CN112540147B - 一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法 - Google Patents
一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112540147B CN112540147B CN201910894257.9A CN201910894257A CN112540147B CN 112540147 B CN112540147 B CN 112540147B CN 201910894257 A CN201910894257 A CN 201910894257A CN 112540147 B CN112540147 B CN 112540147B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- monitoring
- pollutant
- concentration
- pollution
- pollution source
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 title claims abstract description 80
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 title claims abstract description 80
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 238000007670 refining Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 113
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 claims abstract description 11
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 claims abstract description 10
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000011109 contamination Methods 0.000 claims abstract description 5
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 46
- 238000011160 research Methods 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 5
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000002290 gas chromatography-mass spectrometry Methods 0.000 claims 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 10
- 230000006872 improvement Effects 0.000 abstract description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 abstract description 2
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 7
- UHOVQNZJYSORNB-UHFFFAOYSA-N Benzene Chemical compound C1=CC=CC=C1 UHOVQNZJYSORNB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- YXFVVABEGXRONW-UHFFFAOYSA-N Toluene Chemical compound CC1=CC=CC=C1 YXFVVABEGXRONW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 3
- QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N Ammonia Chemical compound N QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000012864 cross contamination Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 150000002894 organic compounds Chemical class 0.000 description 2
- 239000012855 volatile organic compound Substances 0.000 description 2
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 1
- RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N Dihydrogen sulfide Chemical compound S RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 150000001335 aliphatic alkanes Chemical class 0.000 description 1
- 150000001336 alkenes Chemical class 0.000 description 1
- 229910021529 ammonia Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000001555 benzenes Chemical class 0.000 description 1
- 150000008280 chlorinated hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000011982 device technology Methods 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000001457 gas chromatography time-of-flight mass spectrometry Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 1
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 229910000037 hydrogen sulfide Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000001819 mass spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000002904 solvent Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
- G01N27/62—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating the ionisation of gases, e.g. aerosols; by investigating electric discharges, e.g. emission of cathode
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
- G01N30/02—Column chromatography
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/70—Machine learning, data mining or chemometrics
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- Electrochemistry (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
Abstract
本发明涉及污染物溯源方法，具体涉及一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法，所述炼化企业区域性大气污染物溯源方法，包括以下步骤：S1：选择研究区域；S2：研究区域内污染调查；S3：对区域内的污染源进行划分；S4：污染源及受体点污染物排放浓度监测；S5：对步骤S4监测得到的数据进行筛选；S6：利用因子分析法从筛选后的数据中提取有效信息，归一化后形成污染源指纹谱；S7：计算污染物来源。本发明提供的炼化企业区域性大气污染物溯源方法能够应用于尺度更小、污染源更为密集的炼化企业污染物溯源分析，污染物来源可定位至生产装置，进而使得企业进行针对性治理，对企业管理及提升污染防止水平具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉及污染物溯源方法，具体涉及一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法。
背景技术
随着我国社会工业化、城市化的快速发展，大气污染对人类社会的影响越来越大，对人民的生活生产带来了严重的威胁。人们的环保意识以及对生活环境的要求也越来越高，围绕大气污染问题的投诉不断。基于空气污染的严峻形势，环保部要求各地开展空气污染来源解析、同时在重污染发生时，急需对于大气污染进行来源解析，分析识别污染贡献重点区，为污染控制提供依据。
现有大气污染溯源技术的尺度较大，一般通过长期的颗粒物或VOCs样品采集和分析，利用正定因子矩阵法(PMF)、化学质量平衡法(CMB)等受体模型进行来源解析，其解析结果一般只能区分机动车、溶剂使用、工业以及燃煤等大的行业来源及贡献情况；例如，CN106841436A公开了“一种工业区大气VOCs自动监测预警溯源系统及其方法”，主要应用于城市尺度的大气污染物的来源解析；CN108108336A公开了“一种面向工业园区的大气污染物溯源方法”，也是使用上述溯源方法并结合扩散模型应用于排放特征差异大且源数量较小的工业园区。
炼化企业相较于其他污染源而言，具有污染重，成分复杂等突出特点。对于炼化企业而言，不仅与外部企业具有交叉污染，污染界限不清，对公共区域共同污染等诸多问题，同样炼化企业内部，由于装置一般较为密集，交叉污染、对受体点共同影响的情况更为突出。很多区域污染较重，对企业员工身体健康及周边环境均造成影响。但企业目前往往却难以明确污染物具体从哪个装置而来，从而导致无法进行针对性治理。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术中炼化企业不同污染源之间交叉影响，来源不清的问题，提供一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法，该方法可准确获得待测区域污染物来源，进而使得企业进行针对性治理，对企业管理及提升污染防止水平具有重要意义。
为了实现上述目的，本发明提供一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法，包括以下步骤：
S1：选择研究区域：根据所在炼化企业装置分布情况，选择排放源复杂、污染严重的区域作为研究区域；
S2：研究区域内污染调查：调查所述研究区域内污染物的种类以及污染物的分布情况；
S3：根据污染物的种类以及污染物的分布情况对区域内的污染源进行划分，划分方法如下：
(1)由工艺确定的污染物组分相差较大且污染强度较大的生产装置，一个生产装置认定为一个污染源；
(2)由工艺确定的污染物组分相近，污染强度较大且地理位置相连的生产装置，合并为一个污染源；
(3)走航监测TVOC测量值≥2mg/m3或恶臭OU值≥30的污染区域认定为一个污染源；
S4：监测污染源及受体点污染物的排放浓度，监测周期不少于7天；
S5：对步骤S4监测得到的数据进行筛选，所述数据的筛选方法为：将监测得到的所述有污染物的排放浓度数据按照下风向与背景点进行分类并汇总，并分别计算每个污染物的监测浓度平均值，并进行如下筛选；
(1)背景点监测浓度平均值大于下风向监测浓度平均值的物质从污染源中剔除；
(2)物质监测浓度未检出或监测浓度平均值为0值的数量超过该物质所有监测数量50％的物质从污染源中剔除；
(3)单个物质监测浓度平均值与其P75分位数值相差小于1ug/m3的物质从污染源中剔除；
S6：对S5处理所剩余的数据利用因子分析法进一步分离获得一组内在关联性极强的污染物组合，然后计算组合内每种污染物的均方根值浓度，归一化后形成污染源指纹谱，均方根值计算方法采用下式：
式中：Xrms——某一物质监测浓度的均方根值，mg/m3；
Xi——某一物质第n个监测点位的浓度，mg/m3；
N——某一物质期间所有监测点位的个数，无量纲；
S7：采用化学质量平衡模型计算污染物来源。
优选条件下，在步骤S1中，所述研究区域纵向距离和横向距离均小于500m。
优选条件下，在步骤S2中，所述污染调查包括基础调研和走航监测；所述走航监测的方法如下：以NH3、H2S、恶臭OU值以及TVOC的浓度为监测因子，使用监测设备于每天不同时间段围绕研究区域进行走航式监测，监测周期不少于7天。
优选条件下，所述监测设备为电子鼻和/或车载式质谱仪。
优选条件下，在步骤S4中，所述污染源污染物排放浓度监测的方法为：在污染源下风向距污染源边界2m以外设置监测点位，其中下风向设置多个监测点位，背景点设置1个监测点位；采用苏玛罐采集C2-C14之间的有机物，并检测所述有机物的浓度；采用恶臭气体分析仪检测NH3、H2S及恶臭OU值；采集周期为不少于7天。
优选条件下，所述苏玛罐的采集高度为1.5～2m，采集时间为0.5～2h。
优选条件下，采用GC-MS和/或GC-TOF检测所述有机物的浓度。
优选条件下，在步骤S4中，所述受体点污染物排放浓度监测的方法为：在污染源下风向距污染源边界2m以外设置监测点位，其中下风向设置多个监测点位；采用苏玛罐采集C2-C14之间的有机物，并进行浓度分析；采用恶臭气体分析仪直接检测NH3、H2S以及恶臭OU值；采集周期为不少于7天。
优选条件下，在所述受体点污染物排放浓度监测的方法中，所述下风向设置3个监测点位，3个监测点位按“品”字型设置。
优选条件下，所述苏玛罐的采集高度为1.5～2m，采集时间为0.5～2h。
优选条件下，采用GC-MS和/或GC-TOF检测所述有机物的浓度。
优选条件下，在步骤S6中，所述污染源指纹谱建立的方法为：
(1)将单个污染源对应的多日监测数据以各监测点位作为因子分析的变量、物质浓度为因子进行因子分析，提取特征值≥1的因子，利用主成分进行因子分解并通过最大方差法旋转获得旋转荷载矩阵；
(2)提取旋转荷载矩阵第一因子中≥0.55的污染物；
(3)计算提取后的每种污染物所有监测点位的监测浓度均分根值；
(4)对提取后的污染物及其对应的均方根值浓度归一化后作为该污染源的指纹谱。
优选条件下，在步骤S7中，所述污染物来源的计算方法为：将研究区域内通过S6建立的各个污染源指纹谱，及待分析的受体点监测数据，放入化学质量平衡模型CMB进行溯源计算，获得各个污染源对该受体点的贡献率，分析各污染物的来源。
通过上述技术方案，本发明具有以下技术效果：
1、本发明基于不同点位长周期的监测数据，利用因子分析法从中提取有效信息，归一化后形成污染源指纹谱，保证了所建立的污染源指纹谱能够有效的表征污染源实际排放信息，进一步提高了污染物来源分析的准确性。
2、本发明提供的炼化企业区域性大气污染物溯源方法能够应用于尺度更小、污染源更为密集的炼化企业污染物溯源分析，污染物来源可定位至生产装置，进而使得企业进行针对性治理，对企业管理及提升污染防止水平具有重要意义。
附图说明
图1是本发明中炼化企业区域性污染物溯源方法的流程图；
图2是本发明中污染源监测方法示意图；
图3是本发明中受体点监测示意图。
具体实施方式
在本文中所披露的范围的端点和任何值都不限于该精确的范围或值，这些范围或值应当理解为包含接近这些范围或值的值。对于数值范围来说，各个范围的端点值之间、各个范围的端点值和单独的点值之间，以及单独的点值之间可以彼此组合而得到一个或多个新的数值范围，这些数值范围应被视为在本文中具体公开。
本发明提供一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法，包括以下步骤：
S1：选择研究区域：根据所在炼化企业装置分布情况，选择排放源复杂(判断标准：200m范围内排放源数量≥3个)、污染严重(判断标准：现场人员长期感受到异味或历史监测数据中有苯、甲苯、非甲烷总烃、硫化氢、氨气等有国家标准限值要求的物质有一种或多种超过标准要求限值50％的区域)的区域作为研究区域，所述研究区域纵向及横向距离均应小于500m；
S2：研究区域内污染调查：了解区域内污染物的大致种类以及污染分布的初步情况；
所述污染调查包括基础调研和走航监测；所述基础调研包括：(1)基础资料查阅：包括查阅历史投诉记录、环境监测数据、环评报告等资料；(2)人员走访：主要通过对区域内工作人员发放调研表的方式了解区域内污染状况及污染分布的初步情况；(3)工艺研究：主要对区域内存在的生产装置工艺进行查阅，查阅进料、出料、添加剂等。通过基础调研可以了解区域内污染物的大致种类，为后续监测提供支撑。
所述走航监测的方法如下：针对炼化企业污染物的特殊性，以NH3、H2S、恶臭OU值以及TVOC的浓度为监测因子，使用电子鼻与车载式质谱或其他具有同样功能的分析仪器为监测设备，对研究区域进行走航式监测，走航监测围绕研究区域内靠近装置且允许机动车通行的主干道开展，监测周期不少于7天，且应该包含上午、下午多个不同时间段。
S3：对区域内的污染源进行划分；所述污染源的划分方式为：
(1)由工艺确定的污染物组分相差较大(组分相差较大是指：两个生产装置主要排放物之间存在一个或多个不相同物质)且污染强度较大(单个物质浓度超过200ug/m3或TVOC浓度超过2000ug/m3)的生产装置，一个生产装置认定为一个污染源；
(2)由工艺确定的污染物组分相近，污染强度较大且地理位置相连的生产装置，合并为一个污染源；
(3)走航监测TVOC测量值≥4mg/m3或恶臭OU值≥30的污染区域认定为一个污染源。
S4：污染源及受体点污染物排放浓度监测，监测周期不少于7天；
S4.1：污染源污染物排放浓度监测：
图2是污染源监测方法示意图，如图2所示，在步骤S3中，所述污染源污染物排放浓度监测的方法为：
在污染源下风向距污染源边界2m以外，设置监测点位，其中下风向设置3个点位，背景点设置1个点位；
采用苏玛罐采集C2-C14之间的有机物，并通过GC-MS(气相色谱-质谱联用仪)或者GC-TOF(气相色谱-飞行时间测距法)进行浓度分析；
采用恶臭气体分析仪直接检测NH3和H2S的恶臭OU值；
采集周期为不少于7天，监测点位布设应充分考虑到不同风向、风速下污染源排放物质的变化，从而保证监测结果尽可能准确描述污染源的排放特征。
S4.2：受体点污染物排放浓度监测，所述受体点污染物排放浓度监测的方法同污染源监测方法，图3是受体点监测示意图，如图3所示，在步骤S3中，具体如下：
在污染源下风向距污染源边界2m以外，下风向设置3个监测点位，3个监测点位按“品”字型设置；
采用苏玛罐采集C2-C14之间的有机物，并通过GC-MS(气相色谱-质谱联用仪)或者GC-TOF(气相色谱-飞行时间质谱法)进行浓度分析；
采用恶臭气体分析仪直接检测NH3、H2S及恶臭OU值；
采集周期为不少于7天，监测点位布设应充分考虑到不同风向、风速下污染源排放物质的变化，从而保证监测结果尽可能准确描述污染源的排放特征。
其中，在上述污染源及受体点排放监测过程中，苏玛罐的采集高度为1.5m，采集时间为1h。C2-C14之间的有机物包含烷烃、烯烃、氯代烃、苯系物等108种有机物质。
S5：对步骤S4监测得到的数据进行筛选，所述数据的筛选方法为：将所有监测数据按照下风向与背景点进行分类并汇总，并分别计算每个污染物的监测浓度平均值，并进行如下筛选；
(1)背景点监测浓度平均值大于下风向监测浓度平均值的物质从污染源中剔除；即当某物质在背景点的平均排放浓度大于其在监测点的平均排放浓度时，则将该物质从污染源中排除；
(2)物质监测浓度未检出或监测浓度平均值为0值的数量超过该物质所有监测数量50％的物质从污染源中剔除；即在多次监测数据中，均未检测出某物质的浓度，则将该物质从污染源中剔除；或者在多次监测数据中，某物质的监测浓度为0的比例占总数量的50％以上，也将该物质从污染源中剔除；
(3)单个物质监测浓度平均值与其P75分位数值相差小于1ug/m3的物质从污染源中剔除，其中P75表示该物质所有数据按照从小到大排列后第75％的数值。
S6：对S5处理所剩余的数据利用因子分析法进一步分离获得一组内在关联性极强的污染物组合，然后计算组合内每种污染物的均方根值浓度，归一化后形成污染源指纹谱，具体方法如下：
(1)将单个污染源对应的多日监测数据以各监测点位作为因子分析的变量、物质浓度为因子进行因子分析，提取特征值≥1的因子，利用主成分进行因子分解并通过最大方差法旋转获得旋转荷载矩阵，在此步骤通过SPPS软件完成；
(2)提取旋转荷载矩阵第一因子中≥0.55的污染物；
(3)计算提取后的每种污染物所有点位监测浓度均分根值，均方根值计算方法采用下式：
式中：Xrms——某一物质监测浓度的均方根值，mg/m3；
Xi——某一物质第n个样品的浓度，mg/m3；
N——某一物质期间所有监测点位的个数，无量纲。
S7：采用化学质量平衡模型计算污染物来源，所述污染物来源的计算方法为：将研究区域内通过S6建立的各个污染源指纹谱，及待分析的受体点监测数据，放入化学质量平衡模型CMB进行溯源计算，获得各个污染源对该受体点的贡献率，从而实现污染物来源的准确分析。
以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于此。在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，包括各个技术特征以任何其它的合适方式进行组合，这些简单变型和组合同样应当视为本发明所公开的内容，均属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：选择研究区域：根据所在炼化企业装置分布情况，选择排放源复杂、污染严重的区域作为研究区域；
S2：研究区域内污染调查：调查所述研究区域内污染物的种类以及污染物的分布情况；
S3：根据污染物的种类以及污染物的分布情况对区域内的污染源进行划分，划分方法如下：
（1）由工艺确定的污染物组分相差较大且污染强度较大的生产装置，一个生产装置认定为一个污染源；
（2）由工艺确定的污染物组分相近，污染强度较大且地理位置相连的生产装置，合并为一个污染源；
（3）走航监测TVOC测量值≥2mg/m3或恶臭OU值≥30的污染区域认定为一个污染源；
S4：监测污染源及受体点污染物的排放浓度，监测周期不少于7天；
S5：对步骤S4监测得到的数据进行筛选，所述数据的筛选方法为：将监测得到的所述污染物的排放浓度数据按照下风向与背景点进行分类并汇总，并分别计算每个污染物的监测浓度平均值，并进行如下筛选；
（1）背景点监测浓度平均值大于下风向监测浓度平均值的物质从污染源中剔除；
（2）物质监测浓度未检出或监测浓度平均值为0值的数量超过该物质所有监测数量50%的物质从污染源中剔除；
（3）单个物质监测浓度平均值与其P75分位数值相差小于1ug/m3的物质从污染源中剔除；
S6：对S5处理所剩余的数据利用因子分析法进一步分离获得一组内在关联性极强的污染物组合，然后计算组合内每种污染物的均方根值浓度，归一化后形成污染源指纹谱，均方根值计算方法采用下式：
式中：Xrms——某一物质监测浓度的均方根值，mg/m3；
Xi——某一物质第n个监测点位的浓度，mg/m3；
N——某一物质期间所有监测点位的个数，无量纲；
S7：采用化学质量平衡模型计算污染物来源；
在步骤S4中，所述污染源及受体点污染物排放浓度监测的方法为：在污染源下风向距污染源边界2m以外设置监测点位，其中下风向设置多个监测点位，背景点设置1个监测点位；采用苏玛罐采集C2-C14之间的有机物，并检测所述有机物的浓度；采用恶臭气体分析仪检测NH3、H2S及恶臭OU值；采集周期为不少于7天；
在步骤S6中，所述污染源指纹谱建立的方法为：（1）将单个污染源对应的多日监测数据以各监测点位作为因子分析的变量、物质浓度为因子进行因子分析，提取特征值≥1的因子，利用主成分进行因子分解并通过最大方差法旋转获得旋转荷载矩阵；（2）提取旋转荷载矩阵一因子中≥0.55的污染物；（3）计算提取后的每种污染物所有监测点位的监测浓度均方根值；（4）对提取后的污染物及其对应的均方根值浓度归一化后作为该污染源的指纹谱。
2.根据权利要求1所述的炼化企业区域性大气污染物溯源方法，其特征在于，在步骤S1中，所述研究区域纵向距离和横向距离均小于500m。
3.根据权利要求1所述的炼化企业区域性大气污染物溯源方法，其特征在于，所述走航监测用监测设备为电子鼻和/或车载式质谱仪。
4.根据权利要求1所述的炼化企业区域性大气污染物溯源方法，其特征在于，所述苏玛罐的采集高度为1.5~2m，采集时间为0.5~2h；和/或
采用GC-MS和/或GC-TOF检测所述有机物的浓度。
5.根据权利要求1所述的炼化企业区域性大气污染物溯源方法，其特征在于，在所述受体点污染物排放浓度监测的方法中，所述下风向设置3个监测点位，3个监测点位按“品”字型设置。
6.根据权利要求1所述的炼化企业区域性大气污染物溯源方法，其特征在于，在步骤S7中，所述污染物来源的计算方法为：将研究区域内通过S6建立的各个污染源指纹谱，及待分析的受体点监测数据，放入化学质量平衡模型CMB进行溯源计算，获得各个污染源对该受体点的贡献率，分析各污染物的来源。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910894257.9A CN112540147B (zh) | 2019-09-20 | 2019-09-20 | 一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910894257.9A CN112540147B (zh) | 2019-09-20 | 2019-09-20 | 一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112540147A CN112540147A (zh) | 2021-03-23 |
| CN112540147B true CN112540147B (zh) | 2023-12-22 |
Family
ID=75012486
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910894257.9A Active CN112540147B (zh) | 2019-09-20 | 2019-09-20 | 一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112540147B (zh) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113155939A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-23 | 山东大学 | 一种挥发性有机物在线来源解析方法、系统、设备及介质 |
| CN113607765B (zh) * | 2021-08-03 | 2024-04-12 | 亚翔系统集成科技（苏州）股份有限公司 | 一种基于半导体生产线中不良产品的污染源查找方法 |
| CN113655111A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-16 | 北京雪迪龙科技股份有限公司 | 基于走航监测的大气挥发性有机物溯源方法 |
| CN114814035A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-07-29 | 中国科学院城市环境研究所 | 一种基于全二维气相色谱质谱的污水溯源方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103065198A (zh) * | 2012-12-17 | 2013-04-24 | 天津市环境保护科学研究院 | 大气恶臭污染精细源解析方法 |
| CN105158353A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-12-16 | 北华航天工业学院 | 土壤中多环芳烃污染源解析的方法 |
| CN105868479A (zh) * | 2016-04-05 | 2016-08-17 | 北华航天工业学院 | 多环芳烃源解析方法 |
| CN106290207A (zh) * | 2016-07-21 | 2017-01-04 | 青岛博睿光电科技有限公司 | 一种开放光程式的恶臭气体监测溯源装置和方法 |
| CN106841436A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-06-13 | 上海市环境监测中心 | 一种工业区大气VOCs自动监测预警溯源系统及其方法 |
| CN107436343A (zh) * | 2017-07-31 | 2017-12-05 | 南京南瑞集团公司 | 一种模拟计算敏感区域污染物浓度的方法 |
| CN108760912A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-11-06 | 天津市环境保护科学研究院 | 一种基于恶臭指纹图谱的恶臭污染溯源方法及应用 |
| CN109118129A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-01-01 | 孙扬 | 一种大气污染物精准溯源识别系统及方法 |
| CN109583743A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-04-05 | 南京创蓝科技有限公司 | 基于拉格朗日模型和移动观测平台的大气污染溯源方法 |
| CN110085281A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-08-02 | 成都之维安科技股份有限公司 | 一种基于特征污染因子源解析的环境污染溯源系统及方法 |
-
2019
- 2019-09-20 CN CN201910894257.9A patent/CN112540147B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103065198A (zh) * | 2012-12-17 | 2013-04-24 | 天津市环境保护科学研究院 | 大气恶臭污染精细源解析方法 |
| CN105158353A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-12-16 | 北华航天工业学院 | 土壤中多环芳烃污染源解析的方法 |
| CN105868479A (zh) * | 2016-04-05 | 2016-08-17 | 北华航天工业学院 | 多环芳烃源解析方法 |
| CN106290207A (zh) * | 2016-07-21 | 2017-01-04 | 青岛博睿光电科技有限公司 | 一种开放光程式的恶臭气体监测溯源装置和方法 |
| CN106841436A (zh) * | 2017-01-18 | 2017-06-13 | 上海市环境监测中心 | 一种工业区大气VOCs自动监测预警溯源系统及其方法 |
| CN107436343A (zh) * | 2017-07-31 | 2017-12-05 | 南京南瑞集团公司 | 一种模拟计算敏感区域污染物浓度的方法 |
| CN108760912A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-11-06 | 天津市环境保护科学研究院 | 一种基于恶臭指纹图谱的恶臭污染溯源方法及应用 |
| CN109118129A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-01-01 | 孙扬 | 一种大气污染物精准溯源识别系统及方法 |
| CN109583743A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-04-05 | 南京创蓝科技有限公司 | 基于拉格朗日模型和移动观测平台的大气污染溯源方法 |
| CN110085281A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-08-02 | 成都之维安科技股份有限公司 | 一种基于特征污染因子源解析的环境污染溯源系统及方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 工业区周边环境空气恶臭污染电子鼻在线监测及溯源分析;张珊 等;《万方数据库》;20170630;第1-7页 * |
| 恶臭污染源解析技术及溯源系统研究;谢蕾;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》;20150315(第03期);第B027-390页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112540147A (zh) | 2021-03-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112540147B (zh) | 一种炼化企业区域性大气污染物溯源方法 | |
| Crilley et al. | Source apportionment of fine and coarse particles at a roadside and urban background site in London during the 2012 summer ClearfLo campaign | |
| CN110085281B (zh) | 一种基于特征污染因子源解析的环境污染溯源系统及方法 | |
| CN108760912B (zh) | 一种基于恶臭指纹图谱的恶臭污染溯源方法及应用 | |
| CN112540148B (zh) | 一种炼化企业大气污染物监测预警与溯源系统构建方法 | |
| Zhou et al. | Air pollution and decreased semen quality: a comparative study of Chongqing urban and rural areas | |
| Zereini et al. | Anthropogenic platinum-group element emissions: their impact on man and environment | |
| CN108760913B (zh) | 一种大气恶臭污染溯源系统及应用 | |
| Helmers et al. | Platinum and rhodium in a polluted environment: studying the emissions of automobile catalysts with emphasis on the application of CSV rhodium analysis | |
| Lestari et al. | Source apportionment of particulate matter at urban mixed site in Indonesia using PMF | |
| Padoan et al. | Spatial distribution and potential sources of trace elements in PM10 monitored in urban and rural sites of Piedmont Region | |
| CN103065198A (zh) | 大气恶臭污染精细源解析方法 | |
| Lehndorff et al. | Biomonitoring of air quality in the Cologne Conurbation using pine needles as a passive sampler–Part III: Major and trace elements | |
| Tan et al. | Impact of urbanization on the air pollution “holiday effect” in Taiwan | |
| Kemp | Trends and sources for heavy metals in urban atmosphere | |
| Moroni et al. | Integrated single particle-bulk chemical approach for the characterization of local and long range sources of particulate pollutants | |
| Wen et al. | On-highway vehicle emission factors, and spatial patterns, based on mobile monitoring and absolute principal component score | |
| CN110807919A (zh) | 基于过车数据的城市路网交通运行态势评价方法 | |
| CN108446715A (zh) | 一种土壤重金属污染源解析方法、系统和装置 | |
| Tsai et al. | Comparing physicochemical properties of ambient particulate matter of hot spots in a highly polluted air quality zone | |
| Prabhu et al. | Investigation of the source, morphology, and trace elements associated with atmospheric PM10 and human health risks due to inhalation of carcinogenic elements at Dehradun, an Indo-Himalayan city | |
| Heo et al. | Impact of regional transport on the anthropogenic and biogenic secondary organic aerosols in the Los Angeles Basin | |
| Cong et al. | The blocking effect of atmospheric particles by forest and wetland at different air quality grades in Beijing China | |
| Bui et al. | Chemical characterization, source apportionment, and health risk assessment nexus of PM2. 5-bound major heavy metals in Bien Hoa city, southern Vietnam | |
| Agus et al. | Factors influencing particle number concentrations, size distributions and modal parameters at a roof-level and roadside site in Leicester, UK |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20231110 Address after: 100728 No. 22 North Main Street, Chaoyang District, Beijing, Chaoyangmen Applicant after: CHINA PETROLEUM & CHEMICAL Corp. Applicant after: Sinopec Safety Engineering Research Institute Co.,Ltd. Address before: 100728 No. 22 North Main Street, Chaoyang District, Beijing, Chaoyangmen Applicant before: CHINA PETROLEUM & CHEMICAL Corp. Applicant before: SINOPEC Research Institute OF SAFETY ENGINEERING |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |