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污染源在线自动监控(监测)数据修约补遗方法研究

2017-03-15孙东旭段春雪

化工科技 2017年5期
关键词:时间段污染源时段

孙东旭,段春雪

(1.中国石油 安全环保技术研究院,北京 102200;2.廊坊高科化工有限公司,河北 廊坊 065000)

污染源自动监控系统是以在线自动分析仪器为核心,由排污企业或者设备运营商(第三方)负责维护管理,以移动通讯为传输媒介,运用现代传感、自动测量、自动控制、计算机应用等技术,以环保局监控中心为管理中枢,由环境监测站和环境监察机构负责对设备运营以及数据可靠性进行日常监督的在线自动监测系统。污染源的在线自动监控能够顺应多变而严峻的环境形势,有效解决污染源监控中的面大量广以及时效性问题。通过对污染源进行实时、准确、有效的管理,既体现了现代环境保护管理新的发展方向,同时也有利于企业提升自身环境保护管理的水平,在提升经济效益的同时,提高社会效益[1-2]。

污染源自动监控数据监测、传输过程中,会出现因仪器设备运行环境变化、仪器性能不稳定、突发设备故障、通信传输故障等原因,导致自动监控数据出现异常、缺失等情况,这些情况的发生,使得自动监控数据不能真实、准确反映污染物外排情况,严重影响自动监控数据质量。当出现数据缺失和无效的情况,修约补遗就成为必然手段[3]。

1 研究现状

国内对于污染源自动监控应用方面的研究较多,如奚务俭等[4]通过对南京市污染源在线监控系统在建设、运行管理中存在问题的分析,明确存在问题对在线监控数据应用造成的影响,提出了在线监控数据应用方面“双优一改”的实践做法,在保证在线监控设备的精确性、稳定性以及数据的可靠性和真实性等方面取得较好的工作效果。张斌[5]通过分析包头市废水污染源自动监控数据,动态掌握了企业排污及超标情况,通过自动监控数据分析研究,制定相应管理办法,有效提升了地方环保部门环境监管能力。陈树沛[6]对江门市污染源在线监控系统运营和管理问题进行了分析,结合江门市实际情况,从监督管理、第三方运营和计量检定3个方面提出了改善提升办法,为最大限度发挥污染源在线监控系统在环境管理中的作用提供了较好的技术依据。米世侨等[7-9]从技术、产品、建设等3个层面对影响污染源在线监测数据存在影响的因素进行了分析,提出了配套设置超标留样仪、做好在线设备质量监督、设立市场准入机制、加强系统建设管理等措施建议。孙潇帆等[10]依据浙江省烟气污染源自动监控系统运行情况,对污染源自动监控数据应用于烟气排污收费工作的可行性开展了研究。研究表明初始数据传输有效率、修约率能有效提高自动监控数据准确率[11],继而通过合理的人工干预提升修约率,可以有效减少在线数据与污染物实际排放情况的误差,证明使用污染源自动监控数据征收烟气排污费前景看好。

2 不同监控(监测)数据修约补遗的研究

对选取的四个监测点应用HJ/T 356—2007《水污染源在线监测系统数据有效性判别技术规范(试行)》中第7章“缺失数据的处理”规则,随机选取一组实测数据进行模拟修约补遗,并与实测数据进行对比讨论。由于现有标准皆没有对修约数据偏差区间的规定,故采用HJ/T 354—2007《水污染源在线监测系统验收技术规范(试行)》中“表2 水污染源在线监测仪器实际水样比对试验验收指标”中各参数的相对误差作为评定修约数据偏差的标准。

2.1 连续时段缺失数据的修约补遗

随机选择了独山子石化2#总排口2016年9月21日11:00~20:00时段共10 h的数据进行单个连续时段缺失数据的补遗对比。依据HJ/T 356—2007《水污染源在线监测系统数据有效性判别技术规范(试行)》中7.1项的数据补遗规则,分别对化学需氧量(COD)和ρ(氨氮)两个参数进行对比,见图1和图2。

时间段图1 独山子石化2#口COD连续缺失数据对比

时间段图2 独山子石化2#口ρ(氨氮)连续缺失数据对比

由图1可知,COD 8个数据在60~100 mg/L内,根据HJ/T 354—2007《水污染源在线监测系统验收技术规范(试行)》中“表2 水污染源在线监测仪器实际水样比对试验验收指标”要求(简称“规范指标要求”,下同)偏差值选用±20%;ρ(氨氮)的偏差值为固定的±15%。

由图1和图2可以看出两个参数10个对比数据点中8个数据的偏差值都在上述范围内,即满足了HJ/T 354—2007《水污染源在线监测系统验收技术规范(试行)》中5.1.2.1项实际水样比对试验“80%相对误差值应达到本标准实际水样比对试验验收指标”的条款。可以说本组数据的修约补遗是可接受的。

2.2 间断时段缺失数据的修约补遗

随机选择了兰州石化化工污水排放口2016年9月6日10:00至9月7日10:00时段共25 h的数据进行间断缺失的修约补遗。依据HJ/T 356—2007《水污染源在线监测系统数据有效性判别技术规范(试行)》中7.1项的数据补遗规则,分别对COD和ρ(氨氮)两个参数进行对比,见图3和图4。

时间段图3 兰州石化化工污水COD间断缺失数据对比

时间段图4 兰州石化化工污水ρ(氨氮)间断缺失数据对比

由于COD的数据皆在30~50 mg/L内,根据规范指标要求偏差值选用±30%;ρ(氨氮)的偏差值为固定的±15%。由图3可以看出,虽然化学需氧量补遗的偏差值上下起伏,但都没有超出规定的范围,本组数据的修约补遗是可以完全接受的。但从图4所表现的情况看,ρ(氨氮)12个对比点的偏差值都超出了±15%的可接受范围,因此本组数据的修约补遗是不可接受的。综合图1~图4四次修约补遗情况来看,一次完全接受、一次不可接受、两次基本可接受,所以现有的修约补遗方式在多数情况下还是能够合理体现真实排放情况。但同时也要注意到,图1和图2中COD和ρ(氨氮)偏差较大的两个点以及图4ρ(氨氮)的对比偏差值都明显超出了合理偏差区间范围,这表明修约数据的准确性依赖于需修补时间段和之前取值时间段的相似程度,所以修约所使用时间段的选择应增加工况方面的考量,选取最近的工况相似时间段补遗数据。

2.3 数据异常时段修约补遗

随机选择了四川石化综合污水处理场排放口2016年7月14日4:00~15:00时段共12 h的数据分别模拟COD出现极大监测值和ρ(氨氮)出现极小监测值的情况进行对比,以分析是否需要进行修约补遗,其中极大监测值和极小监测值都是该监测点参数2016年历史数据中出现过的数值,见图5和图6。

时间段图5 四川石化综合污水COD极大监测值与实测数据对比

时间段图6 四川石化综合污水ρ(氨氮)极小监测值与实测数据对比

由于COD的数据皆小于30 mg/L,根据规范指标要求偏差值选用±10%;ρ(氨氮)的偏差值为固定的±15%。由图5可以非常明显地发现,COD出现了极大的偏差,最大的偏差值达到了1161%,最小的偏差也有281%,所有值都严重超出了可接受范围。同样图6中ρ(氨氮)也出现了从90%到98%不等的偏差,均超过了±15%的偏差区间。所以,参数监测值出现极值情况时,如果不是因工况造成的真实值,其数据已经失去了实际意义,也必须进行修约补遗。补遗方法与数据缺失情况相同。

2.4 无效时段数据修约补遗

广西石化废水流量数据实测与修约对比见图7。

时间段图7 广西石化废水流量数据实测与修约对比

随机选择并假定广西石化厂区废水排放口2016年8月31日0:00~23:00时段共24 h的数据无效而进行数据的修约补遗,无效数据在日常监测中主要形式是流量数据缺失,首先要进行流量数据的补遗,而COD与ρ(氨氮)两个参数的补遗可在流量补遗后同之前缺失相同补遗。由于流量没有误差标准,所以偏差值区间选为COD和ρ(氨氮)中的最大偏差区间±30%。

由图7可以看出,流量在实测中的数值波动幅度很大,以单一数值的平均流量进行补遗会产生严重的偏差,从最低的1.4%(修约值几乎可以完美的代替)到最高的220.3%(完全无法接受),24个偏差值中16个超出可接受范围,达到了66.7%。而且仅看24 h实测算数均值282.25,其与修约值的379.6之间的偏差也达到了34.5%,依然是不可接受的。所以想对流量进行修约补遗,就一定要参考相应时段的工况才能进行。

3 结束语

研究表明,类似供暖锅炉等季节性开工监测点,会出现长期超标而未及时进行人工监测的时段,无法按照现有修约规则对缺失数据进行修约补遗。对工况波动较大的监测点,缺失超过24 h以上采用现有的补遗方法误差较大。对自动监控数据进行快速、准确地从海量数据中找出可能存在异常数据、缺失数据并进一步与污染源运行状态进行核实,并对数据进行修约补遗,替换异常数据。这就要求选择的修约补遗方法不能过于严格,否则会识别出大量异常数据。同时也不能过于宽泛,否则会造成在线数据质量下降,不能满足相应要求。例如对长期超标而未及时进行人工监测的监测点和工况波动较大的监测点,现有的超过24 h修约方法误差较大,建议采取新的修约方法,如参照24 h内数据缺失情况进行修约,或选择录入人工监测数据,如果与在线监测系统平台相结合可有效提高污染源自动监控数据管理人员的工作效率和准确性。

[1] 吴邦灿.现代环境监测技术:第二版[M].北京:中国环境科学出版社,2005:9-13.

[2] 石田耕三.环境监测技术的现状及发展趋势[J].中国环境监测,2005,21(1):4-7.

[3] 郑涛,徐海红.废气污染源自动监控数据中异常数据的识别方法[J].环保前线,2013(6):13-16.

[4] 奚务俭,孙翔,朱晓东.如何强化污染源在线监控数据的应用[J].环境保护,2012,17:52-53.

[5] 张斌.废水污染源在线自动监控系统在包头市排污企业管理中的应用研究[D].包头:内蒙古大学.

[6] 陈树沛.江门市污染源在线监控系统数据的应用现状研究[J].环境科学与管理,2014,39(3):137-139.

[7] 米世侨,才捷.污染源在线设备监测数据影响因素分析[J].科技与企业,2015,15:238.

[8] 王行广.用统计学研究环境及污染源评价中的取样和判断问题[J].环境工程,1991(1):36-39.

[9] 赵辉,邵素华,谢东坡.分析数据中离群值的处理方法[J].周口师范学院学报,2004(9):75-76,120.

[10] 孙潇帆,余靖,钱贵荣.浙江省污染源自动监控数据应用于烟气排污收费工作的研究[J].绿色科技,2016(4):111-112.

[11] 丁勇,周淑芹,卢宝华.浅谈环境监测数据的处理方法[J].现代化农业,1997(9):18-19.

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