炼化企业无机前体物排放对大气细颗粒物的贡献

大气污染物SO_2、NO_X、NH_3是形成二次细颗粒物(PM_(2.5))的重要无机前体物。为控制PM_(2.5)污染,要求形成一套便于炼化企业自身核算无机前体物排放对PM_(2.5)贡献的方法体系。探讨了基于排放清单、PM_(2.5)化学组成和NH_4~+/SO_4~(2-)摩尔浓度比值所建立的计算模型的合理性和可行性,并将其用于某炼厂进行案例分析。结果表明,所建立的计算模型可满足炼化企业PM_(2.5)核算要求,用于核算无机前体物排放对PM_(2.5)最大贡献量。案例企业排放前体物转化形成的PM_(2.5)等效排放量远高于该企业PM_(2.5)直接排放量,应予以关注。     

水泥生产线污染源PM_(2.5)排放的监测

水泥工业是重要的PM_(2.5)排放源之一,因此有必要对水泥生产线污染源PM_(2.5)排放进行监测。介绍了水泥生产线污染源PM_(2.5)监测的主要仪器和方法,并对监测数据进行了分析。     

南充市移动源污染物排放清单特征分析

基于2014年南充市大气污染源排放清单调查,通过实地调研、现场测试与统计年鉴等获得活动水平数据,采用排放系数法估算建立排放清单。结果表明道路机动车保有量为877 197辆,摩托车、载客汽车、载货汽车占比分别为61.8%、29.9%、8.3%。道路移动源CO 39 631.2t,NO_X26 448t、VOCs 20 544t、HC 3 648t、PM101 777t、PM_(2.5)1 600t、SO2391.7t,主要污染物为CO、NO_X和VOCs。柴油重型载货汽车、柴油轻型载货汽车、柴油大型载客汽车是NO_X、SO2、PM10和PM_(2.5)主要排放源,普通摩托车、其他燃料小型载客汽车是CO、VOCs主要排放源。普通摩托车和汽油中型载货汽车是HC主要排放源。非道路移动源污染物总量NO_X2 322t,CO 1 173t,HC 657.2t、PM 467.7t、PM_(2.5)252.9t、VOCs 179.8t。农业机械对CO、PM_(2.5)、PM、THC排放贡献率高,分别为49.5%、50.2%、48.3%、30.0%;工程机械对NO_X、PM_(2.5)、PM、THC的贡献率高,分别为51.4%、40.3%、38.9%、39.3%;船舶对VOCS排放贡献为90.3%。顺庆、高坪、嘉陵的CO、NO_X、THC、PM排放贡献率较高,蓬安VOCS排放贡献率较高。     

长沙市空气自动站周边区域大气污染物排放源清单

以长沙市空气自动站周边3 km为研究对象,基于统计年鉴和实地调查,获得了该地区2015年储存运输源、废弃物处理源、工艺过程源、化石燃料固定燃烧源、农业源、生物质燃烧源、扬尘源、移动源8个源类的活动水平数据。以大气污染物排放源清单编制技术指南为依据,建立了2015年长沙市空气自动站周边3 km区域NH_3、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、VOCs等6项污染物的源排放清单。结果表明,2015年长沙空气自动站周边3 km内,8类大气污染源排放的NH_3、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、VOCs总量分别为53.65t、4 899.35t、1 846.09t、6 257.75t、989.49t、4 383.31t。NH_3、NO_x、PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、VOCs排放量最大的源分别是农业源、移动源、扬尘源、扬尘源、化石燃料固定燃烧源和移动源,贡献率分别为98.45%、84.24%、60.82%、85.90%、97.33%、49.88%。优化道路交通、减少燃煤、减少建筑工地扬尘排放可促进长沙市空气自动站周边空气质量改善。     

广安市大气污染源排放清单研究

基于全面的实地调研,获取了广安市2016年各典型污染源的活动水平数据,以城市大气污染物排放清单编制技术手册为指导,采用排放因子法,建立了广安市2016年大气污染源排放清单,并分析了主要污染源排放特征。结果表明,2016年广安市SO_2、NO_X、CO、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs、NH_3总排放量分别为31 706 t、28 084 t、115 874 t、56 415 t、19 710 t、24 774 t以及39 484 t。SO_2排放主要来自工业源;NO_X排放主要来自工业源和移动源;CO排放主要来自工业源、民用燃烧源及移动源;PM_(10)和PM_(2.5)排放来自工业源、扬尘源和露天秸秆焚烧;VOCs主要来自工业源、移动源以及溶剂使用源;NH_3主要来自农业排放。     

南京市工业项目工程机械大气污染物排放清单研究

通过对金陵石化及扬子石化两个特大施工工地活动水平的研究,根据收集的南京市工业项目工程机械数据资料,采用合适的估算方法和排放因子,据此建立了2017年南京市工业项目工程机械大气污染物排放清单。结果表明,2017年南京市工业项目工程机械共排放NO_(x )13 072.13kg,占工程机械污染物排放总量的55.79%,为最大污染贡献源;CO排放总量为6 194.17kg、VOC排放总量为1511.82kg、PM_(10)排放总量为932.20kg、SO_2排放总量为1 068.42kg、PM_(2.5)排放总量为651.74kg。在所有工程机械的使用过程中,挖掘机为最大污染贡献源,占污染物排放总量的30.22%;其次为200t以下吊车(起重机),占比为20.41%;压路机、搅拌机分别为第三、第四污染贡献源,占比分别为17.81%、15.18%。     

高灰煤烟尘治理技术路线及工程试验

基于以低低温电除尘技术为核心的烟气协同治理技术路线,可经济高效地实现烟尘超低排放,配合PM_(2.5)捕集增效装置和旋转电极电除尘技术,可在燃用高灰劣质煤的情况下实现颗粒物超低排放要求,经测试,电除尘器出口烟尘浓度为4.47mg/m~3,除尘效率为99.97%;PM_(2.5)捕集增效装置投运前后,电除尘器出口PM_(2.5)浓度分别为3.8、2.4mg/m~3,PM_(2.5)浓度下降率为37%。     

沈阳市环境空气PM_(2.5)中有机碳、元素碳的污染特征研究

通过采集沈阳市环境空气不同时期PM_(2.5)样品,测定其中有机碳(OC)和元素碳(EC)含量,研究采暖期、非采暖期环境空气PM_(2.5)中OC,EC的污染特征。结果表明,沈阳市采暖期PM_(2.5)中OC,EC的含量高于非采暖期,而且采暖期OC,EC在PM_(2.5)中所占比重较高;采暖期PM_(2.5)中EC和OC的相关系数R是0.75,非采暖期为0.58;采暖期与非采暖期PM_(2.5)中SOC浓度分别为5.87μg/m3与3.92μg/m3,占OC含量的32.95%与50.05%。沈阳市采暖期OC和EC存在一致或者相似来源,采暖期OC和EC主要来源于柴油和汽油车尾气排放及燃煤排放,而非采暖期主要来自柴油和汽油车尾气排放,非采暖期大气光化学活性较高,二次污染源的贡献增强。     

乐山市重污染应急措施效果评估

利用SMOKE(Sparse Matrix Operating Kernel Emissions)-WRF(Weather Research Forecast)-CMAQ(Community Mualtiscale Air Quality)空气质量模型模拟系统,评估了乐山市不同污染等级下应急措施效果。结果表明:(1)红色预警措施下污染物削减比例最高,可有效减少47.1%SO_2、42.6%NO_X,30.0%PM_(10)以及21.9%VOCs排放;橙色预警措施可减排42.7%SO_2、35.3%NO_X、20.9%PM_(10)以及19.8%VOCs;黄色应急措施可减排40%SO_2、20.1%NO_X、18.8%PM_(10)以及15.5%VOCs;(2)实施红色预警应急措施可有效降低PM_(2.5)浓度8%～9%,实施橙色预警应急措施可有效降低PM_(2.5)浓度8%,实施黄色预警应急措施可有效降低乐山市PM_(2.5)浓度6%～7%,不同预警等级下PM_(2.5)的浓度下降比例差异不大;(3)红色预警下工业源管控力度显著大于橙色及黄色,然而由于扬尘源的管控未加严,红色预警下的PM_(2.5)浓度下降幅度相比橙色和黄色增加较少,建议加强扬尘源管控,切实减少颗粒物排放;(4)区域联动应急下,乐山市PM_(2.5)浓度下降比例相比单独应急下增加5%～6%,表明区域联防联控的重要性。     

南京市沥青铺路VOCs排放现状及其控制对策

根据排放系数法估算了南京市沥青铺路过程VOCs排放状况,并提出了针对性控制对策。结果表明:南京市2002—2014年沥青铺路VOCs排放量在3 100~24 730 t之间;沥青铺路VOCs主要在郊区排放,可能是郊区PM_(2.5)与O_3污染较重的原因之一;建议将沥青铺路VOCs排放纳入大气污染监管体系,实施污染的全过程控制。     

克拉玛依市PM_(2.5)污染特征分析

对克拉玛依市2014-2015年PM_(2.5)质量浓度进行整理统计,通过Arc GIS空间插值和EXCEL数理统计分析得出PM_(2.5)的质量浓度变化特征。结果表明,PM_(2.5)各小时浓度均低于国家二级标准,整体空气质量为良;PM_(2.5)季节浓度呈现冬季高,春夏低的规律,其中2月份浓度最高,为63.7μg/m3,4月份最低为23.6μg/m3;各监测站PM_(2.5)浓度受盛行风影响自西北向东南方向递增,依次为南林小区、长征新村、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区商贸区;PM_(2.5)与PM10全年平均比值为0.53,整体空气污染较重。此外,PM_(2.5)与NO_2和SO_2均呈正相关,与O_3呈负相关性,说明汽车尾气和化石燃料排放是PM_(2.5)的主要来源。     

2015-2020年昌吉市PM_(2.5)污染时空分布特征

以新疆"乌—昌—石"重点城市之一的昌吉市作为研究对象,收集2015～2020年昌吉市空气质量自动监测站点的PM_(2.5)浓度数据,分析昌吉市PM_(2.5)浓度的年变化、季节变化、月、日以及小时变化特征及其变化规律。结果表明:近6年来昌吉市PM_(2.5)浓度均超过二级标准限值浓度,且PM_(2.5)平均浓度整体呈上升趋势;不同季节PM_(2.5)浓度呈春夏季低、秋冬季高的特点;受冬季气象条件和采暖期影响,PM_(2.5)浓度在11月至次年3月相对较高,4～10月相对较低;PM_(2.5) 24小时浓度在不同月份呈现不同的日变化规律。PM_(2.5)浓度时空分布与气象条件、采暖季、汽车尾气、工业排放等因素有关,且是影响空气质量等级和优良天数的主要因素。研究结果可为昌吉市PM_(2.5)污染防治提供参考。     

后向轨迹模式在攀枝花市PM_(2.5)来源分析研究中的应用

利用后向轨迹模式计算2014年1月1日~2014年12月31日以攀枝花市为起始点的后向轨迹,并结合攀枝花市PM_(2.5)的实测浓度数据,通过聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)研究不同来源区域对攀枝花市PM_(2.5)浓度的贡献影响。结果表明:攀枝花市的西南区域与云南省的交界地区最有可能是攀枝花市PM_(2.5)的贡献源区。攀枝花市西南区域本地排放的PM_(2.5)污染物及其前体物和来自攀枝花市西南方向的气团对攀枝花市的PM_(2.5)浓度影响最大。     

潍坊城区典型区域PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度变化特征

利用2016年1月至12月潍坊城区典型区域的PM_(10)、PM_(2.5)浓度的连续观测数据,研究了PM_(10)、PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象因素的关系。结果表明,潍坊城区颗粒物污染较为严重,PM_(10)超标率为7.59%、PM_(2.5)超标率为33.61%。PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均存在明显的季节变化和月变化规律,表现为夏季月份较低,而冬季月份较高。PM_(2.5)/PM_(10)比值的平均值为0.526,该比值也呈现一定季节变化,冬夏两季较高,春秋两季较低。PM_(10)和PM_(2.5)与气温均呈现一定的负相关性,PM_(10)还与湿度呈现负相关关系。     

“十二五”南充市城区空气质量变化及污染成因浅析

"十二五"期间,南充市城区空气质量于2014年之后有所改善,2015年达标率为74.37%,同比上年上升7.61个百分点;城区酸雨污染状况不断改善,酸雨频率和酸度逐年下降。城区主要污染物为可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM_(2.5)),根据污染源排放情况,结合2016年3~4月细颗粒物(PM_(2.5))源解析结果,PM_(2.5)的来源主要为机动车尾气、二次无机源、燃煤、工业工艺源、扬尘、生物质燃烧等,严格控制机动车尾气和VOCs排放应为今后首要工作任务。     

北京市区冬季PM_(2.5)污染特征及来源分析

选取北京市区为采样点,于2016年1月进行PM_(2.5)采集,并分析了PM_(2.5)和水溶性组分的污染特征和来源。结果表明,采样期间北京市PM_(2.5)质量浓度平均为67.7μg/m~3,水溶性离子是PM_(2.5)的主要组分,其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+之和占总离子的79.1%;Ca~(2+)和Mg~(2+)分别占PM_(2.5)质量浓度的2.5%和0.9%,海盐气溶胶和K~+分别占PM_(2.5)的3.6%和1.6%。采样期间NO_3~-/SO_4~(2-)为1.1,表明NO_2和SO_2主要来自移动源的贡献。北京市区冬季PM_(2.5)主要来自二次污染源、扬尘、生物质燃烧和海盐气溶胶,贡献率分别为42.351%、21.164%、16.314%和5.436%。     

NAQPMS模型预报合肥、蚌埠和芜湖空气质量的效果评估

评估了NAQPMS模式预报的合肥、蚌埠和芜湖2017年3月1日—2018年2月28日PM_(2.5)、PM_(10)和O_3地面浓度及预报准确率,发现模式对物种的预报能力依次为:O_3 PM_(2.5)PM10;对城市的预报能力依次为:合肥芜湖蚌埠。模式对PM_(2.5)和PM_(10)的预报能力在春季较弱,对O_3的预报全年均较强。整体而言,评估地区的空气质量以优良为主,等级准确率在秋季最高,冬季最低,年均值为69%;首要污染物以PM_(2.5)、O_3、PM_(10)和NO_2为主,其准确率在冬季最高,春季最低,年均值为62%。     

低浓度高湿度烟气环境下PM_(2.5)的测试方法研究

阐述了国内外主要的固定源PM_(2.5)的标准测试方法及测试仪器,并对实测结果进行了对比及分析,测定金属板式湿式电除尘器PM_(2.5)质量浓度的排放范围是0.4～4.6mg/m~3,导电玻璃钢湿式电除尘器是0.2～3.4mg/m~3。     

钢铁窑炉烟尘细颗粒物超低排放技术与装备

简述了钢铁窑炉烟尘PM_(2.5)控制技术与装备课题的目的、意义和研究内容,介绍了细颗粒物预荷电技术、基于海岛纤维的超细面层过滤材料、预荷电袋滤器、烟道PM2.5工况测试等技术的最新成果,通过示范工程成功运行,验证了成果的先进性、实用性和经济性。该成果可为企业实施窑炉烟尘特别排放和超低排放提供技术和装备支持,适用于新建除尘项目和环保提标改造。     

巴中市城区PM_(2.5)污染特征及时空变化规律分析

利用巴中市城区一个自然年(2016年3月1日~2017年2月28日)的空气质量数据,分析了巴中市城区PM_(2.5)的污染特征和时空变化规律。结果表明,PM_(2.5)日均浓度对数值接近正态分布特征,PM_(2.5)与其他主要大气污染物都具有显著的相关关系。CO、NO_2是主要的相关因素,与PM_(2.5)的相关系数都高达0.7以上。PM_(2.5)浓度表现为冬季秋季春季夏季,这与首要污染物是PM_(2.5)的天数占比以及PM_(2.5)与PM_(10)相关系数的季节变化一致,反映了PM_(2.5)呈现出以冬季污染最重,春、秋季污染中等,夏季污染最小的季节特征。PM_(2.5)与PM10的浓度比值表现为冬季秋季夏季春季。各个站点的PM_(2.5)变化趋势一致,相互之间浓度差异小且比较均衡,巴中中学站点的PM_(2.5)浓度无论在任何季节都高于其他站点,苏山坪站点在冬季的PM_(2.5)浓度明显低于其他站点,表明PM_(2.5)污染具有明显的区域性特征,与人类活动强度相关的局地污染对PM_(2.5)污染具有一定影响。