陕西省民用散煤燃烧颗粒物排放因子测定及分析

通过调研并搜集陕西省民用燃煤,实验模拟散煤在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,分析得到陕西省不同地区民用煤燃烧颗粒物排放因子。结果表明:榆林烟煤颗粒物排放因子为11.17 g/kg;延安烟煤为7.96 g/kg;高陵无烟煤为2.58 g/kg;蜂窝煤颗粒物排放因子在1 g/kg左右。根据PM_(10)占总颗粒物的百分数可得粒径<10μm的颗粒物排放因子,经对比其他文献研究,分析实验结果,得到符合陕西省排放特征的排放因子,计算出2015年陕西省各市散煤燃烧颗粒物排放量,为当地民用燃煤污染物排放清单的编制及源解析工作的开展提供支持。     

京津冀地区散煤燃烧大气污染物排放清单

为研究京津冀地区民用散煤燃烧大气污染物的排放情况,结合散煤燃烧活动水平与燃用特征,根据排放因子法自下而上建立了2018年京津冀地区民用散煤燃烧污染物排放清单,研究了污染物排放的时空分布特征并使用蒙特卡罗方法对排放清单进行了不确定性分析.结果表明：2018年京津冀地区民用散煤燃烧量共计3799.22万t,PM_2.5、CO、SO₂、NO_x的排放量分别为9.27,341.31,5.17,5.44万t.污染物排放集中在11月份~次年3月份,大多数地区呈现出相同的日排放趋势.8：00、11：00、18：00、21：00左右出现污染物排放峰值,小时排放系数平均值分别为11%,6%,7%,13%.PM_2.5排放高值区主要集中在北部、东部及部分南部地区,CO主要集中在北京和天津地区,SO₂和NO_x主要集中在天津和承德地区.     

北京市民用燃煤烟气中气态污染物排放特征

以北京远郊农村居民常用的蜂窝煤、煤球、烟煤散煤为实验用煤,开展燃烧实验.研究了烟气无机污染物排放因子、VOCs释放情况.结果表明在充分燃烧的条件下,蜂窝煤、煤球、烟煤气态污染物SO2排放因子分别为1.50、1.91、1.62kg·t~(-1);NOx排放因子分别为0.420、0.901、2.20 kg·t~(-1);CO排放因子分别为22.4、37.3、87.3 kg·t~(-1).燃烧排放的NOx和CO的排放因子顺序关系为:烟煤煤球蜂窝煤;SO2的排放因子大小顺序分别为:煤球烟煤蜂窝煤.获得了北京市2014年3种民用煤燃烧排放的气态污染物的排放清单,烟煤散煤排放的SO2超过了0.55万t,NOx超过了0.75万t,CO超过了29万t.3种煤质燃烧过程中点火和封火阶段VOCs排放浓度相对较高,各阶段VOCs排放因子为点火阶段最高,封火阶段次之.     

乌鲁木齐市散煤燃烧大气污染物排放清单及时空分布特征

为研究乌鲁木齐市散煤燃烧对大气污染物的贡献情况,根据实地调研收集到的散煤燃烧活动水平数据,利用排放因子法建立2015年乌鲁木齐市散煤燃烧PM_2.5、SO₂和NO_x的排放清单,利用ArcGIS空间分析工具进行空间分布特征分析,使用蒙特卡罗方法进行不确定性分析.结果表明:2015年散煤燃烧排放PM_2.5、SO₂、NO_x分别为1.70×104、4.13×104、2.80×103 t.PM_2.5和SO₂排放的主要贡献区域为乌鲁木齐县,分别占排放总量的27.35%和26.23%,这是由于乌鲁木齐县社区居民和大棚种植耗煤量较大所致;NO_x排放的主要贡献区域为米东区,贡献率高达28.03%,这是因为米东区社区居民所用炉灶为手动炉排层燃炉灶,其排放因子较大所致.空间分布特征表明,污染物主要分布在米东区南部、沙依巴克区北部及乌鲁木齐县中部.不确定性分析表明,村庄、社区、大棚种植、商业和事业单位在95%的置信区间时不确定性分别为-69%~165%、-57%~116%、-68%~171%和-67%~165%.蒙特卡罗预测结果（平均值）高于排放清单的计算结果.研究显示,乌鲁木齐市散煤燃烧对污染物排放贡献较大,并且具有明显的季节性和区域性特征.      

生物质和煤混合燃烧污染物排放特性研究

在试样的质量以及其他的试验条件基本相同的情况下，在恒温下对一种典型的生物质以及它们以一定的比例所得的混合燃料进行污染物排放特性分析。结果表明，在试验用煤中加入生物质（质量比为1：1）后，燃料NOx转变率降低了2%-33%。燃料SOx转变率降低了10-17%。     

民用燃料烟气中气态污染物及水溶性无机离子的排放

选取北京市地区典型生物质燃料（玉米芯、玉米秆、黄豆秆、草梗、松木、栗树枝、桃树枝）以及民用煤（烟煤、蜂窝煤）在实验室内进行了模拟燃烧实验,采用Thermo Fisher 42i型化学发光NO-NO₂-NOx分析仪、43i型脉冲荧光SO₂分析仪、48i型CO分析仪对烟气中的NO_x、SO₂、CO进行全程在线监测;对燃烧产生的颗粒物样品进行采集,采用ICS 90A、ICS2000离子色谱仪对不同粒径段颗粒物中的水溶性无机离子进行测定.研究表明：3类民用燃料排放因子均值由大到小的顺序,SO₂为民用煤 > 薪柴 > 秸秆;CO为秸秆 > 民用煤 > 薪柴;NO_x为薪柴 > 民用煤 > 秸秆.薪柴燃烧产生的PM_2.5中SO₄^2-含量最高,占总水溶性无机离子的22%~30%;秸秆类燃烧产生PM_2.5中的水溶性无机离子K⁺占绝对优势,占总水溶性无机离子的36%~49%,其次为Cl^-或SO₄^2-,两者之和占总水溶性无机离子的35%~44%.3类民用燃料中秸秆类燃烧排放的颗粒物中水溶性无机离子的排放因子最高,其次为薪柴类燃料,民用煤最低.本实验对不同粒径段颗粒物中9种水溶性无机离子进行了分析（Na⁺、K⁺、Mg²⁺、Ca²⁺、NH₄⁺、F^-、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-）,薪柴类燃料燃烧排放的颗粒物中,Na⁺、K⁺、NH₄⁺、F^-的排放因子在0~2.5μm粒径段内最大,Mg²⁺和Ca²⁺的排放因子在2.5~10μm粒径段内最大.秸秆类燃料除Ca²⁺、Mg²⁺外,其余离子的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大.对于烟煤而言,除了K⁺、Mg²⁺和Ca²⁺外,其余离子的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大;蜂窝煤中Na⁺、K⁺、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-的排放因子均在0~2.5μm粒径段内达到最大.     

特种型煤燃烧过程中气态污染物研究

本文以永定矿务局生产的特种系列型煤为侧,对其燃烧过程中产生的气态污染进行了监测,根据监测结果分析了气态污染物的来源,提出了降低气态污染物浓度的措施。     

基于遥感尾气监测的柴油车气态污染物排放因子计算方法研究

采用遥感尾气测试系统实测了柴油车在实际道路工况下的CO、HC和NO排放特征,修正了排放因子的计算方法,并与车载排放测试系统（PEMS）实测结果进行了验证,获得了实测车辆的CO、HC和NO排放因子.测试结果显示,在各种遥感监测的工况下柴油车尾气中均含有较高浓度的氧气,未考虑氧气影响的燃烧方程反演获得的各污染物体积浓度计算值与PEMS实测值的偏差较大,且氧气浓度越大,偏差越大.经过氧气修正的燃烧方程反演计算的尾气浓度与PEMS实测值吻合度大幅提升,适用于实际工况下遥感检测车辆尾气的反演计算.修正算法得到CO、HC和NO的排放因子离散性较小,精确度较高,可以为量化柴油车尾气排放贡献提供科学依据.     

中国民用煤燃烧排放细颗粒物中重金属的清单

基于稀释通道采样系统和室内模拟燃烧实测,并搜集全国各省区煤中11种重金属的含量,推算出两种常用民用煤(蜂窝煤和块煤)燃烧排放的细颗粒物(PM_(2.5))中V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb和Pb等11种重金属排放因子.计算了2012年全国(除港、澳、台地区)民用燃煤排放PM_(2.5)中重金属的排放量,并建立了全国30 km×30 km的网格化清单.结果表明,蜂窝煤燃烧排放PM2.5中,Pb、Zn、As和Cu的排放因子较高,分别为27.1、16.8、0.99和0.97 mg·kg-1,分别是块煤的56、6、10和2倍.2012年我国民用燃煤燃烧排放PM_(2.5)中V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb和Pb的排放总量分别为0.5、30.1、59.5、1.1、29.3、20.0、188.9、64.9、1.6、3.4和176.7 t.湖南、河北、内蒙古、河南和山东等省区民用煤燃烧排放的各种重金属总排放量较高,分别占全国排放总量的12.4%、12.3%、10.4%、9.9%和9.3%.不同重金属的单位面积排放强度与人均排放量显示,北京、河南、山东、湖南、江西、贵州以及内蒙古等地区存在较高的重金属健康风险.空间分布信息显示,Zn和Pb年排放量较大的地区分布较广,主要分布在内蒙古、河北、北京、天津、山东、河南、甘肃、湖南以及江西等省(市)区.本研究所得细粒子中重金属清单可为区域空气质量模拟、人体健康风险评估等提供基础数据.     

每吨煤燃烧后排放的各种污染物的重量

~~-~----~~~~~-~~~-~~尸~~-~---污染物电厂锅炉(公斤)工业用炉(公斤)取暖锅炉(公斤) 601。4 90。5 11 66022。7 3。6 511 9nU 3 QU6 21孟 : n口n︺硫碳氮氢化化化 卜﹄氧氧氧二二一碳n3粉尘(一般情况) (烧的好)每吨煤燃烧后排放的各种污染物的重量~~     

民用固体燃料燃烧大气污染物排放稀释采样器的研制与应用

为研究民用固体燃料燃烧大气污染物的排放特征,研制开发了一套紧凑型稀释采样器,主要由烟气进气部分、稀释空气部分、稀释混合部分及采样部分四部分组成.结果表明,该采样器可测量排放的一次PM_(2.5)、CO_2、CO、SO_2、NO_x等气态污染物排放浓度,并可根据碳平衡法获得各污染物的排放因子.稀释采样器的稀释比在20∶1～30∶1范围内,样气在稀释器内的停留时间为10 s.性能评价表明,稀释器气密性良好,稀释空气中颗粒物浓度低于3μg·m~(-3),气流混合均匀,理论稀释比与实际稀释比的偏差均小于2%,细颗粒在采样器内的损失小.利用稀释器测试了两种典型民用炉具和煤种组合的大气污染物的排放,发现高效反烧炉与无烟煤球组合的PM_(2.5)的排放因子要显著低于传统正烧炉与烟煤组合,且前者CO和NO_x的排放因子也要低于后者,两种CO_2排放因子相当.     

民航飞机起飞过程气态污染物排放特征分析

民航飞机在起飞过程中发动机推力高、耗油量大,并且飞行高度低,由其排放的污染物对局地空气质量和人体健康存在较大影响.选择B737-800作为典型机型,通过对飞机性能参数的模拟,精确计算了其在全推力和减推力等多种方式下起飞离场爬升至1 000 m高度过程中NO_x、CO、HC和SO_2的排放量,并与ICAO基准模型估算结果进行对比.结果表明,NO_x是排放量最大的污染物.其中,全推力起飞过程4种污染物的排放量分别为4.849、0.062、0.031和0.229 kg.减推力起飞方式下,选择更高的灵活温度后,NO_x和CO排放量分别降低和升高,HC和SO2排放量变化不大.经过对比发现,ICAO的基准排放模型,对4种污染物的估算结果存在较大偏差.与机动车相比,单次全推力起飞过程与一辆小客车行驶9 508 km的NO_x排放量相当.精确计算方法为准确估算机场区域飞机污染排放清单提供基础.     

内燃叉车尾气气态及细颗粒污染物排放特征研究

内燃叉车在我国保有量大、分布广,其尾气排放严重危害空气质量和人体健康.本文以7台典型内燃叉车为研究对象,搭建工程机械尾气测试系统,识别了实时的"燃油-机械特征-污染排放"关系,评估了不同发动机功率、排放标准、工况对排放因子的影响,利用自展模拟的方法量化排放因子的不确定性.结果表明:内燃叉车NO和NO_2的单位燃油的排放速率变化趋势相同,NO与NO_2的峰值出现时间略有差距.CO、NO、NO_2、NO_x、PM_(2.5)和SO_2的综合排放因子与不确定性范围分别是24.1 g·kg~(-1)(-25.4%,26.1%)、26.5 g·kg~(-1)(-24.2%,24.4%)、10.2g·kg~(-1)(-22.3%,21.9%)、36.7 g·kg~(-1)(-21.5%,22.6%)、2.8 g·kg~(-1)(-25.5%,24.7%)和0.9 g·kg~(-1)(-55.7%,80.6%).同时对作业工况下PM_(2.5)的组分分析发现,TC为主要成分,质量占比达77%~92%;OC/EC的平均比值为4.4;水溶性离子以NO-3和PO_3-4为主;金属组分中Ca、Na、Mg和Fe占比较多.     

民用燃料燃烧排放PM2.5和PM10中碳组分排放因子对比

在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主, PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10 中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50.     

民用生物质燃烧挥发性有机化合物排放特征

民用生物质燃烧是我国人为源挥发性有机物（VOCs）排放的主要来源.采用罐采样-GC/MS和DNPH衍生-HPLC这2种方法联用采集和分析了5种主要民用生物质燃烧排放烟气中的VOCs组分,并利用碳平衡法确定其排放系数.研究表明,秸秆和木柴等民用生物质燃烧总的VOCs排放系数分别为（4.37±2.23）g·kg-1和（2.12±0.77）g·kg-1,秸秆燃烧排放高于木柴燃烧排放;民用生物质燃烧排放VOCs中,最为丰富的物种为芳香烃和醛类,含量均在25%以上;秸秆和木柴燃烧除卤代烃和腈类含量差异较大外,其余物种分布比较类似;秸秆和木柴燃烧VOCs排放总的臭氧生成潜势分别为（16.9±8.2）g·kg-1和（10.8±4.9）g·kg-1;臭氧生成潜势比较高的物种依次为：醛类、芳香烃和烯烃/炔烃,其中醛类贡献基本在50%以上.     

气态污染物允许排放总量计算及分配方法

以自贡市城区二氧化硫允许排放总量计算为例，探讨了进行大气污染物排放总量控制时制态污染物允许排放总量计算以及将该总量分配到单个污染源的计算方法。该方法简便、实用、可为中小城市气态污染物排放总量控制及核发排污许可证提供科学依据。     

气态污染物允许排放总量计算及分配方法

以自贡市城区二氧化硫允许排放总量计算为例，探讨了进行大气污染物排放总量控制时气态污染物允许排放总量计算以及将该总量分配到单个污染源的计算方法。该方法简便、实用，可为中小城市气态污染物排放总量控制及核发排污许可证提供科学依据     

关中城市群道路移动源气态污染物排放特征

基于MOVES模型对参数进行本地化修正,计算机动车排放的气态污染物排放因子,以2012年为基准年建立关中城市群的道路移动源常规和非常规气态污染物的排放总量清单,并得到不同车型、不同城市区域的机动车污染物排放分担率.结果显示,关中城市群的道路移动源常规气态污染物中一氧化碳（CO）的排放量为45.40万t,氮氧化物（NO_x）为8.190万t、二氧化硫（SO₂）为0.420万t、氨（NH₃）为0.10万t;非常规气态污染物中非甲烷碳氢化合物（NMHC）的排放量为4.168万t,甲醛（HCHO）为0.057万t、乙醛（CH₃CHO）为0.027万t、丙烯醛（C₃H₄O）为0.004万t、1,3-丁二烯（C₄H₆）为0.012万t、苯为0.090万t、甲烷（CH₄）为0.123万t、氧化亚氮（N₂O）为0.004万t.此外,各城市按照排放分担率从高至低依次为西安（50%）、渭南（23%）、咸阳（含杨凌）（12%）、宝鸡（10%）和铜川（5%）.本研究还发现污染物排放分担率在不同车型中差异显著,其中NO_x排放以重型货车（33.85%）和中型货车（21.21%）为主;SO₂、醛类物质在重型货车中排放分担率分别为31.31%和30%;而CO、NMHC、C₄H₆、苯和CH₄的排放主要来自小客车（分别为32.86%、17.55%、26.64%、26.45%和38.85%）和摩托车（分别为32.64%、55.21%、43.29%、49.04%和30.97%）;NH₃的小客车和重型货车排放分担率分别为49.5%和31.31%.     

抗生素菌渣热解及气态污染物排放特性的研究

抗生素菌渣的热解行为受其热解条件的影响,而明确热解条件对抗生素菌渣热解特性的影响是其热解资源化和无害化的前提。通过在固定床反应器中热解抗生素菌渣(以土霉素菌渣为例),采用热重分析法研究升温速率、菌渣粒径、添加剂(CaO、CeO_2、Na_2CO_3)等热解条件对抗生素菌渣热解特性的影响,并利用傅里叶红外光谱仪(FTIR)分析了其热解过程中SO_2、HCN、NH_3、NO等气态污染物的排放规律。结果表明:抗生素菌渣的热解主要分为两个阶段,即在200~600℃温度区间,抗生素菌渣内有机质充分热解,挥发分大量析出,抗生素菌渣的质量损失从95%降低至40%左右,且在370℃达到最大失重速率9%/min,而在600~900℃温度区间,热解焦继续热解,抗生素菌渣的质量损失从40%降低至30%左右,直至稳定;升温速率的改变对热解焦剩余量的影响较小,但随着升温速率的提高,其热解速率加快;菌渣粒径越小,其热解速率越快,分解越彻底,热解焦的剩余量越少;添加剂能够改善抗生素菌渣的热解活性,降低热解反应的活化能,并可以促进氮、硫元素的转化,使热解气体中HCN、NH_3、NO、SO_2的排放浓度降低。     

民用燃煤排放分级颗粒物中重金属排放因子

基于室内模拟燃烧和稀释通道采样,采用FA-3型9级撞击采样器采集了3种蜂窝煤（考虑明烧和闷烧）和4种块煤燃烧排放的不同粒径颗粒物,并分析其中V、Cr、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Sb和Pb等11种重金属含量,计算得到分级颗粒中重金属的排放因子.结果如下：①Zn和Pb是民用煤燃烧排放颗粒物中主要的重金属成分,4种块煤燃烧排放Zn和Pb共占重金属总量的53.16%~65.76%;3蜂窝煤明烧排放Zn和Pb所占重金属含量最高可达96.08%（0.43 μm）;蜂窝煤闷烧使得Ni排放因子大幅度增加,Ni成为主要成分之一,共占重金属总量30.70%~52.36%.因此燃烧方式影响颗粒物中重金属组分含量.②蜂窝煤明烧与块煤重金属排放因子最高的粒径段都分布在1.1 μm以下,而蜂窝煤闷烧排放的重金属则主要分布在5.8~10 μm粒径段,因此在低温闷烧燃烧方式下,重金属多富集于粗颗粒物上,而在高温明烧状态下重金属多富集于细颗粒物上.③根据重金属富集粒径段的不同,可以将11种重金属分为三类,各自对应的峰值粒径段分别为5.8~10 μm（As和V）,1.1~2.1 μm（Cr、Mn、Cu、Ni和Co）和 ≤ 0.43 μm（Pb、Sb、Cd和Zn）,其中第二类元素均属于第四周期过渡金属元素,表现出相似的燃烧释放特征.④蜂窝煤使用会降低颗粒物的排放,但添加剂、氧化剂、黏合剂等的使用,在不同燃烧条件下,使颗粒物富集不同有毒物质,因此蜂窝煤可能不利于某些重金属的减排,蜂窝煤对多污染物的减排效果（尤其重金属）有待系统评估.