PM2.5细颗粒物是大气中影响灰霾和人体健康的主要污染物之一. 燃煤电厂锅炉是我国PM2.5的主要排放源之一,故控制燃煤电厂锅炉PM2.5的排放是减少PM2.5大气含量的有效途径之一.
目前,无论是世界卫生组织还是美国,对燃烧源颗粒物的研究和控制大多侧重质量浓度控制和总量控制,即对颗粒物危害的控制仅局限于质量浓度,对粒径分布、 粒数浓度、 痕量有毒物质的富集程度(单颗粒的毒害性)等研究较为匮乏,所以,为实现有效控制,本研究综合考虑PM2.5排放质量浓度、 粒数浓度、 颗粒粒径分布及痕量有毒物质的富集程度,建立了燃煤电厂PM2.5排放危害度综合评价模型.
研究表明:不同粒径的大气颗粒物对环境和人体健康的影响不同. 在颗粒物对大气能见度影响方面,粒径不同对大气能见度的影响不同,大气气溶胶中,粒径分布在0.1~1.0 μm的颗粒物通过光的散射作用会降低能见度; 在颗粒物的生存时间方面,大气颗粒物粒径越小,在空气中停留时间越长,传输距离越远,波及范围越广,危害度越大. 在颗粒物对人体健康的危害方面,大气颗粒物在人体呼吸系统的沉积情况不同,PM2.5细颗粒物细小而不受人鼻腔阻挡,可直接进入人肺部并存留在肺深处,不易排出体外. 尤其是粒径0.38 μm以下的细微颗粒物通常携带有二 英、 重金属、 多环芳烃等有毒物质, 90%的细微颗粒物可深入到肺泡区,并可进入血液输往全身,对人体健康威胁大[1, 2].
另外,煤粉燃烧过程中产生的颗粒物,包括超细模态、 粗模态和中间模态. 超细模态颗粒粒径在0.38 μm以下,主要是气化凝结机制形成的一次可凝结颗粒物. 粗模态颗粒粒径通常大于2.5 μm,主要是焦炭燃烧后的残灰颗粒. 位于0.38~2.5 μm粒径之间的颗粒物为中间模态,其形成机制较复杂,主要可能是气态组分在细小残灰颗粒上的异相冷凝/反应形成[2]. 不同形成机制的颗粒物具有不同的物理化学性质,对环境和人体造成不同程度的危害.
因此本研究在建模时,以不同粒径颗粒物对环境和人体影响程度及其形成机制为标准,将粒径段分为PM0.38以下和PM0.38~2.5.
一般燃烧源排放细微颗粒的质量浓度虽然很低,粒数浓度却很高. 事实上,粒数浓度也是反应细颗粒物对环境和人体健康影响的重要因素[3]. 于是本研究在建模时,考虑了质量浓度和粒数浓度的综合影响.
但质量浓度和粒数浓度对PM2.5危害度的影响程度必将存在的一定的差异,但由于涉及因素较多,需要近一步深入研究,本研究在初级建模阶段,暂取二者的权重系数都为1,简单将二者做几何平均[4],为以后研究做基础.
煤的组成异常复杂[5, 6],根据其元素含量多少,可分为主量元素、 次量元素、 痕量元素. 痕量元素虽然含量最少,但毒性大、 化学稳定性好,具有迁徙性和沉积性,对环境和人体健康危害很大. 在煤燃烧过程中痕量元素会部分或全部挥发成气态,在温度较低的炉膛尾部烟道中痕量元素蒸气通过一系列物理化学变化,富集在细微粒子表面,且粒径越小,富集程度越大,对人健康危害也大. 但痕量元素的研究非常复杂,本研究在建立危害度评价模型时,颗粒的毒害性差别仅考虑受到关注与研究最多的汞元素.
已有研究表明,燃煤是大气中汞的主要人为污染源,其中约75%来自燃料燃烧,特别是煤炭燃烧,随着煤炭年消耗量逐年增加,通过烟尘排放进入大气的汞也在逐年增加[7]. 故原煤灰分中汞元素的含量Hgi是影响细颗粒物危害度的一个重要因素.
同时因煤燃烧过程的复杂性,痕量元素汞会因温度、 含氧量、 空气动力场及不同组织的燃烧方式,使元素汞、 一价汞、 二价汞在不同粒径颗粒物下实现再分配[8]. 且小粒径颗粒物比表面积大,吸附痕量元素的能力更强[9],因而汞在不同粒径颗粒物上的相对富集因子也是影响其危害度的重要因素之一[10, 11].
于是,本研究在建模时,单颗粒的毒害性差异综合考虑了原煤灰分中汞元素的含量和烟尘中汞的相对富集因子.
关于痕量元素对PM2.5危害度的影响,本研究在建立PM2.5危害度评价模型时,对单颗粒毒害性仅考虑了Hg的影响,模型较为简单,但作为颗粒危害度综合评价的初步探究,将为以后更深入的危害度评价模型的建立提供一定基础.
依据不同粒径段颗粒的质量浓度、 粒数浓度、 汞相对富集因子及煤灰分中汞的含量,建立燃煤电厂大气颗粒物综合排放危害度评价模型. 由于以上因素综合影响PM2.5的危害度且变化规律复杂,故本文进行模型建立时,主要进行了简单的权重系数为1的乘积处理[12].
本研究建立的颗粒物危害度综合评价模型主要包括两部分,即和REFi×Hgi. 其中
表征质量浓度和粒数浓度的共同作用,REFi×Hgi表征单颗粒的毒害性、 煤燃烧前后有毒元素再分配现象及不同粒径颗粒物有毒元素相对富集因子(本研究仅以汞为例). 不同粒径颗粒物的评价因子见表 1,颗粒物危害度综合排放评价模型公式见式(1). REFi的公式由Meij提出[13].
![]() | 表 1 不同粒径颗粒物评价因子 Table 1 Evaluation factors of particles with different sizes |
该模型的建立可将危害度指标值与排放交易、 排污税等相联系做基础,对危害性大的燃煤电厂锅炉进行经济刺激,有效促进其改进技术措施,减少PM2.5的排放.
模型建立的同时,本研究提出一个新概念:危害度削减系数λ,即除尘器进出口危害度指标的差与除尘器入口危害度指标的比值,具体计算公式见式(3). 该概念的提出可对除尘器除尘性能进行更深一层的评价.
应用上述大气颗粒物综合排放危害度评价模型,选取文献[14]中7个电厂的现场实验数据进行评价模型计算,并对其结果进行分析. 表 2是所选7个炉子的基本情况. 表 3和表 4分别是各炉子除尘器入口和出口的原始数据.
![]() | 表 2 各电厂锅炉基本情况 Table 2 Basic condition of the power plant boilers |
![]() | 表 3 除尘器入口原始数据 Table 3 Original data at the entrance of the dust removers |
![]() | 表 4 除尘器出口原始数据 Table 4 Original data at the exit of the dust removers |
应用上述大气颗粒物综合排放危害度评价模 型,计算7个电厂除尘器入口和出口的危害度AI值,如表 5,表 6所示.
根据表 3数值,以除尘器入口PM2.5粒径的颗粒物为例作图,各电厂PM2.5总质量浓度和粒数浓度见图 1; 各电厂PM2.5汞的总相对富集因子见图 2.
![]() | 表 5 除尘器入口AI值 Table 5 AI value at the entrance of the dust removers |
![]() | 表 6 除尘器出口AI值 Table 6 AI value at the exit of the dust removers |
分析图 1图 2,不同电厂锅炉产生颗粒物的质量浓度、 粒数浓度及汞相对富集因子的变化规律不统一,难以直接评价其排放危害度,故有必要建立综合AI值模型,
![]() | 图 1 PM2.5总质量浓度和粒数浓度 Fig.1 Mass concentration and number concentration of PM2.5 |
![]() | 图 2 PM2.5汞的总相对富集因子
Fig.2 Enrichment factor of Hg in PM2.5
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根据表 5数值,各电厂除尘器入口PM2.5的AI值见图 3; 各电厂除尘器入口PM0.38,PM0.38~2.5不同粒径段的AI值见图 4.
![]() | 图 3 除尘器入口AI值
Fig.3 AI value at the entrance of the dust removers
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![]() | 图 4 除尘器入口不同粒径段的AI值
Fig.4 AI value of different size segments at the entrance of the dust removers
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由图 3可看出, 3号电厂危害度较大, 7号电厂危害度最小. 分析图 4, 3号电厂0.38 μm以下颗粒物的危害度明显高于其他电厂,这也是3号电厂PM2.5综合危害度较高的原因. 同时,锅炉排放PM2.5的危害度指标与锅炉的燃烧工艺、 装机容量、 煤种及在燃烧过程中的燃烧温度、 炉内含氧量、 空气动力场等因素有关,比较复杂,有待进一步研究分析.
对比表 3~6各电厂除尘器入、 出口数据,由于除尘器的作用,无论是质量浓度、 粒数浓度、 还是危害度都有不同程度的降低.
各电厂除尘器除尘效率及危害度削减系数如图 5所示. 分析图 5,对于同一类型的除尘器,危害度削减系数低于质量浓度削减系数和粒数浓度削减系数,说明经过除尘器之后大部分大粒径颗粒物被脱出,此时微小粒径颗粒物的危害更为突出,汞的富集量也相对增加,即无论是布袋除尘器还是电除尘器对粗模态颗粒物的除尘效果都优于对细模态的除尘效果,细颗粒物含量相对增加.
![]() | 图 5 除尘器除尘效率及危害度削减系数
Fig.5 Collection efficiency and hazard reduction coefficient of the dust removers
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同时,不同除尘器的危害度削减系数不同,根据文献[14]中7个电厂的比较发现,对于危害度削减系数,布袋除尘器高于静电除尘器,电场数越多静电除尘器的危害度削减系数越大.
(1)AI初级模型的建立,综合考虑了PM2.5粒径分布、 质量浓度、 粒数浓度、 单颗粒的危害性等综合因素,比只考虑颗粒物的质量浓度更具科学性.
(2)通过实例计算发现,PM0.38的危害度指标是影响PM2.5危害度大小的主要原因. AI初级模型的建立为未来颗粒物的控制提出更为严峻的挑战.
(3)危害度削减系数概念的提出,可用于对除尘装置进行评价. 案例分析表明,对于同一类型除尘器,危害度削减系数较质量浓度削减系数和粒数浓度削减系数对除尘器的要求更为严格.
(4)就危害度削减系数而言,布袋除尘器的危害度削减系数高于静电除尘器,电场数越多静电除尘器的危害度削减系数越大,这为不达标锅炉的除尘设施改进提供了一定的技术参考.
[1] | 温新欣. 济南市环境空气细颗粒物(PM10和PM2.5)污染特征研究[D]: 济南: 山东大学, 2009. |
[2] | 徐明厚, 于敦喜, 刘小伟. 燃煤可吸入颗粒物的形成与排放[M]. 北京: 科学出版社, 2009. |
[3] | 易红宏, 郝吉明, 段雷, 等. 电厂除尘设施对PM10排放特征影响研究[J]. 环境科学, 2006, 27 (10): 1921-1927. |
[4] | 张广敬. 谈谈加权几何平均法[J]. 上海统计, 2001, (11): 43-44. |
[5] | 徐明厚, 郑楚光, 冯荣, 等. 煤燃烧过程中痕量元素排放的研究现状[J]. 中国电机工程学报, 2001, 21 (10): 34-39. |
[6] | 李超, 李兴华, 赵瑜, 等. 燃煤电厂可吸入颗粒物中痕量元素的排放规律研究[J]. 中国科技论文在线, 2008, 3 (5): 334-340. |
[7] | Pacyna E G, Pacyna J M. Global emission of mercury from anthropogenic sources in 1995[J]. Water, Air, and Soil Pollution, 2002, 137 (1-4): 149-165. |
[8] | 任建莉, 周劲松, 骆仲泱, 等. 煤中汞燃烧过程析出规律试验研究[J]. 环境科学学报, 2002, 22 (3): 289-293. |
[9] | 晏蓉, 欧阳中华, 曾汉才. 电厂燃煤飞灰中重金属富集规律的实验研究[J]. 环境科学, 1995, 16 (6): 29-32, 93. |
[10] | 刘迎晖, 郑楚光, 程俊峰, 等. 燃煤烟气中汞的形态及其分析方法[J]. 燃烧化学学报, 2000, 28 (5): 463-467. |
[11] | 郭欣, 郑楚光, 刘迎晖, 等. 煤中汞, 砷, 硒赋存形态的研究[J]. 工程热物理学报, 2001, 22 (6): 763-766. |
[12] | 毛保华. 评价指标体系分析及其权重系数的确定[J]. 系统工程, 1991, 9 (4): 37-41. |
[13] | Meij R. Trace element behaviors in coal-fired power plants[J]. Fuel Processing Technology, 1994, 39 (1-3): 199-217. |
[14] | 郝吉明, 段雷, 易红宏, 等. 燃烧源可吸入颗粒物的物理化学特征[M]. 北京: 科学出版社, 2008. |