車載甲烷排放檢測方法在石油天然氣行業生產中的應用＊

趙一煒 薛 明 李興春 劉光全 劉雙星 孫學文

(1.石油石化污染物控制與處理國家重點實驗室；2.中國石油集團安全環保技術研究院有限公司；3.中國石油大學(北京))

0 引 言

工業革命以來，化石燃料燃燒造成了全球碳排放增長、溫室效應加劇等一系列環境問題。甲烷作為天然氣的主要成分，在百年尺度上的增溫潛勢(Global Warming Potential，GWP)是二氧化碳的21倍左右[1]，是近期油氣行業實現有效減排可以優先控制的一類溫室氣體。根據美國環保署(EPA)最新統計，油氣系統是目前最大的人為甲烷排放源，占人為甲烷排放總量的31%，僅油氣生產過程就占整個油氣系統甲烷排放量的70%[2]。全面、準確的甲烷排放數據是油氣行業制定減排方案、跟蹤甲烷減排效果的前提和基礎[3]，因此對甲烷排放的現場實測與量化是關鍵環節之一。

甲烷排放估算具有較大不確定性，目前針對油氣行業甲烷排放檢測的方法主要分為自上而下與自下而上兩大類。傳統的自下而上的方法為現場直接檢測[4]，通過對單個設備進行直接測量，從而匯總并外推至整個場站、區域以及國家的整體甲烷排放量。自上而下的方法利用車載、飛機、衛星或發射塔網絡來量化環境甲烷的增強，并推斷出大型地理區域所有來源的總排放量[5-6]。大量現場實際檢測結果表明[7-12]，油氣行業甲烷的實際排放與核算結果存在較大差異，需要開展進一步持續的觀測。

2020年國內天然氣消費比重達到10%[13]，隨著天然氣消費的快速增長，天然氣的清潔低碳角色得到了社會更多的關注，從而對我國油氣行業的甲烷排放檢測與量化提出了更高的要求。我國對于油氣行業甲烷排放的研究尚處于起步階段，且主要集中在針對單個生產環節中[14-17]，檢測方法也尚未統一。

結合國際油氣行業采用的甲烷排放檢測技術應用現狀，本文梳理了示蹤劑、下風向和走航式檢測3類用于油氣產業鏈的車載移動式甲烷檢測方法，通過車載實驗平臺搭設、分析方法，以及甲烷排放現場檢測分析等內容的總結，全面闡述車載移動式甲烷排放檢測方法的應用情況，為完善我國油氣行業溫室氣體排放檢測技術體系提供參考。

1 車載甲烷排放檢測方法

1.1 車載示蹤劑法

車載示蹤劑法(Tracer-flux method)是一種用于量化油氣生產場站總體甲烷排放水平的技術。通過在排放源周圍釋放具有已知排放速率的示蹤氣體，一般是氧化亞氮(N2O)和乙炔(C2H2)[18-25]，然后在釋放位置的下風向一定距離處利用車載實驗平臺測定示蹤劑、甲烷等氣體濃度。當甲烷與示蹤氣體在大氣混合后，由于擴散方式類似，在空間分布上保持了基本恒定的濃度比[26]。基于這一原理，車載示蹤劑法計算目標氣體實時排放速率見公式(1)[27]。

(1)

式中：ECH4為甲烷的質量排放速率，kg/h；Q示蹤劑為已知示蹤劑的質量釋放速率，kg/h；C示蹤劑和CCH4分別為測量得到的示蹤劑與甲烷的濃度，mg/L或μg/L；C目標氣體背景濃度和C示蹤劑背景濃度分別為示蹤劑和甲烷的背景濃度，mg/L。

在進行誤差分析時，一般使用誤差系數對檢測結果進行評估，將單個羽流(Rplume)中測得的示蹤劑比率與釋放的示蹤劑比率Rflow按公式(2)進行比較。

(2)

在理想情況下，測得的氣體羽流中示蹤劑濃度升高的比率應等于已知的示蹤劑釋放速率的比率，此時誤差系數為1。當誤差系數大于1時，存在高估的風險；相反，會低估真實示蹤劑的比率。由于在上式中兩種示蹤劑(N2O或C2H2)充當分母是任意的，所以誤差系數2和0.5表示相同程度的示蹤劑釋放數據質量。此外，數據質量指標可以比較兩個羽狀流的相關程度，具體由相關系數(R2)來衡量。一般情況下，數據質量分析要求誤差系數在0.5～2，R2大于0.5。

1.2 車載下風向法

大氣污染地理空間遠距離測量技術(GMAP-REQ)是指使用具備快速響應功能的檢測設備，結合GPS系統，通過遠距離移動測量對空氣污染進行時空解析[28]。2014年，EPA發布了一種基于GMAP-REQ的車載下風向檢測方法，即Other Test Method(OTM)33A。該方法主要用于：①定位排放源位置或評估排放對當地大氣濃度的相對貢獻；②通過OTM 33A的輔助測量，了解已知排放源的排放特點；③對排放源的排放強度進行定量。

車載下風向法需要實時的甲烷濃度數據，以及三維或二維的實時風速和風向，測量地點距排放源的距離及檢測地區的大氣壓力，空氣溫度、濕度等氣象條件數據。根據高斯擴散方程(公式2)，利用Matlab程序計算排放源甲烷的質量擴散速率Q，見公式(3)。

(3)

1.3 車載走航式檢測

區別于車載示蹤劑法與車載下風向法針對目標地區的固定點測量，車載走航式檢測通過檢測路線的制定，可對待測區域內的大氣氣體組分進行在線檢測，并對泄漏源進行快速、準確地定位，其檢測范圍更廣，氣體組分的地理分布特征更明顯。

走航式檢測同樣依賴于移動實驗平臺對現場數據的獲取，包括甲烷濃度、三維風速、風向、位置和氣象信息。如何將離散的甲烷泄漏從測量濃度中區分，是快速識別、定位泄漏源的關鍵，常見的方法是Tau方法[29]。該方法是一種基于線性回歸模型的統計學方法，用來篩選數據中的異常值。通過甲烷濃度樣本大小、樣本平均值、樣本標準偏差和所需置信水平，計算滿足異常值類別的甲烷閾值水平，高于甲烷臨界水平的異常值表明存在泄漏。對泄漏源甲烷排放的量化主要基于大氣擴散模型反演估算。常見的模型有高斯擴散模型[30]、拉格朗日粒子擴散模型[31]。或者采用碳同位素標記的方法[32]，區分甲烷生物來源(垃圾填埋場、農田、下水道等)和熱成因來源(化石燃料)，確定甲烷排放的貢獻比。

2 移動實驗平臺的搭建

車載甲烷排放檢測方法主要依靠搭建的移動實驗平臺進行實時和連續地甲烷濃度定點或移動測量。移動平臺內一般搭載高精度、響應時間短的甲烷濃度分析儀、GPS接收器、三維超聲風速儀、便攜式氣象站以及數據采集器。甲烷濃度分析主要采用Picarro公司的光腔衰蕩光譜(CRDS)技術(G2203和G2301，Picarro，Santa Clara，CA，USA)[33-38]，精度可分別達到3 μg/L(2 s)和0.5 μg/L(5 s)。示蹤氣體濃度檢測主要采用安捷倫公司的量子級聯激光器(QCL)技術[18-25]，靈敏度可達到C2H2200 ng/L、N2O 100 ng/L。在現場檢測過程中，取樣口通常置于車輛前保險杠上方3～5 m，環境空氣通過特氟龍管進入到分析儀器中。另外，通常為了避免來自汽車本身尾氣的干擾，可搭載便攜式電源提供不間斷的供電。

3 車載甲烷排放檢測方法的應用

2017年EPA公布的溫室氣體排放清單數據顯示[39]，全美油氣行業產業鏈每年大約排放8.1 Tg的甲烷，涵蓋了生產、集氣、加工以及儲運過程。從2011年起，美國多家高校、研究院先后開展了針對不同盆地、單元的甲烷排放現場檢測[40]。根據檢測結果，實測數據與溫室氣體核算清單數據存在較大差異。Alvarez等[8]通過對油氣產業鏈的相關研究結果整理，估算出整個油氣產業鏈的甲烷排放結果是EPA發布的1.65倍，其中生產區塊和集氣站貢獻了78%。Allen等[9]在美國油氣生產過程觀察到的氣動閥門、氣動泵、設備泄漏等甲烷排放數據也明顯高于清單上報數據。2011年ERG咨詢公司(Eastern Research Group，Inc)公布Barnett盆地的甲烷組件級檢測(使用紅外熱成像儀和大流量采樣器)結果平均為0.14 g/s，而Brantley等[12]利用車載甲烷檢測方法估算的結果是前者的近兩倍。Shaw等[10]在英國一處水力壓裂平臺開展了對環境空氣甲烷濃度共計21 d的下風向檢測，該平臺在檢測期排放了大約(7.1± 2.1)t甲烷，與英國環境保護署發布的該井環境影響評估報告的上限值6.8 t相近。

在以往的研究中，超級排放源導致大量的甲烷排放，使許多油氣生產設施的排放呈現拖尾分布，影響了自下而上甲烷排放估算的準確性。Zimmerle等[11]在對Barnett頁巖氣開采現場進行場站尺度排放測量中發現10%的場站貢獻了將近90%的甲烷排放，這些高排放來自場站的日常維護(井口卸液、井噴)和設備故障。Lyon等[41]統計了在可以觀察到的甲烷超級排放事件中儲罐閥門和通風口泄漏占到了90%。然而由于甲烷排放的隨機性，短期“快照式”的現場車載檢測不一定能捕捉到這一甲烷排放信號，因此，采用長周期(兩周或以上)檢測手段對于捕捉油氣生產過程中的甲烷排放信號非常必要。

除了油氣生產量與甲烷排放強度無顯著的相關性外，不同盆地間的甲烷排放特征也有差異。Allen等[9]在對美國的油氣生產場站利用組件級和車載示蹤劑方法結合檢測過程中，覆蓋的生產場站天然氣日均生產量從560～1 330 000 m3不等，其中小于2 800 m3/d的場站占比為10%。Brantley等[12]在采樣過程中提高到了37%，從而可以更好的描述低產量場站的甲烷排放特征。結果表明，生產場站的甲烷排放量與天然氣生產量的線性擬合R2為0.083，相關性不明顯。Robertson等[42]關注了美國具有不同生產特征的4個油氣盆地，在95%置信區間下，4個盆地的甲烷絕對排放量有明顯差異，含油的天然氣盆地甲烷絕對排放量與天然氣產量呈負相關，而未含油的天然氣盆地甲烷絕對排放量與產量無顯著相關性，并且甲烷絕對排放量都低于含油盆地。

天然氣管網的泄漏也是油氣生產過程中甲烷的主要排放源之一。EPA公布的溫室氣體排放清單顯示，天然氣輸配系統的管網泄漏、計量站和用戶終端儀表的甲烷年排放量為0.401 Tg[39]。這一結果主要通過排放系數(每次泄漏的排放量)和活度系數(不同材質管道單位長度的泄漏點個數)的乘積估算得到。Weller等[43]通過走航式檢測調查了全美12個區域的天然氣輸送系統，估算出全美天然氣管道年排放量為0.69 Tg，這一結果是EPA公布的4.8倍。這一差異主要來自個別較大泄漏點的檢測，其中3%的泄漏點貢獻了25%的甲烷排放量。在不同管道材料的甲烷泄漏量對比中，Weller等的結果與EPA的相一致，鐵制管道每英里的泄漏個數最高，而塑料這種最新材質的天然氣管道每英里泄漏個數最少。在波士頓，Mckain等[44]通過繪制1 263 km街道的甲烷排放地圖，觀察到天然氣管網的老化導致較高的甲烷排放。同樣Ars等[45]在多倫多發現天然氣終端輸配系統是該地區甲烷的主要來源。

4 方法總結與比較

車載示蹤劑法滿足了油氣行業在設施、場站、盆地等不同檢測空間尺度上的需求，該方法的優勢是不需要使用大氣擴散模型開展反演，檢測結果計算較為簡便，在針對一定區域內甲烷整體排放水平進行測算時不確定性為±20%[27]。在現場實際應用時，示蹤氣體獲取、場站安全許可(示蹤氣體擴散通過場站)等方面可能存在一定困難。另外，我國油氣生產現場覆蓋了平原、高原、山地、戈壁等多種地形，油氣場站所處的地理環境相對較復雜，油氣長輸管線跨越多個生態區域類型，類似國外研究中平坦、開闊的地理條件較少，因此，示蹤劑法檢測甲烷排放在我國油氣生產過程中的實際應用情況仍有待驗證。

OTM 33A作為油氣行業檢測方法的一種補充，在不進入場站的條件下對于定位排放源和量化排放速率具有較好的精度[46]，并且可以擴展到海上平臺[47-48]以及VOCs排放的檢測[49]，是一種較為簡單、易操作的甲烷排放檢測方法。利用OTM 33A開展甲烷排放普查，獲得油氣生產場站甲烷排放基線，將有利于后期快速識別高排放場景，并指導現場泄漏檢測修復工作的開展。然而，該方法比較依賴現場具備開闊的場地及持續穩定的風速條件。不同排放源的高度差異，排放氣體的溫度差異都可能導致下風向捕捉到甲烷信號的不同，在我國部分油氣生產區域，如山區、常年風速較低的區域等可能不適用。而且由于檢測過程風向的不確定，可能會造成井場甲烷排放的低估，因此，通過延長檢測時間，或使用車載平臺根據主風向位置調整檢測位置，保證始終處于被檢測對象的下風向區域，將有助于減小檢測誤差。

相比于前兩種方法在油氣行業內對甲烷排放量化的廣泛使用，走航式檢測目前更多的應用場景是針對估算得到的甲烷排放量級進行排序，并優先選擇對排放量級較大的泄漏源進行修復。從該方法的應用情況來看，研究人員更多將其作為一種半定量的分析手段，針對不同應用場景，如油氣長輸管線[50]、城市燃氣管網[51]等，還需要根據地區氣象特征、管線埋深、管道材質、管道上覆土壤特點等，開展針對性的測試分析，建立基于地區與檢測對象特點的甲烷排放量反演方法。已有的研究表明，車載走航式檢測方法在城市天然氣管道檢測中對于一些較小的排放源可能存在高估[47]。

總體而言，不同的車載甲烷排放檢測方法存在不同的優勢和問題，在未來的實際應用中應根據我國油氣生產的特點展開針對性的對比和研究。

5 結論與展望

車載甲烷排放檢測方法在檢測范圍上可以實現從油氣生產場站到油氣生產區塊級別甲烷排放的量化，是對現有自下而上設備組件級檢測方法的有效補充。通過發揮這類方法檢測耗時相對較短、不需要進入場站的優勢，能夠實現在短時間內多區域的覆蓋。考慮到當前油氣生產單井、處理場站、長輸管線、城市燃氣管網等的泄漏檢測需要耗費較多人力，使用車載檢測方法開展巡檢，建立甲烷濃度與排放水平基線，將有助于快速判斷場站泄漏水平，為進場檢測泄漏提供參考依據。

此外，我國油氣開采行業將全面開展VOCs排放管控工作，針對甲烷/VOCs等開展泄漏檢測修復(生產者)，場站排放水平核查(管理者)、場界甲烷/VOCs濃度檢測(監管者)將面臨大量的應用需求。考慮到油氣產業鏈各設施，尤其是油/氣井分布較為分散，除了油氣處理場站/接轉站適用采取常規泄漏檢測修復工作(LDAR)外，其它分散井口/平臺采取自上而下的檢測方法將更為實用高效。

實際應用過程中，如何使“快照式”的檢測更準確的表征油氣產業鏈各環節甲烷排放的時空變化規律，成為評估檢測方法準確度的關鍵因素。除了提高采樣頻率，延長單次采樣時長等方法外，結合前端一般工況建立儲罐、壓縮機等關鍵設備在不同負荷條件下的甲烷/VOCs排放模型與大氣擴散機制，對于準確解讀自上而下的檢測結果至關重要。

在下一步的研究工作中，建議盡快在國內油氣行業開展不同檢測方法對比測試，與溫室氣體清單數據進行對比，建立不同甲烷排放過程、排放源的大氣擴散特征，并基于我國油氣地面工程實際開展方法的適用性與準確性分析。