煉油污水處理裝置惡臭氣體源強估算方法的比較

安偉銘，楊 宏，潘 峰，仝紀龍，馬 巖

（1. 蘭州大學 大氣科學學院，甘肅 蘭州 730000；2. 蘭州大學 環境質量評價研究中心，甘肅 蘭州 730000）

煉油污水處理裝置無組織排放的廢氣大多為有毒有害氣體［1］。在20世紀80年代，胡更新［2］對于無組織排放量的測定方法進行了研究。但煉油污水處理裝置的無組織排放源具有產污環節多、分散且不規則以及無特定監測口等特點，導致源強核算困難。并且煉油污水處理裝置的無組織排放源眾多，相互干擾的情況極易發生［3-4］。因此，準確確定惡臭氣體源強是煉油污水處理裝置環境影響評價工作的重點。

本工作以某煉油污水處理裝置的運行現狀及惡臭氣體的監測結果為列，通過衛生防護距離反推法、源強經驗估算法和地面濃度反推法研究了煉油污水處理裝置惡臭氣體源強的估算方法，得出了較為適合煉油污水處理裝置的源強確定方法。

1 惡臭氣體排放源

許多煉油污水處理裝置，由于建設初期很少考慮廢氣處理問題，使敞口的煉油污水處理裝置成為主要的惡臭氣體無組織排放源。惡臭氣體源于污水中有機物的揮發和污水中微生物進行生化反應后形成的分解物，大多以無組織面源方式擴散，惡臭氣體的濃度隨擴散距離的增加而衰減［5-7］。

某環境監測站在距離某煉油污水處理裝置廠界245 m處進行了監測，監測結果表明NH3和H2S的平均質量濃度分別為0.113，0.006 mg/m3。

2 惡臭氣體源強的估算方法

2.1 衛生防護距離反推法

SH 3093—1999《石油化工企業衛生防護距離》［8］中給出的衛生防護距離的計算公式，見式（1）。

式中：Qc為無組織排放源強，kg/h；Cm為標準質量濃度限值，mg/Nm3；L為所需衛生防護距離，m；r為無組織排放源所在生產單元的等效半徑，m；A，B，C，D均為衛生防護距離計算系數。

由式（1）得到無組織排放源強的計算公式，見式（2）。

式中：ρ為監測點的質量濃度，mg/m3；L′為該點與無組織排放源間的距離，m；由衛生防護距離計算系數表中查得A=400，B=0.01，C=1.85，D=0.78。根據式（2）計算，得到該煉油污水處理裝置NH3和H2S的無組織排放源強分別為2.395，0.127 kg/h。

2.2 源強經驗估算法

污水處理廠的惡臭氣體源強與污水水質、處理工藝、構筑物尺寸、風速、溫度等因素有較大關系，惡臭氣體源強通常可按產生惡臭的污水處理設施的構筑物尺寸和惡臭氣體排污系數進行粗算［9］。污水廠主要處理設施的NH3和H2S產生強度見表1。由表1中各主要處理設施惡臭氣體產生強度，結合構筑物尺寸（處理設施無組織排放面源的面積），計算出該煉油污水處理裝置NH3和H2S的無組織排放源強分別為0.255，0.080 kg/h。

表1 污水處理廠主要處理設施的NH3和H2S產生強度

2.3 地面濃度反推法

地面濃度反推法以高斯模式為理論基礎［10-11］，無組織排放源強的計算見式（3）。

式中：ρz0為無組織排放物的地面質量濃度，mg／m3；u10為距地面10 m處的平均風速，m/s；σz為垂直擴散參數，m；σy為水平擴散參數，m；σy0為初始水平擴散參數，m；H為無組織排放物的平均排放高度，m。

根據H2S和NH3的監測質量濃度以及相應的氣象數據，按地面濃度反推法計算污水處理裝置的源強。當ρz0（NH3）=0.113 mg/m3，ρz0（H2S）=0.006 mg/m3，u10=0.8 m/s，σz=39.35 m，σy=60.70 m，σy0=29.43 m，H=2.50 m時，通過計算得到NH3和H2S的無組織排放源強分別為3.120，0.250 kg/h。

3 3種源強估算方法的分析與比較

3.1 3種源強估算方法的比較

AERMOD模式將最新的大氣邊界層和大氣擴散理論應用到空氣污染擴散模式中［12］，適合無組織排放源的擴散特點，更能反映污染物的實際擴散規律。以污染物H2S為例，采用AERMOD模式，根據3種估算方法得到的源強，分別預測監測點濃度并與監測值進行比對。根據3種不同方法預測的小時質量濃度分布圖見圖1。由圖1可見，由于采用統一的氣象條件和地形等因素，并且在同一模式下進行預測，所以污染物濃度分布的趨勢大體一致，但由于源強不同，導致預測的煉油污水處理裝置周圍H2S的小時濃度具有差異。

圖1 根據不同方法預測的監測點小時質量濃度分布圖● 廠界監測點1，2，3，4，5，6，7，8；● 敏感點

各監測點的監測質量濃度與預測質量濃度見表2。由表2可見：由于監測點3，4，5，6處于污染源的下風向，因而它們的預測值較其他監測點的預測值高；除監測點2外，其他各監測點的預測值均高于監測值；敏感點的監測值與預測值偏差較小；通過3種不同源強預測監測點的質量濃度，其中，由源強經驗估算法預測的監測點質量濃度與監測質量濃度最為接近。

表2 各監測點的監測質量濃度與預測質量濃度 mg/m3

考慮到監測值是在正常氣象條件下得到的，分別對9個監測點和去掉預測值偏大的4個監測點（監測點3，4，5，6）后的5個監測點的數據進行方差分析［13］。以監測值與3種方法得到的各監測點的預測值作為原始數據，建立SPSS文件，選用最小顯著差數法，用t檢驗完成各組均值間的配對比較，并設定檢驗的顯著性概率臨界值為0.05，得到的方差分析結果見表3。其中，均方差為離差平方和與自由度的比，F為組間均方差與組內均方差之比，p為F對應的概率值。

表3 方差分析結果

由表3可見：考察全部9個監測點時，3種方法得到的各監測點的預測值與監測值間的概率值為0.002（＜0.05），說明不滿足零假設，即其中4組數據間存在顯著性差異；而只考慮5個監測點時，對應的概率值為0.248（＞0.05），滿足零假設，數據間無顯著性差異。因此，以下只對5個監測點的預測值進行多重方差分析，分析結果見表4。

由表4可見，由源強經驗估算法得到的預測值與監測值間計算所得的概率值最大，說明源強經驗估算法得到的預測值與監測值間的差異性最不明顯。

表4 多重方差分析結果

3.2 綜合分析

1）衛生防護距離反推法中的石油化工企業衛生防護距離公式涉及污染物的選定、最大容許濃度、無組織排放源源強的可控水平和氣象條件，以最佳實用技術原則為基礎，原理為大氣擴散理論。該法所需的氣象資料僅為近5年平均風速，并劃分為3檔（＜2.0 m/s，2.0～4.0 m/s，＞4.0 m/s），并且未考慮有效源高度。該方法需要進行地面濃度監測，較為費時、費力，但估算結果與實際情況較為接近。

2）源強經驗估算法主要參考污水廠主要處理設施的NH3和H2S產生強度。城市污水處理廠的水質和煉油污水處理裝置的水質雖有一定差別，但污染物的逸散存在一定的相似性，能客觀反映污染物源強與原水、工藝、設備、環保設施運行效果及管理水平等因素之間的關系。該法具有計算簡單、應用廣泛的優點，與實際情況更為接近。

3）地面濃度反推法所需的氣象數據最多，包括時間、溫度、相對濕度、風向、近地面風速、總云量、低云量、大氣壓等［14］。能否準確確定公式中的垂直擴散參數、水平橫向擴散參數和初始擴散參數對于計算結果有較大影響。胡更新［2］進一步分析了該公式中主要因子的選擇、確定和修正方法，并結合其他類似公式的估算結果進行對比驗證，最終發現該公式準確可行。但該方法受到地面粗糙度、大氣物理以及大氣化學因素的影響，存在一定誤差。

4 結論

a）對某煉油污水處理裝置無組織排放的NH3和H2S進行監測，根據監測結果運用3種方法計算源強。其中，衛生防護距離反推法得到的NH3和H2S的無組織排放源強分別為2.395，0.127 kg/h；源強經驗估算法得到的NH3和H2S的源強分別為0.255，0.080 kg/h；地面濃度反推法得到的NH3和H2S的源強分別為3.120，0.250 kg/h。

b）分別將3種方法計算得到的某煉油污水處理裝置的無組織排放源強，運用AERMOD模式模擬預測各廠界監測點和敏感點的濃度，并對預測結果和監測結果進行方差分析和多重方差分析，得出由源強經驗估算法預測得到的監測點質量濃度與監測質量濃度間的差異性最小，確定源強經驗估算法為煉油污水處理裝置源強估算的最優方法。

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