安伟铭，杨 宏，潘 峰，仝纪龙，马 岩

（1. 兰州大学 大气科学学院，甘肃 兰州 730000；2. 兰州大学 环境质量评价研究中心，甘肃 兰州 730000）

炼油污水处理装置无组织排放的废气大多为有毒有害气体［1］。在20世纪80年代，胡更新［2］对于无组织排放量的测定方法进行了研究。但炼油污水处理装置的无组织排放源具有产污环节多、分散且不规则以及无特定监测口等特点，导致源强核算困难。并且炼油污水处理装置的无组织排放源众多，相互干扰的情况极易发生［3-4］。因此，准确确定恶臭气体源强是炼油污水处理装置环境影响评价工作的重点。

本工作以某炼油污水处理装置的运行现状及恶臭气体的监测结果为列，通过卫生防护距离反推法、源强经验估算法和地面浓度反推法研究了炼油污水处理装置恶臭气体源强的估算方法，得出了较为适合炼油污水处理装置的源强确定方法。

1 恶臭气体排放源

许多炼油污水处理装置，由于建设初期很少考虑废气处理问题，使敞口的炼油污水处理装置成为主要的恶臭气体无组织排放源。恶臭气体源于污水中有机物的挥发和污水中微生物进行生化反应后形成的分解物，大多以无组织面源方式扩散，恶臭气体的浓度随扩散距离的增加而衰减［5-7］。

某环境监测站在距离某炼油污水处理装置厂界245 m处进行了监测，监测结果表明NH3和H2S的平均质量浓度分别为0.113，0.006 mg/m3。

2 恶臭气体源强的估算方法

2.1 卫生防护距离反推法

SH 3093—1999《石油化工企业卫生防护距离》［8］中给出的卫生防护距离的计算公式，见式（1）。

式中：Qc为无组织排放源强，kg/h；Cm为标准质量浓度限值，mg/Nm3；L为所需卫生防护距离，m；r为无组织排放源所在生产单元的等效半径，m；A，B，C，D均为卫生防护距离计算系数。

由式（1）得到无组织排放源强的计算公式，见式（2）。

式中：ρ为监测点的质量浓度，mg/m3；L′为该点与无组织排放源间的距离，m；由卫生防护距离计算系数表中查得A=400，B=0.01，C=1.85，D=0.78。根据式（2）计算，得到该炼油污水处理装置NH3和H2S的无组织排放源强分别为2.395，0.127 kg/h。

2.2 源强经验估算法

污水处理厂的恶臭气体源强与污水水质、处理工艺、构筑物尺寸、风速、温度等因素有较大关系，恶臭气体源强通常可按产生恶臭的污水处理设施的构筑物尺寸和恶臭气体排污系数进行粗算［9］。污水厂主要处理设施的NH3和H2S产生强度见表1。由表1中各主要处理设施恶臭气体产生强度，结合构筑物尺寸（处理设施无组织排放面源的面积），计算出该炼油污水处理装置NH3和H2S的无组织排放源强分别为0.255，0.080 kg/h。

表1 污水处理厂主要处理设施的NH3和H2S产生强度

2.3 地面浓度反推法

地面浓度反推法以高斯模式为理论基础［10-11］，无组织排放源强的计算见式（3）。

式中：ρz0为无组织排放物的地面质量浓度，mg／m3；u10为距地面10 m处的平均风速，m/s；σz为垂直扩散参数，m；σy为水平扩散参数，m；σy0为初始水平扩散参数，m；H为无组织排放物的平均排放高度，m。

根据H2S和NH3的监测质量浓度以及相应的气象数据，按地面浓度反推法计算污水处理装置的源强。当ρz0（NH3）=0.113 mg/m3，ρz0（H2S）=0.006 mg/m3，u10=0.8 m/s，σz=39.35 m，σy=60.70 m，σy0=29.43 m，H=2.50 m时，通过计算得到NH3和H2S的无组织排放源强分别为3.120，0.250 kg/h。

3 3种源强估算方法的分析与比较

3.1 3种源强估算方法的比较

AERMOD模式将最新的大气边界层和大气扩散理论应用到空气污染扩散模式中［12］，适合无组织排放源的扩散特点，更能反映污染物的实际扩散规律。以污染物H2S为例，采用AERMOD模式，根据3种估算方法得到的源强，分别预测监测点浓度并与监测值进行比对。根据3种不同方法预测的小时质量浓度分布图见图1。由图1可见，由于采用统一的气象条件和地形等因素，并且在同一模式下进行预测，所以污染物浓度分布的趋势大体一致，但由于源强不同，导致预测的炼油污水处理装置周围H2S的小时浓度具有差异。

图1 根据不同方法预测的监测点小时质量浓度分布图● 厂界监测点1，2，3，4，5，6，7，8；● 敏感点

各监测点的监测质量浓度与预测质量浓度见表2。由表2可见：由于监测点3，4，5，6处于污染源的下风向，因而它们的预测值较其他监测点的预测值高；除监测点2外，其他各监测点的预测值均高于监测值；敏感点的监测值与预测值偏差较小；通过3种不同源强预测监测点的质量浓度，其中，由源强经验估算法预测的监测点质量浓度与监测质量浓度最为接近。

表2 各监测点的监测质量浓度与预测质量浓度 mg/m3

考虑到监测值是在正常气象条件下得到的，分别对9个监测点和去掉预测值偏大的4个监测点（监测点3，4，5，6）后的5个监测点的数据进行方差分析［13］。以监测值与3种方法得到的各监测点的预测值作为原始数据，建立SPSS文件，选用最小显著差数法，用t检验完成各组均值间的配对比较，并设定检验的显著性概率临界值为0.05，得到的方差分析结果见表3。其中，均方差为离差平方和与自由度的比，F为组间均方差与组内均方差之比，p为F对应的概率值。

表3 方差分析结果

由表3可见：考察全部9个监测点时，3种方法得到的各监测点的预测值与监测值间的概率值为0.002（＜0.05），说明不满足零假设，即其中4组数据间存在显著性差异；而只考虑5个监测点时，对应的概率值为0.248（＞0.05），满足零假设，数据间无显著性差异。因此，以下只对5个监测点的预测值进行多重方差分析，分析结果见表4。

由表4可见，由源强经验估算法得到的预测值与监测值间计算所得的概率值最大，说明源强经验估算法得到的预测值与监测值间的差异性最不明显。

表4 多重方差分析结果

3.2 综合分析

1）卫生防护距离反推法中的石油化工企业卫生防护距离公式涉及污染物的选定、最大容许浓度、无组织排放源源强的可控水平和气象条件，以最佳实用技术原则为基础，原理为大气扩散理论。该法所需的气象资料仅为近5年平均风速，并划分为3档（＜2.0 m/s，2.0～4.0 m/s，＞4.0 m/s），并且未考虑有效源高度。该方法需要进行地面浓度监测，较为费时、费力，但估算结果与实际情况较为接近。

2）源强经验估算法主要参考污水厂主要处理设施的NH3和H2S产生强度。城市污水处理厂的水质和炼油污水处理装置的水质虽有一定差别，但污染物的逸散存在一定的相似性，能客观反映污染物源强与原水、工艺、设备、环保设施运行效果及管理水平等因素之间的关系。该法具有计算简单、应用广泛的优点，与实际情况更为接近。

3）地面浓度反推法所需的气象数据最多，包括时间、温度、相对湿度、风向、近地面风速、总云量、低云量、大气压等［14］。能否准确确定公式中的垂直扩散参数、水平横向扩散参数和初始扩散参数对于计算结果有较大影响。胡更新［2］进一步分析了该公式中主要因子的选择、确定和修正方法，并结合其他类似公式的估算结果进行对比验证，最终发现该公式准确可行。但该方法受到地面粗糙度、大气物理以及大气化学因素的影响，存在一定误差。

4 结论

a）对某炼油污水处理装置无组织排放的NH3和H2S进行监测，根据监测结果运用3种方法计算源强。其中，卫生防护距离反推法得到的NH3和H2S的无组织排放源强分别为2.395，0.127 kg/h；源强经验估算法得到的NH3和H2S的源强分别为0.255，0.080 kg/h；地面浓度反推法得到的NH3和H2S的源强分别为3.120，0.250 kg/h。

b）分别将3种方法计算得到的某炼油污水处理装置的无组织排放源强，运用AERMOD模式模拟预测各厂界监测点和敏感点的浓度，并对预测结果和监测结果进行方差分析和多重方差分析，得出由源强经验估算法预测得到的监测点质量浓度与监测质量浓度间的差异性最小，确定源强经验估算法为炼油污水处理装置源强估算的最优方法。

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