十四五"及2035年远景目标经济发展预测出发,结合碳减排战略目标下的既有与强化政策情景,基于弹性系数法预测电力需求,测算在不同污染物排放标准约束情景下火电大气污染物排放情况及减排潜力,结果表明,在不同的政策和排放标准约束情景下,我国火电行业烟尘、SO2和NOx排放水平变化呈现出不同的趋势,到2035年,在2016年水平上的减排潜力分别在45.97％～85.37％、52.61％～84.90％和33.80％～71.08％之间,来自碳减排目标下政策因素带来的减排潜力,较不同污染物排放标准约束条件带来的减排潜力更为明显,在强化政策情景下,采取保持模式标准约束的污染物减排潜力已与超低模式基本相当,甚至超过或接近既有政策下采取收严模式标准约束的效果,通过强化实施能源和电力优化政策,加快实现火电发电量达峰,合理引导高污染排放水平火电机组优先退出生产,同样可使火电大气污染物排放得到有效控制,还可避免环保改造投资的浪费和损失.