CN105866330A - 一种基于ISCST-3模型反算工业面源VOCs排放源强方法 - Google Patents

Abstract

一种基于ISCST‑3模型反算工业面源VOCs排放源强方法，涉及小尺度范围大气污染物排放计算领域。包括：(1)调研排放源地理信息，并开展排放源周边VOCs浓度及同期气象条件的监测；(2)将步骤(1)中的排放源地理信息、监测获得的气象数据输入ISCST‑3模型，设置虚拟源强，模型输出VOCs浓度虚拟值；(3)基于步骤(2)的计算，得出排放源强与受体点VOCs浓度的关系系数；(4)将步骤(3)关系系数与步骤(1)获得的VOCs浓度监测真值相结合，反算出工业面源的真实排放源强。本发明克服了传统的方法的复杂性，降低了对企业生产细节信息的依赖程度，能够更加高效便捷地获得复杂工业面源的VOCs排放信息。

Description

一种基于ISCST-3模型反算工业面源VOCs排放源强方法

技术领域

本发明涉及小尺度范围大气污染物排放计算领域，具体涉及一种基于ISCST-3(Industrial Source Complex Short Term)模型反算工业面源VOCs排放源强的方法。

背景技术

挥发性有机物(VOCs)对地面臭氧及二次颗粒物的形成起着至关重要的作用，并进一步影响空气质量。近年来我国人为源VOCs年排放量约为16.5-23.2Mt，工业面源是最大的贡献者，其VOCs排放量达到了16％-21％，包括石油炼制、石油化工、精细化工、化学制药等重点工业行业。精确掌握这些工业面源VOCs排放水平、排放组分特征，对于我国VOCs排放清单研究、VOCs排放的二次污染影响研究、及政府部门VOCs减排控制决策均具有重要的意义。

工业面源中的VOCs排放环节诸多，涉及工艺过程废气有组织排放、原料或产品储运过程挥发散逸无组织排放、管道阀门泄露无组织排放、污水处理过程废气集中排放等过程。传统方法计算工业面源VOCs排放时，主要基于各个环节的详细过程信息，如工艺过程原理消耗量、污水处理量、油品周转量等，利用欧美发达国家的经验公式或排放系数,逐一计算各环节的VOCs排放。但是，在我国，工业企业的过程信息获取十分困难，不便于传统计算方法的应用；同时，国外排放系数的直接应用也易产生较大的排放计算误差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于ISCST-3(Industrial Source Complex ShortTerm)模型反算工业面源VOCs排放源强的方法，以解决上述存在的问题。首先，调研工业面源的地理信息、监测其周边大气环境的VOCs浓度及气象条件。然后，利用ISCST-3模型，开展虚拟源强下的监测点的VOCs小时虚拟浓度模拟。再次，计算工业面源排放源强与各监测点VOCs浓度之间的关系系数。最后，结合企业周边VOCs浓度监测真值，反算工业面源VOCs排放源强，并评估反算的误差。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于ISCST-3(Industrial Source Complex Short Term)模型反算工业面源VOCs排放源强的方法，包括以下步骤：

(1)收集工业面源的地理信息、实际监测排放源周边VOCs小时浓度及气象场信息；

(2)将步骤(1)的地理信息及气象场信息数据输入ISCST-3模型，任意设置排放源虚拟源强，ISCST-3模型输出对应的VOCs小时浓度虚拟值；

(3)基于步骤(2)中VOCs小时浓度虚拟值及排放源虚拟源强，计算得到工业面源排放源强与不同监测点VOCs浓度的关系系数；

(4)利用步骤(1)实际监测排放源周边VOCs小时浓度，同时代入步骤(3)中的关系系数，反算出工业面源VOCs的排放源强。

所述步骤(1)具体包括：

首先调研该工业面源的地理信息包括：面积、周边地形高程、工业面源平均排放高度等。其次，在该工业面源的周边布置若干个监测点，监测VOCs背景浓度C₀和受体点浓度C₁(；同时，在该该工业面源的周边设置1个小型气象站，获取VOCs浓度监测同期相对应时段的气象条件：温度、相对湿度、近地面风速、风向等。

所述步骤(2)具体包括：

假设排放源虚拟源强Q*＝1g/m²·s，同时将步骤(1)中地理信息、气象条件的数据输入ISCST-3模型，模型输出各监测点相应时刻的VOCs小时浓度虚拟值；ISCST-3模型面源计算原理公式为：

$C=\frac{QK}{2{\mathrm{\π\μ}}_S}\underset{X}{\∫}\frac{VD}{{\mathrm{\σ}}_y{\mathrm{\σ}}_z}\{\underset{Y}{\∫}\exp \[-0.5{\left(\frac{y}{{\mathrm{\σ}}_y}\right)}^{2}dY\]\}dx---\left(1\right)$

公式中：C为污染物浓度，g/m³；Q为面源排放源强，g/m²·s；μ_s为地面平均风速，m/s；K为单位转换系数；y为垂直于风向，面源与受体点的距离，m；V为垂直项参数；D为污染物衰减参数，此处D＝1；σy为横风向扩散参数，m；σz为铅直扩散参数，m。在1小时计算单元内，模型计算的输入信息，风速、温度、湿度等，均为小时均值常数，因此，对于一个确定的小时时段，一个确定的监测点位置，C与Q呈线性关系；

所述步骤(3)具体包括：

计算得到工业面源排放源强与不同监测点VOCs浓度的关系的系数：

γ＝C*/Q* (3)

公式中，γ表示关系系数，Q*表示虚拟排放源强，C*是基于步骤(2)获取的各监测点的VOCs小时浓度虚拟值，则得出排放源强与监测点VOCs浓度的关系系数。

所述步骤(4)具体包括：

基于步骤(3)得出的关系系数，结合工业面源周边背景点与受体点VOCs浓度监测值(C₀、C₁)，根据公式Q＝(C₁-C₀)/γ，反算出工业面源VOCs排放源强。

基于上述方法，多个监测点的多次反算获得多个源强数据，取其数组的平均值代表该工业面源的VOCs排放强度，取其数组的相对标准偏差代表该方法的误差。

与现有的技术相比，本发明通过ISCST-3模型反算工业面源VOCs排放源强，克服了基于若干个生产环节VOCs排放逐一计算的复杂性，降低了对企业生产细节信息的依赖程度，能够更加高效便捷地获得复杂工业面源的VOCs排放信息。

附图说明

图1是本发明基于ISCST-3(Industrial Source Complex Short Term)模型反算工业面源VOCs排放源强的方法的步骤框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

本发明提供一种基于ISCST-3(Industrial Source Complex Short Term)模型反算工业面源VOCs排放源强的方法，降低了传统方法对工业生产过程信息的依耐性。即利用ISCST-3模型简单快捷地获取排放源强与受体点VOCs浓度的关系系数，然后周边大气环境VOCs浓度监测值，反算工业面源VOCs的排放源强。

如图1所示，本发明基于ISCST-3(Industrial Source Complex Short Term)模型反算工业面源VOCs排放源强的方法主要包括以下主要过程和环节：

(1)获取工业面源的地理信息、开展工业面源周边外场监测实验，获取其周边大气环境VOCs浓度及相对应的气象条件。

首先调研工业面源的占地面积、占地地形、周边地形高程、工业面源平均排放高度等相关地理信息。其次，遵循以下原则：(1)上风向背景点应完全不受该企 业排放的影响，设置在上风向空白区域；(2)下风向受体点设置3-5个，有一定的距离梯度，且尽量位于主导风向轴两侧；(3)监测点应避开其他污染源的干扰，在其周边100米范围内没有显著干扰的污染源。同时，在该企业周边设置1个小型气象站，获取VOCs浓度监测时的同期温度、湿度、风速、风向等气象信息

(2)通过ISCST-3模型对各监测点的VOCs浓度开展虚拟模拟。

第一代空气质量模型ISCST-3结构简单、运行快捷、空间分辨率高,可较为精准的计算一个小尺度空间范围内模拟污染物的长期或短期浓度，其面源计算原理公式为：

$C=\frac{QK}{2{\mathrm{\π\μ}}_S}\underset{X}{\∫}\frac{VD}{{\mathrm{\σ}}_y{\mathrm{\σ}}_z}\{\underset{Y}{\∫}\exp \[-0.5{\left(\frac{y}{{\mathrm{\σ}}_y}\right)}^{2}dY\]\}dx---\left(1\right)$

其中：C为污染物浓度，g/m3；Q为面源排放源强，g/m²·s；μ_s为地面平均风速，m/s；K为单位转换系数；y为垂直于风向，面源与受体点的距离，m；V为垂直项参数；D为污染物衰减参数，此处D＝1；σy为横风向扩散参数，m；σz为铅直扩散参数，m。

该模型计算的最小时间分辨率为1小时，在1小时计算单元内，模型计算的输入信息，风速、温度、湿度等，均为小时均值常数，故而，对于一个确定的小时时段，一个确定的监测点位置，使得“公式(2)”即为一个常数系数，C与Q呈线性关系。

假设工业面源排放源强，Q*＝1g/m²·s，将步骤(1)中地理信息、气象数据输入模型，模型将输出各监测点的VOCs小时浓度虚拟值。

(3)获取排放源强与各监测点VOCs浓度的关系系数。

根据公式(1)可以得出工业面源排放源强与VOCs浓度的关系系数公式为：

$\mathrm{\γ}=\frac{K}{2{\mathrm{\π\μ}}_S}\underset{X}{\∫}\frac{VD}{{\mathrm{\σ}}_y{\mathrm{\σ}}_z}\{\underset{Y}{\∫}\exp \[-0.5{\left(\frac{y}{{\mathrm{\σ}}_y}\right)}^{2}dY\]\}dx---\left(2\right)$

进一步化解为：γ＝C*/Q* (3)

基于步骤(2)获取的各监测点VOCs虚拟小时浓度C*(g/m³)，则计算出关系系数。

(4)工业面源VOCs排放源强的反算。

最终结合背景点与受体点VOCs小时浓度的监测真值，反算出工业面源VOCs排放源强，计算公式为：

Q＝(C₁-C₀)/γ (4)

其中，Q为工业面源VOCs排放源强；C₁为某受体点的VOCs小时浓度；C₀为背景点的VOCs小时浓度；γ为某受体点的源强与VOCs浓度的关系系数。利于上述方法对多个监测点进行多次反算，获得多个排放源强数据，取其数组的平均值代表该工业面源的VOCs排放强度，取其数组的相对标准偏差代表该方法的误差。

总之，以上所述仅为本发明的优选方案，并非限定本发明的保护范围。凡在本发明的应用方法和原理的基础上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围值内。

Claims (5)

1.一种基于ISCST-3模型反算工业面源VOCs排放源强的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)收集工业面源的地理信息、实际监测排放源周边VOCs小时浓度及气象场信息；

(2)将步骤(1)的地理信息及气象场信息数据输入ISCST-3模型，任意设置排放源虚拟源强，ISCST-3模型输出对应的VOCs小时浓度虚拟值；

(3)基于步骤(2)中VOCs小时浓度虚拟值及排放源虚拟源强，计算得到工业面源排放源强与不同监测点VOCs浓度的关系系数；

(4)利用步骤(1)实际监测排放源周边VOCs小时浓度，同时代入步骤(3)中的关系系数，反算出工业面源VOCs的排放源强。

2.按照权利要求1所述的一种基于ISCST-3模型反算工业面源VOCs排放源强的方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括：

首先调研该工业面源的地理信息包括：面积、周边地形高程、工业面源平均排放高度等。其次，在该工业面源的周边布置若干个监测点，监测VOCs背景浓度C₀和受体点浓度C₁；同时，在该该工业面源的周边设置1个小型气象站，获取VOCs浓度监测同期相对应时段的气象条件：温度、相对湿度、近地面风速和风向。

3.按照权利要求1所述的一种基于ISCST-3模型反算工业面源VOCs排放源强的方法，其特征在于，所述步骤(2)具体包括：

假设排放源虚拟源强Q*＝1g/m²·s，同时将步骤(1)中地理信息、气象条件的数据输入ISCST-3模型，模型输出各监测点相应时刻的VOCs小时浓度虚拟值；ISCST-3模型面源计算原理公式为：

公式中：C为污染物浓度，g/m³；Q为面源排放源强，g/m²·s；μ_s为地面平均风速，m/s；K为单位转换系数；y为垂直于风向，面源与受体点的距离，m；V为垂直项参数；D为污染物衰减参数，此处D＝1；σy为横风向扩散参数，m；σz为铅直扩散参数，m。在1小时计算单元内，模型计算的输入信息，风速、温度、湿度等，均为小时均值常数，因此，对于一个确定的小时时段，一个确定的监测点位置，C与Q呈线性关系。

4.按照权利要求1所述的一种基于ISCST-3模型反算工业面源VOCs排放源强的方法，其特征在于，所述步骤(3)具体包括：

计算得到工业面源排放源强与不同监测点VOCs浓度的关系的系数：

γ＝C*/Q* (3)

公式中，γ表示关系系数，Q*表示虚拟排放源强，C*是基于步骤(2)获取的各监测点的VOCs小时浓度虚拟值，则得出排放源强与监测点VOCs浓度的关系系数。

5.按照权利要求1所述的一种基于ISCST-3模型反算工业面源VOCs排放源强的方法，其特征在于，所述步骤(4)具体包括：

基于步骤(3)得出的关系系数，结合工业面源周边背景点C₀与受体点VOCs浓度监测值C₁，根据公式Q＝(C₁-C₀)/γ，反算出工业面源VOCs排放源强。