簡婷

安科瑞電(dian)氣股份(fen)有限公司 上(shang)海嘉定(ding) 201801

摘要：以(yi)北京市餐(can)(can)(can)(can)飲(yin)企(qi)業(ye)(ye)分布(bu)密度較(jiao)大的(de)西城區為(wei)案例(li)區,通過對(dui)研(yan)究區域內(nei)餐(can)(can)(can)(can)飲(yin)企(qi)業(ye)(ye)進行實地污染(ran)物檢測及排(pai)放(fang)活動水(shui)平(ping)調查,計算(suan)得(de)到(dao)基于就餐(can)(can)(can)(can)人數(shu)(shu)、就餐(can)(can)(can)(can)時間、烹飪油用(yong)量(liang)和(he)(he)(he)灶頭數(shu)(shu)4種核算(suan)基準的(de)餐(can)(can)(can)(can)飲(yin)業(ye)(ye)VOCs和(he)(he)(he)PM2.5排(pai)放(fang)因(yin)(yin)子(zi),并利用(yong)排(pai)放(fang)因(yin)(yin)子(zi)法(fa)分別(bie)估(gu)算(suan)該區域在餐(can)(can)(can)(can)飲(yin)廢氣(qi)凈(jing)(jing)化設備(bei)(bei)升(sheng)級(ji)改(gai)(gai)(gai)造(zao)(zao)前(qian)后(hou)餐(can)(can)(can)(can)飲(yin)企(qi)業(ye)(ye)VOCs和(he)(he)(he)PM2.5年排(pai)放(fang)量(liang)。結(jie)果(guo)表明:本研(yan)究區域餐(can)(can)(can)(can)飲(yin)業(ye)(ye)廢氣(qi)凈(jing)(jing)化設備(bei)(bei)升(sheng)級(ji)改(gai)(gai)(gai)造(zao)(zao)前(qian)VOCs排(pai)放(fang)量(liang)范圍為(wei)319.03~506.38t/a,改(gai)(gai)(gai)造(zao)(zao)后(hou)為(wei)92.14~109.89t/a；改(gai)(gai)(gai)造(zao)(zao)前(qian)PM2.5排(pai)放(fang)量(liang)范圍為(wei)166.55~211.09t/a,改(gai)(gai)(gai)造(zao)(zao)后(hou)為(wei)30.22~36.05t/a,排(pai)放(fang)量(liang)明顯減少。餐(can)(can)(can)(can)飲(yin)業(ye)(ye)廢氣(qi)凈(jing)(jing)化設備(bei)(bei)改(gai)(gai)(gai)造(zao)(zao)后(hou)VOCs和(he)(he)(he)PM2.5減排(pai)率分別(bie)為(wei)71%~82%和(he)(he)(he)80%~86%,餐(can)(can)(can)(can)飲(yin)業(ye)(ye)廢氣(qi)凈(jing)(jing)化設備(bei)(bei)升(sheng)級(ji)改(gai)(gai)(gai)造(zao)(zao)減排(pai)效(xiao)果(guo)良好(hao)。計算(suan)得(de)到(dao)以(yi)街道為(wei)單元的(de)餐(can)(can)(can)(can)飲(yin)源VOCs和(he)(he)(he)PM2.5排(pai)放(fang)強度范圍分別(bie)為(wei)1.45~4.32t/km2和(he)(he)(he)0.47~1.42t/km2。通過PM2.5實測濃度(小時值(zhi))數(shu)(shu)據分析,餐(can)(can)(can)(can)飲(yin)業(ye)(ye)廢氣(qi)凈(jing)(jing)化設備(bei)(bei)升(sheng)級(ji)改(gai)(gai)(gai)造(zao)(zao)前(qian)、后(hou)PM2.5濃度平(ping)均減少了(le)28.9%,接近(jin)于用(yong)油量(liang)為(wei)核算(suan)基準的(de)排(pai)放(fang)因(yin)(yin)子(zi)降低比例(li)。

關鍵詞：北京典(dian)型(xing)城區；餐(can)飲業；VOCs；PM2.5；排(pai)放(fang)因子；排(pai)放(fang)量；餐(can)飲油(you)煙監測云平臺；安科瑞

0.引言

      為應對(dui)嚴重(zhong)的大(da)氣(qi)(qi)污(wu)染(ran),北京(jing)市(shi)自1998年(nian)開始連續(xu)實施大(da)氣(qi)(qi)污(wu)染(ran)綜合(he)治(zhi)理,空氣(qi)(qi)質(zhi)(zhi)量明顯(xian)變化。但是,2017年(nian)PM2.5年(nian)均濃度仍超過國家空氣(qi)(qi)質(zhi)(zhi)量標(biao)準(zhun)66%。此外,揮發(fa)性物(wu)(wu)(VOCs)是大(da)氣(qi)(qi)環境中二次細顆粒物(wu)(wu)和(he)O3的重(zhong)要(yao)前(qian)體(ti)(ti)物(wu)(wu),科(ke)學管控VOCs的排放對(dui)協(xie)同防(fang)控PM2.5和(he)O3有重(zhong)要(yao)作(zuo)用。目(mu)前(qian),北京(jing)大(da)氣(qi)(qi)污(wu)染(ran)已進入綜合(he)治(zhi)理階段(duan),以(yi)能(neng)源(yuan)結構調整(zheng)和(he)工(gong)業(ye)減(jian)排措(cuo)施為主的治(zhi)理效(xiao)果逐步減(jian)弱,生活源(yuan)大(da)氣(qi)(qi)污(wu)染(ran)物(wu)(wu)排放的貢(gong)獻逐漸引起重(zhong)視(shi)。近年(nian)來北京(jing)市(shi)餐飲業(ye)發(fa)展迅猛,對(dui)大(da)氣(qi)(qi)環境中VOCs和(he)顆粒物(wu)(wu)等有重(zhong)要(yao)的貢(gong)獻,對(dui)城市(shi)部大(da)氣(qi)(qi)質(zhi)(zhi)量及人體(ti)(ti)健(jian)康產生不(bu)利(li)影響(xiang)。

      餐飲行業是重要的大氣污染源,但人們對其實際存在狀況、活動水平及排放量的了解有限。餐飲業大氣污染物排放因子及排放量核算是控制餐飲業大氣污染的重要依據。準確可靠的排放因子的獲取尤為重要,但存在較大的困難。近年來,北京市域內餐飲業大氣污染物排放特征研究陸續涌現,但針對城區特定區域的餐飲業大氣污染物排放情況研究聚焦較少,且尚未建立涵蓋不同規模、不同核算基準的排放因子。因餐飲行業類型眾多,排放污染物組分復雜,活動水平信息的獲取也存在一定限性,大部分餐飲業活動水平數據來自統計年鑒,部分數據僅有數據或無數據,因此排放量估算存在較大的誤差。

      本文基于北京市典型城區餐飲行業調查和實測數據,開展餐飲業廢氣中VOCs和PM2.5排放因子和排放量核算實證研究,建立北京市城區餐飲業廢氣中VOCs和PM2.5本地化排放因子并估算排放量。

1. 方法與數據(ju)

1.1 監(jian)測數據

      選擇北京市西城區為研究區域.研究區域總面積50.70km2,下轄15個街道,共計261個社區,常住人口117.9萬人。該區域餐飲企業分布密集,平均密度約100家/km2,2018年營業額高達90.6億元。

2019年北京市推(tui)進餐(can)(can)飲(yin)(yin)業(ye)大(da)氣(qi)(qi)(qi)污(wu)染控制(zhi)工程,各餐(can)(can)飲(yin)(yin)服務(wu)單(dan)位陸續開(kai)展廢(fei)(fei)(fei)氣(qi)(qi)(qi)凈(jing)化設(she)備升級(ji)(ji)改造。本(ben)研(yan)究在2019年先(xian)后(hou)檢測2組餐(can)(can)飲(yin)(yin)企業(ye)廢(fei)(fei)(fei)氣(qi)(qi)(qi)樣(yang)(yang)(yang)本(ben),其中包括未進行廢(fei)(fei)(fei)氣(qi)(qi)(qi)凈(jing)化設(she)備升級(ji)(ji)改造(廢(fei)(fei)(fei)氣(qi)(qi)(qi)凈(jing)化設(she)備升級(ji)(ji)改造前)餐(can)(can)飲(yin)(yin)企業(ye)42家(jia)(jia)(小型餐(can)(can)飲(yin)(yin)8家(jia)(jia)、中型20家(jia)(jia)、大(da)型14家(jia)(jia))和完成(cheng)廢(fei)(fei)(fei)氣(qi)(qi)(qi)凈(jing)化設(she)備升級(ji)(ji)改造(廢(fei)(fei)(fei)氣(qi)(qi)(qi)凈(jing)化設(she)備升級(ji)(ji)改造后(hou))餐(can)(can)飲(yin)(yin)企業(ye)33家(jia)(jia)(11家(jia)(jia)、中型14家(jia)(jia)、大(da)型8家(jia)(jia))。升級(ji)(ji)改造前、后(hou)餐(can)(can)飲(yin)(yin)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)選擇同(tong)類型廢(fei)(fei)(fei)氣(qi)(qi)(qi)凈(jing)化設(she)備進行采(cai)(cai)樣(yang)(yang)(yang)。每組樣(yang)(yang)(yang)本(ben)中燒烤(含(han)(han)燃(ran)氣(qi)(qi)(qi)燒烤、電燒烤、炭火燒烤)類、烤鴨(ya)類(含(han)(han)果木(mu)烤鴨(ya)、電烤鴨(ya))、川湘菜(cai)(cai)、本(ben)幫江浙菜(cai)(cai)、家(jia)(jia)常菜(cai)(cai)、快餐(can)(can)(含(han)(han)中式(shi)、西式(shi))、食(shi)堂餐(can)(can)飲(yin)(yin)占比均勻,檢測樣(yang)(yang)(yang)本(ben)類別的選取具(ju)有區域(yu)代表(biao)性。同(tong)時采(cai)(cai)集(ji)樣(yang)(yang)(yang)本(ben)餐(can)(can)飲(yin)(yin)企業(ye)標態干廢(fei)(fei)(fei)氣(qi)(qi)(qi)流(liu)量(m3/h)和折(zhe)算后(hou)實際使用灶(zao)頭(tou)數(個(ge))等相關(guan)指(zhi)標。

      為構建本地化排放因子庫,對研究區域內上述餐飲企業進行抽樣檢測,實地檢測餐飲業廢氣中顆粒物和非甲烷總烴(NMHC)污染物濃度。參考北京市地方標準DB11/1488-2018,使用“非甲烷總烴(NMHC)"作為VOCs的綜合控制指標.樣品采集選擇在餐飲廢氣排放單位作業(炒菜、食品加工或其他產生油煙的操作)高峰期進行,選擇了在午餐高峰時段11:00~13:00,和晚餐高峰時段18:00~20:00進行采樣。采樣位置優先選擇垂直管段,且避開煙道彎頭和斷面急劇變化部位。

1.2 采(cai)樣方法(fa)

      使用TH-880F微電腦煙塵平行采樣儀(武漢市天虹儀表有限責任公司)進行顆粒物采樣,采樣管由S型皮托管、熱電偶或鉑電阻溫度計和采樣頭組成。使用從天津華翼科技有限公司采購的A型濾芯,其外殼材質為聚丙烯,內置雙層濾膜,一層濾膜為聚丙烯纖維濾膜,孔徑1~3μm,二層為超細玻璃纖維濾膜。此類型濾芯對于0.3μm標準粒子的截留效率≥99.95%。濾芯使用前經過101A-1E型電熱鼓風干燥箱(上海實驗儀器廠有限公司)干燥2h,干燥溫度為(60±1)℃,自然冷卻后,放入玻璃干燥器內,室溫下干燥12h。將濾芯用來自梅特勒-托利多國際貿易(上海)有限公司的XS205型電子天平稱量至恒重。采樣前,將組合采樣管放入煙道內測得排氣靜壓、測點動壓、溫度等參數,使用濕度儀測得煙氣水分含量,計算出采樣嘴的內徑。選擇對應采樣嘴內徑的濾芯(濾芯采樣嘴內徑一般為6,8,10和12mm)進行采樣,采樣步驟按照DB11/T1485-2017進行。

      采用氣袋法采集非甲烷總烴樣品,采樣時將采樣管加熱并保持在(120±5)℃,10L的氣袋用樣品氣清洗3次,連續采集3個樣品,每個樣品采集時間宜不少于20min,采氣量均不小于10L。結束采樣后樣品應立即放入樣品保存箱內保存,直至樣品分析時取出,采樣步驟按照《固定污染源廢氣揮發性物的采樣氣袋法》(HJ732-2014)進行。

1.3 分析方法(fa)

      顆粒物的分析方法采用手工稱重法.根據DB11/T1485-2017[9],采用煙道內過濾的方式,按照顆粒物等速采樣原理,使用濾芯采集餐飲廢氣中的顆粒物,通過101A-1E型電熱鼓風干燥箱(上海實驗儀器廠有限公司)除去水分后,由采樣前后濾芯的質量差除以標干采樣體積,計算出顆粒物的質量濃度。采樣時間均不少于15min,每次平行采集3個樣品。采樣后濾芯運回實驗室后,從密封袋中取出并放入玻璃干燥器內,在室溫下干燥12h后,還用XS205型分析天平稱量至恒重。

      采用氣相色譜法對非甲烷總烴進行檢測。根據HJ38-2017[11],將氣體樣品直接注入具備氫火焰離子化檢測器的7820A型氣相色譜儀(安捷倫科技(中國)有限公司),分別在總烴柱和甲烷柱上測定總烴和甲烷的含量,兩者之差即為非甲烷總烴的含量。同時以除烴空氣代替樣品,測定氧在總烴柱上的響應值,以扣除樣品中的氧對總烴測定的干擾。實驗中色譜分析條件為:空氣流速400mL/min;進樣口溫度120℃；柱箱溫80℃；檢測器溫度200.℃購買5個濃度梯度的甲烷標準氣體分別繪制總烴、甲烷的校準曲線,進樣量1.0mL。再取1.0mL待測樣品測定樣品中總烴和甲烷的峰面積,總烴峰面積應扣除氧峰面積后參與計算。

1.4 餐(can)飲(yin)業活動水平(ping)調(diao)查數據

      餐飲業活動水平數據是污染物排放量計算的重要參數。本文中餐飲業主要的活動水平數據綜合以下來源獲得:①環境部門2019年對餐飲源污染物產生的普查數據；②相關行政管理部門、行業協會等公布的信息與資料。

      2019年北京市開展了《餐飲業大氣污染排放標準》(DB11/1488-2018)發布后的對餐飲源污染物產生的普查,實現全區域餐飲服務單位清查。由于研究區域餐飲企業數量密度較大,普查工作制定了清查建庫、入戶調查、數據審核、質量抽查及匯總上報等一系列工作任務。建立的臺賬包括單位名稱、詳細地址、統一社會信用代碼、經營面積(m2)、經營天數(d)、年度日均經營時間(h)、固定灶頭數(個)、烹飪油使用量(kg/a)、客流量(人/a)、年營業額(當年價格,萬元)等指標。此次調查中的餐飲服務單位包括獨立經營的餐飲服務機構,賓館、酒店、度假村等場所內經營性餐飲部門,設于、事業單位、社會團體、民辦非企業單位、企業等供應內部職工、學生等集中就餐的單位食堂和廚房等集體用餐加工服務機構,覆蓋研究區域內所有產生餐飲大氣污染物的服務單位。

      企業規模是影響餐飲企業PM2.5排放因子的重要因素。根據北京市《餐飲業大氣污染物排放標準》(DB11/1488-2018)中餐飲服務單位規模劃分標準,選取其中較易獲得的劃分指標對所調查的餐飲服務企業進行規模劃分(表1)。其中,不同方式判斷規模不一致的,餐飲服務單位的規模類別以大者計。

1.5 餐(can)飲業大氣污染物年排放總(zong)量估(gu)算方(fang)法

      根據《城市大氣污染物排放清單編制技術手冊》[13],餐飲油煙源排放清單污染物有PM10、PM2.5、BC、OC和VOCs。本文主要對PM2.5和VOCs排放總量進行估算.采用的核算方法為排放因子法。根據餐飲業行業特點,通常選取就餐人數、就餐時間、食用油用量和灶頭數4項便于統計的指標為核算基準來計算相對應大氣污染物排放因子。結合煙氣排放量、污染物排放濃度以及餐飲企業的數量等進行污染物排放量估算。不同核算基準存在一定的不確定性,吳雪偉等認為以用油量為基準的不確定性小,如PM2.5和VOCS的不確定性分別為31%和61%。吳芳谷等對餐飲油煙研究發現,油煙中排出的顆粒物主要為細粒子,PM2.5占餐飲廢氣顆粒物的76.91%。

餐飲(yin)企(qi)業i以(yi)j種核(he)算基準的(de)排(pai)放(fang)量Eij計算采用(yong)下面(mian)的(de)公(gong)式:

3.安科瑞AcrelCloud3500餐飲油煙(yan)監測云平(ping)臺

      為了彌補現存餐飲行業在煙油監測上的漏洞，同時便利監管部門的監察，安科瑞油煙監測云平臺應運而生。油煙監測模塊通過2G/4G與云端平臺進行通信和數據交互，系統能夠對企業餐飲設備的開機狀態、運行狀態進行監控；實現開機率監測，凈化效率監測，設施停運

      告警，待清洗告警，異常告警等功能；對采集數據進行統計分析、等統計功能；較之傳統的靜電監測方案，更具實效性。平臺預留與其他應用系統、設備交互對接接口，具有很好的擴展性。

3.1平(ping)臺結構(gou)

      平臺GIS地圖采集餐飲油煙處理設備運行狀態和油煙排放的濃度數據，自動對超標排放及異常企業進行提示預警，監管部門可迅速進行處理，督促餐飲企業整改設備，并定期清洗、維護，實現減排環保，不擾民等目的。現場安裝監測終端，持續監測油煙凈化器的工作狀態，包括設備運行的電流、電壓、功率、耗電量等等，同時結合排煙口的揮發性物質、顆粒物濃度等進行對比分析，一旦排放超標，系統會發出異常信號。

■油(you)煙(yan)監(jian)(jian)測設備用來監(jian)(jian)測油(you)煙(yan)、顆粒物、NmHc等數據(ju)

■凈(jing)化(hua)器和風機配合對油煙進行(xing)凈(jing)化(hua)處理，同時對凈(jing)化(hua)設備的電(dian)流、電(dian)壓(ya)進行(xing)監測

■設備通過4G網絡將采集的數據上傳至遠程(cheng)云(yun)端服務器

3.2平臺(tai)主要功(gong)能(neng)

（1）在(zai)線監測

      對油(you)煙排污數據的監測，包(bao)括油(you)煙排放濃度，顆(ke)粒物，NmHc等數值采集監測；同時對監控風機和凈化器的啟停(ting)狀態(tai)、運行(xing)數據進行(xing)監測。

(2)告警數據監測

      系統根據采集的油煙數值大小，產生對應的排放超標告警；對凈化器的運行數據分析，上傳凈化設備對應的運行、停機、故障等告警事件。

(3)數據(ju)分析(xi)

      運行時長分析，離線分析；告警占比、分析；歷史數據統計等。

(4)隱患管理

      系統對采集的告警數據分析，產生對應的隱患記錄，派發、處理隱患，及時處理告警，形成閉環。

(5)統計分析

      包括時長分析、超標分析、歷史數據、分析報告等模塊。

(6)基(ji)礎數據維護

      個人信息、權限維護，企業信息錄入，對應測點信息錄入等。

(7)數據服務

      數據采集，短信提醒，數據存儲和解析。

3.3油煙監測主機

      油煙監控主機是現場的管理設備，實時采集油煙濃度探測器和工況傳感器的信號，進行數據處理，通過有線或無線網絡通訊將數據傳輸到服務器平臺。同時，對本地數據進行存儲，監控現場設備狀態，提供人機操作界面。

具體(ti)技術(shu)參數如下：

4.結(jie)語(yu)

1）通過對研(yan)究(jiu)區域內(nei)餐(can)(can)(can)飲企業(ye)進(jin)行實地(di)檢測數據(ju)及(ji)活(huo)動水平調查,分別得到了基(ji)(ji)于(yu)就(jiu)餐(can)(can)(can)人數、就(jiu)餐(can)(can)(can)時(shi)間、食用油(you)用量和灶(zao)頭數4項(xiang)核(he)算(suan)基(ji)(ji)準(zhun)(zhun)的餐(can)(can)(can)飲業(ye)VOCs和PM2.5排(pai)放因子(zi),但4種核(he)算(suan)基(ji)(ji)準(zhun)(zhun)的排(pai)放因子(zi)差(cha)異較(jiao)大,需(xu)要進(jin)一步本地(di)化檢驗。

2）本研究區域餐(can)飲業廢(fei)氣(qi)凈化(hua)設備(bei)(bei)升級改(gai)(gai)造前,VOCs排(pai)放量(liang)范(fan)圍(wei)為(wei)(wei)319.03~506.38t/a,改(gai)(gai)造后(hou)(hou)為(wei)(wei)92.14~109.89t/a；PM2.5排(pai)放量(liang)范(fan)圍(wei)改(gai)(gai)造前為(wei)(wei)166.55~211.09t/a,改(gai)(gai)造后(hou)(hou)為(wei)(wei)30.22~36.05t/a,經(jing)過(guo)餐(can)飲業廢(fei)氣(qi)凈化(hua)設備(bei)(bei)升級改(gai)(gai)造后(hou)(hou)VOCs及(ji)PM2.5排(pai)放量(liang)分別減(jian)少了71%~82%和(he)80%~86%。

3）計算(suan)得到(dao)以街(jie)道為單元的餐飲(yin)業VOCs及PM2.5排放(fang)強(qiang)度(du),VOCs排放(fang)強(qiang)度(du)范圍(wei)1.45~4.32t/km2,PM2.5排放(fang)強(qiang)度(du)范圍(wei)0.47~1.42t/km2。通過餐飲(yin)源(yuan)VOCs和(he)PM2.5排放(fang)強(qiang)度(du)情況的定量計算(suan),便于(yu)有針對性的開展相應區(qu)域(yu)餐飲(yin)源(yuan)大氣污染物治理工作。

4）通(tong)過對典型(xing)社區(qu)PM2.5濃度(小時值)抽樣檢測餐(can)飲(yin)廢氣(qi)凈(jing)化設備(bei)(bei)升級改造前、后(hou)PM2.5濃度平均(jun)減(jian)少比例為28.9%,較接近于(yu)用(yong)油(you)量(liang)為核算基準的排放因(yin)子(zi)降低比例。進一步說明餐(can)飲(yin)業(ye)廢氣(qi)凈(jing)化設備(bei)(bei)升級改造對于(yu)PM2.5減(jian)排。

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[5]安(an)科瑞AcrelCloud-3500餐飲油煙監測(ce)云平臺.2020.05版.

作者簡介：

簡婷(ting)，女，現任安科瑞電氣股份有限(xian)公司，主要從事餐飲油煙監測(ce)的(de)研(yan)發與應用。