林宇,楊瑩,李美玲,顧聞,姚海博
(交通運輸部天津水運工程科學研究所水路交通環境保護技術交通行業重點實驗室,天津300456)
港口煤炭作業細顆粒物(PM2.5)排放特征研究
林宇,楊瑩,李美玲,顧聞,姚海博
(交通運輸部天津水運工程科學研究所水路交通環境保護技術交通行業重點實驗室,天津300456)
文章分析了港口煤炭作業細顆粒物(PM2.5)的主要來源,采用天津港主要煤炭作業貨種粒徑篩分實驗、煤炭起塵污染源樣品再懸浮實驗和天津港煤炭作業起塵(細顆粒物)監測等技術手段開展研究,基于已取得的實驗和監測數據,對港口煤炭作業細顆粒物(PM2.5)的排放特征、排放強度展開討論,并根據討論結果提出了港口煤炭作業PM2.5的源強估算方法。
PM2.5;港口;煤炭;大氣污染
港口大宗干散貨(礦石、煤炭等)在堆存、裝卸、運輸過程中排放的PM2.5是所在地大氣細顆粒物污染的主要來源之一。目前我國半數以上港口貨物吞吐量都是由分布在京津冀、長三角、珠三角等大氣重污染區域的港口完成[1],隨著近年來鐵礦石、煤炭等易起塵貨種吞吐量的快速增長,作業量大幅度增加,港口散貨作業排放細顆粒物(PM2.5)污染控制的難度和壓力進一步加大。交通運輸部天津水運工程科學研究所從2013年開展以煤炭港口為代表的典型散貨港口細顆粒物(PM2.5)污染排放研究工作,充分利用粒徑篩分、再懸浮模擬實驗、環境實測等多種技術手段,取得了包括港口煤炭作業細顆粒物(PM2.5)排放源強估算方法等在內的階段性成果。
煤炭港口PM2.5的主要排放源包括堆場揚塵、裝卸過程揚塵、道路揚塵和船舶廢氣、港口機械廢氣、集疏運車輛尾氣等,可分為粉塵類和廢氣類兩類[2]。本文重點針對港口煤炭作業過程中產生的粉塵類PM2.5排放源開展討論。
粉塵類PM2.5排放源以港口區域堆場靜態起塵和裝卸作業動態起塵為主,集疏港道路揚塵為輔[3],煤炭堆放及裝卸過程中粒徑較小的粉塵在風力作用下漂移,對所在地大氣環境造成不同程度的污染[4]。港口大宗干散貨中礦石、煤炭等易起塵貨種在堆存、裝卸、運輸過程中的塵源擴散是構成港口粉塵類PM2.5污染的主體,其產生的粉塵和擴散現象相當復雜,與裝卸堆存轉運物料的種類及含水量、堆放方式、粒徑大小、周邊地形以及氣象條件等諸多因素有關?,F有煤炭堆場大多為露天堆場,屬于開放性塵源,產塵點多、涉及面廣,粉塵受到風力和機械力時會產生很大濃度[4]。
對于港口干散貨碼頭(礦石和煤炭等)在裝、卸、堆、存和運輸過程中產生的細顆粒物(PM2.5)面源污染的控制,多年以來國內外采取的措施以灑水抑塵為主,近年來新增了防風抑塵網,還有采取皮帶密閉輸送和進出車輛輪胎清洗及干法除塵等措施[5]。
港口煤炭作業起塵中,TSP、PM10和PM2.5等顆粒物的排放情況及相對關系與煤炭的等效粒徑(粒度)的分布密切相關,因此有必要開展針對煤炭粒徑的檢測實驗。煤炭粒徑篩分實驗時,視同樣品所有顆粒的真密度相同,顆粒物的重量分布和體積分布一致,采用粒度分析儀測試得出不同尺寸粒徑的重量分布數據進行統計分析[6]。
2013年10 月,交通運輸部天津水運工程科學研究所在天津港對其主要煤炭作業貨種進行了樣品采集,采用Microtrac S 3500激光分析儀開展粒徑篩分實驗,粒徑測試范圍為0.02~2 000 μm。該次實驗的統計分析結果見表1。
由表1的統計分析結果可知,煤炭樣品中粒徑<2.5 μm的顆粒物(與PM2.5排放密切相關)與粒徑<125 μm的顆粒物(與TSP排放密切相關)的重量比在1.5%~4%,均值在3%左右。該實驗結果與下文中的再懸浮實驗、污染源現場測試等得到的PM2.5/TSP重量比值數據有較大差異,說明煤炭作業TSP和PM2.5的起塵機理存在明顯不同,需要開展深入研究。

表1天津港煤炭作業典型貨種的粒徑篩分實驗數據統計結果Tab.1Particle size sieving experimental data for cargo types in coal terminal of Tianjin Port
利用顆粒物再懸浮采樣裝置,可以將采集的污染源樣品送入混合箱中再懸浮,并經箱底設置采樣切割頭獲得分粒徑的顆粒物樣品。通過該實驗方法,開展動態狀態下的顆粒源粒徑分布特征研究。交通運輸部天津水運工程科學研究所于2014年9月~11月分批次采集了天津港煤碼頭不同起塵環節的污染源樣品,委托南開大學采用自制的顆粒物再懸浮采樣裝置進行了再懸浮實驗,實驗數據統計分析結果見表2。

表2天津港煤碼頭不同起塵環節樣品再懸浮實驗數據Tab.2Resuspension experimental data for dust samples in coal terminal of Tianjin Port
天津港煤碼頭不同起塵環節樣品再懸浮實驗結果表明,煤炭碼頭起塵環節模擬的PM2.5和TSP排放重量比范圍為19.2%~34.8%,均值為26.0%;其中動態起塵環節(煤碼頭作業面、堆場清掃等)PM2.5和TSP排放重量比范圍為33.9%~34.8%,均值為34.4%;靜態起塵環節(煤炭堆場)PM2.5和TSP排放重量比范圍為19.2%~24.1%,均值為21.4%;煤炭港口道路揚塵樣品PM2.5和TSP排放重量比范圍為26.8%~28.4%,均值為27.7%。實驗數據表明,不同起塵環節PM2.5的排放特征有所區別,基本規律是煤炭作業動態起塵PM2.5排放量>煤炭運輸道路起塵PM2.5排放量>煤炭堆存靜態起塵PM2.5排放量。
為深入研究分析港口煤炭作業細顆粒物(PM2.5)的排放特征,交通運輸部天津水運工程科學研究所2014年1月~2015年6月對天津港神華煤碼頭和神華黃驊港開展了多期大氣環境監測,監測點位布設包括煤炭堆場等靜態起塵環節、煤碼頭作業區等動態起塵環節、筒倉作業區等環保設施處,監測時段為包括春季、夏季、秋季、冬季的完整周期,監測項目為TSP、PM2.5等。監測中采用TF150F大氣中流量智能采樣器等環保部門認可的監測儀器,現場監測采樣和實驗室分析工作嚴格執行《環境空氣顆粒物(PM2.5)手工監測方法(重量法)技術規范》(HJ656-2013)、《環境空氣總懸浮顆粒物的測定重量法》(GB/T15432-1995)等相關技術規范。港口煤炭作業起塵現場監測數據的統計分析結果如下:
(1)煤炭港口碼頭區域顆粒物現狀監測結果統計分析。
交通運輸部天津水運工程科學研究所2014~2015年期間在天津港神華煤炭碼頭和神華黃驊港等煤炭碼頭區域開展了TSP和PM2.5的同步監測,采集的28組監測數據的分析結果見圖1(統計分析得出的散點圖中,橫軸為監測獲得的PM2.5濃度(單位mg/m3),縱軸為對應該監測點的PM2.5濃度與TSP濃度的比值,后圖同)。
監測期間獲得的港口煤炭碼頭作業區域PM2.5的濃度范圍為0.058~1.197 mg/m3,均值為0.275 mg/m3;TSP的濃度范圍為0.096~2.131 mg/m3,均值為0.651 mg/m3;PM2.5和TSP排放監測濃度比值的范圍為21.3%~80.3%,均值為46.3%;PM2.5監測濃度平均值與TSP監測濃度平均值的比值為42.2%。由散點圖統計分析可知,PM2.5和TSP排放重量比的主要分布在30%~60%,對這一區間的監測數據計算平均值為45.7%。碼頭監測點位均為露天監測點,采集樣品中的PM2.5和TSP大部分來自碼頭裝卸作業排放起塵,同時也受該區域其他污染源(機動車和機械廢氣、鍋爐廢氣等)貢獻的PM2.5和TSP的影響,裝卸作業起塵量又與監測時段的氣象條件(風速、濕度等)以及碼頭裝卸作業的強度密切相關,因此PM2.5和TSP排放重量比波動較大。
(2)煤炭港口堆場區域顆粒物現狀監測結果統計分析。
交通運輸部天津水運工程科學研究所2014~2015年期間在天津港神華煤炭碼頭和神華黃驊港等處的煤炭堆場區域開展了TSP和PM2.5的同步監測,采集的68組監測數據的分析結果見圖2。
監測期間獲得的港口煤炭碼頭作業區域PM2.5的濃度范圍為0.081~0.618 mg/m3,均值為0.220 mg/m3;TSP的濃度范圍為0.119~1.952 mg/m3,均值為0.591 mg/m3;PM2.5和TSP排放監測濃度比值的范圍為16.5%~78.2%,均值為41.4%;PM2.5監測濃度平均值與TSP監測濃度平均值的比值為37.2%。由散點圖統計分析可知,PM2.5和TSP排放重量比的主要分布在25%~50%,對這一區間的監測數據計算平均值為39.2%。在煤炭堆場布設的監測點位均為露天監測點,采集樣品中的PM2.5和TSP大部分來自煤炭堆存靜態起塵和堆場煤炭裝卸作業動態起塵,同時也受該區域其他污染源(機動車和機械廢氣、鍋爐廢氣等)貢獻的PM2.5和TSP的影響,起塵量又與監測時段的氣象條件(風速、濕度等)以及煤炭堆場的工況(是否有堆取料作業等)密切相關,因此PM2.5和TSP排放重量比波動較大。

圖1港口煤炭作業碼頭區域顆粒物監測結果統計分析Fig.1Statistical analysis for monitoring results of particulates in the pier of coal ports

圖2港口煤炭作業堆場區域顆粒物監測結果統計分析Fig.2Statistical analysis for monitoring results of particulates in the yard of coal ports

圖3港口煤炭作業裝卸機械作業狀態下顆粒物監測結果統計分析Fig.3Statistical analysis for monitoring results of particulates of loading and unloading in coal ports
(3)煤炭港口作業機械旁顆粒物現狀監測結果統計分析。
交通運輸部天津水運工程科學研究所2014~2015年期間在天津港神華煤炭碼頭和神華黃驊港等煤炭碼頭的堆取料機、裝船機、翻車機等動態起塵的污染源出開展了TSP和PM2.5的同步監測,采集到12組監測數據的分析結果見圖3。
監測期間獲得的港口作業機械作業狀態下PM2.5的濃度范圍為0.107~34.004 mg/m3,均值為5.578 mg/ m3;TSP的濃度范圍為0.162~103.983 mg/m3,均值為15.580 mg/m3;PM2.5和TSP排放監測濃度比值的范圍為28.1%~76.9%,均值為52.7%;PM2.5監測濃度平均值與TSP監測濃度平均值的比值為35.8%。由于獲得的作業機械旁監測數據量較小,僅作為其他監測數據分析時的參考。
細顆粒物(PM2.5)的起塵過程非常復雜,其機理目前主要通過一些風洞模擬實驗,了解平均風速、濕度、粒徑等對其的影響程度[7]。國內外對PM2.5的傳輸過程及沉降過程進行了很多數值模擬研究[8],但是港口煤炭堆存和裝卸作業屬于開放性塵源,具有源強不確定性,因此對其動力學過程以及PM2.5排放的源強分布特征研究基本未見于文獻,目前也尚無針對港口煤炭作業細顆粒物(PM2.5)排放源強的相對成熟的計算方法。國內要求計算PM2.5排放源強的環境評價項目,曾經采用現有TSP起塵公式計算得出的源強乘以煤炭粒徑篩分PM2.5/TSP重量比值的方式來估算。但根據前述交通運輸部天津水運工程科研所的研究結果,煤炭粒徑篩分PM2.5/TSP重量比值與實際煤炭作業起塵中PM2.5/TSP重量比值相差甚遠,煤炭作業過程中PM2.5的起塵方式應與TSP起塵方式有很大差異。采用現有TSP起塵公式計算得出的源強乘以煤炭粒徑篩分PM2.5/TSP重量比值的方式來估算的方式得出的PM2.5源強計算結果是不可靠的。
考慮到包括港口建設項目環境影響評價在內的很多領域急需一種港口煤炭作業起塵PM2.5源強的計算方法,在煤炭作業起塵PM2.5污染排放機理得到進一步深入研究之前,基于現有的監測數據及其統計分析結果,提出以下港口煤炭作業起塵PM2.5源強估算方法。
(1)港口煤炭堆場堆存靜態起塵。
根據前述環境現狀監測和再懸浮等試驗模擬結果,取煤炭堆存靜態起塵PM2.5/TSP的修正系數為0.2,基于現有2011年發布的《港口建設項目環境影響評價規范(JTS105-1-2011)》[9]中煤堆場風蝕TSP源強公式得到港口煤炭堆場堆存PM2.5靜態起塵公式為

式中:Q2x為堆場起塵量,kg/a;α為起塵的物料調節系數(取值范圍0.6~1.6);S為堆表面積,m2;Ux為風速,m/s,U0為混合粒徑顆粒的起動風速,m/s;w為含水率,%。堆場內的風速是最大作業風速的89%。A為煤炭堆存靜態起塵PM2.5/TSP修正系數,暫定為0.2。
(2)港口煤炭裝卸作業動態起塵。
根據前述環境現狀監測和再懸浮等試驗模擬結果,取煤炭裝卸作業動態起塵PM2.5/TSP的修正系數為0.4,基于現有2011年發布的《港口建設項目環境影響評價規范(JTS105-1-2011)》[9]中煤炭裝卸作業動態TSP源強公式得到港口煤炭裝卸作業PM2.5動態起塵公式為

式中:Q2為作業起塵量,kg;U為堆場內平均風速,為堆場外風速的0.89,m/s;Y為作業量,t;H為作業高度,m;w為含水率,%;α為散貨類型調節系數,該值同堆存起塵;β為作業方式系數,裝堆(船)時,β=1,堆、取料時,β=1;ω2為水分作用系數,與散貨性質有關,散貨為0.45;w0為水分作用效果的臨界值,即含水率高于此值時水分作用效果增加不明顯,與散貨性質有關,散貨的w0值為6%;ν2為作業起塵量達到最大起塵量一半的風速,與粒徑分布和顆粒物密度有關,一般散貨取16 m/s。B為煤炭裝卸動態起塵PM2.5/TSP修正系數,暫定為0.4。
(1)煤炭粒徑篩分獲得的PM2.5/TSP重量比值與實際煤炭作業起塵監測獲得的PM2.5/TSP重量比值相差甚遠,說明煤炭作業過程中PM2.5的起塵方式應與TSP起塵方式存在很大差異,下階段需要針對煤炭作業過程中PM2.5的起塵機理,結合風洞試驗等技術手段開展針對性的深入研究。
(2)環境現狀監測數據和實驗模擬結果表明,港口煤炭裝卸作業過程中,煤炭作業動態起塵PM2.5排放量>煤炭運輸道路起塵PM2.5排放量>煤炭堆存靜態起塵PM2.5排放量,今后的工作中,要高度重視包括煤炭運輸道路起塵、煤堆場清掃起塵等在內的二次環節起塵的污染機理及減排措施的研究。
(3)現階段為解決環評等工作需要,可暫采用既有TSP起塵公式乘以不同工況修正系數(煤炭堆場靜態堆存0.2、碼頭等裝卸作業動態起塵0.4)的方式,估算港口煤炭作業PM2.5排放源強;待后續深入研究成果成熟后,可將前述修正系數結合天氣條件、煤炭含水率、不同作業方式等進一步細化,乃至給出完全不同于TSP起塵公式形式的源強計算方法。
(4)下階段研究工作中,應繼續開展現場監測工作,增加現場監測點位,加強現場監測工況的控制。考慮到PM2.5與PM10的聯系比其與TSP的聯系更加密切,下階段研究增加關注同工況下PM10的污染特征。
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[9]JTS105-1-2011,港口建設項目環境影響評價規范[S].
Study on emission characteristics of fine particulate matter(PM2.5)in coal port
LIN Yu,YANG Ying,LI Mei?ling,GU Wen,YAO Hai?bo
(Tianjin Research Institute for Water Transport Engineering,Key Laboratory of Environmental Protection Technology on Water Transport Engineering,Ministry of Transport,Tianjin 300456,China)
In this paper,the main sources of fine particulate matter(PM2.5)in coal port were analyzed.Using a variety of techniques including particle size screening test,resuspension experiment and environmental monitoring, the emission characteristics and emission intensity of fine particulate matter(PM2.5)in coal port were discussed,and the estimation method for source strength of fine particulate matter(PM2.5)in coal port was proposed.
PM2.5;port;coal;air pollution
U 656.1;X 513
A
1005-8443(2015)06-0578-05
2015-08-10;
2015-11-02
交通運輸部應用基礎研究項目:典型散貨港口PM2.5污染機理及其減排技術研究(2013 329 224 310);中央級公益性科研院所基本科研業務費專項資金項目:天津港地區PM2.5污染特征研究(TKS140216)
林宇(1973-),女,天津市人,高級工程師,主要從事交通工程環保研究。
Biography:LIN Yu(1973-),female,senior engineer.