燃煤發電職業危害暴露健康負擔評價方法*

張渤苓，王一然，王露露，楊校毅，佟瑞鵬

(中國礦業大學(北京) 應急管理與安全工程學院，北京 100083)

0 引言

燃煤發電的生產流程涉及到煤炭運輸、鍋爐燃燒、煙氣脫硫以及三廢處理等多種復雜的操作工藝，作業過程中工人會不可避免地接觸到粉塵、有毒有害氣體、噪聲以及高溫等多種職業病危害因素，時間久了會對接觸人群造成巨大的健康負擔。根據世界范圍內的統計數據，作業環境下高濃度粉塵的職業暴露與職工的慢性阻塞性肺病[1]、心血管疾病的發病率增高有顯著關系，更嚴重的甚至會導致肺癌[2]。同時，長期處于噪聲環境下，不僅會造成人的聽力損失[3]，還會引起心率與血壓的異常升高，甚至罹患心血管疾病[4]。

燃煤發電生產環境內作業人員的職業暴露危害持續受到國內外研究者的廣泛關注，但是現有研究多集中于對危害因素的來源探究、暴露程度的評估和控制措施的制定。為分析越南北部某火力發電廠產生飛灰的潛在環境危害，Vu等[5]對飛灰的粒度、礦物學特征、形態和物理化學性質開展了細致的評估；王學峰[6]調查了燃煤發電廠中粉塵的種類和分布情況，對該電廠主要工種和作業場所的粉塵濃度進行了檢測和分析，并提出了相應的防治措施。此外，除了探討最普遍的粉塵污染，現有研究也對以放射性元素為代表的其他職業病危害因素開展了相應的探索。Zhang[7]對中國西北某燃煤電廠周圍土壤中天然放射性核素活度濃度進行了調查，以評價其放射性水平，結果表明，燃煤電廠周圍土壤環境會受到燃煤發電生產活動的影響，輻射水平增高。

綜上所述，盡管關于燃煤發電行業中職業危害的研究已經初成系統，針對從業人員因職業暴露而造成的健康影響的評估和分析卻仍然比較缺乏。鑒于此，本文首先利用工作暴露矩陣法對3個燃煤電廠進行職業暴露程度分析，并在此基礎上構建燃煤發電職業暴露健康負擔評價模型，對工人的健康負擔進行量化表征，并提出針對性的改進措施，以期為燃煤發電行業降低生產過程中各類危害因素所致健康損害提供參考。

1 方法與材料

1.1 研究方法

主要用工作暴露矩陣方法和歸宿分析法進行職業危害暴露健康負擔評價體系的構建，具體流程如圖1所示。

圖1 燃煤發電職業暴露健康負擔評價流程Fig.1 Flow chart of health burden assessment in the coal-fired power generation industry

1.1.1 職業危害工作暴露矩陣

1)矩陣分析目標與范圍

工作暴露矩陣分析是一種基于職業接觸史對人群的職業危害暴露進行分析和定量評估的方法[8]。依據已有的職業衛生調查資料和相關研究文獻，本文利用工作暴露矩陣方法對電廠的職業暴露程度進行分析，并通過統計處理和參數回歸推算彌補部分缺失的數據，從而得到各類職業病危害因素完整的暴露數據。根據對燃煤電廠中各個生產單元職業病危害因素的探究，結合現有評價方法，本文將對粉塵、有毒有害氣體以及噪聲這3類因素展開分析。

2)職業暴露數據處理

對研究對象進行編碼，燃煤發電行業代碼為4411，工人代碼為62801[9-10]。根據生產要素和工藝的不同，將燃煤發電劃分為5類典型生產系統，并對各系統內一線工人進行編碼，分別為運輸煤系統(裝載機、除塵風機、膠帶巡檢和碎煤機巡檢工)、鍋爐燃燒系統(鍋爐操作工和管道巡檢工)、除灰渣系統(除灰工、除渣工和灰廠巡檢工)、煙氣脫硫系統(脫硫巡檢)以及輔助生產系統(維修巡檢工位)，編號依次為62801a～k[11]。參考朱素蓉等[12]的研究，對各危害因素進行編碼，依次為0 001～0 004(粉塵、SO2，NO2和噪聲)。按照半定量級別對危害暴露濃度或強度進行分級，以便后續數據統計處理和回歸關系推算。3類危害因素的分級標準參考相關職業接觸限值標準，具體分級及含義見表1。

表1 3類職業病危害因素的暴露濃度分級Table 1 Classification of exposure concentrations for three kinds of occupational hazards

3)工作暴露矩陣建立

基于經編碼和分級處理的危害暴露濃度(強度)數據，借助EXCEL和SPSS 23.0軟件完成回歸模型的求取，進而開展暴露濃度(強度)數據推算，得到工作暴露矩陣中缺失的數據值，并構建各類危害因素相應的工作暴露矩陣，燃煤發電過程中的職業暴露狀況即可得到全面完整的體現。

1.1.2 職業危害暴露程度估算

采用歸宿分析法將職業病危害因素的排放量轉化為作業空間內該因素的濃度增加值。歸宿分析需要利用歸宿因子來實現污染物排放量與濃度值的轉換，也即空氣中職業病危害因素濃度的增加量與其每年在該環境中釋放總量的比值，具體計算如式(1)所示：

Ci=Fi×Mi

(1)

式中：Ci為污染物i在空氣中的濃度增加值，μg/m3；Fi為污染物i在空氣中的歸宿因子，m-3；Mi為污染物i的總質量，μg。

相關研究表明[13]，工業生產排放的粉塵、SO2和NO2等污染物將在整個城市進行擴散，歸宿分析的研究邊界應擴大至工廠所在整個城市，而不僅限于工作場所附近。因此，本文研究的空間范圍為3座燃煤電廠所在地，新疆維吾爾自治區。根據2017年國家統計年鑒和新疆維吾爾自治區環境狀況公報[14-15]，PM10，SO2，NO2排放量分別為5.015，4.182，3.884×106t，平均濃度分別為121，13，31 μg/m3。因此，PM10，SO2，NO2的歸宿因子分別為2.41×10-16，3.11×10-17，6.95×10-17m-3。

1.1.3 職業暴露健康負擔評價

燃煤發電作業場所危害暴露的健康負擔評估主要分為3個步驟，分別是健康負擔終端分類、效應分析以及量化評估。

1)健康負擔終端分類

環境粉塵中，對人體健康造成負面影響的物質主要是直徑小于10 μm的粉塵顆粒，即PM10。相對于廣義上的粉塵來說，PM10濃度已經成為空氣質量監測、職業衛生評價以及環境健康風險評估等應用領域的重要指標之一，相關理化特性和濃度信息的獲取也更容易。因此，本文將PM10濃度作為燃煤發電過程中粉塵暴露健康負擔的計算指標。基于相關研究的總結[16]，可以確定粉塵暴露導致的疾病負擔類型，共包括塵肺病、急性呼吸道感染、心腦血管疾病和慢性阻塞性肺部疾病。另外，SO2導致的疾病負擔主要是肺心病、慢性阻塞性肺部疾病和急性呼吸道感染，NO2的疾病負擔為急性呼吸道感染。此外，長期暴露于SO2和NO2環境中還會導致嚴重的心腦血管疾病，并且通常都是以過早死亡作為最后的健康終點。對于噪聲所致健康影響，聽力損失是目前唯一可以量化的疾病終端[17]，因此，本文將聽力損失影響作為評價噪聲職業暴露健康負擔的疾病終端。

2)健康負擔效應分析

在健康負擔效應分析過程中，借助單位風險因子(Unit Risk Factor，URF)推算出由各類危害因素單位濃度增加而引起相應疾病終端發病人數的增加數量，計算如式(2)所示：

Eij=N×URFij/Lt

(2)

式中：Eij為由于職業病危害因素i的單位濃度增加而引起的罹患疾病類型j的發病人數年增加值，case/(μg·m-3·a)；N是受職業病危害因素i影響的總人數，人；URFij為職業病危害因素i導致疾病影響類型j的單位風險因子，case/(μg·m-3)，取值見表2；Lt是工人的平均期望壽命，a，取值為我國的人均壽命76.3 a。

表2 不同疾病負擔類型的關鍵參數取值Table 2 Key parameters for different occupational disease burden

根據Eij與職業危害暴露濃度結果，可計算出燃煤電廠1 a內受職業病危害因素i影響所致健康損害類型發病人數的增加總值，具體計算如式(3)所示：

Tij=Eij×Ci

(3)

式中：Tij為職業病危害因素i的年排放量引起作業場所區域范圍內疾病終端類型j的發病人數增加總數，case/a；Ci為污染物i的濃度增加值，μg/m3。

對于噪聲所致聽力損失疾病負擔的計算，需要將作業場所中的噪聲強度轉化為工人的職業噪聲暴露水平。本文選取8 h等效噪聲聲級LEX,8h作為評價指標，具體計算如式(4)～(5)所示：

(4)

LEX,8h=LAeq,T+10×lg(Te/T0)

(5)

式中：LAeq,T為連續穩態噪聲的A計權聲級，dB；N為遭受職業噪聲暴露的工人總數，人；LAeq,Tn指的是n個工人的A計權連續等效聲壓級，dB；Te是每天工作時間內暴露于作業環境噪聲的時間，h；T0是標準工作時間，8 h。

在職業衛生評價領域，通常以超額風險(Excess Risk，ER)來作為評價噪聲暴露所致聽力損失疾病的量化指標。本文借鑒已有研究成果[18-20]，構建聽力損失疾病負擔評估模型，具體計算如式(6)～(9)所示：

ER=Re-R0

(6)

Re=k1×(LEX,8h)k2×(ED×EF×ET)k3

(7)

R0=k4×ek5×ED

(8)

E=ER/Lt

(9)

式中：ER為噪聲暴露導致聽力損失疾病的終生超額發病率；Re為噪聲暴露人群的聽力損失疾病發生率；R0為未遭受噪聲暴露的人群罹患聽力損失的發病率；k1～k5為噪聲所致疾病效應參數，取值分別為7.86×10-9，3.79，0.49，1.24，8.22×10-2；ED為作業人員在相應噪聲暴露水平下的總工作時間，a；EF是職工每年在噪聲環境下的工作天數，d/a；ET為每天處在噪聲暴露環境下的工作時間，h/d；E為噪聲暴露所致聽力損失疾病的年均超額發病率；Lt是遭受職業噪聲暴露工人的平均壽命，a，取值為我國的人均壽命76.3 a。

3)健康負擔量化評估

為將各職業病危害因素所導致不同疾病類型的損害轉換成統一的評估指標，選取傷殘調整壽命年(Disability Adjusted Life Years，DALY)作為評價職業健康負擔水平的指標。傷殘調整壽命年可分為由于過早死亡所導致的壽命損失年(Years of Life Lost，YLL)和由于疾病傷殘失能所導致的健康損失年(Years of Life with Disability，YLD)2種類型，如式(10)～(11)所示：

DALYj=YLLj+YLDj

(10)

YLDj=Lj×Dj

(11)

式中：DALYj為疾病終端j引起的生命損失年，a/case；YLLj為疾病終端j所引起的壽命損失年，a/case；YLDj為疾病終端j所引起的健康損失年，a/case；Lj為疾病終端j的總持續時間，a/case；Dj為疾病終端j的傷殘權重。

世界衛生組織WHO在全球疾病負擔研究項目中，以對人體健康影響的嚴重程度為各疾病賦予0～1之間的值(0表示完全健康，1表示死亡)，本文參考其結果對傷殘權重進行取值，具體參數見表2。

親魚放養后，要堅持早中晚巡塘，特別是悶熱或雷雨天以及夜晚更應注意。水質過肥時，及時加入適量新水，以防缺氧泛塘。高溫季節清晨最易出現浮頭，應仔細觀察。巡塘時要檢查親魚吃食情況，以合理確定次日投飼量。

綜上，可將燃煤發電作業場所中各類職業病危害因素的排放量轉換成以傷殘調整壽命年為統一指標表征的健康負擔。最后，結合不同疾病負擔的壽命損失年DALYj與效應分析結果Tij，可以得到相應職業病危害因素i的總體健康負擔值。計算如式(12)所示：

Uij=∑Tij×DALYj

(12)

式中：Uij為職業病危害因素i引起職工患有疾病類型j的傷殘調整壽命年的增加值，即本文最終評價的健康負擔，a。

對于噪聲的健康負擔量化，由于聽力損失并不會導致死亡效應，因此，無需考慮壽命損失年YLL，只需計算健康損失年YLD即可。根據已有研究，職業噪聲暴露造成聽力影響的傷殘權重D為0.105，聽力損失疾病的持續時間L約為20 a[21]。因此，聽力損失疾病負擔的計算如式(13)～(14)所示：

DALY=YLD=L×D

(13)

U=N×E×DALY

(14)

式中：U為職業噪聲暴露所致聽力損失的疾病負擔，a；N為遭受職業噪聲暴露的工人數量，人。

1.2 研究對象

本文分別選取KC火力發電廠、CJ火力發電廠及GC燃煤電廠進行職業危害暴露健康負擔評價。3座燃煤發電廠的裝機容量分別是1 160，660，350 MW，年發電量分別達32.50，23.41，14.87億kWh。3座電廠內受職業病危害因素影響的總人數分別為405，289，223人。此外，3座電廠的技術工藝和生產流程大致相同，均采用煤電行業應用最為普遍的煤粉鍋爐，利用鍋爐燃燒產生的高壓水蒸氣驅動凝氣式汽輪機發電。職業危害防護設施配備情況相近，廠內除塵系統都采用煤電行業主流的靜電復合除塵裝置。對于燃燒廢氣的處理均用選擇性催化還原法進行脫硝，并通過石灰石-石膏濕法脫硫設備進行煙氣脫硫。

2 結果與討論

2.1 工作暴露矩陣分析

通過數據收集和統計，共有包括粉塵、有毒有害氣體以及噪聲危害因素在內的680條有效濃度(強度)數據，由于數據并不完整，需要利用工作暴露矩陣方法對職業病危害因素暴露濃度數據進行推算和補全。首先，根據各個工種接觸到的職業病危害因素濃度或強度對生產系統和工種進行分級，再運用SPSS 23.0軟件依次將粉塵、SO2，NO2濃度數據和噪聲強度數據分別求取以燃煤電廠、生產系統級別和工種級別分類交叉歸并的對數濃度(強度)均值，并作多元回歸統計，建立回歸方程式，并利用回歸方程式推算空缺的危害因素濃度(強度)數據，表3展示了對PM10建立的工作暴露濃度矩陣。

表3 燃煤電廠PM10工作暴露濃度矩陣Table 3 The Job-exposure matrix for PM10 concentration in coal-fired power plants

2.2 職業健康負擔評估

根據上文中職業病危害因素工作暴露矩陣的分析結果，可知各電廠作業環境中粉塵、SO2，NO2與噪聲的平均暴露濃度(強度)見表4。結合相關計算參數，對3座燃煤電廠職業危害暴露導致的健康負擔進行量化評估，評價結果見表5。

表4 燃煤電廠職業病危害因素平均濃度(強度)Table 4 Average concentrations of occupational hazards

2.3 評價結果討論分析

3座電廠的職業暴露健康負擔如圖2和表5所示，可知其危害程度大體相近。其中粉塵所致健康影響最大，KC,CJ和GC 3座電廠的職工因PM10暴露所致人均職業健康負擔分別為8.870,9.384，8.330 a，占總體職業健康負擔的絕大部分。而在粉塵導致的所有疾病負擔中，塵肺病對工人的健康影響最為嚴重，罹患該疾病所造成的健康負擔占粉塵總體健康負擔的90%以上；SO2暴露導致的健康負擔次之，3座電廠職工的DALY值分別為0.598,0.865，0.500 a；3座電廠工人因長期暴露在噪聲下導致的總體健康負擔分別為0.295,0.237，0.210 a；而燃煤電廠內的NO2對工人的健康影響最小，總健康負擔分別為0.061,0.045，0.041 a。

圖2 燃煤電廠各類職業病危害因素所致人均健康負擔Fig.2 The per capita health burden from occupational hazards exposure in the power plant

表5 燃煤電廠的職業暴露健康負擔Table 5 The health burden from occupational hazard exposure in three coal-fired power plants

2.3.2 燃煤發電生產系統分析

根據對各生產系統中主要工種的劃分，及對各工種開展的職業健康負擔評估結果，可得出各生產系統的總健康負擔，如圖3所示。5個生產系統中，運輸煤系統工人的健康負擔最大，人均健康負擔達到了14.75 a，在總體職業健康負擔中所占比例更是達到了45.53%。除灰除渣系統次之，其人均傷殘調整壽命年為9.204 a。而輔助生產系統、鍋爐燃燒系統和煙氣脫硫系統作業人員的健康負擔較小，僅有3.291,2.959，2.189 a，在總體職業健康負擔中所占的比例為10%左右。

圖3 燃煤發電生產系統健康負擔所占比例Fig.3 Proportion of health burden at all production systems of the coal-fired power plant

表5(續)

2.4 健康損害改善措施

燃煤發電各生產過程中各類職業病危害因素的具體評價結果，有助于企業以及職業衛生管理部門篩選出對職工健康影響較大的生產環節和操作工藝，從而采取有效措施進行靶向干預和職業健康風險管控。以本文中呈現出最高健康損害水平的生產階段為例，運輸煤系統作為燃煤發電的前端生產單元，承擔著煤炭原料的裝卸、運輸和粉碎處理等工序，工人在作業過程中會頻繁地接觸到煤塊逸散到空氣中的高濃度煤塵和矽塵顆粒。因此，燃煤電廠需要高度關注運輸煤系統中的職業衛生防護工作并加強日常的職業健康管理。

對于整個燃煤發電行業而言，要想從源頭上減少作業人員接觸各類危害因素所致健康負擔，相關部門應制定符合我國燃煤發電行業現狀的管理制度和統一的執行標準，嚴格控制污染物的無組織排放；其次，持續推進清潔煤電能源供應體系，注重各操作環節的清潔生產；最后，可以利用先進的信息技術構建覆蓋全國燃煤電廠的職業危害監測統計分析網絡，所獲數據可為相關部門政策的制定提供有力參考。

3 結論

1)利用工作暴露矩陣分析方法和歸宿分析法分析燃煤電廠的職業暴露程度，基于此構建燃煤發電職業暴露健康負擔評價體系，通過疾病負擔分類、健康效應分析與負擔量化等過程，將職業病危害因素暴露分析結果統一轉化成以DALY為表征指標的健康負擔值，實現職業健康影響的量化評估。

2)將燃煤發電職業暴露健康負擔評價體系應用于燃煤電廠進行實證分析，結果表明，燃煤發電生產環境中粉塵逸散造成的職工壽命損失值約為8.861 a，遠大于SO2,NO2以及噪聲暴露導致的健康負擔，運輸煤和除灰渣系統的危害因素對工人的健康影響最大，其健康負擔分別占整個發電生產過程的45.53%和28.41%，應加以重點控制。