船舶燃用B10餐厨废弃油脂制生物柴油排放测试与分析

利用便携式排放测试系统（PEMS）,对一艘内河船舶燃用B10餐厨废弃油脂制生物柴油（生物柴油:柴油为1:9,体积比）进行实际工况排放测试。出港和进港工况下,CO、THC、NO_x和PM瞬态排放速率波动明显,巡航工况下,CO、THC和PM瞬态排放速率较稳定,NO_x排放随空气流量变化而在一定范围内波动;同燃用纯柴油时气态物和颗粒物排放相比,船舶燃用B10生物柴油时,在出港、巡航和进港工况,CO排放速率下降了20.37%、24.39%和6.05%,THC下降了8.2%、8.13%和25.23%,PM下降了53.11%、22.38%和36.55%,PN下降了14.17%、18.75%和46.47%;在出港和进港工况,NO_x排放速率下降了54.28%和40.39%,在巡航工况,NO_x上升了10.45%;燃用2种燃油排放颗粒物均随粒径呈双峰分布,峰值粒径大致相同,燃用B10生物柴油时核态颗粒物数量下降明显。试验表明,船舶燃用B10生物柴油能有效降低气态物和颗粒物排放。     

辽宁省港口邻近区域海运废气排放测算

为准确测算沿海地区船舶废气排放量,基于试验数据确定了NO_x、CO、HC和CO₂排放因子;结合文献资料和海事局进出港船舶签证数据,采用基于船舶活动过程的方法测算了2014年辽宁省港口邻近区域〔距港口减速区外边界25 n mile(1 n mile=1 852 m)以外的边界线与港口陆地岸线所围成的区域〕海运废气排放清单. 结果表明:2014年辽宁省港口邻近区域海运NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM(颗粒物)的排放量分别为11 827.1、971.4、399.6、1 097 426.5、11 654.1和959.2 t;散货船、集装箱船和油船3种主要类型船舶的NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM的分担率之和分别为74.7%、77.8%、70.8%、68.0%、70.9%和70.6%;主机NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM的分担率最大,分别为63.7%、63.0%、46.0%、40.4%、46.4%和45.3%;停泊工况下的NO_x、CO、HC、CO₂、SO₂和PM排放量分别为3 318.3、281.7、168.3、520 194.9、4 894.0和411.5 t. 船舶降速运行、减少停港时间、燃用低硫油和向船舶供应岸电等措施能降低港口邻近区域海运废气排放. 基础数据缺乏或数据代表性不足给废气排放清单带来了一定的不确定性.      

关中地区道路移动源细颗粒物排放特征研究

道路移动源排放的细颗粒物是城市大气颗粒物的主要来源,其排放量、粒径分布和化学组分等特征是评价区域环境颗粒物排放水平及制定相应管控措施的基础.本研究通过抽样调查与观测数据,采用MOVES模型计算了2019年关中地区道路移动源细颗粒物排放量,并利用台架测试法收集了36辆机动车尾气颗粒物,分析了细颗粒物粒径分布和化学组分特征.结果表明,关中地区机动车尾气、刹车磨损和轮胎磨损的PM_2.5排放量分别为3543.77、593.45和117.61 t,西安市机动车PM_2.5排放总量占关中地区机动车PM_2.5总排放量的46.8%.重型货车为机动车PM_2.5主要排放源,其保有量仅占机动车总保有量的2.3%,但排放了53.6%的PM_2.5;不同燃料类型机动车对尾气PM_2.5的排放贡献率不同,柴油车最大,为87.5%.在匀速工况下,柴油车、汽油车和天然气车尾气细颗粒物的数浓度峰值粒径分别为73、9和9 nm,而在加速工况下分别为73、17和17 nm;在加速工况下,这3类燃料机...     

首都国际机场飞机排放清单的建立

将基于标准起飞着陆（LTO）循环各阶段工作时间的飞机排放量计算方法加以改进,利用AMDAR资料计算飞机的有效排放高度,进而准确计算出基于逐架飞机的大气污染物排放总量.结果表明,首都国际机场2013年飞机NO_x、CO、HC、SO₂和PM_2.5排放总量分别为7042.1t、3189.9t、295.3t、429.4t和150.4t.与传统的基于LTO循环的方法相比,修正后的首都机场飞机NO_x、CO、HC和SO₂排放增加了23.5%、2.3%、2.1%和18.1%.飞机排放的CO、HC、SO₂和PM_2.5月变化较小,NO_x排放受飞机有效排放高度影响月波动较大.1～2月飞机污染物排放量处于全年最低水平,8月各污染物排放达到峰值.此外,飞机在爬升和滑行/慢车两种模式下污染物排放比例最大,分别占排放总量的37.7%与36.8%.     

华北地区典型机场清单建立及空气质量影响

基于利用AMDAR数据确定大气混合层高度进而对飞机不同工作状态下的时间进行修正的计算方法，核算了2017年华北地区6座典型机场大气污染物排放量.结果显示，6座机场NO_x、CO、VOC、SO₂与PM_2.5的排放总量分别为21504.2，7074.8，1424.0，1283.6和323.2t.飞机源NO_x、CO、VOC与SO₂的排放量远高于机场内其他污染源，而对PM_2.5的排放贡献相差较小.HC与CO的排放主要集中在滑行阶段，占比分别为90.6%与90.2%，而NO_x、SO₂与PM_2.5的排放主要集中在爬升阶段，排放占比分别为58.9%、38.7%和43.5%.6座机场1月份污染物排放量较低，在8月份达到峰值.基于本研究建立的天津滨海国际机场大气污染物排放清单，利用WRF-CAMQ模型研究机场排放对周边区域PM_2.5浓度的影响.结果表明机场区域小时最大贡献浓度为3.24μg/m³；距离机场5km处的年均贡献浓度与小时最大贡献浓度分别为0.08和2.84μg/m³.     

大连海域远洋船舶排放清单

为准确评估船用柴油机实际排放,利用船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)采集远洋船舶的船速、航行时间、地理位置信息等实时航行数据,采用动力法对2012年大连港远洋船舶的排放清单进行计算. 结果表明:2012年大连港远洋船舶PM₁₀、NO_x、SO_x、CO、HC、CO₂总排放量分别为5 785(包括4 628 t PM_2.5)、51 451、49 437、4 677、2 010及2 885 388 t. 在4种运行工况中系泊工况排放量最大,受船舶类型和污染物种类影响,系泊工况污染物排放所占比例有所不同,但其分担率均在75.0%左右. 船舶排放污染物的空间分析表明,船舶系泊停靠的港口区域是污染物排放最密集的区域. 从船舶类型来看,散货船、集装箱船、邮轮和油轮是污染物主要排放船型,在整个船舶排放清单中,这4类船舶对DPM(柴油机颗粒物)、NO_x、SO_x、CO、CO₂的排放分担率之和分别为90.9%、91.4%、91.9%、91.5%、91.9%. 在船舶的主机、辅机和锅炉3种排放源中,主机是主要排放源,集装箱船和滚装船的主机分担率为90.0%,货船和邮轮的辅机排放分担率达到40.0%.      

荆州开发区高分辨率大气源排放清单构建研究

为准确掌握荆州开发区大气污染物排放状况,该研究采用排放因子法,基于资料收集与实地调查结合的方式获取活动水平、文献调研选取排放系数,结合ArcGIS平台,建立了荆州开发区2019年1 km×1 km 10类排放源9种大气污染物排放清单。结果表明：开发区SO₂、NO_x、CO、VOCs、NH₃、PM₁₀、PM_2.5、BC和OC的排放量分别为850.4、2 407.1、4 584.0、4 848.3、107.7、8 602.1、4 485.3、57.8和159.6 t。移动源是NO_x的主要来源,占NO_x总排放量的43.8%。固定燃烧源是CO的主要来源,占CO总排放量的81.5%。工艺过程源是SO₂、VOCs、PM₁₀、PM_2.5和OC的主要来源,分别占SO₂、VOCs、PM₁₀、PM_2.5和OC总排放量的50.9...     

中国钢铁行业排放清单及大气环境影响研究

自下而上建立2018年中国高分辨率钢铁企业大气污染物排放清单（HSEC,2018）,定量模拟中国钢铁企业2018年和未来年情景下排放各种大气污染物对环境的影响情况.结果表明：2018年,中国钢铁行业共排放SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、PCDD/Fs、VOCs、CO、BC、OC、EC、氟化物分别为29.02万t、66.57万t、28.73万t、11.69万t、2.24kg、89.21万t、4057.49万t、0.45万t、0.61万t、0.06万t、0.88万t,焦化、烧结、球团、高炉4个铁前工序是中国钢铁行业大气污染物主要排放环节,中国钢铁行业对各省份SO₂、NO_x、PM_2.5年均浓度贡献比例平均值分别为2.85%、3.37%、1.54%;未来年,中国钢铁企业SO₂、NO_x、PM₁₀排放量分别为4.94万t、7.58万t、4.11万t,分别下降了82.98%、88.61%、85.69%,中国钢铁行业对各省份SO₂、NO_x、PM_2.5年均浓度贡献比例平均值分别为0.31%、0.22%、0.02%.     

广州市中心城区公交车站颗粒物污染暴露特征及影响因素分析

为探究超大城市居民在中心城区公交车站候车的颗粒物暴露情况,使用Grimm Aerosol 11-A型便携式气溶胶光学粒径谱仪对广州市越秀区和天河区共7个典型公交车站的颗粒物污染暴露进行平行监测.结果表明:①各公交车站的平均PM₁、PM_2.5和PM₁₀暴露浓度分别为（33.35±15.96）（46.97±22.94）和（89.70±67.07）μg/m3,休息日公交车站的暴露浓度约为工作日的2倍,高峰期颗粒物暴露浓度略高于平峰期.②候车乘客数、道路车流量和相对湿度是影响PM₁、PM_2.5暴露浓度的主要因素,纯电动公交车停靠次数虽对细颗粒物暴露浓度无明显贡献,但其制动、轮胎与路面摩擦以及扬尘产生的粗粒径排放成为PM₁₀污染的主要因素之一.③粗粒径模态（1~10 μm）颗粒物是颗粒物浓度的主要贡献源,其浓度占比高达63%,但数浓度占比不足1%;而积聚模态（0.25~1 μm）颗粒物数浓度占比在99%以上,部分车站积聚模态颗粒物质量浓度占比超过40%,说明细颗粒污染严重.④单位时间内公交车站候车乘客PM₁、PM_2.5和PM₁₀总暴露剂量分别为（241.80±82.85）（342.59±112.11）和（681.17±226.89）μg/h,表现出工作日高于休息日、工作日高峰期高于平峰期、休息日高峰期低于平峰期的特征,部分车站（如DF和LS站）老人总暴露剂量占比超过40%,成为公交车站主要暴露对象之一.研究显示,广州市中心城区公交车站颗粒物暴露特征时空差异明显,道路车流量、相对湿度、候车乘客数和公交车停靠次数是影响颗粒物暴露浓度的主要因素.      

钢铁行业典型烧结机污染物排放特征对比研究

钢铁工业排放是引起空气污染的重要原因之一,烧结工序又是钢铁行业中的排放大户.鉴于此,选取了一台工艺相对落后但仍在我国中西部地区大量存在的90 m2小型步进式烧结机和一台工艺较为先进的450 m2大型带式烧结机,对两台烧结机不同点位的SO₂、NO_x、颗粒物以及烟气Hg等进行实测,并对颗粒物中的元素、水溶性离子、OC和EC进行分析,从而获取不同技术水平、不同污控措施下烧结机污染物排放特征以及与2019年生态环境部办公厅印发的《关于推进实施钢铁行业超低排放的意见》中的超低排放限值之间的差距.结果表明:①烧结机头SO₂、NO_x、CO、颗粒物和烟气Hg排放浓度分别为54.69~123.04 mg/m3、187.28~312.58 mg/m3、6 746.04~7 790.83 mg/m3、11.04~19.93 mg/m3和78.97~2 537.07 ng/m3,烧结机尾颗粒物排放浓度为0.76~16.22 mg/m3,机头颗粒物以PM_2.5为主,占比为81.02%~91.49%,机尾颗粒物主要为PM₁₀,占比为71.17%~73.01%.烧结机头SO₂、NO_x、颗粒物以及烧结机尾颗粒物还需分别减排36.00%~71.55%、73.30%~84.00%、9.40%~49.82%和0~38.35%才能满足超低排放限值.②烧结颗粒物主要成分为K、Ca、Na、Mg、Fe、Cl-、SO₄2-、NH₄+、OC和EC等,其占比与烧结机类型、烧结原辅料以及污染物控制措施等因素有关,石灰石-石膏法脱硫后SO₄2-占比增加28.12%,活性炭移动床脱硫后EC占比增加2.15%.③布袋除尘器对烧结机不同粒径颗粒物和烟气Hg的脱除能力比双室五电场静电除尘器分别高出1.25%~5.06%和9.51%,活性炭移动床系统对烧结不同粒径颗粒物以及烟气Hg的去除效果分别比石灰石-石膏法脱硫系统高出9.40%~11.38%和4.31%.研究显示,不同工艺、不同污控措施烧结机大气污染物排放特征存在一定差异,SO₂、NO_x排放浓度与超低排放限值差距较大,烟尘排放浓度与超低排放限值差距较小.      

京津冀及周边地区水泥工业大气污染控制分析

以京津冀及周边地区水泥工业为研究对象,基于产排污系数法,建立了水泥工业主要大气污染物排放计算方法,对2016年该地区水泥工业主要大气污染物排放控制水平进行了分析.结果表明：京津冀及周边地区2016年水泥工业SO₂、NO_x、PM（有组织）排放量分别达到3.2×10⁴t、23.9×10⁴t、9.7×10⁴t,较2015年分别减少24.1%、18.2%、27.2%,各项污染物大幅下降.水泥工业PM无组织排放量占PM总排放量的45.4%,仍需要采取集中收集的方式加强治理.山东、河南是水泥工业SO₂、NO_x、PM、PM₁₀、PM_2.5重点排放来源,应通过化解过剩产能降低污染排放.从各工艺来看,新型干法工艺应考虑采用高效脱氮脱硫技术、协同处置技术、高效大型袋式除尘技术等新技术,进一步降低各项污染物的排放量;粉磨站也需进一步提高污染治理水平.     

京津冀大气污染传输通道城市燃煤大气污染减排潜力

以京津冀大气污染传输通道城市为研究对象,建立了燃煤电厂、燃煤锅炉、农村散煤三大污染源主要大气污染物排放计算方法,以2015年为基准年,梳理现有燃煤污染减排政策措施,对2017年“2+26”城市燃煤污染源SO₂、NOx、PM、PM₁₀、PM_2.5的减排潜力进行了分析.结果表明：实施燃煤电厂超低排放改造、燃煤锅炉淘汰或改造、散煤改电（气）等措施后,“2+26”城市2017年燃煤SO₂、NOx、PM、PM₁₀、PM_2.5排放量分别达到87×10⁴t、56×10⁴t、64×10⁴t、45×10⁴t、32×10⁴t,预计比2015年分别减少44%、48%、33%、32%、30%.燃煤电厂、燃煤锅炉、农村散煤替代各项污染物减排比例分别在55%~70%、31%~38%、18%~21%,未来农村散煤治理的减排潜力还较大.从各城市情况来看,多数城市燃煤SO₂、NO_x减排主要来自燃煤电厂超低排放改造;保定、廊坊等城市燃煤颗粒物减排量较大,得益于散煤治理工作的大力推进.     

环渤海经济区海域船舶大气污染物排放特征

环渤海经济区是我国重点打造的7个跨省（区、市）的经济区域之一,也是我国北方大气污染控制重点区域和主要航运发展区域.随着陆上污染物减排力度的不断加强,环渤海经济区周边海域船舶大气污染日益受到各界关注.为分析环渤海经济区周边海域船舶大气污染物排放特征,采用船舶AIS（Automatic Identification System,自动识别系统）数据、国内外船舶登记注册数据,利用基于AIS的动力法计算了环渤海经济区周边海域船舶大气污染物排放清单.结果表明:2017年环渤海经济区船舶SO_x、NO_x、PM₁₀、HC和CO的排放量分别为26.18×104、41.12×104、3.48×104、1.13×104和2.66×104 t;船舶大气污染物排放主要在低速航行、巡航和系泊工况下产生,低速航行下SO_x、NO_x、PM₁₀、HC、CO的分担率较大,分别为45.56%、48.79%、46.55%、48.68%、47.00%,系泊工况下SO_x、NO_x、PM₁₀、HC和CO的排放量分别为5.06×104、6.86×104、0.67×104、0.19×104和0.51×104 t,因此,推进靠港船舶使用岸电等举措具有良好的减排效果.船舶使用硫含量（以质量分数计）为0.5%和0.1%的燃料油后,SO_x排放量分别减少81.47%和96.29%,可见船舶使用低硫油时SO_x减排效果显著.研究显示,禁止船舶在航行时使用高硫油、要求船舶靠港前换烧低硫油、提高港口岸电覆盖率、加大靠港船舶使用岸电力度是环渤海经济区周边海域船舶大气污染物减排的有效措施.      

宁波市区道路机动车综合排放因子

机动车综合排放因子是计算城市机动车污染物排放总量和排放分担率的基础,是降低城市机动车排放的重要依据,是控制城市道路交通污染的源头.根据宁波市区道路机动车运行工况的研究成果,利用加速模拟工况(ASM)排放测试系统,检测主要污染物HC,CO和NO_x的排放浓度;依据试验车变速器和主减速器的结构参数,以及试验车在宁波市区道路运行时的档位分布计算排污值,并依据机动车的年代和车型分布对该值进行修正,计算宁波市区道路机动车综合排放因子.结果表明,宁波市区道路机动车主要污染物HC,CO和NO_x的综合排放因子分别为5.89,21.22和18.91 g/(km·辆).      

首都国际机场航空器排放清单的计算分析

基于微脉冲激光雷达提取的混合层高度与首都机场的实际运行数据,采用美国EPA方法,更准确的估算了2016年首都国际机场航空器排放清单.结果表明：在航空器起飞着陆（LTO）循环排放的各种污染物中,NO_x和CO排放量最多,分别占排放总量的53.3%和38.5%.滑行阶段和爬升阶段的排放总量较多,占排放总量的49.7%和25.7%.滑行阶段是航空器排放CO、SO_x、HC和PM的主要阶段.在滑行阶段的主要排放物是CO和NO_x,分别占滑行阶段排放总量的71.7%和17.2%.混合层高度变化对航空器排放的NO_x与CO影响最大,对SO_x、HC与PM影响较小.在所有的起降航班机型中,A320对排放影响最小,B77W影响最大.航空器场面滑行时间是影响污染物排放量的一个非常重要的因素.优化航空器滑行效率,减少滑行时间,对减少机场排放量会有非常积极的作用.     

2006—2012年广东省机动车尾气排放特征及变化规律

利用广东省年鉴及实地调查资料,基于COPERT Ⅳ模型计算并分析了2006─2012年广东省珠三角和非珠三角地区的机动车尾气排放清单. 结果表明:研究地区2006─2012年机动车保有量上升,国Ⅲ、国Ⅳ车辆所占比例提高,其中珠三角地区优化程度大于非珠三角地区;2006─2012年2个地区污染物(CO、VOC、NO_x、PM_2.5)排放因子均有降低,降幅在24.54%~57.89%之间. 机动车污染物排放量上升趋势及贡献特征地区性差异明显,2006─2012年非珠三角地区CO、VOC排放量分别上升了37.20%、26.93%,增幅高于珠三角地区,而珠三角地区2012年的NO_x、PM_2.5排放量增幅(分别为21.65%、14.60%)高于非珠三角地区. 轻型客车是2个地区CO和VOC的主要贡献车型,贡献率均达46.96%以上,并且处于上升状态,但珠三角地区增幅小于非珠三角地区;重型客车和重型货车是2个地区NO_x、PM_2.5的主要来源,贡献率均在40.78%以上.      

我国燃煤电厂颗粒物排放特征

基于我国燃煤电厂(不含港、澳、台数据,下同)的燃烧技术及颗粒物控制技术分类,建立了燃煤电厂颗粒物排放计算方法. 利用该方法,分析了2000─2010年我国燃煤电厂颗粒物排放量及分布特征. 结果表明:我国燃煤电厂颗粒物排放量自2000年起持续增加,于2005年达到最高值(375×104 t),其中PM₁₀、PM_2.5排放量分别为237×104、129×104 t;此后逐年降低,2010年降至166×104 t,其中PM₁₀、PM_2.5排放量分别降至126×104、85×104 t. 随着静电除尘及湿法脱硫的普及,颗粒物中PM_2.5所占比例由2005年的34.3%升至2010年的51.2%. 我国燃煤电厂颗粒物排放地区分布不均衡,2010年内蒙古、山东、河南、江苏、山西和广东六省区的排放量占全国排放总量的44%. PM_2.5排放因子也因各省燃煤电厂颗粒物排放控制技术不同而产生差异,其中煤粉炉、循环流化床锅炉的PM_2.5排放因子分别为0.35~0.75、0.27~0.90 kg/t. 从机组规模影响来看,单台容量在30×104 kW以下的燃煤机组是粗颗粒(PM>10)的主要来源,而在30×104 kW以上的燃煤机组对PM_2.5排放贡献(64.6%)较大,这主要与这类燃煤机组静电除尘和湿法脱硫的安装比例高有关.