污染源自動監測造假數據特征分析

楊先鋒

（河南省生態環境監控中心，河南 鄭州 450000）

隨著我國經濟社會的發展和城鎮化的不斷加快，綠水青山就是金山銀山的環保理念逐漸深入人心，生態環境保護得到了明顯的重視。但污染源監測的傳統方法不僅需要大量的人力，而且耗費了大量的時間和財力物力，使監測效率大打折扣[1]。自動化水平的提升和科技的不斷進步使污染源自動監測系統展現出突出的優勢，不僅可以增加平行樣本的監測數量以保證樣本的精確性，而且避免了人為操作誤差的出現，提高了監測的效率[2]。但與此同時也出現了一些新的問題，一些企業為了逃避監管，甚至直接篡改、偽造自動監測數據，數據造假的亂象層出不窮[3-5]，西方等發達國家也面臨諸多類似的問題[6-7]。為了打擊數據造假行為，生態環境部門投入了大量的人力、物力和精力。筆者根據近年來打擊監控數據造假的實踐操作，從數據特征分析著手，整理總結了污染源自動監測數據造假的共性特征，以及時識別造假的數據，精確發現違法線索，減少盲目行動，降低行政執法成本，從而提升污染源自動監測系統的應用效率和環境保護的有效性，供環保執法人員參考。

1 各種造假手段的共性特征分析

無論是通過軟件還是硬件，抑或是其他特殊手段對污染源自動監測數據進行修改，最終的目的都是使企業的污染排放情況符合國家規定的排放標準。監測數據看似合格，但實際上各類監測指標之間的內在聯系是固定的，造假行為在邏輯上往往與理論事實相悖，通過分析可以發現數據之間存在相互矛盾。筆者經過多年執法打 假發現各種造假手段的共性特征存在于污染排放情況之中，以煙氣溫度、氧含量、過量空氣系數等指標為例，具體分析如下：

1.1 煙氣溫度

煙溫大小能說明廢氣企業濕法脫硫設施是否運行以及運行負荷的高低。采用濕法脫硫工藝的企業，煙氣溫度一般在30～50 ℃左右，若煙氣溫度較高但二氧化硫能夠達標排放的，具有造假嫌疑，可作為關注重點。

根據數據邏輯分析算法，電力生產行業的企業，煙氣溫度一般在40～60 ℃左右、水泥行業的脫硝排口，煙氣溫度一般在100～130 ℃左右等，不在正常范圍內均為異常數據。按照行業構建煙氣溫度上下限值，依據上下限值進行判斷分析。

1.2 氧含量

根據筆者近年來的打假經驗，磚瓦窯行業企業煙氣含氧量一般不低于17%；65 t/h以下燃煤鍋爐煙氣含氧量一般不低于6%；65 t/h以上燃煤鍋爐煙氣含氧量一般不低于4.5%；水泥熟料窯尾煙氣含氧量一般不低于8%；不在正常范圍內的均為異常數據。

此外，氧含量低于20%時，脫硫出口處氧含量數據應為正態分布，且與顆粒物濃度成明顯正相關。相比于建材廠A的氧含量與顆粒物濃度監測數據（圖1），另一建材廠B的數據（圖2）在氧含量低于20% 時顆粒物和氧含量無明顯關系，可將其列為異常數據，進行重點關注。

圖1 建材廠A脫硫出口處氧含量與顆粒物濃度散點圖

圖2 建材廠B脫硫出口處氧含量與顆粒物濃度散點圖

1.3 過量空氣系數與處理負荷

根據廢氣污染物實測濃度、折算濃度、含氧量計算出實測過量空氣系數，該系數長時間與行業標準過量空氣系數差別過大的可作為關注重點。

企業污染防治設施處理能力有一定上限，超過處理能力后將難以達標排放，例如，大唐某電廠A脫硫設施最大處理能力為二氧化硫2 000 mg/m3、萬方某電廠B脫硫設施最大處理能力為二氧化硫8 000 mg/m3、污水處理廠氨氮最大處理能力一般為30 mg/L，污染物進口濃度數據超過設備處理負荷但能達標排放的企業可作為關注重點。類似于污水處理廠等進口濃度數據比較完整的行業，可以先從其進口濃度數據和處理負荷等著手分析。

2 軟件造假的數據特征分析

企業為使監測數據達到國家規定的排放標準，可能通過軟件造假手段對監測數據造假，比如修改斜率與截距、量程，修改速度場系數、修改煙道截面積、修改氧含量或過量空氣系數等，使執法單位無法獲取企業實際的污染數據[8]。

2.1 修改斜率與截距

在執法過程中筆者發現一些企業存在通過修改斜率和截距從而降低污染物排放濃度，使監測數據符合國家排放標準的行為。修改斜率和截距會造成企業排放的污染物濃度變低，筆者根據多年執法經驗發現，在斜率和截距發生變化后，對修改前一周的數據和修改后一周的數據進行對比，依據數據變化情況進行判定。

假設y為工控機向監控平臺傳輸的數據；k為斜率；x為污染源自動監測儀器測得的數據（當x為二氧化硫、氮氧化物和顆粒物時，須根據過量空氣系數進行折算）；b為截距，可建立公式y=kx+b進行分析。由于x為前端監測儀器監測數據，沒有存到污染源相關的數據庫中，暫時無法計算，只能通過參數上傳系統中的參數報警數據進行分析。但斜率k一般在1左右，通常在0.8-1.2范圍之間。截距一般在0左右，最大變化幅度通常不超過10作初步篩選，基于此，可以篩選出不在范圍內的為異常企業重點關注。實際案例中通過修改斜率與截距的監測數據變化情況可見下表1。

表1 修改斜率與截距對監測數據的影響

2.2 修改量程

煙氣分析儀和工控機都有量程，兩個量程應保持一致。當工控機量程設置不同于煙氣分析儀量程時，工控機上的監控數據會等比例地變大或變小。當工控機量程被人為修改后，會出現數據突變和達到上限值后不再變化的情況，存在數據造假嫌疑。由于煙氣分析儀的量程數據暫時無法獲取，所以只能參照參數上傳系統中的參數報警數據進行分析[9]。

筆者在執法打假時了解到，部分企業通過修改量程的方式偽造污染源自動監測數據，詳情見表2。

表2 企業修改量程偽造污染監測數據詳情表

2.3 修改速度場系數

筆者在執法過程中發現，一些企業存在修改監測站周圍氣體的速度，導致速度場系數發生變化，從而造成企業污染物排放量減少，使監測結果符合國家排放標準的行為。

通過公式VS=KV*Vp進行判定，其中VS為由工控機向監控平臺傳輸的速度；KV為速度場系數；Vp為實測速度。速度場系數修改后企業排放的污染物濃度會變低，需要對比相似背景條件的速度場系數，甄別其是否屬于異常突變。由于速度場系數是用戶對監測流速進行修正，初始速度沒有存儲，所以暫時無法計算，可參照參數上傳系統中的參數報警信息進行數據分析。部分企業修改速度場系數造假情況見下表3。

表3 企業修改速度場系數偽造污染監測數據詳情表

2.4 修改氧含量或過量空氣系數

在公式α=21/（21-XO2）中，XO2為基準氧含量，指基準氧含量為污染源實測氧含量。在公式C=C’*（α’/α）中，C為折算濃度；C’為原始濃度；α’為實測過量空氣系數；α為過量空氣系數，指燃料完全燃燒實際所需空氣量與理論完全燃燒所需空氣量的比值。

由公式可知，含氧量XO2越高，過量空氣系數α越高，折算濃度C越小，越容易通過國家排放標準。通過氧含量可以測出過量空氣系數，與上傳到系統中的過量空氣系數信息進行長期比較，將數據差別過大的企業作為異常企業重點關注。

根據各現場鍋爐的類型，國家標準規定不同行業類型的鍋爐有不同的標準過量空氣系數，見表4。

表4 部分行業環保排放折算值基準氧含量及過量空氣系數

執法過程中發現，某企業長期篡改過量空氣系數，最大篡改幅度將過量空氣系數由1.4篡改為3.5，使顆粒物、二氧化硫、氮氧化物濃度為原來的0.4倍。執法人員依法將自動監控設施查封后，該企業依然頂風作案，在執法人員離開后再次將過量空氣系數由1.4篡改為3.5，使二氧化硫濃度由超標排放變為達標排放，同時使顆粒物、氮氧化物折算濃度變小。

3 硬件造假的數據特征分析

企業為使監測數據達到國家規定的排放標準，可能通過破壞采樣儀器等硬件手段進行監測數據造假。比如在設備采樣管上私接稀釋樣本、修改PLC程序、旁路排放等，使監測中心無法獲取企業實際的污染排放情況[10]。

通過審核站房視頻并結合監測數據突變時間能夠發現是否存在破壞硬件監測儀器正常運行的情況。根據監控顯示，當有人員進入站房后，監控數據發生突變、污染物從超標突然變成穩定達標、污染物濃度振幅突降、改動攝像機位置或監控方向、監控數據缺失、站房內人員擅動采樣設備等情況時，應將該企業列為重點關注對象。硬件造假的判斷標準如下圖1所示。

圖1 硬件造假判斷標準

3.1 破壞采樣儀器

因監測儀往往需要放置在工廠內排污口等地點，企業可能通過破壞采樣儀器的方法使環保監測中心無法獲得企業實際排放數據[11]，具體表現為在設備采樣管上私接稀釋裝置，直接拔掉采樣探頭致使監測設備采集不到真實樣品。執法人員發現某企業含氧量為21%，二氧化硫濃度、氮氧化物濃度為0，疑似停產、沒有煙氣排放。但是煙氣溫度仍為160 ℃、煙氣流量仍為80 000 m3/h，煙氣溫度和煙氣流量與正常生產時一致，又表征沒有停產。此外，該企業所屬的行業停產是漸進式的，難以瞬間停產到位，而含氧量、二氧化硫濃度、氮氧化物濃度由正常生產突變為停產跡象，反映停產立即到位。通過研判執法人員認為該企業正常生產，但擅自拔掉采樣探頭或者切斷采樣管線。經突擊檢查，發現該企業因車間自動監控數據多次超標，負責人指使員工拔掉自動監控設施采樣管線。

3.2 修改PLC程序

PLC（Programmable Logic Controller）指可編程邏輯控制器，一種專門為在工業環境下自動化控制而設計的數字運算操作電子系統[12]。某些企業擅自修改環保監測儀器內部PLC程序，以此偽造監測數據。執法人員查看某公司機組脫硫前、后工控機時發現PLC程序均有修改記錄，修改時間與檢查組到達該企業時間相吻合。在機組脫硫后工控機PLC程序修改后，二氧化硫數據由保持一年時間的350 mg/m3左右迅速升高，最高達到3 261.2 mg/m3。經調查，該公司通過修改工控機PLC程序偽造污染監測數據，雖然煙氣分析儀顯示的數據仍為真實測量值，但是從工控機向環境監控部門上傳的數據并非從煙氣分析儀采集，而是從工控機PLC程序采集。

3.3 稀釋排放或旁路排放

在排放標準主要限制排放濃度時，一些企業為規避法律法規標準，把污染物稀釋后排放，從而實現低濃度達標排放[13]。某印染廠的污水處理設施運行效果不佳但廢水穩定達標排放，引起了環保執法人員的懷疑。經仔細檢查后發現，該企業向污水中人為引入自來水，對處理后的廢水進行稀釋排放。

除稀釋排放外，部分企業存在旁路排放（不經法定排放口排放）等規避監管的行為[14]。洛陽某公司1號和2號鍋爐共用一套脫硫設施，脫硫改造后，煙氣通過脫硫塔頂部的排氣筒排放，原有煙囪并未拆除，在脫硫塔頂部的排氣筒上安裝一套自動監控設施。1號、2號鍋爐存在煙氣旁路，煙氣可通過四個旁路進入通往原有煙囪的煙道中，并經原有煙囪排放，且不經過自動監控設施監控。

4 其他特殊手段造假的數據特征分析

4.1 數據補傳

對數據補傳頻次較多，并排除網絡故障的情況下進行重點分析，可進行同環比分析，對補傳前、后時間段出現數據超標情況的企業進行重點關注。分析方法如下：

（1）每天統計前一天數據監測時間和入庫時間間隔大于2個小時的數據比例，比例大于設定值為異常（x/y=z，x:滿足條件的監測數據條數；y:已傳數據的條數；z:比例）；

（2）每天統計前一天企業缺失數據情況和缺失數據的比例（x/y=z，x:滿足條件的監測數據條數；y:已傳數據的條數；z:比例）；

（3）污染物因子數據傳輸率分析，按城市、運維單位、企業進行傳輸率匯總分析；

（4）智能運維系統分析，按城市、運維單位、企業進行完成率匯總統計分析。將補傳頻繁且排除網絡故障的企業和補傳前后數據有超標情況的企業設為重點關注企業進行分析。

某企業現場工控機二 氧化硫濃度自動監控數據超標，二氧化硫濃度最大值分別為1 965.45 mg/m3和794.01 mg/m3，分別超標5.6倍和1.6倍。經調查，該企業在超標期間將自動監控設施斷網，以致超標數據未上傳至地方生態環境部門，以逃避監管的方式排放污染物。

4.2 數據修約

根據監控數據打假經驗，部分企業在污染物超標時，將超標數據修約為不超標數據，規避超標處罰。針對這一問題，對超標數據的修約情況進行統計，對超標數據修約率高、修約小時數多的企業和運維單位進行重點關注。在數據審核時要核對企業修約上傳憑證信息，查看是否存在憑證造假、與修約情況不符的現象。分析方法參考4.1數據補傳。

4.3 數據變化趨勢及行業排放規律

對污染物濃度的變化趨勢進行分析，將污染物濃度與平均值相比，將長期波動較小的企業作為關注重點，進一步研究數據篩查算法，進行大數據分析，對監控數據長期呈規律性波動的數據進行篩查，并重點關注。

分析和總結同一行業污染物排放基本規律，將不符合行業污染物排放規律的企業作為關注重點。

5 結論與建議

從數據特征分析著手，筆者根據近年來打擊監控數據造假的實踐經驗，以煙氣溫度、氧含量、過量空氣系數等指標分析了各種污染監測數據造假手段的共性特征，以理論知識和實際案例相結合的形式總結了軟件、硬件和其他造假的手段和識別方法，以及時甄別虛假數據，準確發現違法線索，減少盲目行動，減少行政執法成本。

無論是利用軟件還是硬件等各種手段造假，最終目的是使企業的污染排放情況符合國家規定的排放標準，根據以上分析，現提出以下建議供執法人員參考：

（1）探索建立企業監控數據造假風險指數評價體系，對于存在歷史數據造假行為、造假單位所屬集團下的其他企業等造假風險指數高的企業進行重點關注。

（2）對各監測系統進行優化，把關聯性強的功能進行整合，形成更方便操作的工作系統。研究數據篩查算法，進行大數據分析，為系統分析造假行為提供參數和公式。

（3）加強對數據修約和補傳的管理，對違規次數較多的企業進行重點關注。深挖工控機軟件參數，實時監控影響自動監控數據的所有參數。

（4）緊密結合環境污染攻堅重點工作，在新的排放標準實施、提標改造要求、重點管理整治等階段，將涉及的企業作為關注重點。根據企業規模大小、治理設施工藝先進程度等指標進行綜合研判是否存在造假行為。

（5）對全省或其他省份發現的數據造假案例進行經驗總結，建立造假案例庫，方便環境監控管理部門學習，結合監控管理和打假工作經驗建立數據分析指標庫。