基于实测的燃煤电厂细颗粒物排放特性分析与研究

选取我国6个有代表性的燃煤电厂对烟尘、PM10和PM2.5的排放情况进行实测,根据所测数据计算各电厂对烟尘、PM10和PM2.5除尘效率以及排放因子,并分析得到其排放特性.6个受检燃煤电厂静电除尘及湿法脱硫设备对烟尘总除尘效率最高为99.88%,最低为99.75%,平均去除率为99.82%;除尘前,烟气中PM10含量范...     

燃煤电厂锅炉PM2.5排放危害度评价模型建立及案例分析

为评价燃煤电厂锅炉PM2.5排放的危害度,根据颗粒的形成机制及对环境和人体健康的影响程度,将PM2.5进行了粒径分段,综合考虑不同粒径段颗粒物的质量浓度、粒数浓度、汞相对富集因子及汞元素在煤灰分中含量,建立了燃煤锅炉PM2.5排放危害度综合评价模型,最后利用已有文献现场实验测得的数据对评价模型进行了案例分析,并提出了危害度削减系数概念,可用于对除尘装置进行评价.     

供热锅炉颗粒物排放特征实测研究

采用芬兰Dekati公司的颗粒物稀释采集系统对天津市供热行业7台典型燃煤锅炉、1台天然气锅炉开展PM_(10)、PM_(2.5)排放特征实测研究,结果表明:(1)燃煤锅炉在湿法除尘和旋风除尘器后的PM_(10)、PM_(2.5)排放因子具有显著差异(湿法除尘:PM_(10)(0.341±0.289)kg/t、PM_(2.5)(0.305±0.270)kg/t;旋风除尘:PM_(10)(0.608±0.163)kg/t、PM_(2.5)(0.558±0.165)kg/t);燃气锅炉PM_(10)、PM_(2.5)排放因子均为0.025kg/万m~3,其测试结果与国内已有研究结果具有很好的可比性。(2)燃煤锅炉PM_(10)、PM_(2.5)排放因子实测值显著低于物料衡算法,说明采用物料衡算法对清单中一次颗粒物的排放量估算存在高估的可能性。(3)供暖锅炉污染物排放存在显著的时间变化特征,清晨与午后分别是排放量高峰和低谷时间段。     

民用燃料燃烧排放PM2.5和PM10中碳组分排放因子对比

在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主, PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10 中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50.     

重庆市燃煤电厂汞排放特征及排放量

以重庆市两种锅炉类型[循环流化床锅炉(CFB)和煤粉炉(PC)]的4个燃煤电厂为研究对象,分析不同规模电厂输入输出物料汞含量,探讨电厂中汞的来源和去向,研究重庆市典型燃煤电厂汞的排放特征,估算其大气汞排放量和排放因子.结果表明,4个电厂的汞主要来源为煤,入炉煤汞含量为(80.77±6.39)~(266.83±4.71)μg·kg-1.4个电厂排放的汞主要进入了固体废物,其中,CFB电厂中汞的去向主要是粉煤灰,而PC电厂汞的去向主要是脱硫石膏和粉煤灰.4个电厂的汞脱除率为72.89%~96.05%,CFB电厂高于PC电厂.4个电厂的大气汞排放因子(EF电、EF煤)分别为4.66~29.47μg·(k W·h)-1和8.55~71.77 mg·t-1,大气汞排放量为6.13~429.17 g·d-1.燃煤电厂的汞排放与煤中汞含量、锅炉类型、发电负荷、污控设备等因素有关.为控制电厂汞排放,需改善燃煤机组的能效,提高烟气净化设备的除汞效率,加强燃煤电厂的固体废物利用监管.     

镇江市冬季PM_(2.5)的来源解析

采集了镇江环境监测站1月份的PM2.5样品,用SPAMS 0515对PM2.5来源进行解析,结果显示,对镇江市区冬季环境空气有明显贡献的颗粒物来源是汽车尾气、燃煤、工业排放和扬尘,4者的贡献率分别为汽车尾气占22.5%、燃煤占16.3%、工业源占13.6%、扬尘占11.8%。镇江市区冬季PM2.5颗粒中,汽车尾气、燃煤分布在小粒径段,扬尘分布在大粒径段。日间汽车尾气和扬尘对PM2.5增高的影响增大,早高峰、晚高峰汽车尾气贡献增长。PM2.5中含的Mn、Fe、Cr、Zn、Pb 5种金属元素颗粒中含Pb颗粒数量最大。     

国内民用燃煤烟气中多环芳烃排放因子研究

模拟国内民用燃煤过程.确定燃煤排放烟气中PAHs的排放因子、PAHs在烟气气相与颗粒相之间的分配、特征排放谱以及不同燃烧方式的影响.结果表明:以15种母体PAHs加和计,燃煤排放因子的变化范围为71～882 mg·k8-1,排放因子和有毒PAHs组份排放量由高至低依次为烟煤、蜂窝煤和无烟煤,主要毒性成份存在于颗粒相中.PAH组份的气-固相分配比例与其饱和蒸汽压存在显著的正相关关系.燃煤类型和燃煤中挥发组份对烟气PAHs排放因子、气-固相分配以及排放谱分布具有决定性作用.另外,不同燃烧方式对燃煤排放因子也有一定影响,缺氧条件会导致排放系数升高.     

民用燃煤排放分级颗粒物中碳组分排放因子

中国是全球碳质气溶胶最重要的贡献者之一,民用燃煤排放占有很大的比重.排放因子的不确定性直接影响碳气溶胶排放清单的准确性.本研究基于室内模拟燃烧实验和稀释通道采样系统,采用FA-3型9级撞击采样器采集了3种蜂窝煤(考虑明烧和闷烧)和包括烟煤与褐煤在内的4种块煤燃烧排放的九级粒径颗粒物,采用热光法分析了不同粒径颗粒物中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量,计算得到排放因子.结果表明:(1)对于蜂窝煤的明烧与闷烧,PM2.1中OC排放因子分别为0.07g·kg~(-1)和0.10 g·kg~(-1),EC的排放因子为0.002 g·kg~(-1)和0.001 g·kg~(-1);闷烧排放的有机碳颗粒物高于明烧;元素碳排放因子低于明烧.块煤排放PM2.1中OC与EC排放因子分别是1.4 g·kg~(-1)和0.02 g·kg~(-1),高出蜂窝煤排放一个数量级.(2)粒径分析结果表明,民用煤燃烧排放的颗粒物及其载带的碳组分集中在细颗粒物上,碳组分的质量中值粒径均小于2.5μm,总碳(OC+EC)的排放因子粒径分布表明蜂窝煤燃烧排放的碳组分富集于≤0.43μm粒径段,块煤富集于0.43~0.65μm粒径段.     

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.      

烟煤层燃炉颗粒物初始排放因子变化规律研究

以95台中小型烟煤层燃炉(￡70MW)的燃料特性分析数据和颗粒物(PM)排放实测数据为基础,利用统计分析方法及SPSS13.0统计分析软件,分析了锅炉出力W、过量空气系数a、燃煤灰分含量w(A)对燃烧过程PM初始排放因子的影响,研究了PM初始排放因子的变化规律.结果表明,在锅炉运行负荷380%的条件下,基于燃料消耗量、燃料发热量和灰分含量的PM初始排放因子EF0C、EF0H和EF0A基本上与W无关; EF0C、EF0H随a和w(A)的增加而增大,EF0A随w(A)增加而减小.3种影响因子由强到弱的顺序分别为EF0C:w(A)> a> W;EF0H:w(A)> a> W;EF0A:w(A)> a> W.     

餐饮行业细颗粒物(PM2.5)排放测算方法:以上海市为例

以上海市餐饮企业为例,研究了餐饮企业PM_(2.5)排放特征以及排放测算方法.按照单位灶头、单位时间、单位就餐人次这3种计算基准,获得了不同类型餐饮企业PM_(2.5)的排放因子,并在此基础上结合2014年上海市餐饮企业活动水平测算了PM_(2.5)的排放清单.结果表明,餐饮企业排放PM_(2.5)的浓度范围0.1~1.8 mg·m~(-3),甚至超过国家饮食业标准中关于油烟1mg·m~(-3)的排放限值;PM_(2.5)中OC质量贡献超过50%,OC/EC比值的变化范围为58.8~752.3,平均值为128.4,可作为餐饮排放的示踪特征.企业规模是影响餐饮企业PM_(2.5)排放因子的重要因素.按照灶头活动、餐饮作业时间以及就餐人次这3种方法计算得出的餐饮企业PM_(2.5)排放因子均表明,大型、中型企业明显高于小型和微型企业(食堂、快餐).基于上述3种排放因子,计算2014年上海PM_(2.5)排放量相对一致,表明本研究获得基于3种活动水平的排放因子比较可靠,未来可应用于其他城市餐饮企业排放清单的核算.     

双级虚拟撞击采样器应用于固定污染源PM10和PM2.5排放测量

为贯彻落实《大气污染防治行动计划》,环境保护部指导各地开展大气污染源排放清单编制工作,其中包括固定源PM_(10)和PM_(2.5)的排放清单.但目前国内尚无固定源PM_(10)和PM_(2.5)标准采样方法.本研究提出了适合我国固定源PM_(10)和PM_(2.5)测量的双级虚拟撞击采样方法,开发了相应的分级采样系统,并用该方法对各类固定源进行了现场测试.测试结果表明,所测试的煤粉炉电厂的烟囱入口PM_(2.5)质量浓度为(0.93±0.03)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(1.13±0.11)mg·m~(-3).所测试的垃圾焚烧电厂的烟囱排放口PM_(2.5)质量浓度为(3.3±0.65)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(6.9±0.86)mg·m~(-3).所测试的大型循环流化床发电厂的烟囱排放口PM_(2.5)质量浓度为(0.59±0.04)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(1.12±0.16)mg·m~(-3).所测试的钢铁转炉的烟囱排放口PM_(2.5)质量浓度为(0.15±0.04)mg·m~(-3),PM_(10)质量浓度为(0.43±0.15)mg·m~(-3).     

苏州市大气细颗粒物(PM2.5)工业源排放清单

通过发放调查表、现场咨询等形式,获得苏州市2012年工业企业基本信息,参照国内外已有研究成果,确定排放因子,并根据实际情况对钢铁行业进行了系数修订,得到苏州市工业源大气细颗粒物排放清单.结果表明:苏州地区工业源PM_(2.5)排放总量约为6.57×10~4t,工艺过程源和固定燃烧源分别占94%和6%;张家港地区贡献率最大,为51%,其次为常熟13.8%;姑苏区贡献率最小,为0.13%;苏州市平均排放强度为10.42 t·km~(-2),张家港排放强度最大,达到了43.57 t·km~(-2),其次为新区12.38 t·km~(-2);钢铁与炼焦、火电、水泥行业是PM_(2.5)的主要贡献者,分别为50%、17%和14%;空间分布显示苏州北部相对细颗粒污染较大,重点企业多集中在张家港、常熟地区,东部污染较少.     

基于本地污染源调查的杭州市大气污染物排放清单研究

基于实地调查数据并辅以统计数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算了杭州市2015年大气污染物排放清单,并选取经纬度坐标、路网、航道、土地类型和人口等数据作为权重因子,研究了该地区各类排放源污染物排放空间分布特征.结果表明,杭州市2015年SO_2、NO_x、CO、VOCs、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3年排放总量分别为22.20×10~3、108.17×10~3、192.10×10~3、134.94×10~3、78.12×10~3、27.65×10~3和59.75×10~3t.工业源是杭州市SO_2排放的主要来源,移动源对NO_x和CO的排放贡献最为显著,扬尘源是杭州市PM_(10)和PM_(2.5)排放的最主要来源,其次为工业源;VOCs排放的主要来源依次为工业源、天然源和移动源;NH_3排放主要来自农业源.从空间分布来看,排放主要集中在中心城区及其周边的萧山、下沙、大江东、余杭和富阳等工业企业相对密集的区域.本研究建立的排放清单在污染源覆盖范围和排放因子方面仍然存在一定的不确定性,建议在后续研究中重点开展低、小、散企业及本地化排放因子调查研究工作,进一步提升大气污染物排放清单的准确度.     

城市生活垃圾露天焚烧PM2.5及其组分排放特征

利用稀释采样系统,针对桶内燃烧和自然堆积两种常见露天焚烧方式,分别对橡塑类、纸类和木竹类这3种组分生活垃圾露天焚烧PM_(2.5)排放特征进行实测,计算PM_(2.5)、OC、EC、水溶性离子和无机元素排放因子.结果表明,木竹类生活垃圾PM_(2.5)排放因子(7.44±0.76)g·kg~(-1)最高,纸类PM_(2.5)排放因子(2.72±0.52)g·kg~(-1)最低.桶内燃烧的条件会造成更多污染物排放.在不同的燃烧方式下,橡塑类和纸类生活垃圾在桶内燃烧的条件下PM_(2.5)排放因子是自然堆积燃烧的2.5~3.5倍.PM_(2.5)中OC和EC为主要组成成分,PM_(2.5)组分构成占比约为46.6%~67.2%.不同垃圾组分OC/EC比率差异较大,但该比率受焚烧条件影响较小,有助于解析不同组分垃圾焚烧排放贡献.水溶性离子中NH+4离子、Cl-离子含量最高,在PM_(2.5)中所占比例范围分别为2.28%~6.35%和1.04%~14.31%.无机元素中Ca、K、Fe和Ba元素排放因子较高.重金属元素中Zn元素排放因子最高,Cu、Cr、Sb和Pb等元素也有一定富集.Zn元素含量主要由燃烧方式决定,桶内燃烧大约是自然堆积燃烧的20倍左右.     

京津冀燃煤工业和生活锅炉的技术分布与大气污染物排放特征

燃煤工业和生活锅炉(下称燃煤锅炉)是京津冀地区大气污染控制的重点,分析其污染物排放特征对燃煤锅炉的污染控制具有重要意义. 对京津冀地区燃煤锅炉的容量、锅炉种类、除尘方式、实际除尘效率等技术分布信息进行了统计,在此基础上建立了基于技术分布信息的2012年京津冀地区燃煤锅炉大气污染物排放清单,并分析了技术特征对燃煤锅炉大气污染物排放的影响. 结果表明:京津冀地区燃煤锅炉以10 t/h及以下的小容量锅炉为主,主要炉型为层燃炉,除尘方式以湿式除尘及多管旋风除尘为主;2012年京津冀地区燃煤锅炉的SO₂、NO_x、颗粒物、PM₁₀和PM_2.5排放量分别为90.81×104、30.88×104 、31.46×104、14.64×104和8.07×104 t,排放主要集中于10 t/h及以下和35 t/h以上的锅炉;天津、石家庄、保定、唐山是锅炉污染物排放量最大的城市;供热、食品、化工、造纸是燃煤锅炉排放最集中的行业. 京津冀地区不同城市锅炉的容量及行业分布差异明显,各城市对燃煤锅炉应因地制宜采取天然气替代、集中供热等措施,以控制燃煤锅炉的污染物排放.      

不同燃烧状态下农作物秸秆PM2.5排放因子及主要成分分析

运用自主设计的生物质燃烧系统,对水稻、小麦、大豆、玉米、花生和油菜6种农作物秸秆采用不同燃烧状态(阴燃和明燃)进行实验室模拟燃烧,分析PM_(2.5)的排放因子及其碳质组分和水溶性离子之间的差异.研究结果表明,不同燃烧状态对秸秆PM_(2.5)的排放因子、碳质组分和水溶性离子的排放均具有显著影响.不同农作物秸秆PM_(2.5)排放因子范围在阴燃和明燃时分别是11.45~23.84 g·kg~(-1)和4.51~12.15 g·kg~(-1).有机碳(OC)、元素碳(EC)的排放因子范围阴燃时分别是5.03~11.04 g·kg~(-1)和0.94~2.70 g·kg~(-1),明燃时分别是1.55~6.02 g·kg~(-1)·kg~(-1)和1.04~2.11 g·kg~(-1),阴明燃具有显著差异且阴燃高于明燃.此外,OC/EC、OC/PM_(2.5)和EC/PM_(2.5)在不同燃烧状态均具有显著差别,可作为区分阴明燃的指标.PM_(2.5)中水溶性离子的主要组分阴燃时为K+(1.011 g·kg~(-1))、Cl~-(0.712 g·kg~(-1))、F~-(0.182 g·kg~(-1)g)和SO_4~(2-)(0.166 g·kg~(-1)),明燃时为K+(0.457 g·kg~(-1))、Cl~-(0.271 g·kg~(-1))、SO_4~(2-)(0.086 g·kg~(-1))和F~-(0.048 g·kg~(-1)),且阴燃条件更有利于离子的排放.此外,水溶性离子的相关性也因燃烧状态的不同而有较大的差异.     

四川省典型工业行业PM2.5成分谱分析

利用荷电低压颗粒物撞击器(ELPI+)对四川省水泥行业、玻璃行业、陶瓷行业、砖瓦行业、燃煤锅炉、生物质锅炉、电厂、钢铁行业等典型行业开展排放特征测试,通过组分分析,获取各行业PM_(2.5)成分特征谱.结果表明:①水泥、玻璃、陶瓷、砖瓦等建材行业均以Si、Ca、Mg等元素为主要排放组分,双碱法脱硫SO_4~(2-)排放占比高于其他脱硫工艺;②电厂PM_(2.5)中SO_4~(2-)、Ca~(2+)、NH_4~+、Mg和Si为特征组分;燃煤锅炉中OC、Al、Si和Ca等为特征组分;③OC和EC是生物质锅炉PM_(2.5)主要排放组分,成型生物质燃料锅炉中K排放占比也较高,非成型生物质燃料锅炉中Cl~-排放占比为所有行业中最高;④钢铁行业中Ca含量最高,为18. 11%,其次为SO_4~(2-)、Na~+和Fe.     

北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益评估

为分析北京市燃煤源排放控制措施的污染物减排效益,基于MEIC（中国多尺度排放清单模型）,采用情景分析法,评估了北京市电厂能源清洁化与末端治理、燃煤锅炉改造和城区平房区居民采暖改造等措施的污染物减排效益.结果表明,相对于无控情景,2013年北京市电厂能源清洁化与末端治理减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量为1.28×104、2.10×104、5.13×104和4.98×104 t,分别占无控情景的85%、86%、87%、74%;北京市燃煤锅炉改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO_x排放量为1.09×104、2.68×104、11.64×104和5.81×104 t,分别占无煤改气情景的83%、89%、83%、83%;北京市老旧平房区的居民采暖改造减少PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO_x排放量分别为630、870、2 070和790 t,均占无煤改电情景的8%.研究显示,北京市从1998年开始采取的各种减排措施有效地减少了污染物的排放,对北京市空气质量改善具有重要意义.      

北京市典型排放源PM_(2.5)成分谱研究

为了建立和完善北京市PM_(2.5)本地化源谱,对北京市11类排放源PM_(2.5)进行采集,并测定其26种组分,分析了不同排放源源谱的组分特征.结果表明,在有组织排放源中,燃煤电厂PM_(2.5)中OC和Si含量很高,占PM_(2.5)的质量分数分别为8.56%和6.19%(平均值),而供热/工业锅炉排放PM_(2.5)中则是SO_4~(2-)(占48.38%)和OC(11.0%)比例最高,水泥窑炉PM_(2.5)中OC(7.12%)、Ca(4.81)和Si(4.41%)占有较大比例;垃圾焚烧排放的PM_(2.5)中Si、Ca、K和SO_4~(2-)均较高,分别占8.15%、9.36%、7.17%和6.79%,且Cl~-含量(2.5%)高于其他所有源,生物质燃烧源PM_(2.5)中OC(21.7%)、Si(6.75%)、Ca(6.15%)较为丰富,餐饮源PM_(2.5)中OC(19.44%)、SO_4~(2-)(5.76%)和K(3.11%)含量均较高;无组织开放源中,道路扬尘和土壤风沙PM_(2.5)化学组分含量变化较为一致,均是Si(分别为16.8%和9.3%)和OC(分别为8.89%和6.61%)最高,建筑水泥尘PM_(2.5)中Ca(17.46%)含量高于其他源;流动排放源PM_(2.5)中OC、EC比例最高,其中,重型柴油车的OC(29.79%)与EC(26.5%)排放比例相当,而轻型汽油车OC排放占有绝对优势(占75%).本文通过对比国内外部分排放源PM_(2.5)成分谱的差异,指出不同区域相同源类排放的PM_(2.5)化学组分差异较大,在应用受体模型中的化学质量平衡模型(CMB)判断受体颗粒物来源时,应基于本地的排放源成分谱,以避免较大的误差.