煤炭港口環境管理決策關鍵技術

田序偉　殷彤　尉子璇　鄧志鵬

【摘 要】 為解決煤炭中轉港口的煤炭粉塵污染問題，基于港口無組織揚塵的發生和抑制機理、港區及周邊粉塵污染物溯源模型，以及環境管理與決策平臺設計，對港口粉塵污染溯源關鍵技術進行了分析，提出煤炭港口粉塵污染溯源及環境管理決策的實施方案。本文可為全面掌握港區大氣污染物來源及空間分布情況，精準定位污染位置，甄別區域污染貢獻量，提升港口大氣污染物監測、控制、管理的信息化、智能化水平起到指導作用。

【關鍵詞】 煤炭粉塵；無組織揚塵；抑制機理；污染物溯源

0 引 言

近年來，隨著海洋運輸業的發展，港口大氣污染問題已成為人們越來越關注的問題。21世紀以來，我國大力發展港口建設，港口不斷向大型化、專業化、綜合化方向發展。港口的建設運營帶動了我國經濟的發展，同時造成的環境污染問題已逐漸引起社會的關注和主管部門的重視，將其納入了影響港口科學、健康、可持續發展的重要因素之一。

由于港口的綜合功能屬性，港口各種作業和船舶在港口停留都可能對港口環境產生不同類型的污染，如水污染、大氣污染和噪聲污染，其中大氣污染是防治難度最大的污染源之一。港口大氣污染主要由港口散貨作業揚塵、船舶尾氣排放、港區煉化企業排放等產生。有專家指出，港口和船舶污染已成為繼機動車尾氣污染、工業企業排放之后第三大大氣污染來源。

我國港口多集中在珠三角、長三角和環渤海等城市群密集、人口稠密地區，港口大氣污染給港口周邊城市帶來了巨大的生態環境危害；因此，加強港口環境污染監測治理，特別是港口大氣污染監測與治理刻不容緩。

港口大氣污染主要來自港口區域固定污染源和移動污染源。固定污染源包括煤炭、礦粉等干散貨的裝船卸船作業，以及煤炭和干散貨堆場的自然揚塵，污染物主要為可吸入顆粒物PM2.5、PM10、總懸浮顆粒物（Total Suspended Particulate，TSP）等顆粒。各類碼頭泊位空氣污染物的排放源、特征污染物及發生量不盡相同，大氣污染問題和防治對策與不同碼頭類型及周邊環境密切相關，具有特殊性。目前，我國港口對于煤炭等干散貨裝卸儲運過程的揚塵污染，采用半封閉環保型料棚，或防風抑塵網配合噴淋系統、干霧抑塵等方式，盡量減少裝卸、堆存和轉運過程中的揚塵。

半封閉環保型料棚抑塵效果好，但造價高昂。目前，干散貨港口主要采用防風抑塵網配合噴淋系統的環保工藝，在經濟性和環保性2個方面較為均衡，具有較高性價比，但使用此工藝須有嚴格的環境監測手段和相關的環境分析能力，才能保證符合相關環保要求。

1 港口大氣粉塵監測研究現狀

洪文俊等[1]指出，我國港口大氣環境監測工作存在監測能力整體水平較低、監測手段落后、數據分析和環境預警能力欠缺等問題，并提出通過建立港區空氣質量在線監測系統，對污染物的排放特征及時進行聯動分析，評估水運行業污染源排放對區域空氣質量的影響程度；裴成磊等[2]首次使用傳感器法微型站與標準站相結合的方式對在廣州黃埔老港區周邊開展了環境空氣自動監測；張雪晶等[3]在傳統空氣質量監測手段基礎上，綜合分析單顆粒質譜源解析、高密度網格監測、3D激光雷達監測、移動式空氣質量監測站、車載顆粒物監測等先進的監測技術的優缺點，探討了適合當前大氣污染溯源監測方法。

國內港口也開展了大氣粉塵污染監測研究和防治實踐，如秦皇島港煤炭專業化碼頭、黃驊港煤炭下水碼頭、張家港煤炭碼頭等，均采用防風抑塵網配合噴淋系統的環保工藝。近年來，在越來越嚴格的環保政策要求下，各科研院所和相關單位紛紛開展抑塵機理和控制技術相關研究。如華能太倉港務有限公司研發了散貨煤炭堆場粉塵顆粒物自動監測裝置；秦皇島港股份有限公司自主研發了港口煤炭轉運全流程智能化降塵抑塵系統；神華黃驊港研發了堆場自然揚塵網格化監測方法和雨簾式噴灑水系統，取得了較好的粉塵防治效果。

國內針對港口大氣污染防治研究還存在不足，主要是以下幾點：

（1） 對于港口大氣污染監測能力建設尚未進行系統研究，不能適應新形勢下的環保需要；

（2） 環境監測能力整合水平較低，監測的深度和廣度未能跟上形勢發展的需求；

（3） 監測手段較為落后，監測時效性不高，頻次較低，監測未常態化，對港口揚塵和船舶排放的即時反應能力較薄弱；

（4） 數據分析和預警能力欠缺，對污染特征分析和潛力挖掘，以及環境管理和趨勢研判支撐有限。

針對上述問題，本文從港口粉塵污染溯源的角度，探索港口粉塵污染溯源及環境管理決策關鍵技術，提出港口粉塵污染溯源及環境管理決策方案設計，為港口粉塵溯源及環境治理提供技術支持。

2 港口粉塵污染溯源關鍵技術分析

通過煤炭堆場無組織揚塵機理研究，構建堆場粉塵污染溯源模型，在煤炭港口關鍵位置布設大氣顆粒物監測激光雷達、局部粉塵在線監測、精準氣象監測等系統，開發煤炭中轉港口粉塵污染溯源及環境管理決策系統軟件平臺，形成一整套環境管理決策智能化管控技術。

2.1 煤炭港口無組織揚塵產生和抑制機理研究

通過現場調研和多維度大氣顆粒物監測實驗，開展無組織揚塵產生及抑制機理研究，發現煤炭港口起塵主要環節和因素，對比不同抑塵方法，提出合理的抑塵方案。

2.2 煤炭港口粉塵污染溯源算法模型研究

采用多種大氣污染物智能監測技術，通過現場實驗、模型實驗，研發建立大氣顆粒物空間分布不穩定變化的跟蹤溯源模型，用以解析港區粉塵來源，精準定位起塵位置，甄別區域粉塵貢獻量，為粉塵治理提供可行的路徑。

粉塵污染溯源計算模型是研究的核心，是基于多維度云監測大數據的反算模型，對港口粉塵污染進行溯源計算。粉塵污染精準溯源計算模型包括數據監測模塊、信息處理模塊和可視化協同決策模塊。

監測模塊包括大氣物理流場監測，用于為信息處理模塊提供輸入數據。大氣物理流場監測采用基于激光掃描雷達、網格化多點監測和高精度氣象監測組網組成的多維度云監測。

信息處理模塊包括大氣物理流場計算模塊、源解析模型、地理信息系統。大氣物理流場計算模塊定性定量描述大氣污染物從排放源到被檢測點所經歷的全過程；源解析模型用于分析環境污染物監測數據并對污染物進行定性和定量源解析；地理信息系統用于處理區域、分辨率、地形地貌、建筑物和路況信息。

可視化協同決策模塊用于可視化展示物理來源回溯、生成綜合溯源結論和自動報告。

2.3 煤炭港口多維度大氣污染云監測技術研究

采用“1+N云監測技術”實現煤炭港口多維度粉塵高精度監測和感知，1即大氣顆粒物激光掃描雷達監測系統，N包括多個局部粉塵在線監測終端系統、氣象精細化監測系統和無人機巡航監控系統。通過以上多維系統協同運行采集，實時獲取港區范圍內及周邊區域煤炭粉塵空間分布的準確位置、顆粒物類型和質量濃度等數據，以便準確掌握煤炭粉塵對周邊環境的影響程度。

大氣顆粒物監測激光雷達采用波長532 nm線偏振激光對大氣顆粒物進行遙感探測。雷達通過對垂直和水平偏振信號的探測，解析大氣消光系數、退偏振比廓線、邊界層高度、光學厚度等參數，可獲取大氣顆粒物時空分布特征、污染層時空變化、顆粒物輸送和沉降等信息，如圖1和圖2所示。

在對港口大氣污染網格化在線監測中，要根據港口地形、作業方式等，對港口大氣污染監測區域進行科學的網格劃分，每個網格部署一臺空氣質量在線監測儀，在線連續進行PM2.5、PM10、TSP、二氧化氮、一氧化碳、二氧化硫、臭氧等指標的監測，數據可實時傳輸到系統云監測中心。

精細化氣象監測系統采用一體式氣象監測站，實時在線連續監測，監測指標包括風速、風向、大氣溫度、大氣濕度等，數據可實時傳輸到系統云監測中心。監測數據可用于環境管理的氣象要素判定，也可用于配合大氣物理流場計算模型的研究。

2.4 粉塵污染溯源及環境管理決策軟件平臺研發

粉塵污染溯源及環境管理決策軟件平臺，主要包括港口大氣污染監測大數據分析模塊、港口大氣污染監測預警報警模塊、港口大氣污染時空演變分析模塊、港口大氣污染協同管理與決策模塊，如圖3所示。

2.4.1 港口大氣污染監測大數據分析模塊

該模塊是實現對港口大氣污染實時監測顯示功能和大數據分析功能，包括港口大氣污染實時地圖（監測點位地圖、污染源分布圖）、實時監測數據查看（站點實時數據查看）、港口大氣污染數據多維度統計分析（固定污染源、移動污染源占比，各監測指標統計指數）、區域污染貢獻柱狀圖。

2.4.2 港口大氣污染監測預警報警模塊

該模塊是實現對港口大氣污染監測智能化預警功能，根據多維度云監測感知網絡歷史監測數據和實時監測數據，系統自動研判各監測指標是否符合國家相關要求，發生數據超標，系統智能響應并進行預警或報警。

2.4.3 港口大氣污染時空演變分析模塊

該模塊是實現對港口大氣污染時空演變分析功能，包括港口公司內部、外部大氣污染物產生、輸送和污染溯源分析，污染物來源分析，環境數據動態云圖，環境質量變化預測等，并利用時空地理信息系統技術進行效果呈現。

2.4.4 港口大氣污染協同管理與決策模塊

該模塊是實現對港口大氣污染協同管理與決策支撐功能，包括污染源定位、邊界污染濃度控制、污染范圍擴散分析、重點污染區域排名等。

3 粉塵污染溯源及環境管理決策實施方案設計

本實施方案分為以下4個步驟，路線圖如圖4所示。

（1） 通過現場調研和監測實驗，開展煤炭港口無組織揚塵產生和抑制機理研究，找到港口起塵主要環節和因素；針對不同抑塵方法進行比對驗證，找到適合煤炭中轉碼頭的抑塵方案。

（2） 通過現場實驗和模型實驗對大氣污染物進行智能化監測，構建大氣顆粒物空間分布不穩定變化的跟蹤溯源模型；找到港區粉塵來源，確定起塵精確位置，甄別區域粉塵貢獻度。

（3） 組建由大氣顆粒物激光掃描雷達監測系統、局部粉塵在線監測系統、氣象精細化監測系統和無人機巡航監控系統組成的“1+N”式的煤炭港口多維度大氣污染云監測體系，全面開展大氣環境監測實驗。

（4） 開發一套粉塵污染溯源及環境管理決策軟件平臺，實現港口大氣污染多維度云監測數據分析顯示、港口大氣污染溯源計算與可視化展示、港口大氣污染監測預警與演變趨勢研判，最終實現對煤炭中轉港口的環境管理與決策支持。

4 結 語

本文對煤炭港口粉塵污染溯源及環境管控技術進行分析，針對港口大氣污染溯源關鍵技術，從粉塵無組織揚塵產生和抑制機理、污染溯源模型算法和多維度大氣污染云監測技術3個方面，構建了系統性的港口污染溯源監測體系；設計了粉塵污染溯源及環境管理決策軟件平臺的架構及功能模塊，并給出了具體的實施方案。本研究成果可以為港口搭建粉塵在線監測治理平臺提供技術參考，為行業主管單位、企業等進行安全生產、環境監測提供支持，為港口生態文明建設作出貢獻。

參考文獻：

[1] 洪文俊，董文杰，趙桃桃，等. 淺談加強港口大氣環境監測能力建設研究[J]. 中國水運（下半月），2018（7）：106-107.

[2] 裴成磊，王宇駿，陳彥寧，等. 廣州市港口環境空氣自動監測的構建及實現[J]. 分析儀器，2019（2）：94-100.

[3] 張雪晶. 關于大氣污染溯源監測的探索和思考[J]. 科學技術創新，2019（29）：61-62.