韓歡慶

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域城區進(jìn)行餐飲企業(yè)油煙排放監測，結果表明該區域餐飲企業(yè)油煙超標率在2018年至2020年間呈現先升后降的趨勢，其中小型餐企更易油煙排放超標。結合典型餐企細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灶頭為核算基準的PM2.5與VOCs排放因子。

關(guān)鍵詞：餐飲源；油煙；PM2.5；VOCs；排放因子；餐飲油煙監測云平臺；安科瑞

0.引言

        現階段，我國人民生活水平不斷提高，餐飲企業(yè)數量快速增長(cháng)，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(lái)便利的同時(shí)，由于餐企位于人口密集的區域，且排氣筒高度較低，餐飲業(yè)油煙污染問(wèn)題日趨嚴重[1]。王桂霞等人通過(guò)對北京市環(huán)境大氣和3家不同烹調方式餐館的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)而對北京市餐飲業(yè)VOCs的排放特征,處理現狀,減排潛力等方面進(jìn)行了以下研究，發(fā)現家常菜的VOCs排放濃度可高達752μg/m3。越來(lái)越多的研究表明，餐飲油煙源成為大氣顆粒物的主要貢獻源之一，也是城市地區重要VOCs排放源。近年來(lái)，我國開(kāi)展了一些餐飲源顆粒物與VOCs排放清單編制研究。國內餐飲油煙源排放清單主要核算基準包括人口數、就餐人次、食用油用量和灶頭數。通過(guò)文獻調研和實(shí)地調研等方式，研究者建立了成都市、長(cháng)春市、菏澤市、蘭州市、上海市等地區以及國家層面的餐飲源排放清單，但少有研究通過(guò)大量實(shí)測進(jìn)行排放因子的本地化修正。本研究結合上海市4類(lèi)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(guò)2018年至2020年對上海市城區餐企煙氣排放的監測，獲取上海市不同規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據支撐。

1.研究方法

1.1采樣點(diǎn)位及方法

        采樣區域為上海市餐飲企業(yè)聚集區域城區，以餐飲油煙排放口為采樣對象開(kāi)展排放因子監測工作，測定煙氣排放速率、油煙排放濃度，并記錄基準灶頭數、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HJ/T397-2007，油煙測試方法依據GB18483-2001，所采用的實(shí)驗器材有自動(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(jiǎn)易數字式溫濕度計Testo608-H2型。同時(shí)，選取4類(lèi)（快餐1家、中餐2家、日式簡(jiǎn)餐1家、川菜1家）典型餐企測量細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(chēng)重，同時(shí)從同批次石英濾膜中抽取2張濾膜作為實(shí)驗室分析的空白濾膜，同樣經(jīng)過(guò)烘烤、平衡、稱(chēng)重等前期處理準備，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油煙基準排放濃度計算

        按式（1）將實(shí)測濃度折算為基準風(fēng)量的排放濃度，參照上海市《餐飲業(yè)油煙排放標準》（DB31/844-2014）[3]，油煙的實(shí)測濃度或基準濃度超標即為油煙排放超標。油煙濃度值與排風(fēng)量值均以標準狀態(tài)下的干氣體為基準。本研究的基準灶頭數按排氣罩灶面投影面積折算，1個(gè)基準灶頭對應排氣罩灶面投影面積為1.1m2。

式中C基—基準風(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)基準灶頭的排風(fēng)量，以2000m3/h計；n—采樣期間投用的基準灶頭數，個(gè)。

1.3排放因子計算

采樣的餐飲企業(yè)按照《飲食業(yè)油煙排放標準》劃分為大、中、小型三個(gè)規模，小型餐飲企業(yè)基準灶頭數3；中型餐飲企業(yè)基準灶頭數3且6；大型餐飲企業(yè)基準灶頭數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。以灶頭數為基準的排放因子由實(shí)驗過(guò)程中排放污染的濃度、排氣風(fēng)量計算獲得，公式如下：

        式中Ei—不同污染物排放量，g；n—基準灶頭數，個(gè)；Hscale—不同規模餐企的年總經(jīng)營(yíng)時(shí)間，h；Vscale—不同規模餐企的單位灶頭煙氣排放速率，m3/（h·個(gè)基準灶頭）；EFi—不同污染物排放因子，g/（h·個(gè)基準灶頭）；Ci—煙氣中污染物濃度，mg/m3。

2.結果與討論

2.1油煙排放超標率

        監測餐企超標情況見(jiàn)表1。小型餐飲企業(yè)油煙排放超標率在3年中都較高，而大型、中型餐飲企業(yè)超標率較低。2018年總體超標率較低，無(wú)大型、中型餐企油煙排放超標。2019年各個(gè)規模餐企油煙超標率均為較高，總體超標率為較高。2020年，各類(lèi)型餐企超標率均有所下降，總體油煙排放超標率變好。2018年至2020年，上海市城區餐飲企業(yè)油煙超標率呈現先升后降的趨勢。在上海市城區，大量的小型餐企集中于綜合樓宇中共同使用油煙排放管道，可能超出管道的設計風(fēng)量，且共同使用的情況使得油煙排放難以精細化管理，易造成油煙排放超標。

表1餐企油煙排放超標率

2.2煙氣與油煙排放速率

        本研究實(shí)測的各規模餐飲企業(yè)煙氣排放速率為小型>中型>大型餐企，呈現趨勢與技術(shù)手冊給定值不一致。在監測的各餐企中，大型餐企更具有獨立使用煙氣排放管道的能力，當灶頭存在空閑時(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(lèi)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灶頭煙氣排放速率較高。

        各規模餐企的油煙排放速率趨勢與煙氣排放速率趨勢相同，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

        不同規模餐飲企業(yè)單位基準灶頭排放因子見(jiàn)表2。由于各規模餐飲企業(yè)煙氣排放速率為小型>中型>大型，故各規模餐飲企業(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行效果較好，并且大型餐企與商業(yè)樓宇、餐飲集聚區的餐飲服務(wù)企業(yè)需設置二級油煙凈化裝置，根據上海市《餐飲業(yè)油煙污染控制技術(shù)規范（試行）》，凈化后細顆粒油煙（PM2.5）去除率達到90%。

表2不同規模餐飲企業(yè)單位基準灶頭排放因子

單位：g/（h·個(gè)基準灶頭）

3.安科瑞AcrelCloud3500餐飲油煙監測云平臺

        為了彌補現存餐飲行業(yè)在煙油監測上的漏洞，同時(shí)便利監管部門(mén)的監察，安科瑞油煙監測云平臺應運而生。油煙監測模塊通過(guò)2G/4G與云端平臺進(jìn)行通信和數據交互，系統能夠對企業(yè)餐飲設備的開(kāi)機狀態(tài)、運行狀態(tài)進(jìn)行監控；實(shí)現開(kāi)機率監測，凈化效率監測，設施停運

告警，待清洗告警，異常告警等功能；對采集數據進(jìn)行統計分析、排名等統計功能；較之傳統的靜電監測方案，更具實(shí)效性。平臺預留與其他應用系統、設備交互對接接口，具有很好的擴展性。

3.1平臺結構

        平臺GIS地圖采集餐飲油煙處理設備運行狀態(tài)和油煙排放的濃度數據，自動(dòng)對超標排放及異常企業(yè)進(jìn)行提示預警，監管部門(mén)可迅速進(jìn)行處理，督促餐飲企業(yè)整改設備，并定期清洗、維護，實(shí)現減排環(huán)保，不擾民等目的?，F場(chǎng)安裝監測終端，持續監測油煙凈化器的工作狀態(tài)，包括設備運行的電流、電壓、功率、耗電量等等，同時(shí)結合排煙口的揮發(fā)性物質(zhì)、顆粒物濃度等進(jìn)行對比分析，一旦排放超標，系統會(huì )發(fā)出異常信號。

■油煙監測設備用來(lái)監測油煙、顆粒物、NmHc等數據

■凈化器和風(fēng)機配合對油煙進(jìn)行凈化處理，同時(shí)對凈化設備的電流、電壓進(jìn)行監測

■設備通過(guò)4G網(wǎng)絡(luò )將采集的數據上傳至遠程云端服務(wù)器

3.2平臺主要功能

（1）在線(xiàn)監測

        對油煙排污數據的監測，包括油煙排放濃度，顆粒物，NmHc等數值采集監測；同時(shí)對監控風(fēng)機和凈化器的啟停狀態(tài)、運行數據進(jìn)行監測。

(2)告警數據監測

        系統根據采集的油煙數值大小，產(chǎn)生對應的排放超標告警；對凈化器的運行數據分析，上傳凈化設備對應的運行、停機、故障等告警事件。

(3)數據分析

        運行時(shí)長(cháng)分析，離線(xiàn)分析；告警占比、排名分析；歷史數據統計等。

(4)隱患管理

        系統對采集的告警數據分析，產(chǎn)生對應的隱患記錄，派發(fā)、處理隱患，及時(shí)處理告警，形成閉環(huán)。

(5)統計分析

包括時(shí)長(cháng)分析、超標分析、歷史數據、分析報告等模塊。

        (6)基礎數據維護

        個(gè)人信息、權限維護，企業(yè)信息錄入，對應測點(diǎn)信息錄入等。

        (7)數據服務(wù)

        數據采集，短信提醒，數據存儲和解析。

3.3油煙監測主機

        油煙監控主機是現場(chǎng)的管理設備，實(shí)時(shí)采集油煙濃度探測器和工況傳感器的信號，進(jìn)行數據處理，通過(guò)有線(xiàn)或無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )通訊將數據傳輸到服務(wù)器平臺。同時(shí)，對本地數據進(jìn)行存儲，監控現場(chǎng)設備狀態(tài)，提供人機操作界面。

        具體技術(shù)參數如下：

3.4設備選型方案

注：雙探頭適合雙排煙通道的場(chǎng)合，每路探頭監測1路排煙通道。

4.結語(yǔ)

        （1）2018年至2020年，上海城區餐飲企業(yè)油煙超標率呈現先升后降的趨勢，三年中小型餐企油煙超標率均為較高。小型餐企數量多，位置集中，共同使用油煙排放管道，難以精細化管理，容易造成油煙排放超標。

        （2）以單位基準灶頭為核算基準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)基準灶頭）、中型餐企1.38g/（h·個(gè)基準灶頭）、小型餐企3.07g/（h·個(gè)基準灶頭）。

        （3）以單位基準灶頭為核算基準的上海市餐飲油煙源VOCs排放因子為大型餐企5.14g/（h·個(gè)基準灶頭）、中型餐企7.45g/（h·個(gè)基準灶頭）、小型餐企16.49g/（h·個(gè)基準灶頭）。

【參考文獻】

[1]張星,錢(qián)振清,張德峰,竹濤,袁前程,葉澤甫.餐飲油煙排放特征與凈化技術(shù)研究進(jìn)展[J].環(huán)境工程,2020,38(01):37-41+20.

[2]溫夢(mèng)婷,胡敏.北京餐飲源排放細粒子理化特征及其對顆粒物的貢獻[J].環(huán)境科學(xué),2007(11):2620-2625.

[3]江英華.上海典型餐飲油煙達標情況及排放因子研究[J].資源節約與環(huán)保.2021.

[4]安科瑞AcrelCloud-3500餐飲油煙監測云平臺.2020.05版.

作者簡(jiǎn)介：

韓歡慶，女，現任安科瑞電氣股份有限公司，主要從事餐飲油煙監測的研發(fā)與應用。