生物质锅炉与燃煤锅炉颗粒物排放特征比较

选择2台设计结构不同的生物质锅炉(BB1、BB2),针对木质和秸秆2种生物质燃料开展烟尘、PM₁₀和PM_2.5排放特征的研究,并与燃煤锅炉进行比较. 结果表明:2台生物质锅炉的大气污染物排放质量浓度都未达到北京市DB 11/139—2007《锅炉大气污染物排放标准》的要求;2台生物质锅炉颗粒物的排放因子存在差别,燃烧木质成型燃料时,BB1和BB2生物质锅炉除尘器后的烟尘排放因子分别为207.10和465.51mg/kg,PM₁₀排放因子分别为75.18和149.61mg/kg, PM_2.5排放因子分别为58.48和106.86mg/kg;燃烧秸秆成型燃料时,BB1和BB2生物质锅炉除尘器后的烟尘排放因子分别为142.86和1200.86mg/kg,PM₁₀排放因子分别为63.63和102.01mg/kg,PM_2.5的排放因子分别为50.90和76.51mg/kg. 与热功率相近的燃煤锅炉比较,2台生物质锅炉除尘器前的PM₁₀平均排放因子低30.41%,PM_2.5平均排放因子却高36.84%,即PM_2.5在生物质锅炉烟尘中所占比例更高. 尽管利用可再生能源的生物质锅炉具有很好的发展前景,但目前该类锅炉仍存在污染物排放不达标的现象,因此,需要提高热能利用效率和除尘效率,以减少污染.      

基于MODIS影像内蒙古草地火排放污染物动态研究

运用自主设计生物质燃烧系统,测定草本燃烧排放因子,基于MODIS火点数据,运用排放因子法对内蒙古区域2000~2017年草本燃烧排放污染物时空格局进行分析.结果表明,狼尾草、芦苇、拂子茅和狗尾草CO₂、CO、NO_x、C_xH_y、PM_2.5、TC、OC和EC排放因子范围为1402.6~1550.1,140.3~253.8,0.67~1.55,21.5~93.7,3.74~6.89,1.66~3.06,1.42~2.71和0.23~0.44g/kg;区域生物质密度时空分布不均匀,地上生物质密度总体呈东北向西南递减趋势.草地总燃烧生物量为8061.46kt,排放各污染物CO₂、CO、NO_x、C_xH_y、PM_2.5、TC、OC和EC总量分别为：11296.13,1609.79,10.80,408.96,44.50,20.06,17.23,2.83kt;共发生49374次草地火,火面积和火点密度从东北向西南逐渐递减,月变化呈双峰分布,主峰火点（3月）显著高于次峰（9月）.     

京津冀地区散煤燃烧大气污染物排放清单

为研究京津冀地区民用散煤燃烧大气污染物的排放情况，结合散煤燃烧活动水平与燃用特征，根据排放因子法自下而上建立了2018年京津冀地区民用散煤燃烧污染物排放清单，研究了污染物排放的时空分布特征并使用蒙特卡罗方法对排放清单进行了不确定性分析.结果表明：2018年京津冀地区民用散煤燃烧量共计3799.22万t，PM_2.5、CO、SO₂、NO_x的排放量分别为9.27，341.31，5.17，5.44万t.污染物排放集中在11月份~次年3月份，大多数地区呈现出相同的日排放趋势.8：00、11：00、18：00、21：00左右出现污染物排放峰值，小时排放系数平均值分别为11%，6%，7%，13%.PM_2.5排放高值区主要集中在北部、东部及部分南部地区，CO主要集中在北京和天津地区，SO₂和NO_x主要集中在天津和承德地区.     

基于在线监测的2015年中国火电排放清单

伴随着超低排放技术在中国火电行业的广泛应用,中国火电行业排放水平已发生了显著变化.故现有火电排放清单排放因子和排放量等无法反映当前火电污染物排放提标情况.基于全国火电在线监测（CEMS）、环境统计和排污许可等数据,提出一种自下而上逐企业建立中国火电行业排放清单的方法.与传统方法相比较,该方法的特点是更加全面的考虑了火电行业超低技术,实际排放浓度与活动水平等综合因素.作为实例,本文基于所提出的火电行业排放清单的方法计算了新的2015年中国火电行业排放清单（HPEC）.结果表明2015年全国火电厂SO₂、NO_x和烟尘平均排放浓度范围分别为7.88~208.57、40.33~238.2和5.86~53.93mg/m³.北京、上海火电排放基本达到《煤电节能减排升级与改造行动计划（2014~2020年）》制定的超低改造目标;绝大部分的省份SO₂、NO_x在线监测均值小于排污许可执行标准均值.中国燃煤机组的SO₂、NO_x、烟尘排放因子平均值分别为0.67、0.76、0.16g/kg（以入炉煤计）.全国火电CO、VOCs、NO_x、SO₂、PM₁₀、PM_2.5总排放量分别为403.87、10.73、122.94、146.68、28.72和22.80万t/a,平均排放绩效值分别为1.06、0.03、0.32、0.39、0.08、0.06g/（kW×h）.     

Fe基催化剂对煤热解-燃烧的NOx排放控制耦合效果

为解决民用散烧原煤中NO_x排放高的问题,提出了“热解减氮耦合燃烧脱硝”方法,即将煤与铁助剂混合,通过管式炉热解制备洁净燃料,并对洁净燃料燃烧过程中NO_x排放情况进行研究.结合表征手段,考察铁助剂对氮迁移影响规律.结果表明,铁助剂的负载比为0.5wt%,热解温度为1000℃时耦合效果最佳,相对于未负载时,焦炭燃烧NO_x排放量减少34.65%.热解前负载的铁助剂在焦炭中稳定存在,并可促进热解过程中含氮化合物向N₂的转化;在洁净焦炭燃烧过程中,铁助剂的存在利于C和CO与NO_x还原,进而降低燃烧过程NO_x的高排放.通过一步引入的铁助剂,在煤热解-洁净燃料燃烧过程中对NO_x控制耦合效果,最终实现了NO_x的超低排放.     

贵州省生物质燃烧源大气污染物排放清单

为准确掌握贵州省生物质燃烧源大气污染物的排放状况,基于收集资料和实地调查结合的方式获取活动水平,引用文献和本地实测数据结合的方式选取排放系数,采用排放系数法结合GIS技术,建立了贵州省2019年3 km×3 km生物质燃烧源9种大气污染物排放清单.结果表明：(1)全省生物质燃烧源CO、 NO_x、 SO₂、 NH₃、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀、 BC和OC的排放量分别为：293 505.53、 14 781.19、 4 146.11、 8 501.07、 45 025.70、 39 463.58、 41 879.31、 6 832.33和15 134.74 t.户用生物质炉具CO、 SO₂、 NH₃和BC的排放量贡献率最大,秸秆露天焚烧NO_x、 VOCs、 PM_2.5、 PM₁₀和OC的排放量贡献率最大.(2)各市(州)生物质燃烧源排放的大气污染物分布不均衡,主...     

Fenton/CaO调理污泥与生物质成型燃料燃烧污染物排放

针对Fenton/CaO调理后的市政污泥与稻壳混合成型燃料燃烧后烟气中SO₂和NO_x排放进行研究,分析了掺混比、温度和Fenton/CaO剂量对于SO₂和NO_x排放的影响规律.结果表明,污泥混合燃料中稻壳添加量增多,燃烧排放的SO₂和NO_x量逐渐下降,燃料硫转化率先降后升,燃料氮转化率上升;随着炉内温度的升高,污泥混合成型燃料燃烧排放的SO₂和NO_x量也将有所增加,燃料氮硫转化率也保持上升的趋势.经过Fenton/CaO调理后的混合成型燃料燃烧SO₂产生量与未经调理污泥燃烧SO₂排放量相比,低了近3.5倍,而NO_x生成量相对下降了1.3倍左右.经分析,调理污泥SS2与50%的稻壳在800℃温度下混合燃烧污染物排放性能最佳.     

秸秆露天焚烧典型大气污染物排放因子

利用烟气污染物稀释采样系统,基于实际测试,针对玉米、小麦、花生和棉花4种农作物秸秆开展露天焚烧排放大气污染物采集和分析.利用修正燃烧效率区分燃烧状态,根据碳平衡法计算烟气中颗粒物和气态污染物排放因子.结果表明,4种秸秆露天焚烧CO、SO₂、NO_x和CH₄平均排放因子分别在7.39~92.4g/kg、0.11~0.89g/kg、0.72~3.86g/kg和0.2~5.45g/kg之间,PM_2.5平均排放因子在1.48~13.29g/kg之间.OC和EC的质量分别占PM_2.5全部质量的27.7%~54.3%和4.4%~17.1%,是PM_2.5的主要组成成分.污染物排放主要来自混合燃烧状态,焖烧状态排放污染物浓度相对较高.随着含水率升高,焖烧过程增强显著,CO、CH₄、PM_2.5和OC的排放因子升高,其中PM_2.5排放量增高主要是由OC排放占比升高导致.     

民用燃料烟气中气态污染物及水溶性无机离子的排放

选取北京市地区典型生物质燃料（玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗、松木、栗树枝、桃树枝）以及民用煤（烟煤、蜂窝煤）在实验室内进行了模拟燃烧实验,采用Thermo Fisher 42i型化学发光NO-NO₂-NOx分析仪、43i型脉冲荧光SO₂分析仪、48i型CO分析仪对烟气中的NO_x、SO₂、CO进行全程在线监测;对燃烧产生的颗粒物样品进行采集,采用ICS 90A、ICS2000离子色谱仪对不同粒径段颗粒物中的水溶性无机离子进行测定.研究表明：3类民用燃料排放因子均值由大到小的顺序,SO₂为民用煤 > 薪柴 > 秸秆;CO为秸秆 > 民用煤 > 薪柴;NO_x为薪柴 > 民用煤 > 秸秆.薪柴燃烧产生的PM_2.5中SO₄^2-含量最高,占总水溶性无机离子的22%~30%;秸秆类燃烧产生PM_2.5中的水溶性无机离子K⁺占绝对优势,占总水溶性无机离子的36%~49%,其次为Cl^-或SO₄^2-,两者之和占总水溶性无机离子的35%~44%.3类民用燃料中秸秆类燃烧排放的颗粒物中水溶性无机离子的排放因子最高,其次为薪柴类燃料,民用煤最低.本实验对不同粒径段颗粒物中9种水溶性无机离子进行了分析（Na⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、NH₄⁺、F^-、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-）,薪柴类燃料燃烧排放的颗粒物中,Na⁺、K⁺、NH₄⁺、F^-的排放因子在0~2.5μm粒径段内最大,Mg²⁺和Ca²⁺的排放因子在2.5~10μm粒径段内最大.秸秆类燃料除Ca²⁺、Mg²⁺外,其余离子的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大.对于烟煤而言,除了K⁺、Mg²⁺和Ca²⁺外,其余离子的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大;蜂窝煤中Na⁺、K⁺、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大.     

深圳市典型混合功能区PM2.5源解析研究

为精准识别深圳市典型商业、居住与工业混合功能区的PM_2.5污染来源,选取深圳市北部地区5个点位于2017年9月~2018年8月全年进行PM_2.5的样品采集和组分分析,利用优化的多元线性引擎模型（ME-2）对其主要来源及其时空变化特征进行探索.结果显示,研究区域研究时段的大气PM_2.5年均浓度为29.0μg/m³,解析出了SO₂二次转化（19.9%）、机动车（15.1%）、生物质燃烧（11.2%）等10种来源,其中SO₂二次转化、生物质燃烧、NO_x二次转化、VOCs二次转化、工业排放、老化海盐和远洋船舶源具有显著的区域传输特征,而机动车源、燃煤和扬尘具有本地源特征,受到局地排放的影响较大.重污染天气下机动车源、NO_x二次转化、工业排放及生物质燃烧源的增加最为显著,加强这些源的控制是此类混合功能区PM_2.5污染精细化防治的关键.     

民用燃煤污染物排放因子的本地化与减排分析:以辽宁省为例

为探究辽宁省民用燃煤的污染物排放情况,本文选用常见的散煤与型煤为研究对象在农户家中进行燃烧试验,定量评估了不同煤型和不同炉具的排放因子,并比较了不同取暖方式的经济成本. 结果表明:①不同类型燃煤的污染物排放因子差异较大,与烟煤Ⅰ(劣质散煤)相比,洁净煤球的NO_x、CO、VOCs和PM排放因子分别降低了39.8%、44.2%、42.1%和57.9%;与烟煤Ⅱ(优质散煤)相比,洁净煤球的CO、VOCs排放因子分别降低了14.9%和27.8%. ②炉具类型对民用燃煤污染物排放因子的影响较大,与站炉相比,烟煤Ⅰ在环保炉中燃烧产生的SO₂、PM和CO排放因子分别降低了72.8%、35.1%和39.5%. ③2020年辽宁省民用燃煤的SO₂、NO_x、CO、VOCs和PM排放量分别为0.473×104、1.207×104、86.295×104、0.642×104和1.474×104 t,其中散煤的污染物排放量大于型煤. ④取暖方式的费用是居民考虑的重要因素,在政府补贴下型煤+环保炉具取暖方式费用为每年1 073.99元,较散煤+环保炉具取暖方式减少了35%. ⑤用经济成本较低的型煤+环保炉具取暖方式替代辽宁省现有的散煤取暖方式,VOCs、PM和CO约分别减排79.9%、85.3%和42.6%. 研究显示,在保证型煤品质的前提下,型煤+环保炉具取暖方式在排放量和经济成本上均优于散煤+传统炉具,政府可以在经济水平较差的农村地区推广使用.      

农村散煤替代对PM2.5污染影响及健康效益评估——以河南省为例

基于2016年河南省农村污染物排放清单,采用县级优化模型,设置了基准和散煤治理2种情景,评估了2025年1月份河南省农村散煤替代的减排潜力,利用空气质量模型（WRF-CMAQ）模拟其对PM_2.5污染改善的贡献,并采取泊松回归模型分析了相应的居民健康效益.结果表明,由于围护结构改造的成本较低及保温效果显著,其与采暖设备的组合技术在河南省农村家庭是最适合推广的采暖技术.在散煤治理情景下,2025年1月河南省农村居民燃烧源的SO₂,NO_x,CO,PM₁₀,PM_2.5,VOCs,NH₃排放量与基准情景相比分别下降了98.3%,82.6%,99.8%,99.2%,98.8%,98.2%和99.4%.散煤治理情景下河南省2025年1月PM_2.5浓度模拟结果与基准情景相比下降4.1μg/m³,可以避免2220人过早死亡,带来23.5亿元经济效益.     

考虑车辆类型变化的中国乘用车排放特征

通过引入Lotka-Volterra模型预测了中国未来30年的乘用车竞争趋势;通过引入CHG、VOC、CO、SO₂、PM_2.5、NO_x6类污染物更新了全生命周期清单;并据此建立了政策影响模型和敏感性模型评估电动化、轻量化和清洁化政策情景减排效果.结果表明,乘用车市场的主要竞争力来源于新能源与传统能源的竞争,且纯电动与混合动力乘用车呈S型曲线发展,汽油乘用车占比由92%减少到1%;全生命周期中,纯电动乘用车对CHG、VOC、CO减排效益最优,为20%~85%;汽油与天然气乘用车对SO₂和PM_2.5的减排效益最优,为50.0%;3类情景下税收补贴类政策敏感性最强,CHG、VOC和CO的最优减排情景为电气化情景,PM_2.5、NO_x的最优减排情景为清洁化情景,而SO₂的最优减排情景则为整车轻量化.     

船舶排放及不确定性对中国空气质量的影响

船舶排放是我国沿海地区重要的人为排放源,但现有的船舶排放评估研究大多只关注区域尺度的影响分析,而且忽视了排放清单的不确定性,这在一定程度上削弱了评估结果的可靠性.为此,本文利用WRF-SMOKE-CAMQ空气质量模型,定量评估了船舶排放及其不确定性对我国七大沿海港口城市夏季空气质量的影响,结果表明：船舶排放对我国主要沿海港口城市的SO₂、NO_x和PM_2.5浓度贡献范围分别为16.5%~62.5%、21.9%~72.9%和5.9%~26.0%,尤其对宁波、青岛和深圳等港口城市空气质量的影响显著,主要是由于港口较高的船舶排放以及气象传输两方面原因造成的;如果考虑船舶排放清单的总量不确定性,船舶排放对沿海港口城市夏季SO₂、NO_x和PM_2.5的影响分别呈现1.0~3.1,2.1~5.5,0.3~0.9μg/m³的波动;考虑船舶排放清单的时空分配不确定性,船舶排放对沿海港口城市夏季SO₂、NO_x和PM_2.5的影响分别呈现1.9~15.7,5.1~29.3,0.6~2.5μg/m³的波动.可见,船舶排放清单的不确定性对沿海城市船舶排放贡献影响量化有明显的影响.所以在评估船舶排放对港口城市空气质量的影响时,要考虑船舶排放清单的不确定性,尤其是时空分配的不确定性.而合理的时空分配能够提高船舶排放清单的质量和对沿海空气质量模拟的准确性.