污水處理廠惡臭煩惱模擬評價及驗證

王文美,張 妍,荊博宇,張志揚,楊偉華,3,耿 靜

污水處理廠惡臭煩惱模擬評價及驗證

王文美1,張 妍2,3*,荊博宇2,張志揚2,楊偉華2,3,耿 靜2

(1.天津大學環境科學與工程學院,天津 300350；2.天津市生態環境科學研究院,國家環境保護惡臭污染控制重點實驗室,天津 300191；3.天津迪蘭奧特環保科技開發有限公司,天津 300191)

對某污水處理廠有組織及無組織源進行采樣調查,基于CALPUFF模型建立惡臭評價因子,對惡臭擾民進行判定,并通過廠界樣品檢測、現場嗅探監測、居民問卷調查3種方式對模型模擬結果進行驗證.結果表明,該污水處理廠在各個方向上的惡臭防護距離為200～1450m,周邊8個居民區可引起惡臭煩惱;模型模擬得到的臭氣濃度及居民煩惱與驗證結果一致性較好.

空氣質量模型；問卷調查；惡臭影響質量標準(OIC)；惡臭煩惱；防護距離

2018年中國城市污水年排放量為521.1億m3,城市污水處理廠數量為2321座,較2017年增加112座[1].污水處理廠內部排污節點多,而這些排污節點多數為面源污染,其管理及收集處理大多不到位導致惡臭污染嚴重.并且,一般污水處理廠建設年限較早且規劃時距離城市較遠,但隨著城市的擴張,周邊不乏有大規模或高檔居住區,其惡臭污染直接導致與周邊居民的矛盾激化引發投訴,不利于社會的安定和諧[2].

目前,我國城鎮污水惡臭管理主要依據《城鎮污水處理廠污染物排放標準》(GB 18918-2002)[3]、《惡臭污染物排放標準》(GB14554-93)[4]、《城鎮污水處理廠臭氣處理技術規程》(CJJT 243-2016)[5]等,這些標準政策從排放源及廠界排放限值、惡臭處理設施設計、污水廠內部設施管理等角度來對城鎮污水處理廠進行管理.但對于惡臭擾民事件,涉及到敏感點的惡臭污染狀況,需考慮敏感點進一步判定惡臭污染的環境影響[6].

歐洲、加拿大、澳大利亞等發達國家和地區的惡臭影響評價導則中推薦了CALPUFF作為惡臭法規模型,并分別驗證了其在惡臭污染擴散模擬評價中的有效性.CALPUFF為拉格朗日煙團模型,可應用于非穩態及非均勻的氣象流場.Sironi等[7]在調查了意大利北部4個煉油廠惡臭排放的基礎上,對比CALPUFF模型模擬結果及惡臭問卷調查結果,顯示其惡臭發生頻次的一致性可達86.5%;Laura等[8]對比了CALPUFF模擬和現場監測的惡臭發生頻率,同樣顯示兩者有較好的一致性.

我國環境影響評價主要依據《環境影響評價技術導則大氣環境》(HJ2.2-2018)[9],其中推薦的中小尺度空氣質量模型包括CALPUFF模型,但導則中缺少惡臭評價因子相關規定,對于模型的可靠性及適用性方面研究仍較為欠缺.并且,對于環境敏感區來說,我國也缺少相應的惡臭質量標準(OIC)來評判惡臭擾民情況[10].我國惡臭評價方法與質量管理目標的缺失造成無法科學評價污染的影響程度和影響范圍,也無法確定合理的安全防護距離,嚴重影響建設項目的科學選址與污染防控.

基于此,本研究對某污水處理廠點源、面源等所有排放源進行采樣監測,基于惡臭污染為感官污染且具有瞬時性特點,應用CALPUFF模型建立惡臭評價因子,基于德國OIC模擬并計算某污水廠惡臭防護距離及對周邊居民區的擾民影響.在此基礎上,利用周界樣品檢測、現場嗅探監測、居民問卷調查3種方式,驗證模型模擬結果的可靠性.

1 材料與方法

1.1 污水處理廠簡介

該污水處理廠占地面積約29.5萬m2,設計處理能力為40萬m3/d,收水面積為7441hm2,服務人口約111萬人,工廠企業約730家.該污水處理廠的臭氣來源有格柵、沉砂池、初級池、曝氣池、二級池和污泥脫水間,其中,格柵和污泥脫水間的氣體通過煙囪收集并采用等離子工藝處理.

1.2 污染源監測方法

調查某污水廠的惡臭源排放節點,細格柵和污泥脫水間排放筒作為點源,采用SOC-01 型采樣裝置在采樣點進行“肺法”取樣(天津迪蘭奧特環保科技開發有限公司),采用便攜式煙氣含濕量檢測儀測量煙氣出口溫度及速度(青島明華電子儀器有限公司);沉砂池、初沉池、曝氣池、二沉池作為面源,采用自主研發的風洞法采樣器進行采樣,該采樣器的設計依據德國VDI 3880標準[11-12].

采樣集中在2018年5～7月春夏季,每個設施分別采集6次,采集時間跨越08:00～18:00不同時段.為避免采樣袋本底VOCs干擾,采樣前用樣品氣體將采樣袋清洗2次.采樣完成后在24h 內將所有樣品送往實驗室進行分析.利用三點比較式臭袋法[13]計算臭氣濃度.

1.3 模型方法

1.3.1 源惡臭排放率 點源和面源惡臭排放率的計算方法[14]分別如公式(1)、(2)所示.

1=×(1)

式中:1為點源惡臭排放率,OU/s;為臭氣濃度,OU/m3;為煙氣出口速率,m3/s;2為面源惡臭排放率,OU/s;為出口風量,m3/s;1為風洞表面積,m2;為設施總面積,m2.

我國的臭氣濃度單位是無量綱,歐洲及澳洲等很多國家和地區使用OU/m3作為臭氣濃度單位,而這2個單位都表示是稀釋到嗅覺閾值的稀釋倍數[15],所以其代表的物理含義一致.為方便計算,將臭氣濃度單位設定為OU/m3.

1.3.2 空氣質量模型 CALPUFF 模型是美國EPA 支持開發并推薦的,為非穩態三維拉格朗日煙團模式,可利用三維氣象場模擬排放源大氣污染物的傳輸、擴散、干濕沉降等過程[16-17],不同國家和地區推薦使用該模型進行氣味擴散的模擬[18-19],該模型是我國大氣環境影響評價導則中推薦的法規模型.其中,煙團污染物濃度到環境點濃度如公式(3)、(4)所示.

式中:為地面臭氣濃度,OU/m3;是煙團中惡臭源強,OU/s;是煙團中順風方向高斯分布的標準偏差,m;為側風方向高斯分布的標準偏差,m;為垂直方向高斯分布的標準偏差,m;a為順風方向上煙團中心到環境點的距離,m;c為側風方向上煙團中心到環境點的距離,m;是高斯方程的垂直項,m-1;H為煙團中心點到地面的有效高度,m;為混合層高度,m.

1.3.3 氣象數據 采用氣象數值模式WRF生成氣象數據作為輸入數據[20-21],該數據為2018年全年小時數據,其精度為1km,包括風向、風速、氣壓、溫度、相對濕度、總云量和低云量.距地面10m垂直高度下,該污水廠所在地2018年主導風向為南(S)及西北(WN),全年年均風速為3.71m/s,靜風頻率(風速小于0.5m/s)為1.61%,約141h,其風玫瑰圖如圖1所示.

1.3.4 其它參數 根據環評導則規定和模型特點,確定預測范圍為以細格柵排氣筒為中心點,邊長為32km的矩形區域.為了準確描述各污染源及敏感點的位置,定量污染程度,對評價區域進行嵌套網格處理,其中最小網格為50m×50m.

圖1 2018年天津風玫瑰

模擬計算區域包括居民區和工業區,采用1km精度的GLCC格式數據對土地利用類型進行分析;并且,考慮復雜地形對空氣擴散的影響,采用90m精度的SRTM格式數據對地形進行分析.

1.3.5 惡臭防護距離判定 利用空氣質量模型模擬惡臭影響,若進一步確定惡臭防護距離,需結合惡臭影響質量標準(OIC)[22].我國只有惡臭排放標準,環境質量標準制定主要考慮的是健康風險,缺乏針對惡臭感官擾民風險的質量標準.

國外OIC一般是利用臭氣濃度+惡臭發生頻率的方式[23].德國對于其居民區及混合區制定 OIC為= 1OU/m3,= 90%,其中,為臭氣濃度;為可接受的惡臭發生頻率,即全年超過臭氣濃度1OU/m3的頻率大于10%即為超標[24];除此之外,利用峰/均值因子=4將利用空氣質量模型得到的1h平均環境臭氣濃度轉化為瞬時峰值濃度,使得符合惡臭污染發生瞬時性特點[25].本研究引用德國OIC計算惡臭防護距離,判定居民是否受污水惡臭煩惱.

1.4 模型驗證方法

1.4.1 廠界采樣監測 采樣集中在2018年5～6月春夏季,按照《惡臭污染環境監測技術規范》(HJ 905-2017)[26]的方法進行采樣,采樣點位如圖2所示.當感受到惡臭污染發生事件時,采用無動力瞬時采樣瓶取樣(天津迪蘭奧特環保科技開發有限公司),共采集樣品2個.采樣完成后在24h內將所有樣品送往實驗室進行分析.利用三點比較式臭袋法[13]計算臭氣濃度.

1.4.2 敏感點現場嗅探監測 現場監測評估區為從周界邊緣至評估區域外邊界的距離為1000m的圓形區域.監測區域細化為邊長為250m的網格,每個網格為正方形,每個網格的4個角作為惡臭敏感點位,監測點位如圖2所示.在規定的網格點位,基于臭氣強度對惡臭影響特征進行記錄描述.評估人員在指定點位測量10min,每10s記錄1次,感知惡臭的情況[27].嗅探監測集中在2018年7月,每個點位共監測6次.其中臭氣強度利用日本6級強度表示法表示,具體為:0級-無臭;1級-剛好能感覺到臭氣,不能確定;2級-微弱的臭氣,能確定;3級-明顯的臭氣;4級-強烈的臭氣;5級-非常強烈的臭氣.

為驗證空氣質量模型模擬結果,將臭氣強度轉化為臭氣濃度.其中濃度強度的關系式引用耿靜等[28]對惡臭污染所有典型行業的679個樣品臭氣強度和臭氣濃度的測試結果,如公式(5)所示.

=0.5893ln-0.78772=0.99965 (5)

式中:為臭氣強度;為臭氣濃度,是將氣體稀釋到嗅覺閾值的稀釋倍數.

圖2 污水處理廠廠界監測點B及居民區現場監測點位S1～S43分布

1.4.3 居民問卷調查 人群對該污水處理廠惡臭干擾進行問卷調查[29-31].調查問卷內容包括兩個部分,第一部分為一般性社會人口數據,包括年齡、性別、住址、本小區居住時間,第二部分為環境壓力因素調查,包括居住環境滿意度以及污染來源調查,如噪聲、交通、餐飲、垃圾、污水等.若污染來源有污水,問卷調查還包括:臭氣強度等級,具體分級與現場監測一致;惡臭干擾等級,具體為:0級-無干擾;1級-輕微干擾;2級-一般干擾;3級-嚴重干擾;4級-非常嚴重的干擾.將惡臭干擾等級2～4級作為受到惡臭干擾,計算人群受惡臭干擾比例,進行惡臭煩惱評價.

問卷調查時間為2018年7月,采取面對面調查方式,對該污水廠周邊1.1km范圍內共計17個小區居民進行調查,如圖3所示.由于污水廠北側500m外無居民,無法繼續進行人群效應的調查.

圖3 污水處理廠周邊問卷調查居民區1#～17#分布

2 結果與分析

2.1 污染源源強參數對模擬結果的影響

污水處理廠的主要工藝包括預處理、生物處理和深度處理工藝.其中生物處理及深度處理整體臭氣排放相對預處理階段較少.因此,分別模擬污水處理廠全部惡臭發生源、除二沉池的惡臭發生源、除曝氣池和二沉池的惡臭發生源,模擬對周邊環境影響變化,如圖4所示.

由圖4可以看出,對比有無二沉池模擬前后,其對周邊的影響程度及影響范圍基本上沒有變化;對比有無曝氣池、二沉池模擬前后,其對周邊的影響程度及影響范圍明顯降低了.其中,曝氣池、二沉池的單位面積惡臭排放率分別為6876,1224OU/(m2×h),且曝氣池的總體面積(18500m2)為二沉池總體面積(2400m2)的7.7倍,相對較高惡臭排放速率使曝氣池對周邊敏感點的惡臭排放貢獻較大,而二沉池相反.Frechen[32]在1994～2003年間對德國不同規模、不同處理技術、不同工廠設計和不同操作條件的污水廠進行調查并對其各個惡臭排放環節的惡臭源強進行測量,結果表明,在德國13個污水廠中,其曝氣池的平均單位面積惡臭排放速率為510OU/(m2×h),最高單位面積惡臭排放速率為2113OU/(m2×h); Din?er等[33]于2018年對土耳其伊茲密爾城污水處理廠進行采樣,該污水廠處理的污水為混合生活廢水和預處理工業廢水,處理能力為60萬m3/d,其曝氣池單位面積惡臭排放速率高達45720OU/(m2×h),不同地域、不同類型污水廠之間曝氣池單位面積惡臭排放速率差距較大,但總體來說惡臭排放速率均不低.綜上所述,進行污水處理廠的評價及管控時,不止要關注惡臭較高的粗格柵、細格柵及沉砂池這些預處理階段,還要關注易被忽略的生物處理階段(如曝氣池).特別是城鎮污水廠處于敏感地區時,其生物處理需進行加蓋封閉和微負壓收集等措施,將臭氣集中收集后處理.

圖4 基于全年小時最大臭氣濃度,污水處理廠全部惡臭源、除二沉池的惡臭源、除曝氣池和二沉池的惡臭源對周邊的影響

2.2 模型模擬評價

利用CALPUFF模型模擬污水處理廠全部污染源的全年小時臭氣濃度,結合德國OIC判定居民是否受污水惡臭煩惱,如圖5所示.進一步以風向角度表示方向,以10°為增量總結污水廠不同方向的影響距離如圖6所示.

由圖5可知,對于污水廠東側1#～5#居民區,惡臭發生頻率均低于10%,基本不受污水廠惡臭煩惱;對于污水廠北側6#～9#居民區,惡臭發生頻率大多居于15%～50%,受惡臭煩惱較為嚴重;對于其西側及西南側10#～17#居民區,10#、12#、15#、17#居民區惡臭發生頻率均在10%以上,受污水廠惡臭煩惱,11#、13#、14#、16#均有一小部分居民受到惡臭煩惱.總體來說,6#～10#、12#、15#、17#居民區均處于惡臭防護距離范圍內,均受到惡臭煩惱;11#、13#、14#、16#居民區一小部分區域屬于惡臭防護距離之內,可受到惡臭煩惱;1#～5#居民區不受惡臭煩惱.

圖5 基于德國惡臭影響質量標準的污水處理廠及周邊全年惡臭發生頻率

圖6 基于德國惡臭影響質量標準的污水處理廠不同方向防護距離

由圖6可知,該污水處理廠在各個方向上的惡臭防護距離在200～1450m之間,其中北側和南側受惡臭影響距離最遠,其防護距離超過1200m,而東側受惡臭影響距離最近,最近僅為200m.由圖1風玫瑰圖可知,全年的盛行風為南及西北風,全年風向頻率最低為東風,防護距離遠近與風向密切相關[34].

2.3 模型驗證

2.3.1 監測驗證 分別利用敏感點臭氣強度現場嗅探監測和周界臭氣濃度監測進行驗證.本研究對周界進行臭氣濃度監測,說明模型模擬的可靠性.采樣期間,共2次在廠界B1監測點聞到氣味并進行采樣測試,2次監測臭氣濃度分別131、42.模型模擬監測時刻廠界B1監測點的臭氣濃度小時值,耦合德國峰/均值因子得到模擬臭氣濃度瞬時值,分別為88、32,模擬結果與廠界監測結果在數量級上基本一致.

為進一步驗證惡臭污染模擬結果的準確性,進行現場嗅探監測,對比相同時間相同點的預測數據與嗅探監測數據.此次監測在S11、S13、S15、S234個點位發現有來自污水處理廠的惡臭事件,嗅探到的最大臭氣強度分別為2.5級、3級、2級、3級.利用公式5,將現場監測臭氣強度轉換成臭氣濃度,S11、S13、S15、S23轉換后的臭氣濃度分別為265、671、113、671.

模型模擬嗅探監測時刻S11、S13、S15、S23嗅探監測點的臭氣濃度小時值,耦合德國峰/均值因子得到模擬臭氣濃度瞬時值,分別為232、236、164、296,模擬結果與現場嗅探監測結果在數量級上基本一致.

2.3.2 居民問卷調查 調查共得到189份有效問卷,其中被調查人員包括女性91人、男性98人,約36%調查者的年齡在18～45周歲之間,約64%調查者的年齡在45周歲以上.115位調查者在所住小區居住時間少于5年,35位調查者在所住小區居住時間在5～10年之間,39位調查者在所住小區居住時間超過10年.除了污水氣味,13名被調查者認為受到噪聲影響,21名被調查者認為受到垃圾氣味等其他環境壓力因素的影響.

由表1可知,對于污水廠東側1#～5#居民區,平均臭氣強度等級為0且不受惡臭干擾;對于污水廠北側6#～9#居民區,臭氣強度等級為2.5以上,可聞到較為明顯的污水氣味,惡臭干擾比例為33%～75%,受惡臭煩惱較為嚴重;對于其西側及西南側10#～17#居民區,10#、11#、12#、15#、17#居民區平均臭氣強度等級為1.4～3.0,惡臭干擾比例29%～63%,均受到惡臭煩惱,16#居民區不受到惡臭干擾,13#、14#居民區平均臭氣強度等級僅為0.8,氣味較微弱,惡臭干擾比例僅為10%,這2個小區問卷調查份數均為10份,惡臭煩惱比例均為10%,說明僅有一人感受到污水廠的氣味并對其產生干擾.總體來說,1#～5#、16#居民區均不受污水廠惡臭煩惱,6#～12#、15#、17#居民區受到惡臭煩惱較為嚴重,13#、14#居民區可能有部分居民受到惡臭煩惱.總體來說,17個居民區中16個居民區的調查問卷結果與模型模擬均較為一致,說明模型模擬結果可信度較高.

表1 被調查居民區的問卷份數、平均臭氣強度等級以及惡臭干擾比例

不同的面源源強估算方法、氣象數據、空氣質量模型、OICS等均會導致不同的惡臭污染影響結果,如Brancher等[35]利用德國、英國愛爾蘭、澳大利亞昆士蘭州的OIC進行防護距離對比分析,發現不同的OICS在主導風向上惡臭防護距離有所差距.因此,隨著惡臭擾民問題愈發突出,亟需研究適合我國惡臭源、人群敏感性、地域特點等的惡臭污染模擬評價方法及惡臭質量標準,為建設項目設置合理惡臭防護距離、惡臭擾民評價提供管理支撐.

2.4 不確定性分析

2.4.1 面源惡臭排放速率計算存在不確定性 本研究針對污水面源惡臭排放速率,采用的方法為德國的標準方法——風洞采樣法.面源源強采樣估算方法主要包括風洞法、通量箱法和靜態箱法[36],這3種方法均是將采樣裝置置于面源表面,罩住一定的表面積,以一定速率向采樣器內通入載氣使其與面源揮發的污染物均勻混合,然后再排氣進行采樣的一種方法.但是由于每分鐘通入載氣的體積不同,其箱體的形狀不同等,可得到不同的惡臭源排放速率,均會導致惡臭源排放速率結果與實際結果有一定誤差;并且,國標方法《空氣質量惡臭的測定三點比較式臭袋法》(GB/T 14675-1993)[13]為6名嗅辨員嗅辨得到臭氣濃度,嗅辨員的嗅覺敏感度不同可能會導致一定的差異;此外,輸入的惡臭污染源排放速率采用2018年5～7月6次實際監測值,不能完全代表該污水處理廠長期的惡臭排放量.

2.4.2 模型模擬存在不確定性 本研究利用 WRF模型計算氣象數據,CALPUFF模型模擬環境惡臭影響.由于模型模擬本身在參數選取、模型計算等方面具有一定不確定性,會對模擬結果帶來影響[37].

2.4.3 受體人群不確定性 本研究利用189份居民調查問卷驗證居民受到的惡臭影響,這與調查人群的年齡、居住時間、對污水氣味敏感度、健康狀況等情況有關,調查人群的樣本不能完全代表住在污水廠周邊所有人群的受污水干擾狀況.

3 結論

3.1 城鎮污水處理廠生物處理階段對周邊有一定惡臭影響,因此,在進行污水處理廠評價或管控時,應盡可能考慮所有產臭單元對周邊的影響.若城鎮污水廠處于敏感地區時,其污水生物處理過程需進行加蓋封閉和微負壓收集等措施,將臭氣集中收集后處理.

3.2 模型模擬結果表明,該污水處理廠在各個方向上的惡臭防護距離為200～1450m,防護距離遠近與風向密切相關.對于居民區來說,6#～10#、12#、15#、17#居民均受到惡臭煩惱;11#、13#、14#、16#居民區一小部分區域受到惡臭煩惱;1#～5#居民區不受惡臭煩惱.

3.3 通過周界樣品檢測、現場嗅探監測比對模型模擬的臭氣濃度結果,模擬結果與監測結果較為一致;通過居民問卷調查比對模型模擬結果,模型模擬的惡臭擾民結果較好,可信度較高;并且,隨著惡臭擾民問題愈發突出,亟需研究適合我國惡臭源、人群敏感性、地域特點等的惡臭污染模擬評價方法及惡臭質量標準,為建設項目設置合理惡臭防護距離、惡臭擾民評價提供管理支撐.

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Evaluation of odor annoyance from wastewater treatment plant with air dispersion model and its validation.

WANG Wen-mei1,ZHANG Yan2,3*,JING Bo-yu2,ZHANG Zhi-yang2,YANG Wei-hua2,3,GENG jing2

(1.School of Environmental Science &Engineering,Tianjin University,Tianjin300350,China；2.State Environmental Protection Key Laboratory of Odor Pollution Control,Tianjin Academy of Eco-environmental Sciences,Tianjin 300191,China；3.Tianjin Sinodour Environmental Technology Co.,Ltd.,Tianjin 300191,China).,2022,42(8)：3584～3590

The odor emission sources were sampled from a wastewater treatment plant,and the odor annoyances were simulated by air dispersion model and validated through plant boundary monitoring,on-site sniffing monitoring and questionnaire survey. The results showed that the separation distances of the wastewater treatment plant were 200～1450m around all directions and its eight surrounding residential areas were detected to have odor annoyance. The results simulated with air dispersion model have goodconsistency with those from monitoring results and residents’ evaluation. This study can provide technical support for standardization of odor pollution evaluation method and odor impact criterion in China.

air dispersion model；questionnaire survey；OIC；odor annoyance；separation distance

X703.5

A

1000-6923(2022)08-3584-07

2022-01-29

天津市科技計劃項目(20JCZDJC00530)

* 責任作者,高級工程師,zhangyan_510@126.com

王文美(1983-),男,天津市人,高級工程師,長期從事大氣污染防治工作.發表論文10余篇.