典型钢铁企业物能消耗与烟粉尘排放分析

以典型钢铁生产企业为研究对象,基于企业实际生产数据,采用物质流分析法(MFA),构建物质代谢模型.建立了能源、资源利用和污染物排放分析指标,定量描述了钢铁企业的资源能源消耗及烟粉尘排放情况.结果表明:企业层面,高炉-转炉长流程吨钢总资源消耗量为208.6 t,燃料能消耗量占能源消耗总量的93.9%,吨钢烟粉尘排放量为648.08 g,烧结和炼铁工序贡献最大,分别占总排放量的45%和36%.电炉短流程总资源消耗量为1.31 t,电能消耗量占能源消耗总量的96.7%,吨钢烟粉尘排放量67 g.工序层面,烧结、炼焦和炼铁三个主排放工序的排放量分别为222.50 g/t烧结矿、118.20 g/t焦、245.27 g/t铁.据此,提出企业节能减排和产业结构调整的方向性建议,以减少环境压力,实现钢铁企业的可持续发展.     

八钢430 m^2烧结降低工序能耗的实践

八钢430 m^2烧结机从设计伊始就综合考虑各种节能措施,从各个工序中的固体燃耗、电耗、水耗、煤气消耗、提高混合料温度等方面阐述降低烧结工序能耗的主要途径、方法.并总结了八钢烧结分分厂在节能降耗方面所采取的主要措施及取得的效果.     

大连市2016—2017年PM2.5质量浓度时空 分布特征研究及相关性分析

以大连市为研究区域,基于2016—2017年大连市9个国控自动空气质量监测站的PM_(2.5)质量浓度逐小时监测数据,整理、筛选得到52 029个有效样本数据,探讨PM_(2.5)质量浓度时空分布特征,分析其年、季节、月份、日均值变化规律,进行PM_(2.5)质量浓度与SO2和CO的相关性分析.结果表明:2017年较2016年PM_(2.5)质量浓度有所下降,1a中浓度由高到低的季节依次是冬、春、秋、夏.PM_(2.5)质量浓度月均值呈V型分布,2016年和2017年最大值分别出现在12月和3月,最小值均出现在8月.日变化呈多峰型分布,峰值出现在早高峰8:00前后及夜间22:00.各站点月均值变化趋势大体一致,均呈V型分布.位于工业区的站点PM_(2.5)质量浓度都相对高于居民区,位于海边和郊区的居民区PM_(2.5)质量浓度相对低于市中心的居民区.PM_(2.5)质量浓度与SO_2和CO均呈现极显著相关性,Pearson相关系数分别是0.584和0.730,说明工厂废气排放及机动车尾气排放对空气质量产生了不容忽视的影响.     

燃煤锅炉烟尘颗粒物中PM_(2.5)排放规律研究

为澄清发电厂和工业锅炉联合除尘设备的烟尘排放特征,特别是PM2.5排放规律,选取太原市6台不同类型、容量和除尘方式的燃煤锅炉,采用激光粒度分析仪对采集的烟尘(颗粒物)进行粒径测定,讨论分析PM2.5的排放规律。结果表明,除尘设施前后颗粒物分布规律不同,除尘器前PM2.5呈单峰分布,最大峰值为60~70μm;除尘器后PM2.5呈多峰分布,最大峰值为12~17μm;除尘设施对粒径较大颗粒物的去除率明显高于细颗粒物,对细小颗粒物的除尘效率随锅炉容量的增大而增大;电袋复合除尘器对PM2.5去除率最高,其次为布袋除尘器、静电除尘器;太原市燃煤锅炉PM2.5排放因子范围为0.06~0.52kg/t,锅炉负荷越大,除尘率越高,PM2.5排放因子越小。研究结果可为山西省煤烟尘污染控制提供重要的数据支撑,为获知影响燃煤锅炉烟尘颗粒物中PM2.5排放的因素及采取相应技术提供了理论依据。     

基于硫平衡计算的低硫烧结原料控制标准

首先根据首钢京唐钢铁公司烧结生产数据进行系统的硫平衡计算,分析各种烧结原料对废气中SO2排放量的影响权重,并在此基础上作合理假设,结合国家标准对于不同烧结机SO2排放量的统一计量方法,推导出烧结原料硫含量与SO2排放量判定指标的关系式,建立低硫烧结原料控制标准.首钢京唐钢铁公司烧结生产若要满足500mg.m-3的SO2质量浓度限值,需要将混合料中硫的质量分数降至0.032%以下;若要满足200 mg.m-3的SO2质量浓度限值,需要将混合料硫的质量分数降至0.013%以下,而这在当前的原料条件下是难以实现的.     

基于工业总线烧结区间控制系统的设计与实现

传统流程的铁矿粉烧结如何实现低消耗、低成本、优质、高产、高效率，是当前烧结生产面临的重大课题，针对烧结生产工序间相互衔接的复杂生产系统下难以确定烧结机操作优势区间控制的难点，建立基于工业总线烧结机操作区间控制系统，在线采集了烧结生产的一些关键工艺参数，并结合烧结生产的其它相关历史参数，用3σ剔除理论对参数进行处理，同时用μ分布检验确定烧结机操作的最佳优势区间，揭示烧结生产工艺参数与烧结指标的内在联系，实现烧结过程各参数的优化控制。     

基于PM2.5中的黑碳变化探究上海冬季典型污染过程

2016年11月29日—12月9日,上海连续发生两起大气污染事件,最高小时PM_(2.5)质量浓度分别达到119和179μg/m~3.利用黑碳(black carbon,BC)仪的在线观测数据,结合大流量PM_(2.5)滤膜样品的化学组成数据——有机碳(organic carbon,OC)、元素碳(element carbon,EC)、水溶性离子、金属元素,观察两次污染过程中PM_(2.5)的化学组成和来源变化.结果表明,在两次污染过程中,污染期的平均PM_(2.5)质量浓度分别是洁净期的4.2和3.9倍,而平均黑碳质量浓度仅为洁净期的1.6和1.9倍.污染期的最高黑碳质量浓度为8.94μg/m~3,占PM_(2.5)的百分比为22.0%.在两次污染过程中,洁净期的平均黑碳质量浓度占PM_(2.5)的百分比分别为11.8%和7.5%,显著高于污染期的4.4%和3.7%.污染期的二次污染严重,平均二次污染物分别占PM_(2.5)的百分比为41.8%和31.9%,平均二次有机碳(secondary OC,SOC)占有机碳的百分比分别为42.5%和34.9%.在两次污染过程中,燃煤、机动车、船舶排放和生物质燃烧均有显著贡献.     

成都市PM_(2.5)指标的影响因子分析及其防治策略

采集了2015年全年成都市主要城区的大气监测数据,按月进行了相关统计.结合成都市人口经济、机动车尾气、工业分布及排放等实际情况,论述了空气PM_(2.5)污染来源;针对实时采集的数据,绘制了成都市气温、降雨量与PM_(2.5)数值的关系图,分析了成都市地理、气候因素对PM_(2.5)指标的影响,进一步提出了有针对性的系列防治策略与措施.     

梅钢烧结机焦炉煤气辅助烧结改造工艺设计

气体燃料辅助烧结技术是一项具有降低烧结固体燃料消耗、降低CO2排放,同时提高烧结矿强度和还原性的先进技术。该文主要介绍了梅钢烧结机焦炉煤气辅助烧结在烧结机生产中的改造工艺设计,该项改造完成并投产以来对提高烧结、炼铁技术经济指标及社会综合效益(降低能源消耗、环保效益等)作用明显。     

福州市城区不同粒径颗粒物污染特征

利用福州市国控监测站点2013年4月-2017年3月PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度监测数据,对福州市不同粒径颗粒物污染特征进行研究.结果表明:时间变化方面,福州市空气质量整体较好,PM_(2.5)和PM_(10)浓度呈逐年下降趋势;PM_(2.5)、PM_(10)、PM_(2.5)/PM_(10)时间变化规律具有一致性:呈现冬季>春季>秋季>夏季的季节性特征;春季、夏季和秋季工作日浓度均高于周末的浓度,存在周末效应,冬季周末浓度则显著高于工作日浓度;日变化呈明显的双峰型变化趋势.空间变化方面,PM_(2.5)和PM_(10)浓度变化表现为工业区>市区>清洁区,清洁区PM_(2.5)/PM_(10)比值最高,其次是市区、工业区.相关分析结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)存在显著相关性,且相关性明显受季节影响,夏季相关性最高.城市颗粒物与气态污染物(SO_2、NO_2)复合性较强.     

长春市冬春季环境空气中PM2.5污染特征与来源解析

为研究长春市冬季和春季大气PM_2.5的主要来源及污染特征, 于2018-01-06—2018-05-14连续采集PM_2.5环境受体样品, 分析其无机元素及水溶性阴离子组分. 结果表明： 采样期间长春市PM_2.5的质量浓度为（46.4±24.4）μg/m³, 冬季和春季的平均质量浓度分别为(51.0±25.8)μg/m³和(32.6±11.5)μg/m³, 超标率为11%, 均在冬季超标, 在春节假期中（2018-02-15—2018-02-21）, PM_2.5的质量浓度低且保持平稳; 所测全部水溶性阴离子及部分无机元素（Al,As,Pb,Se,Ti）质量浓度呈冬季高于春季的趋势; 长春市无机元素主要源于燃煤、 交通和扬尘; 长春市PM_2.5中NO^-₃和SO^2-₄是燃煤和机动车尾气共同作用的结果, 其中燃煤源的贡献率相对较高; 长春市冬春季PM_2.5主要来源为二次源（28.2%）、土壤尘源（12.6%）、交通排放源（10.7%）、燃煤源和建筑尘源（28.6%）、工业源和其他源（19.8%）.     

前驱粉体低温烧结温度与压强对SDC电解质电学性能的影响

通过自蔓延燃烧法制备Sm掺杂的CeO₂基材料, 研究前驱粉体进行不同低温烧结热处理及改变压强对Ce_0.9Sm_0.1O_2-δ(SDC)电解质电学性能的影响, 并分别用X射线衍射、扫描电子显微镜和交流阻抗谱研究不同控制变量下样品的相组成、 微观结构和SDC电解质的电学性能. 结果表明, 当烧结温度升高时, SDC样品的平均粒径显著增加, 烧结温度和压强不影响样品晶胞参数的变化. 与晶粒电导率相比, 改变烧结温度和压强对晶界电导率的影响更明显.     

燃煤电厂电除尘PM10和PM2.5的排放控制I:电除尘选型及工业应用

 针对电除尘细颗粒物(PM_2.5)排放控制,提出利用电除尘指数指导电除尘本体和电源设计选型技术的原理和方法,并介绍电除尘改造的应用案例.通过优化电除尘指数、采用三相高压电源开展电除尘改造和选型.通过电除尘和脱硫塔除雾器的同步改造,可以实现烟囱出口颗粒物排放浓度低于5 mg/m³,同时,PM_2.5 (直径2.5 μm 以下的颗粒物)排放浓度低于2.5 mg/m³.示范工程还表明当电除尘器出口PM₁₀(直径10 μm 以下的颗粒物)排放在6~30 mg/m³时,PM_2.5占PM₁₀比例为6%至20%;当PM₁₀排放在5~15 mg/m³时,PM_2.5排放可低于2.5 mg/m³.     

燃煤电厂电除尘PM10和PM2.5的排放控制III:电除尘电源及小分区改造与PM10和PM2.5的排放(以4×330 MW机组为例)

 讨论了4 台典型电除尘改造和细颗粒物(PM_2.5)排放控制,对四电场电除尘器通过本体小分区和电源改造实现了颗粒物(PM₁₀)和细颗粒物(PM_2.5)的超低排放控制.仅对五电场电除尘器进行电源改造,即可实现PM₁₀和PM_2.5的超低排放,电除尘出口PM₁₀和PM_2.5可分别控制在15 和2 mg/m³以下.脱硫塔对PM₁₀有较好的捕集效果,但对PM_2.5的去除几乎没有效果.电除尘振打引起的二次飞扬过程及烟气温度也影响PM₁₀和PM_2.5的排放,当烟气温度从150~160℃降低到约110℃时,电除尘出口及脱硫塔出口的PM_2.5均在2 mg/m³以下.     

燃煤电厂电除尘PM10和PM2.5的排放控制II:电除尘电源改造与PM10和PM2.5的排放(以660 MW 机组为例)

 通过对比660 MW 燃煤锅炉电除尘改造前后细颗粒物(PM_2.5)和颗粒物(PM₁₀)的排放,讨论电除尘改造的必要性及可行性.四电场电除尘器在常规单相电源供电下,PM₁₀和PM_2.5的排放浓度分别在63 和23 mg/m³左右,总排放在75 mg/m³左右;采用三相高压电源时PM₁₀和PM_2.5的排放可控制在15 和2.5 mg/m³以下,总排放在18 mg/m³左右,PM₁₀和PM_2.5的排放分别减排76%和89%以上.     

上海市某区域PM2.5及其重金属对居民健康的影响

跟踪监测上海某典型工业居民混合区夏、秋、冬三季的PM_2.5及其重金属成分的质量浓度, 分析污染物质量浓度变化趋势, 通过人体暴露健康风险评价模型对居民健康进行风险评估. 结果显示, 调查区域内居民区的PM_2.5的质量浓度与全市均值相当; 各点位PM_2.5及其重金属成分的污染水平均呈现明显的季节性特征, 其中冬季明显高于夏秋季; 重金属中铅、镉的质量浓度均未超过国家标准, 各点位的砷的质量浓度均超过国家标准1倍; 调查区域内致癌和非致癌重金属成分的健康风险处于“可接受”水平, 不会增加当地居民的健康风险.     

基于PCA-BP神经网络的PM2.5季节性预测方法研究

【目的】分季节预测PM_2.5浓度值,利用PCA方法对数据进行降维,分析季节及气象因素对PM_2.5的影响,在提高预测准确率的同时降低时间复杂度。【方法】以合肥市2014—2017年的PM₁₀、SO₂、CO₂、CO、O₃浓度值,以及同时段的气象因素值,对PM_2.5浓度进行预测。数据分析中发现PM_2.5在不同季节浓度差异较大,故本研究选择分季节进行预测;为了提高预测准确率,加入如风力、温度、湿度、气压等气象因素进行预测,同时采用主成分分析(PCA)的方法进行数据降维,将降维后的数据再输入BP神经网络模型进行预测。【结果】实验采用3组实验进行对比:5种污染物指标(PM_2.5-5)预测PM_2.5、加入气象因素的综合12项指标(PM_2.5-12)预测PM_2.5、对综合指标进行PCA处理后的(PM_2.5-PCA)预测PM_2.5。实验结果表明:4个季节的PM_2.5浓度值有较大变化,均方根误差(RMSE)的差值较大;采用PM_2.5-PCA的方法,在任何季节的RMSE均有降低,相关系数(r)均有所提高。【结论】PM_2.5浓度具有季节性特征,采用季节性预测方法可以提高预测准确率;同时采用PCA方法进行降维,可以在保证准确率的同时降低预测时间复杂度。     

利用葵花8号卫星资料反演中国东部地区地面PM2.5浓度

为了得到中国东部地区大范围的地面PM_2.5浓度分布, 用机器学习方法建立一个模型, 用2019年葵花8号静止卫星大气顶层反射率数据和欧洲中心气象资料作为输入数据, 地面PM_2.5浓度作为输出数据。验证结果表明, 在不同时间尺度下, 该模型对中国东部地区均有较高的精度。对于小时PM_2.5的浓度反演, 该模型的十折交叉验证的相关系数为0.82, 均方根误差为20.11 μg/m³。将2019全年卫星?气象格点数据放入模型, 得到中国东部地区全年逐小时的PM_2.5格点数据, 利用该格点数据分析中国东部地区PM_2.5浓度的季节变化和空间分布, 取得良好的效果。     

北京交通限行对城市次干道空气质量的影响

 为研究交通限行对城市次干道路域环境空气质量的影响,于2015年8月20日至9月30日对北京市典型次干道PM_2.5、NO₂、O₃、CH₄和非甲烷总烃等污染物进行连续监测,并同步观测车流量,研究阅兵期间交通限行措施对北京城市次干道车流量和空气质量的影响。结果表明,交通限行措施对小客车、中型客车和重型货车的车流量控制明显,分别降低了35.36%、45.12%和94.23%,而出租车和公交车的车流量有增高现象;交通限行期间及限行结束后次干道污染物浓度变化显著,交通限行结束后NO₂、非甲烷总烃浓度分别增加了127%和33.3%,O₃浓度下降了27.7%;次干道车流量与CH₄小时浓度呈显著负相关,与PM_2.5小时浓度、日均浓度有相关性;机动车贡献的NO₂、O₃浓度净值与车流量显著相关,交通限行对机动车贡献的NO₂浓度净值的平均削减幅度为51.25%,O₃增加幅度为82.99%;受交通限行和区域减排影响,PM_2.5削减幅度达34.72%。     

兰州远郊区春季碳气溶胶的质量浓度特征

 为探讨春季沙尘(暴)期间兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)碳气溶胶的变化特征, 2012 年5 月17-26 日于SACOL 站采用石英膜收集PM₁₀样品, 利用DRI-2001A 热/光碳分析仪测量元素碳(EC)和有机碳(OC)的质量浓度。结果显示, 沙尘(暴)是导致OC、EC 质量浓度增大的主要因素。采样期间EC、OC 和总碳(TC)的平均质量浓度分别为2.71、11.26 和13.97 μg/m³。进一步分析显示, 沙尘(暴)期间兰州城区碳气溶胶污染逐渐加重主要受本地源的影响。PM₁₀中OC 和EC 的相关系数达到0.94, 揭示SACOL 站OC、EC 的来源相对一致。OC/EC 的均值为5.05, 表明春季SACOL 站PM₁₀中碳气溶胶存在二次污染。二次有机碳(SOC)的质量浓度为3.37 μg/m³, 为OC 的29.9%。结合考察周边环境, 分析表明SACOL 站春季碳气溶胶的主要来源是直接污染源, 来自周边环境中的燃煤以及机动车尾气排放。对碳气溶胶8 种组分的因子分析结果也表明, 周边环境的燃煤和机动车尾气排放是春季SACOL 站碳气溶胶的主要贡献源。