燃氣機組和“近零排放”燃煤機組對大氣環境的影響對比
——以F電廠為例

姜 寧

(福建省環境保護設計院有限公司,福建 福州 350011)

1 概述

火電行業是我國重要的基礎性行業,作為能源消耗大戶,長期以來承擔著大氣污染減排的重任。根據《煤電節能減排升級與改造行動計劃(2014—2020年)》和《全面實施燃煤電廠超低排放和節能改造工作方案》的要求,東部地區新建燃煤發電機組應執行“超低排放”限值,即煙塵、SO2、NOx排放濃度分別不高于10、35、50 mg/m3(基準氧含量6%條件下)。2012年,神華集團率先提出了燃煤電廠更為嚴格的大氣污染物“近零排放”目標,即煙塵、SO2、NOx排放濃度分別不高于5、35、50 mg/m3的超低排放限值(基準氧含量6%條件下)。至2021年底,我國已經有超10億kW的燃煤機組實現了超低排放或者“近零排放”[1]。

國內外學者對火電行業大氣污染治理技術、大氣污染物排放對環境的影響等進行了大量研究。薛文博等[2]基于WRF-CAM量模型,模擬了全國火電行業大氣污染物排放對空氣質量的影響;闞慧等[3]模擬了保持現狀、排污許可、超低排放等不同情境下部分地區火電行業污染物排放造成的大氣環境影響;尹立平等[4]從優化環保工程角度,分析通過脫硝、脫硫和除塵系統改造實現燃煤電廠超超低排放技術改造的實踐路徑;崔磊等[5]采用AERMOD模型,分析出火電企業超低排放改造前后對城市環境空氣的改善程度;徐靜馨等[6]從發電與控制、環境與經濟效益等方面綜合比較了超低排放燃煤和燃氣電廠的優劣。但針對具體項目,選擇執行“近零排放”燃煤機組或燃氣機組,對大氣環境影響程度如何,缺乏定量對比研究。因此,本研究結合F電廠實際案例,運用AERMOD模型,模擬“近零排放”燃煤機組和燃氣機組排放的PM10、SO2、NO2對網格點最大濃度占標率情況,定量分析不同燃料機組對大氣環境的貢獻情況,為發電企業燃料選擇提供參考。

2 數據與研究方法

2.1 研究對象

F電廠積極響應關停小火電、代之以大機組的政策,擬對電廠原有2×350 MW機組進行關停替代改造,就地建設1×700 MW高參數、高效節能、清潔環保的超超臨界發電機組。該替代項目在燃料選擇上有兩種方案,A方案選擇天然氣為燃料,B方案選擇神華混煤為主要燃料(校核煤種為伊泰煤),煤質主要成分如表1所示。

表1 煤質成分

2.2 模型簡介與數據來源

2.2.1 AERMOD模型及適用性

AERMOD模型是由美國國家環保局聯合美國氣象學會組建法規模式改善委員會(AERMIC)開發的穩態煙雨擴散模式[7-8],屬于生態環境部推薦的大氣環境影響評價法規模型之一[9],主要包括大氣擴散模型(AERMOD)、氣象數據預處理器(AERMET)和地形數據預處理器(AERMAP)三個模塊,用于預測屬于局地尺度影響范圍內,污染源為點源、面源、線源、體源的一次污染物及二次PM2.5對大氣環境的影響,其模擬計算過程如圖1所示。

圖1 AERMOD模型計算流程

F電廠擬建項目位于海邊3 km范圍內,區域屬于二類環境空氣質量功能區,執行《環境空氣質量標準》(GB 3095—2012)的二級標準。采用AERSCREEN估算模型判斷會發生岸邊熏煙現象,但估算的最大1 h平均質量濃度未超過環境質量標準,根據《環境影響評價技術導則 大氣環境》(HJ 2.2—2018)推薦模型[10],可選用AERMOD模型進行PM10、SO2、NO2大氣污染因子的環境影響預測。

2.2.2 氣象數據

收集項目所在地氣象站2020年逐日逐時地面氣象數據,風速、風向、相對濕度、氣溫等均為氣象部門的觀測數據,總云量、低云量為中尺度氣象模型WRF模擬的數據,高空氣象資料采用中尺度氣象模式模擬的同年度50 km內的網格點氣象資料。利用AERMOD模型的AERMET模塊對氣象數據預處理,得到項目所在地模擬時間內的平均溫度和平均風速的月變情況,如圖2和圖3所示。

圖2 模擬時間內區域平均溫度月變化

圖3 模擬時間內區域平均風速月變化

2.2.3 地形數據

區域內地形高度資料分辨率為90 m(USGS),利用AERMOD模型的AERMAP模塊對地形數據進行預處理。

3 燃氣機組和“近零排放”燃煤機組大氣污染物排放及環境影響對比分析

選擇燃氣機組和“近零排放”燃煤機組的3種常規污染物煙塵、SO2、NOx的排放水平進行對比,定量分析污染物允許排放量、實際排放量、污染防治措施、對大氣環境貢獻情況的差異。

3.1 大氣污染物排放量對比

3.1.1 允許排放量對比

燃氣機組大氣污染物排放標準采用《火電廠大氣污染物排放標準》(GB 13223—2011)燃氣輪機組特別排放限值[11],燃煤機組大氣污染物排放標準采用企業承諾的“近零排放”限值,根據設計參數,A、B兩方案標態干煙氣量分別為270萬、206萬m3/h,設計年運行4500 h,計算出大氣污染物允許排放量,如表2所示。

表2 不同燃料機組污染物允許排放量

從污染物允許排放總量分析,執行“近零排放”標準后的燃煤機組污染物允許排放量均低于燃氣機組。從總量控制角度來看,燃煤機組執行“近零排放”后,確實有效降低了常規污染物的排放總量,但由于允許排放總量的計算是基于污染物達到排放濃度限值要求,而燃氣發電機組的污染物排放限值明顯高于實際的排放水平,特別是SO2、煙塵的標準限值顯著高于真實的排放水平,因此,允許排放量的對比只能反映出最不利的極端情況,并不能說明燃煤機組實際排放比燃氣機組更清潔[12],需進一步分析不同燃料機組實際排放量水平。

3.1.2 實際排放量對比

根據《污染源源強核算技術指南 火電》(HJ 888—2018)[13],燃煤機組采用物料衡算法核算煙塵、SO2實際排放量,采用類比法核算NOx實際排放量。燃氣機組天然氣用量101477萬m3/a,根據《排放源統計調查產排污核算方法和系數手冊》(以下簡稱《手冊》),采用產污系數法核算污染物實際排放量,如表3所示。

表3 大氣污染物實際排放量對比

《手冊》中無天然氣燃燒煙塵產污系數,通過查閱文獻,徐靜馨等[6]統計了17臺燃氣發電機組煙塵實際排放量,濃度范圍為0.11～1.97 mg/m3,普遍小于本文設計煤種和校核煤種的實際排放量。通過物料衡算、產排污系數法估算不同燃料實際排放的大氣污染物情況來看,“近零排放”燃煤機組和燃氣機組SO2、NOx、煙塵實際排放濃度均可達到相應的排放標準,燃氣機組實際排放的污染物濃度更低,實際排放總量也更小。使用設計煤種情況下,天然氣排放的SO2、NOx的排放量比設計煤種分別少104、61 t/a,若使用校核煤種,差距將會更大。

3.2 污染防治措施對比

A方案采用清潔能源天然氣,SO2、煙塵無需處理可達標排放,NOx采用低氮燃燒技術。B方案為確保燃煤機組達到承諾的“近零排放”標準,采用“鍋爐低氮燃燒器+高效SCR脫硝系統+低低溫高效靜電除塵器(配高頻電源)+高效石灰石—石膏濕法脫硫系統+高效除霧器”的污染防治措施,與神華集團提出的“近零排放”原則性技術路線基本一致。截至2017年10月,國內至少有67臺燃煤機組成功實現了“近零排放”[14],說明在采取可行污染防治措施的情況下,企業承諾的“近零排放”可以實現。但脫硫等污染治理設施的運轉又增加了企業的碳排放強度,根據劉高軍[15]的研究結果,雖然燃煤機組“上大壓小”替代后可以降低碳排放強度,但與燃氣機組相比,燃煤機組單位機發電量碳排放強度整體上約為燃氣機組的2倍以上。顯然,與燃煤機組相比,推廣燃氣機組是實現“雙碳”目標的更優選擇。

3.3 大氣環境影響預測與結果討論

3.3.1 預測參數與情景設置

為定量分析“近零排放”燃煤機組和燃氣機組對大氣環境影響的貢獻情況,采用AERSCREEN估算模型判定,本次評價范圍為評價區邊界為起點外延7.85 km的矩形區域,預測網格取500 m×500 m,X軸從西向東為正,Y軸從南向北為正,各網格計算點取各網格中心。采用AERMOD模型進一步預測。

根據設計方案,A方案和B方案排氣筒參數、煙氣溫度等參數如表4所示。

表4 設計方案相關參數

設置不同情景分別討論在允許排放量和實際排放量不同情景下對大氣環境的影響程度,污染源參數詳見表2和表3,其中,煙塵以PM10計,NO2按NOx的0.9倍計算。情景一,按照環境影響評價報告編制的原則,考慮在最極端情況下,污染物排放恰好不超標,即達到允許排放量限值的情況下,燃氣機組和校核煤種對大氣環境的影響;情景二,根據預測的實際排放量,即模擬最接近實際排放的情景下,對比分析燃氣機組與設計煤種污染物排放對大氣環境的影響。

3.3.2 情景一結果比較與分析

燃氣機組與“近零排放”燃煤機組在恰好不超標的情況下,對網格點的貢獻值進行預測分析。其中,短期濃度以日均值為代表,長期濃度以年均值為代表,預測結果如表5所示。

從表5可以看出,校核煤種產生的SO2、NO2、PM10最大日均濃度貢獻值占標率分別為4.95%、2.21%、0.71%,比天然氣分別少8.94%、3.52%、1.28%;最大年均濃度貢獻值占標率分別為0.63%、0.47%、0.08%,比天然氣分別少1.19%、0.51%、0.14%。說明在此極端情況下,無論短期濃度還是長期濃度,“近零排放”燃煤機組對大氣環境的貢獻更小。

3.3.3 情景二結果比較與分析

在實際生產過程中,企業為確保穩定達標排放,按允許排放量限值排放污染物的可能性很小。因此,根據實際排放量對比分析“近零排放”燃煤與燃氣機組對網格點的貢獻情況更具有現實意義。由于天然氣排放的煙塵量微乎其微,因此不進行PM10預測,各污染因子對網格點的貢獻如表6所示。

表6 情景二大氣環境影響預測結果對比分析

從表6可以看出,設計煤種產生的SO2、NO2、PM10最大日均濃度貢獻值占標率分別為2.30%、1.94%、0.32%,最大年均濃度貢獻值占標率分別為0.29%、0.40%、0.04%。各常規因子對大氣環境的貢獻均不大,也印證了此標準下的燃煤機組大氣污染物控制已經達到了國際領先水平[12]。其中,SO2日均、年均濃度貢獻值占標率比天然氣分別多1.99%、0.18%,可以看出,無論短期濃度還是長期濃度,設計煤種SO2實際排放對大氣環境的影響均更大。而NO2日均、年均濃度貢獻值占標率比天然氣分別少0.54%、0.23%,這與徐靜馨等學者的研究結論吻合,即超低排放改造后的燃煤電廠在控制NOx排放方面做得更好[6]。

對比實際排放量發現,設計煤種的NOx實際排放量較天然氣更大,但從對網格點的貢獻程度來看,設計煤種NO2的貢獻值占標率更小,主要是由于A、B方案設計的排氣筒參數和煙氣溫度有所差異,導致大氣污染物擴散效果不同[16]。

3.3.4 大氣環境影響不確定性分析

一是城市不同導致的不確定性。本研究選取項目所在地2020年氣象數據,城市的不同、氣象數據年份的不同,均會對結果產生一定的影響。二是實際運行的不確定性。由于鍋爐實際運行情況、溫度、排氣量等的變化,實際產生的影響與模擬預測結果可能也存在一定的差異。

4 結論

根據F電廠案例分析,從SO2、NOx、煙塵允許排放總量的角度分析,“近零排放”燃煤機組主要大氣污染物允許排放量均小于燃氣機組,主要是因為允許排放量的計算是基于污染物的排放濃度限值要求。利用物料衡算、產污系數等方法估算發現,燃氣機組常規大氣污染物實際排放量比燃煤機組顯著降低。

燃煤機組執行“近零排放”標準,需要配套有效的大氣污染治理措施。除了煤炭本身燃燒過程碳排放強度比燃氣機組大,大氣污染治理設施運轉又進一步增加了碳排放,在碳達峰碳中和的背景下,燃氣機組更有優勢,更有利于電力企業向低碳高質量發展方向轉型。

運用AERMOD模型模擬預測分析不同燃料機組對周邊大氣環境的影響程度發現,在燃煤機組執行“近零排放”后,各常規因子對大氣環境的貢獻均不大。通過預測分析實際排放對大氣環境的影響,發現燃氣機組SO2的日均、年均濃度貢獻值占標率較設計煤種分別少1.99%、0.18%,NO2日均、年均濃度貢獻值占標率較設計煤種分別多0.54%、0.23%,說明燃氣機組SO2排放對大氣環境影響更小,未來應更重視燃氣機組NOx排放的控制。建議電廠結合當地環境背景情況,因地制宜選擇燃料。