炼化企业VOCs末端治理设施排放等级与治理技术评估

文章对国内20家炼化企业共计272套VOCs末端治理设施进行调研，统计了治理设施的设计处 理规模、VOCs进口浓度等信息。其中污水集输处理系统、工艺废气、储罐、装卸车系统是炼化企业VOCs 4大污染源。基于各治理设施的VOCs设计处理规模和进口浓度，建立了炼化企业VOCs末端治理设施排放估算 方法，按照污染源类别将各个治理设施的VOCs排放水平划分为4个等级，1级为最高，4级为最低。其中1级排放设施分别占比19.2％，24.6％，19.4％和24.3％，这说明目前我国炼化企业的VOCs处理量较大，排放管控不容松懈。此外，还统计了272套治理设施的治理技术，结合设施的排放等级，建立了炼化企业VOCs末端 治理技术评估表，基于此表能够为炼化企业对VOCs末端治理设施治理技术的比选提供指导。     

石化行业挥发性有机物在线监测现状及对策建议

结合石化行业挥发性有机物（VOCs）在线监测政策要求，调研行业企业VOCs在线监测设施安装 现状。40余家炼化企业调查数据显示，我国石化企业VOCs在线监测设施安装目前处于起步阶段，存在比对数 据误差较大、安装源项要求不统一、无组织排放精细化监管有待探索、处理效率一拖二监测方式有待明确、石油 化学工业适用性需进一步研究等问题，提出明确石化行业VOCs在线监测安装源项要求，明确石化行业VOCs排放重点源，加快技术规范、比对标准程序、合格产品目录制订等对策建议，探索石化企业VOCs整体排放监管监测模式。     

油气田挥发性有机物管控源项及排放系数研究

对美国油气田挥发性有机物(VOCs)管控要求、排放系数、可行技术及相关治理费用进行梳理总结,为我国油气田VOCs排放标准、排污许可申请技术规范、污染源核算技术指南等制定以及油气田企业VOCs治理提供借鉴。美国新建污染源控制标准主要对油气田油气井完井、储存、气动阀、气动泵、压缩机、设备泄漏、无组织逸散等VOCs污染源提出管控要求。参照我国当前石油化学工业VOCs管控理念,可将上述污染源归为设备和管道组件密封点、物料转移和输送、工艺无组织、储存4个源项进行管控。     

污染物特别排放限值对石油石化企业的影响

介绍了污染物特别排放限值出台的背景。回顾了2008年以来水、大气污染物特别排放限值制定的一系列法律依据,分析了其执行时间和涉及的主要石油石化企业。指出执行特别排放限值后,重点控制区将有80%被调查炼化企业的发电锅炉不能达标,大部分在用锅炉需要进行改造或配套污染治理设施,绝大多数炼化企业的硫磺尾气二氧化硫和加热炉烟气氮氧化物将难以稳定达标。从行业或区域限批、治污技术与装置的结合度、治污设施建设周期等方面分析了特别排放限值对企业的综合影响,并从对企业影响的调研、加强与重点区域内政府沟通协调、制定重点控制区石油石化企业污染治理设施运行规范三方面提出了相应的对策建议。     

典型人造板制造企业VOCs排放特征及成分谱研究

为研究人造板制造企业VOCs排放特征及源成分谱,通过现场采样的方法,对A和B两家典型人造板制造企业VOCs各排放环节进行了采样和分析。结果表明:调胶、施胶排放口VOCs和甲醛排放浓度均最高,分别为13. 06 mg/m~3和33. 23mg/m~3。对于无组织排放,调胶工段的VOCs和甲醛排放浓度相对较高。A企业和B企业的VOCs排放系数分别为13. 4 g/m~3和208. 3 g/m~3,排放系数差异较大与企业原辅料的种类及使用量有关。人造板制造业有组织排放VOCs以含氧VOC和烷烃为主,浓度占比排名前三的物种为乙醇、丙酮和癸烷,占比分别为57. 38%、13. 04%和7. 64%。无组织排放VOCs则以含氧VOC和芳香烃为主,浓度占比排名前三的物种为乙醇、苯乙烯和丙酮,占比分别为22. 33%,8. 51%和8. 47%。     

油气田开发业挥发性有机物排放来源及控制措施

文章从源强产生角度,重点研究了油气田行业挥发性有机物(VOCs)在项目开发建设期和油气生产期的排放来源,即开发建设期污染源主要为钻井过程中、柴油机燃烧产生及井喷事故排放的VOCs,油气生产期有组织排放及无组织挥发的VOCs。探讨了其源头控制、末端治理的措施,并针对目前存在的问题提出合理化建议,为提升我国挥发性有机物的治理水平提供技术支撑。     

基于排放源分析的我国六氯苯管理对策研究

根据文献调研和资料分析,系统总结了我国六氯苯(hexachlorobenzene,HCB)的可能排放源,根据排放因子和行业状况分析了我国农药使用、工业生产以及燃烧过程等污染源的非故意六氯苯排放状况和趋势,总结并探讨了六氯苯排放相关行业的管理措施和政策.结果表明:目前,我国六氯苯的主要来源是含六氯苯杂质的农药使用、废弃物...     

资阳市大气污染源排放清单研究

采用实地调研、资料收集等方式获得了2017年资阳市典型污染源的活动水平数据,参照城市大气污染物排放清单编制技术手册建立了基于排放因子法和物料衡算法的资阳市大气污染源排放清单,分析了主要污染物的行业排放特征和空间分布特征。结果表明,2017年资阳市SO₂、NO_X、CO、PM₁₀、PM_2.5、VOCs、NH₃总排放量分别为3.58kt、13.91kt、94.91kt、25.51kt、8.67kt、23.84kt和46.44kt。SO₂排放主要来自工业源;NOX排放主要来自移动源;CO排放主要来自工业过程及移动源;PM₁₀和PM_2.5、排放来自扬尘源和露天秸秆焚烧;VOCs主要来自溶剂使用源;NH₃主要来自农业活动。资阳市主要污染物排放分布在工业点源较为集中的雁江区和安岳县,乐至县污染物排放量相对较小。     

四川省VOCs综合治理重点工程机械制造企业现状分析

主要针对纳入四川省挥发性有机物综合治理重点的工程机械制造行业治理现状进行研究。挥发性有机物是臭氧破坏的主要来源，也是工程机械制造行业排放的主要污染物之一。对纳入综合治理重点的41家工程机械制造企业挥发性有机物(VOCs)排放现状进行了现场调研、数据收集和分析。调研和分析结果显示：采用改进生产工艺或末端治理控制VOCs排放的企业占51.2%,2018～2020年使用低(无)VOCs清洁原辅材料替代在37.99%～47.41%。对存在的问题进行研究分析，提出意见建议。为四川省挥发性有机物综合治理以及打赢蓝天保卫战提供技术支撑。     

宜宾市人为源VOCs排放清单及其臭氧生成潜势

基于四川省环境统计数据及相关资料,采用排放因子法计算得到宜宾市2014年VOCs排放量,同时估算了各污染源臭氧生成潜势。宜宾市各污染源2014年度排放VOCs共3.2万t,最主要的排放行业是工业过程源、道路移动源及溶剂使用源,分别占37%,22%和16%。宜宾市的臭氧生成潜势总量为9.5万t,移动源的贡献率最高,达37%,其次工业过程源和溶剂使用源分别贡献21%和17%。     

南通市典型臭氧污染过程VOCs特征及来源分析

利用在线挥发性有机物自动监测仪TH300B对2020年8月12—17日南通市典型臭氧污染过程中VOCs排放进行监测。结果表明,南通市此次臭氧污染过程主要受VOCs排放影响,污染中VOCs体积浓度均值为23.44 ppb,较污染前下降了12.0%,其中芳香烃体积浓度占比下降幅度最大,较污染前下降23.4%,OVOCs体积浓度绝对值下降最大,较污染前下降1.42 ppb。污染中,VOCs总OFP贡献为162.0μg/m3,较污染前下降22.2%,OPF与臭氧的日变化呈明显的相反关系,关键活性物种为甲苯、乙烯和异戊烷等。PMF模型解析结果显示,机动车尾气、工业排放、油气挥发、涂料和溶剂使用、天然气源对VOCs的贡献占比分别为38.6%,35.4%,9.5%,8.8%和7.8%。     

构建开放监督型工业源挥发性有机物排污申报平台的建议

工业源挥发性有机物(VOCs)以无组织排放为主,其排放量的确定和申报对现行的以有组织排放管理为主的环境管理模式提出挑战。为顺利实施VOCs排污收费、总量控制、环境影响评价、污染防治管理,切实降低环保部门收集信息、监督管理的成本,促进环境信息的真实性和有效性,我国迫切需要在国家层面结合环境信息公开和公众参与对VOCs排污申报管理模式进行研究和构建。在研究国内外排污申报平台的基础上,提出以VOCs管控为契机,整合环境统计、排污费征收等要求,建立面向企业的唯一开放监督型VOCs排污申报平台,采取数据联审制度,推行信息公开和开放型监督。通过申报功能、试算功能、监督审核功能、决策支持功能、减排技术评价功能、信息公开功能、资料和文件功能、培训和试报功能等平台八大功能的有机融合,建立公众、企业和政府相互监督、制约的三级VOCs排放监督管理新机制,为我国环境管理模式的更新升级提供参考。     

Characterization of total volatile organic compound emissions from paints

Recently, Homeswest in Western Australia and Murdoch University developed a project to construct low allergen houses (LAH) in a newly developed suburb. All potential volatile organic compound (VOC) emission materials used in LAH are required to be measured before the construction of LAH, to ensure they are low VOCs emission materials. To protect people sensitive to exposure to VOCs it is important to evaluate and select low VOCs emitting paints. In this paper, therefore, twelve different paints provided by local manufacturers were selected for analysis to characterize total volatile organic compounds (TVOC) emissions. Emissions of TVOCs from six organic solvent-soluble paints and six water-soluble paints were evaluated using a small test chamber under controlled temperature, relative humidity and air exchange rates. The major volatile organic compounds in these paints were also identified. The time dependence of TVOC emissions from paint products in the chamber was evaluated. TVOC emissions from organic solvent-soluble and water-soluble paints were compared. The influence of air exchange rate on the TVOC concentrations emitted from organic solvent-soluble and water-soluble paints was also investigated. A double-exponential equation was used to evaluate emission characteristics of TVOC from paint products. With this double-exponential model, the physical processes of TVOC emissions can be explained. A variety of emission parameters can be calculated and used to estimate real indoor TVOCs concentrations.     

Volatile organic compound emissions from wastewater treatment plants in Taiwan: legal regulations and costs of control

This study assessed volatile organic compound (VOC) emission characteristics from wastewater treatment plants (WWTPs) in five Taiwanese industrial districts engaged in numerous manufacturing processes, including petrochemical, science-based industry (primarily semiconductors, photo-electronics, electronic products and biological technology), as well as multiple manufacturing processes (primarily pharmaceuticals and paint manufacturing). The most aqueous hydrocarbons dissolved in the wastewater of Taiwanese WWTPs were acetone, acrylonitrile, methylene chloride, and chloroform for the petrochemical districts; acetone, chloroform, and toluene for the science-based districts; and chlorinated and aromatic hydrocarbons for the multiple industrial districts. The aqueous pollutants in the united WWTPs were closely related to the characteristics of the manufacturing plants in the districts. To effectively prevent VOC emissions from the primary treatment section of petrochemical WWTPs, the updated regulations governing VOC emissions were issued by the Taiwanese Environmental Protection Administration in September 2005, legally mandating a seal cover system incorporating venting and air purification equipment. Cost analysis indicates that incinerators with regenerative heat recovery are optimal for treating high VOC concentrations, exceeding 10,000ppm as CH(4), from the oil separation basins. However, the emission concentrations, ranging from 100 to 1000ppm as CH(4) from the other primary treatment facilities and bio-treatment stages, should be collected and then injected into the biological oxidation basins via existing or new blowers. The additional capital and operating costs required to treat the VOC emissions of 1000ppm as CH(4) from primary treatment facilities are less than US$0.1 for perm(3) wastewater treatment capacity.     

基于LMDI模型的乌鲁木齐工业废气排放影响因素研究

本文运用对数平均的LMDI 分解模型,选取工业SO₂、工业烟(粉)尘排放量作为污染物指标,将2006—2013 年,乌鲁木齐工业废气排放量影响因素分解为规模效应、结构效应、技术效应,考虑到技术效应机制的复杂性,进一步将技术效应细化为污染治理效应和清洁技术效应。研究结果表明:规模效应和结构效应增加乌鲁木齐工业废气排放,其中规模效应对工业废气排放量贡献率由2007 年的119.10%增加到2013 年的263.03%,结构效应对工业废气排放量的增加也起到一定的促进作用,但影响效果远低于规模效应,年贡献率均低于10%,技术效应阻碍工业废气排放的增加,贡献率由2007 年的-19.86%增加到2013 年的-172.50%。制造业和电力、燃气及水的生产和供应业废气排放量占工业废气排放总量的70% 左右,是乌鲁木齐工业废气污染的主要行业。清洁技术效应对SO₂ 的减排起促进作用,是阻碍工业SO₂ 排放量增加的主要因素。污染治理效应是工业烟(粉)尘的减排主要因素,说明目前乌鲁木齐工业烟(粉)尘的减排依赖于排放后的治理。     

钢铁企业无组织排放特征污染物的监测分析

东部老工业区是济南市大气污染重点防控区域。工业区大型企业的无组织排放废气对区域及周边大气环境质量产生的影响,一直没有引起人们的足够重视,因对其排放量大小和污染物种类不清楚,难以进行监管。本文以济南东部老工业区一家大型钢铁企业为例,选取五项有代表性的特征污染物(苯、甲苯、二甲苯、非甲烷总烃和氨)进行布点监测,在不同气象条件下,分析特征污染物的浓度变化,了解钢铁企业无组织排放特征。经对监测数据的分析得出:与上风向相比,下风向各污染物监测的小时浓度和日均浓度均有不同程度的增加,表明该厂区污染源对周边环境空气质量有一定影响。最后,提出防范或改进措施,如应加严相应的无组织排放标准,增加大气在线监测点位及监测项目,建议企业加强对生产工艺环节无组织排放废气的收集和处理。     

我国炼化企业温室气体减排及CDM项目开展情况分析

我国炼化企业是高耗能高污染企业,温室气体排放量大而分散,减排潜力巨大。目前我国炼化企业比较重视废气的治理,如SOx,对于温室气体减排工作的研究投入力度相对较小,CDM项目很少且主要集中于N2O减排CDM项目。考虑到第一承诺期结束以后我国可能需要承担减排任务,单纯N2O减排将不能满足我国的温室气体减排需求。因此,我国炼化企业需要开展CO2减排技术研究。同时从节能减排及CO2资源化利用等方面对我国炼化企业进行分析,提出我国炼化企业节能减排措施,为我国炼化企业CO2减排提供理论依据。     

京津冀地区重点耗煤行业大气污染物排放清单研究

本研究通过京津冀地区各行业的年度煤炭消费量确定火电行业、钢铁行业和焦化行业为重点耗煤行业,以在线监测数据、污染源调查(现场调研、环评、验收)数据、排放因子数据为基础,自下而上建立了2013年京津冀地区重点耗煤行业大气污染物排放清单,分析研究了SO_2、NO_x和PM_(10)的排放量与污染贡献分布情况,掌握了京津冀地区重点耗煤行业大气污染物排放现状,为大气污染物减排提供数据基础。研究表明,2013年京津冀火电、钢铁焦化行业共排放SO_2 72.35万t、NO_x 131.99万t、PM_(10) 30.36万t。     

Economic-environmental modeling of point source pollution in Jefferson County,Alabama, USA

This paper uses an integrated economic-environmental model to assess the point source pollution from major industries in Jefferson County, Northern Alabama. Industrial expansion generates employment, income, and tax revenue for the public sector; however, it is also often associated with the discharge of chemical pollutants. Jefferson County is one of the largest industrial counties in Alabama that experienced smog warnings and ambient ozone concentration, 1996-1999. Past studies of chemical discharge from industries have used models to assess the pollution impact of individual plants. This study, however, uses an extended Input-Output (I-O) economic model with pollution emission coefficients to assess direct and indirect pollutant emission for several major industries in Jefferson County. The major findings of the study are: (a) the principal emission by the selected industries are volatile organic compounds (VOC) and these contribute to the ambient ozone concentration; (b) the direct and indirect emissions are significantly higher than the direct emission by some industries, indicating that an isolated analysis will underestimate the emission by an industry; (c) while low emission coefficient industries may suggest industry choice they may also emit the most hazardous chemicals. This study is limited by the assumptions made, and the data availability, however it provides a useful analytical tool for direct and cumulative emission estimation and generates insights on the complexity in choice of industries.