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浅谈典型餐饮油烟达标情况及应对措施

发布时间: 2021-12-21  点击次数: 37次

孟洋

安科瑞电气股份有限公司 上海嘉定 201801

摘要:选取上海市餐饮集中的典型区域城区进行餐饮企业油烟排放监测,结果表明该区域餐饮企业油烟超标率在2018年至2020年间呈现先升后降的趋势,其中小型餐企更易油烟排放超标。结合典型餐企细颗粒物与非甲烷总烃排放浓度,获得上海市大型、中型、小型餐企以单位基准灶头为核算基准的PM2.5与VOCs排放因子。

关键词:餐饮源;油烟;PM2.5;VOCs;排放因子;餐饮油烟监测云平台;安科瑞

0.引言

 

        现阶段,我国人民生活水平不断提高,餐饮企业数量快速增长,餐饮企业也逐渐由分散趋于集中。餐饮业的快速发展带来便利的同时,由于餐企位于人口密集的区域,且排气筒高度较低,餐饮业油烟污染问题日趋严重[1]。王桂霞等人通过对北京市环境大气和3家不同烹调方式餐馆的PM10,PM2.5样品分析表明:3家餐馆在油烟排放时间段PM2.5质量浓度是当日环境大气PM2.5质量浓度的3.0-7.1倍。岳浩选取了北京市5家典型餐饮单位作为典型代表,进而对北京市餐饮业VOCs的排放特征,处理现状,减排潜力等方面进行了以下研究,发现家常菜的VOCs排放浓度可高达752μg/m3。越来越多的研究表明,餐饮油烟源成为大气颗粒物的主要贡献源之一,也是城市地区重要VOCs排放源。近年来,我国开展了一些餐饮源颗粒物与VOCs排放清单编制研究。国内餐饮油烟源排放清单主要核算基准包括人口数、就餐人次、食用油用量和灶头数。通过文献调研和实地调研等方式,研究者建立了成都市、长春市、菏泽市、兰州市、上海市等地区以及国家层面的餐饮源排放清单,但少有研究通过大量实测进行排放因子的本地化修正。本研究结合上海市4类典型餐饮源颗粒物与非甲烷总烃(NMHC)实测排放浓度,并通过2018年至2020年对上海市城区餐企烟气排放的监测,获取上海市不同规模餐饮源本地化排放因子,以期为颗粒物与VOCs排放清单的编制提供数据支撑。

1.研究方法

1.1采样点位及方法

        采样区域为上海市餐饮企业聚集区域城区,以餐饮油烟排放口为采样对象开展排放因子监测工作,测定烟气排放速率、油烟排放浓度,并记录基准灶头数、油烟净化器使用情况、排气罩灶面投影面积等信息。采样时间段分别为2018年11月-12月,2019年8月-11月,2020年8月-11月,采样时间集中在餐饮企业作业的高峰时段,即午餐(11:30–13:30)或晚餐(17:00–20:30)时间。采样方法依据HJ/T397-2007,油烟测试方法依据GB18483-2001,所采用的实验器材有自动烟尘(气)测试仪3012H型、油烟滤筒、红外测油仪OL1010型、空盒气压DYM3型、简易数字式温湿度计Testo608-H2型。同时,选取4类(快餐1家、中餐2家、日式简餐1家、川菜1家)典型餐企测量细颗粒物与非甲烷总烃的浓度。采取稀释通道烟气采样的方式获得颗粒物样品,所有滤膜样品经平衡干燥称重,同时从同批次石英滤膜中抽取2张滤膜作为实验室分析的空白滤膜,同样经过烘烤、平衡、称重等前期处理准备,样品含量与空白含量的差值即为所采集颗粒物中的实际含量。非甲烷总烃浓度参照HJ1012-2018测定。

1.2油烟基准排放浓度计算

        按式(1)将实测浓度折算为基准风量的排放浓度,参照上海市《餐饮业油烟排放标准》(DB31/844-2014)[3],油烟的实测浓度或基准浓度超标即为油烟排放超标。油烟浓度值与排风量值均以标准状态下的干气体为基准。本研究的基准灶头数按排气罩灶面投影面积折算,1个基准灶头对应排气罩灶面投影面积为1.1m2。

式中C基—基准风量的排放浓度,mg/m3;C测—实测排放浓度,mg/m3;Q测—实测排风量,mg/m3;Q基—单个基准灶头的排风量,以2000m3/h计;n—采样期间投用的基准灶头数,个。

1.3排放因子计算

采样的餐饮企业按照《饮食业油烟排放标准》划分为大、中、小型三个规模,小型餐饮企业基准灶头数3;中型餐饮企业基准灶头数3且6;大型餐饮企业基准灶头数6。本研究采样点位于油烟净化器后管道,即实测得排放因子为净化后的排放因子。以灶头数为基准的排放因子由实验过程中排放污染的浓度、排气风量计算获得,公式如下:

        式中Ei—不同污染物排放量,g;n—基准灶头数,个;Hscale—不同规模餐企的年总经营时间,h;Vscale—不同规模餐企的单位灶头烟气排放速率,m3/(h·个基准灶头);EFi—不同污染物排放因子,g/(h·个基准灶头);Ci—烟气中污染物浓度,mg/m3。

2.结果与讨论

2.1油烟排放超标率

        监测餐企超标情况见表1。小型餐饮企业油烟排放超标率在3年中都较高,而大型、中型餐饮企业超标率较低。2018年总体超标率较低,无大型、中型餐企油烟排放超标。2019年各个规模餐企油烟超标率均为较高,总体超标率为较高。2020年,各类型餐企超标率均有所下降,总体油烟排放超标率变好。2018年至2020年,上海市城区餐饮企业油烟超标率呈现先升后降的趋势。在上海市城区,大量的小型餐企集中于综合楼宇中共同使用油烟排放管道,可能超出管道的设计风量,且共同使用的情况使得油烟排放难以精细化管理,易造成油烟排放超标。

表1餐企油烟排放超标率

2.2烟气与油烟排放速率

        本研究实测的各规模餐饮企业烟气排放速率为小型>中型>大型餐企,呈现趋势与技术手册给定值不一致。在监测的各餐企中,大型餐企更具有独立使用烟气排放管道的能力,当灶头存在空闲时烟气排放速率较低;大量的小型餐企位置集中并共同使用油烟排放管道(部分中型餐企也存在类似情况),并基本不存在具有空闲灶头情况,使小型餐企单位基准灶头烟气排放速率较高。

        各规模餐企的油烟排放速率趋势与烟气排放速率趋势相同,小型餐企集中排放的烟气量较大,会使油烟浓度较高。

 

2.3排放因子

        不同规模餐饮企业单位基准灶头排放因子见表2。由于各规模餐饮企业烟气排放速率为小型>中型>大型,故各规模餐饮企业油烟排放因子也为小型>中型>大型。相比起其他研究,本次PM2.5实测排放因子较小,主要原因是上海市油烟净化器安装与运行效果较好,并且大型餐企与商业楼宇、餐饮集聚区的餐饮服务企业需设置二级油烟净化装置,根据上海市《餐饮业油烟污染控制技术规范(试行)》,净化后细颗粒油烟(PM2.5)去除率达到90%。

表2不同规模餐饮企业单位基准灶头排放因子

单位:g/(h·个基准灶头)

3.安科瑞AcrelCloud3500餐饮油烟监测云平台

        为了弥补现存餐饮行业在烟油监测上的漏洞,同时便利监管部门的监察,安科瑞油烟监测云平台应运而生。油烟监测模块通过2G/4G与云端平台进行通信和数据交互,系统能够对企业餐饮设备的开机状态、运行状态进行监控;实现开机率监测,净化效率监测,设施停运

告警,待清洗告警,异常告警等功能;对采集数据进行统计分析、排名等统计功能;较之传统的静电监测方案,更具实效性。平台预留与其他应用系统、设备交互对接接口,具有很好的扩展性。

3.1平台结构

        平台GIS地图采集餐饮油烟处理设备运行状态和油烟排放的浓度数据,自动对超标排放及异常企业进行提示预警,监管部门可迅速进行处理,督促餐饮企业整改设备,并定期清洗、维护,实现减排环保,不扰民等目的。现场安装监测终端,持续监测油烟净化器的工作状态,包括设备运行的电流、电压、功率、耗电量等等,同时结合排烟口的挥发性物质、颗粒物浓度等进行对比分析,一旦排放超标,系统会发出异常信号。

■油烟监测设备用来监测油烟、颗粒物、NmHc等数据

■净化器和风机配合对油烟进行净化处理,同时对净化设备的电流、电压进行监测

■设备通过4G网络将采集的数据上传至远程云端服务器

3.2平台主要功能

(1)在线监测

        对油烟排污数据的监测,包括油烟排放浓度,颗粒物,NmHc等数值采集监测;同时对监控风机和净化器的启停状态、运行数据进行监测。

(2)告警数据监测

        系统根据采集的油烟数值大小,产生对应的排放超标告警;对净化器的运行数据分析,上传净化设备对应的运行、停机、故障等告警事件。

(3)数据分析

        运行时长分析,离线分析;告警占比、排名分析;历史数据统计等。

(4)隐患管理

        系统对采集的告警数据分析,产生对应的隐患记录,派发、处理隐患,及时处理告警,形成闭环。

 

(5)统计分析

包括时长分析、超标分析、历史数据、分析报告等模块。

 

        (6)基础数据维护

        个人信息、权限维护,企业信息录入,对应测点信息录入等。

        (7)数据服务

        数据采集,短信提醒,数据存储和解析。

3.3油烟监测主机

        油烟监控主机是现场的管理设备,实时采集油烟浓度探测器和工况传感器的信号,进行数据处理,通过有线或无线网络通讯将数据传输到服务器平台。同时,对本地数据进行存储,监控现场设备状态,提供人机操作界面。

        具体技术参数如下:

3.4设备选型方案

注:双探头适合双排烟通道的场合,每路探头监测1路排烟通道。

 

4.结语

        (1)2018年至2020年,上海城区餐饮企业油烟超标率呈现先升后降的趋势,三年中小型餐企油烟超标率均为较高。小型餐企数量多,位置集中,共同使用油烟排放管道,难以精细化管理,容易造成油烟排放超标。

        (2)以单位基准灶头为核算基准的上海市餐饮油烟源PM2.5排放因子为大型餐企0.96g/(h·个基准灶头)、中型餐企1.38g/(h·个基准灶头)、小型餐企3.07g/(h·个基准灶头)。

        (3)以单位基准灶头为核算基准的上海市餐饮油烟源VOCs排放因子为大型餐企5.14g/(h·个基准灶头)、中型餐企7.45g/(h·个基准灶头)、小型餐企16.49g/(h·个基准灶头)。

 

【参考文献】

[1]张星,钱振清,张德峰,竹涛,袁前程,叶泽甫.餐饮油烟排放特征与净化技术研究进展[J].环境工程,2020,38(01):37-41+20.

[2]温梦婷,胡敏.北京餐饮源排放细粒子理化特征及其对颗粒物的贡献[J].环境科学,2007(11):2620-2625.

[3]江英华.上海典型餐饮油烟达标情况及排放因子研究[J].资源节约与环保.2021.

[4]安科瑞AcrelCloud-3500餐饮油烟监测云平台.2020.05版.


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