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淺談典型餐飲油煙達(dá)標(biāo)情況及應(yīng)對(duì)措施
張娟
安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801
摘要:選取上海市餐飲集中的典型區(qū)域城區(qū)進(jìn)行餐飲企業(yè)油煙排放監(jiān)測,結(jié)果表明該區(qū)域餐飲企業(yè)油煙超標(biāo)率在2018年至2020年間呈現(xiàn)先升后降的趨勢(shì),其中小型餐企更易油煙排放超標(biāo)。結(jié)合典型餐企細(xì)顆粒物與非甲烷總烴排放濃度,獲得上海市大型、中型、小型餐企以單位基準(zhǔn)灶頭為核算基準(zhǔn)的PM2.5與VOCs排放因子。
關(guān)鍵詞:餐飲源;油煙;PM2.5;VOCs;排放因子;餐飲油煙監(jiān)測云平臺(tái);安科瑞
0.引言
現(xiàn)階段,我國人民生活水平不斷提高,餐飲企業(yè)數(shù)量快速增長,餐飲企業(yè)也逐漸由分散趨于集中。餐飲業(yè)的快速發(fā)展帶來便利的同時(shí),由于餐企位于人口密集的區(qū)域,且排氣筒高度較低,餐飲業(yè)油煙污染問題日趨嚴(yán)重[1]。王桂霞等人通過對(duì)北京市環(huán)境大氣和3家不同烹調(diào)方式餐館的PM10,PM2.5樣品分析表明:3家餐館在油煙排放時(shí)間段PM2.5質(zhì)量濃度是當(dāng)日環(huán)境大氣PM2.5質(zhì)量濃度的3.0-7.1倍。岳浩選取了北京市5家典型餐飲單位作為典型代表,進(jìn)而對(duì)北京市餐飲業(yè)VOCs的排放特征,處理現(xiàn)狀,減排潛力等方面進(jìn)行了以下研究,發(fā)現(xiàn)家常菜的VOCs排放濃度可高達(dá)752μg/m3。越來越多的研究表明,餐飲油煙源成為大氣顆粒物的主要貢獻(xiàn)源之一,也是城市地區(qū)重要VOCs排放源。近年來,我國開展了一些餐飲源顆粒物與VOCs排放清單編制研究。國內(nèi)餐飲油煙源排放清單主要核算基準(zhǔn)包括人口數(shù)、就餐人次、食用油用量和灶頭數(shù)。通過文獻(xiàn)調(diào)研和實(shí)地調(diào)研等方式,研究者建立了成都市、長春市、菏澤市、蘭州市、上海市等地區(qū)以及國家層面的餐飲源排放清單,但少有研究通過大量實(shí)測進(jìn)行排放因子的本地化修正。本研究結(jié)合上海市4類典型餐飲源顆粒物與非甲烷總烴(NMHC)實(shí)測排放濃度,并通過2018年至2020年對(duì)上海市城區(qū)餐企煙氣排放的監(jiān)測,獲取上海市不同規(guī)模餐飲源本地化排放因子,以期為顆粒物與VOCs排放清單的編制提供數(shù)據(jù)支撐。
1.研究方法
1.1采樣點(diǎn)位及方法
采樣區(qū)域?yàn)樯虾J胁惋嬈髽I(yè)聚集區(qū)域城區(qū),以餐飲油煙排放口為采樣對(duì)象開展排放因子監(jiān)測工作,測定煙氣排放速率、油煙排放濃度,并記錄基準(zhǔn)灶頭數(shù)、油煙凈化器使用情況、排氣罩灶面投影面積等信息。采樣時(shí)間段分別為2018年11月-12月,2019年8月-11月,2020年8月-11月,采樣時(shí)間集中在餐飲企業(yè)作業(yè)的高峰時(shí)段,即午餐(11:30–13:30)或晚餐(17:00–20:30)時(shí)間。采樣方法依據(jù)HJ/T397-2007,油煙測試方法依據(jù)GB18483-2001,所采用的實(shí)驗(yàn)器材有自動(dòng)煙塵(氣)測試儀3012H型、油煙濾筒、紅外測油儀OL1010型、空盒氣壓DYM3型、簡易數(shù)字式溫濕度計(jì)Testo608-H2型。同時(shí),選取4類(快餐1家、中餐2家、日式簡餐1家、川菜1家)典型餐企測量細(xì)顆粒物與非甲烷總烴的濃度。采取稀釋通道煙氣采樣的方式獲得顆粒物樣品,所有濾膜樣品經(jīng)平衡干燥稱重,同時(shí)從同批次石英濾膜中抽取2張濾膜作為實(shí)驗(yàn)室分析的空白濾膜,同樣經(jīng)過烘烤、平衡、稱重等前期處理準(zhǔn)備,樣品含量與空白含量的差值即為所采集顆粒物中的實(shí)際含量。非甲烷總烴濃度參照HJ1012-2018測定。
1.2油煙基準(zhǔn)排放濃度計(jì)算
按式(1)將實(shí)測濃度折算為基準(zhǔn)風(fēng)量的排放濃度,參照上海市《餐飲業(yè)油煙排放標(biāo)準(zhǔn)》(DB31/844-2014)[3],油煙的實(shí)測濃度或基準(zhǔn)濃度超標(biāo)即為油煙排放超標(biāo)。油煙濃度值與排風(fēng)量值均以標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的干氣體為基準(zhǔn)。本研究的基準(zhǔn)灶頭數(shù)按排氣罩灶面投影面積折算,1個(gè)基準(zhǔn)灶頭對(duì)應(yīng)排氣罩灶面投影面積為1.1m2。
式中C基—基準(zhǔn)風(fēng)量的排放濃度,mg/m3;C測—實(shí)測排放濃度,mg/m3;Q測—實(shí)測排風(fēng)量,mg/m3;Q基—單個(gè)基準(zhǔn)灶頭的排風(fēng)量,以2000m3/h計(jì);n—采樣期間投用的基準(zhǔn)灶頭數(shù),個(gè)。
1.3排放因子計(jì)算
采樣的餐飲企業(yè)按照《飲食業(yè)油煙排放標(biāo)準(zhǔn)》劃分為大、中、小型三個(gè)規(guī)模,小型餐飲企業(yè)基準(zhǔn)灶頭數(shù)3;中型餐飲企業(yè)基準(zhǔn)灶頭數(shù)3且6;大型餐飲企業(yè)基準(zhǔn)灶頭數(shù)6。本研究采樣點(diǎn)位于油煙凈化器后管道,即實(shí)測得排放因子為凈化后的排放因子。以灶頭數(shù)為基準(zhǔn)的排放因子由實(shí)驗(yàn)過程中排放污染的濃度、排氣風(fēng)量計(jì)算獲得,公式如下:
式中Ei—不同污染物排放量,g;n—基準(zhǔn)灶頭數(shù),個(gè);Hscale—不同規(guī)模餐企的年總經(jīng)營時(shí)間,h;Vscale—不同規(guī)模餐企的單位灶頭煙氣排放速率,m3/(h·個(gè)基準(zhǔn)灶頭);EFi—不同污染物排放因子,g/(h·個(gè)基準(zhǔn)灶頭);Ci—煙氣中污染物濃度,mg/m3。
2.結(jié)果與討論
2.1油煙排放超標(biāo)率
監(jiān)測餐企超標(biāo)情況見表1。小型餐飲企業(yè)油煙排放超標(biāo)率在3年中都較高,而大型、中型餐飲企業(yè)超標(biāo)率較低。2018年總體超標(biāo)率較低,無大型、中型餐企油煙排放超標(biāo)。2019年各個(gè)規(guī)模餐企油煙超標(biāo)率均為較高,總體超標(biāo)率為較高。2020年,各類型餐企超標(biāo)率均有所下降,總體油煙排放超標(biāo)率變好。2018年至2020年,上海市城區(qū)餐飲企業(yè)油煙超標(biāo)率呈現(xiàn)先升后降的趨勢(shì)。在上海市城區(qū),大量的小型餐企集中于綜合樓宇**同使用油煙排放管道,可能超出管道的設(shè)計(jì)風(fēng)量,且共同使用的情況使得油煙排放難以精細(xì)化管理,易造成油煙排放超標(biāo)。
表1餐企油煙排放超標(biāo)率
2.2煙氣與油煙排放速率
本研究實(shí)測的各規(guī)模餐飲企業(yè)煙氣排放速率為小型>中型>大型餐企,呈現(xiàn)趨勢(shì)與技術(shù)手冊(cè)給定值不一致。在監(jiān)測的各餐企中,大型餐企更具有獨(dú)立使用煙氣排放管道的能力,當(dāng)灶頭存在空閑時(shí)煙氣排放速率較低;大量的小型餐企位置集中并共同使用油煙排放管道(部分中型餐企也存在類似情況),并基本不存在具有空閑灶頭情況,使小型餐企單位基準(zhǔn)灶頭煙氣排放速率較高。
各規(guī)模餐企的油煙排放速率趨勢(shì)與煙氣排放速率趨勢(shì)相同,小型餐企集中排放的煙氣量較大,會(huì)使油煙濃度較高。
2.3排放因子
不同規(guī)模餐飲企業(yè)單位基準(zhǔn)灶頭排放因子見表2。由于各規(guī)模餐飲企業(yè)煙氣排放速率為小型>中型>大型,故各規(guī)模餐飲企業(yè)油煙排放因子也為小型>中型>大型。相比起其他研究,本次PM2.5實(shí)測排放因子較小,主要原因是上海市油煙凈化器安裝與運(yùn)行效果較好,并且大型餐企與商業(yè)樓宇、餐飲集聚區(qū)的餐飲服務(wù)企業(yè)需設(shè)置二級(jí)油煙凈化裝置,根據(jù)上海市《餐飲業(yè)油煙污染控制技術(shù)規(guī)范(試行)》,凈化后細(xì)顆粒油煙(PM2.5)去除率達(dá)到90%。
表2不同規(guī)模餐飲企業(yè)單位基準(zhǔn)灶頭排放因子
單位:g/(h·個(gè)基準(zhǔn)灶頭)
3.安科瑞AcrelCloud3500餐飲油煙監(jiān)測云平臺(tái)
為了彌補(bǔ)現(xiàn)存餐飲行業(yè)在煙油監(jiān)測上的漏洞,同時(shí)便利監(jiān)管部門的監(jiān)察,安科瑞油煙監(jiān)測云平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生。油煙監(jiān)測模塊通過2G/4G與云端平臺(tái)進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)交互,系統(tǒng)能夠?qū)ζ髽I(yè)餐飲設(shè)備的開機(jī)狀態(tài)、運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控;實(shí)現(xiàn)開機(jī)率監(jiān)測,凈化效率監(jiān)測,設(shè)施停運(yùn)
告警,待清洗告警,異常告警等功能;對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析、排名等統(tǒng)計(jì)功能;較之傳統(tǒng)的靜電監(jiān)測方案,更具實(shí)效性。平臺(tái)預(yù)留與其他應(yīng)用系統(tǒng)、設(shè)備交互對(duì)接接口,具有很好的擴(kuò)展性。
3.1平臺(tái)結(jié)構(gòu)
平臺(tái)GIS地圖采集餐飲油煙處理設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和油煙排放的濃度數(shù)據(jù),自動(dòng)對(duì)超標(biāo)排放及異常企業(yè)進(jìn)行提示預(yù)警,監(jiān)管部門可迅速進(jìn)行處理,督促餐飲企業(yè)整改設(shè)備,并定期清洗、維護(hù),實(shí)現(xiàn)減排環(huán)保,不擾民等目的?,F(xiàn)場安裝監(jiān)測終端,持續(xù)監(jiān)測油煙凈化器的工作狀態(tài),包括設(shè)備運(yùn)行的電流、電壓、功率、耗電量等等,同時(shí)結(jié)合排煙口的揮發(fā)性物質(zhì)、顆粒物濃度等進(jìn)行對(duì)比分析,一旦排放超標(biāo),系統(tǒng)會(huì)發(fā)出異常信號(hào)。
■油煙監(jiān)測設(shè)備用來監(jiān)測油煙、顆粒物、NmHc等數(shù)據(jù)
■凈化器和風(fēng)機(jī)配合對(duì)油煙進(jìn)行凈化處理,同時(shí)對(duì)凈化設(shè)備的電流、電壓進(jìn)行監(jiān)測
■設(shè)備通過4G網(wǎng)絡(luò)將采集的數(shù)據(jù)上傳至遠(yuǎn)程云端服務(wù)器
3.2平臺(tái)主要功能
(1)在線監(jiān)測
對(duì)油煙排污數(shù)據(jù)的監(jiān)測,包括油煙排放濃度,顆粒物,NmHc等數(shù)值采集監(jiān)測;同時(shí)對(duì)監(jiān)控風(fēng)機(jī)和凈化器的啟停狀態(tài)、運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測。
(2)告警數(shù)據(jù)監(jiān)測
系統(tǒng)根據(jù)采集的油煙數(shù)值大小,產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的排放超標(biāo)告警;對(duì)凈化器的運(yùn)行數(shù)據(jù)分析,上傳凈化設(shè)備對(duì)應(yīng)的運(yùn)行、停機(jī)、故障等告警事件。
(3)數(shù)據(jù)分析
運(yùn)行時(shí)長分析,離線分析;告警占比、排名分析;歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等。
(4)隱患管理
系統(tǒng)對(duì)采集的告警數(shù)據(jù)分析,產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的隱患記錄,派發(fā)、處理隱患,及時(shí)處理告警,形成閉環(huán)。
(5)統(tǒng)計(jì)分析
包括時(shí)長分析、超標(biāo)分析、歷史數(shù)據(jù)、分析報(bào)告等模塊。
(6)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)維護(hù)
個(gè)人信息、權(quán)限維護(hù),企業(yè)信息錄入,對(duì)應(yīng)測點(diǎn)信息錄入等。
(7)數(shù)據(jù)服務(wù)
數(shù)據(jù)采集,短信提醒,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和解析。
3.3油煙監(jiān)測主機(jī)
油煙監(jiān)控主機(jī)是現(xiàn)場的管理設(shè)備,實(shí)時(shí)采集油煙濃度探測器和工況傳感器的信號(hào),進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,通過有線或無線網(wǎng)絡(luò)通訊將數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器平臺(tái)。同時(shí),對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),監(jiān)控現(xiàn)場設(shè)備狀態(tài),提供人機(jī)操作界面。
具體技術(shù)參數(shù)如下:
3.4設(shè)備選型方案
注:雙探頭適合雙排煙通道的場合,每路探頭監(jiān)測1路排煙通道。
4.結(jié)語
(1)2018年至2020年,上海城區(qū)餐飲企業(yè)油煙超標(biāo)率呈現(xiàn)先升后降的趨勢(shì),三年中小型餐企油煙超標(biāo)率均為較高。小型餐企數(shù)量多,位置集中,共同使用油煙排放管道,難以精細(xì)化管理,容易造成油煙排放超標(biāo)。
(2)以單位基準(zhǔn)灶頭為核算基準(zhǔn)的上海市餐飲油煙源PM2.5排放因子為大型餐企0.96g/(h·個(gè)基準(zhǔn)灶頭)、中型餐企1.38g/(h·個(gè)基準(zhǔn)灶頭)、小型餐企3.07g/(h·個(gè)基準(zhǔn)灶頭)。
(3)以單位基準(zhǔn)灶頭為核算基準(zhǔn)的上海市餐飲油煙源VOCs排放因子為大型餐企5.14g/(h·個(gè)基準(zhǔn)灶頭)、中型餐企7.45g/(h·個(gè)基準(zhǔn)灶頭)、小型餐企16.49g/(h·個(gè)基準(zhǔn)灶頭)。
【參考文獻(xiàn)】
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[4]安科瑞AcrelCloud-3500餐飲油煙監(jiān)測云平臺(tái).2020.05版.
作者簡介:
張娟,女,現(xiàn)任安科瑞電氣股份有限公司,主要從事餐飲油煙監(jiān)測的研發(fā)與應(yīng)用