燃煤电厂烟气一次PM2.5控制技术的综合评估

邓 双,孙现伟,束 韫,李 博,郭凤艳,张 凡



燃煤电厂烟气一次PM2.5控制技术的综合评估

邓 双1,2*,孙现伟3,束 韫1,李 博1,郭凤艳1,张 凡1

(1.中国环境科学研究院,北京 100012；2.环境基准和风险评估国家重点实验室,北京 100012；3.广州纤维产品检测研究院,广东 广州 511400)

以燃煤电厂烟气颗粒物控制技术或组合为研究对象,在文献调研和专家问卷调查基础上,针对燃煤电厂一次PM2.5排放特征,构建了包含环境、经济和技术三方面共16项四个层次的评价指标体系;采用模糊综合法对7种颗粒物控制技术及其组合开展了综合评估.结果表明:在综合分析或着重环境性能的情况下,7种单一或组合控制技术的优先顺序为:低低温静电除尘配高频电源+湿式静电除尘≈静电除尘配高频电源+湿式静电除尘>电袋复合除尘>静电除尘+湿式静电除尘>袋式除尘>静电除尘>电凝并+静电除尘.若优先考虑经济因素,静电除尘为最优选择;优先考虑技术性能则袋式除尘为最优选择.

燃煤电厂；一次PM2.5；技术评估；层次分析法；模糊综合评价法

一次PM2.5排放是灰霾的主要成因之一[1].2015年我国工业烟(粉)的排放量约为1232.6×104t,其中燃煤电厂排放颗粒物165.2×104t[2],占全国工业总排放的13.4%,PM2.5排放量约为89.3×104t.为有效控制燃煤电厂一次PM2.5排放,必须通过技术评估以筛选出最佳技术、经济和环境效益的末端颗粒物控制技术.

国外在20世纪80年代初就开始对烟气控制技术的经济性进行了分析,其中报道较多的是美国电力研究院(EPRI)、国际能源机构.目前国内对于大气污染物开展的技术评估研究主要集中在火电厂脱硫脱硝方面[5-7].本文采用模糊综合评价法对燃煤电厂烟气一次PM2.5控制技术进行了综合评估,以期为燃煤电厂一次PM2.5减排提供技术支持.

1 方法与路线

1.1 技术评估方法

目前技术评估方法主要包括模糊综合评价法、层次分析法和灰色关联度综合评价法,其中以模糊综合评价法应用最为广泛.模糊综合法[8]是一种用于涉及模糊因素的对象系统的综合分析方法,其利用模糊集理论,充分利用人脑对模糊现象能做出正确判断的特点,模拟人的思维推理过程,使定性因素向定量因素逼近,从而得出科学的结果.模糊综合法最大优势在于能处理具有模糊性因素较多或定性定量指标比较复杂的问题,广泛应用于环保、建筑和生态等领域[8-14].燃煤电厂烟气一次PM2.5控制技术的评估指标具有多元化和模糊性,除了包括环境、经济和技术的一级指标外,还包含污染物脱除效率、对周围环境的影响、技术成熟度等多层次指标,因此本论文采用模糊综合评价法对燃煤电厂一次PM2.5控制技术展开评估研究.

1.2 评估技术路线

技术评估的主要步骤包括:(1)确定评价对象集,确定参与评估的技术;(2)选择评价方法和模型;(3)构建技术评估指标体系,确定评价指标集,并收集评价对象的评估指标参数;(4)确定评估指标的权重和量化方法;(5)综合分析各指标隶属度和权重值,计算各评价技术的分值;(6)得出综合评估结果.

技术评估流程如图1所示:

图1 技术评估流程

2 结果与讨论

2.1 技术初选及评价指标体系的构建

随着我国环保法规的日益严格,电力行业污染物排放要求不断提高,传统的低效高能耗的除尘技术已被淘汰.根据中国电力企业联合会报道[15],截至2015年年底,燃煤电厂安装电除尘的机组容量占全国煤电机组容量的69.1%,袋式除尘器和电袋复合除尘器分别占8.68%和22.2%.低低温静电除尘配高频电源[16-18]、电凝并[19-20]和湿式电除尘[21]等一批具有应用前景的新除尘技术及组合技术得到广泛推广.目前我国燃煤电厂的除尘技术及其工艺参数见表1.

根据这些技术在我国燃煤电厂的实际应用情况,考虑到控制技术的捕集粒径、除尘效率和本体阻力等工艺特性(表1),尤其是对于一次PM2.5的脱除效率,初步筛选出静电除尘(T1)、袋式除尘(T2)、电袋复合除尘(T3)、静电除尘+湿式静电除尘(T4)、电凝并+静电除尘(T5)、静电除尘配高频电源+湿式电除尘(T6)和低低温静电除尘配高频电源+湿式电除尘(T7)7种单一及组合控制技术进行技术评估,分别用T1~T7表示.

通过专家咨询,构建了包含环境、经济和技术的三级评价指标体系,如图2所示.

表1 燃煤电厂除尘技术

图2 燃煤电厂烟气一次PM2.5控制技术评估指标体系

Fig 2 Evaluation index system of primary PM2.5control technology for coal-fired power plant

2.2 评估指标的量化

由于指标间评估等级和量纲存在差异,不具有可比性,无法直接进行综合比较,因此必须对评估指标进行量化.评估指标量化常用方法主要有归一化法(定性指标)和等级赋值法(定量指标),在评估过程中将评估指标分为定量指标和定性指标,分别用归一化法和等级赋值法对其进行量化.各评估指标的等级与量化方法如表2所示.

对于定性指标,通过文献调研[16-22],和20位专家(涉及除尘技术研发、技术评估、能源和工程设备制造等领域)评分的方式对不同控制技术的某项指标进行赋值.赋值结果通常为[0,1]之间,赋值越大,表明基于该项指标的技术得分越好.首先根据定性指标的等级进行赋值,等级和赋值如表3,然后按照式(1)计算得分.

u=x/5 (1)

表2 指标等级与量化方法

表3 指标等级及对应的赋值

表4 指标量化结果

续表4

对于定量指标,采取归一化法将其进行量化.对于PM10、PM2.5的量化,可以采用式(2)进行:

2.3 评价指标的权重确定

虽然各技术指标已经量化,但每个指标在评估过程中的权重各不相同,因此各技术之间还是无法直接比较.本研究通过专家问卷调查获得各指标重要性评分,然后在此基础上利用层次分析法(AHP)[5]确定了指标权重.

(1)设评价对象集,即设待评技术集为=｛1,2,,7｝;为因素集,按一定的方式将中元素分成3个互不相交的因素子集=｛1,2,3｝,1,2,3分别表示环境指标、经济指标和技术指标.

(2)在此基础上,对每个U(=1,2,3)进行初级综合评价.本文设1包含对周围环境影响、协同效益和脱除效率3个评价指标,即1=｛1(1),1(2),1(3)｝;2=｛2(1),2(2),2(3)｝;3=｛3(1),3(2),3(3)｝;对于T(=1,2,…,7)可用向量X()表示个评价指标的属性值,即:

X()=(1n(),2n(),…, x())(3)

对于U来说,个待评技术的评价指标属性值可用下面的矩阵X(=1~m,=1~)表示:

由于各评价指标之间具有不可公度性,即各个指标没有统一的度量标准,如果直接使用指标值不便于进行分析和比较,因此在进行综合评价前,先将评价指标规范化,即构造评价指标的隶属函数使指标值统一变换到[0,1]范围内.由中的每个因素隶属度组成隶属度评价矩阵:

根据U中各因素所起作用大小定出权数分配A=(1(),2(),…,m()),且通过对模糊矩阵进行复合运算,可得出对U的一级综合评价B:

Bk=Ak°Ek=(bk1,bk2,…,bkn) (6)

(3)对进行综合评价

按各U在中所起作用的大小,给出其权重分配:

={1,2,3} (7)

由各的评价结果(=1,2,3),得出总的单因素评价矩阵:

经模糊复合运算可得的综合评价矩阵,

=AE=(1,2,…,) (9)

则b(=1,2,…,7)表示第个技术的综合得分,通过对综合得分排序即可找出哪项技术为最佳技术.

通过燃煤电厂PM2.5控制技术评估软件(V1.0)[23]、问卷调查与层次分析法(AHP)处理后,指标权重值如表5所示:

表5 指标权重

2.4 综合分析和评估

根据表4和表5,按照公式(6)和(9)计算可以得到燃煤电厂一次PM2.5待评技术综合得分,如表6所示.

表6 燃煤电厂PM2.5控制技术综合评估结果

由于低低温静电除尘配高频电源+湿式电除尘和静电除尘配高频电源+湿式电除尘技术组合的占地面积大、能耗高,导致其工程投资和单位脱除成本高.燃煤电厂在资金预算不足的情况下,可以考虑电袋复合除尘技术,但其对PM2.5的脱除效率相对较低,协同脱硫效果和回收效益也较差.如果考虑环境性能,静电除尘+湿式静电除尘要优于电袋除尘和袋式除尘,是现在主流的除尘技术,但由于其是两级除尘,其工程投资和运行成本较高、占地面积较大,故其综合得分相比电袋除尘和袋式除尘技术相对较低.而对于综合得分靠后的电凝并+静电除尘技术来讲,虽然其除尘效率比静电除尘高,但其脱除PM2.5单位成本相对较高,占地面积相对较大,并且电凝并作为新兴技术,在技术可靠性方面存在一定的问题,因此,其得分低于静电除尘,综合得分最低.由此可见,采用本论文评估方法得到的结果与目前燃煤电厂的实际情况比较吻合.

层次分析法属于主观赋值法,对权重的确定有一定的局限性;因此将评价结果与运用专家问卷调研法得到的专家参考权重进行评估得到的结果进行比较,发现一致性较好(图3).可见,本文采用的层次分析法尽量避免了主观因素的影响,其评估结果具有可靠性.

权重敏感性分析是指指标权重值改变对评价结果的影响.由于待评技术较多,故不对每个方案的权重变化临界值和敏感度系数进行逐一计算,而是分别以环境、技术和经济为重点调整指标权重,定性分析评估结果对权重的敏感性.当分别强调环境、经济和技术性能时,将三项一级指标的相对权重分别调整为1=(0.6,0.2,0.2)、2=(0.2,0.6, 0.2)和3=(0.2,0.2,0.6),各项二级、三级指标权重按比例随之变化,评价结果如图4~图6所示.

图3 燃煤电厂不同权重下评估结果对比

图4 强调环境性能的技术评估结果

图5 强调经济性能的技术评估结果

图6 强调技术性能的技术评估结果

优先考虑环境性能时(图4),评价结果与综合评估结果相似,这主要是因为在综合评估时将环境指标的权重设置较高(0.5),只略低于优先考虑环境性能的环境指标权重(0.6).低低温静电除尘配高频电源+湿式电除尘和静电除尘配高频电源+湿式电除尘技术组合为最佳选择;其次为电袋复合除尘和静电除尘+湿式静电除尘,而单独静电除尘为最差选择.

在优先考虑经济性能(图5)时,静电除尘为最优选择,这也充分说明了静电除尘为何受到广大燃煤电厂企业的青睐;其次为布袋除尘和电袋复合除尘,可见如果能够降低布袋消耗所带来的材料费用,布袋除尘和静电除尘将具有更强的经济优势;低低温静电除尘配高频电源+湿式电除尘、静电除尘配高频电源+湿式电除尘为最差选择,这两项技术在经济性方面需要进一步改善.

当优先考虑技术性能(图6)时,袋式除尘为最优选择,静电除尘稍为次之,而电凝并+静电除尘为最差选择,主要因为目前电凝并为新兴技术,在技术可靠性方面存在一定的问题.由此可见,我国各地区燃煤电力企业可根据本地的经济发展水平、大气环境容量和当地的排放标准等实际情况,进行燃煤电厂一次PM2.5控制技术选择;具体到某个电厂在选择PM2.5控制技术时,可根据其资金、电厂外部环境和是否为新建等实际情况,采用本论文建立的指标评价体系和评价方法进行控制技术评估,筛选出适合本厂具有最佳环境、经济和技术效益的一次PM2.5控制技术.

3 结论

采用模糊综合评价法,并结合现有文献调研和专家调查问卷,对燃煤电厂一次PM2.5控制技术进行了环境性能、技术性能和经济性能的综合评价.评估结果表明,优先考虑的因素不同,最后评价的结果也不尽相同.无论是综合评价还是优先考虑环境性能,低低温静电除尘配高频电源+湿式静电除尘和静电除尘配高频电源+湿式静电除尘都是最佳实用技术;优先顺序为:低低温静电除尘配高频电源+湿式静电除尘≈静电除尘配高频电源+湿式静电除尘>电袋复合除尘>静电除尘+湿式静电除尘>袋式除尘>静电除尘>电凝并+静电除尘.优先考虑经济因素时,静电除尘为最优选择;优先考虑技术性能时,袋式除尘为最优选择.

[1] 刘红年,朱 焱,林惠娟,等.基于自动站资料的苏州灰霾天气分析 [J]. 中国环境科学, 2015,35(3):668-675.

[2] 中华人民共和国环境保护部.2015年环境统计年报[EB/OL]. http://www.zhb.gov.cn/gzfw_13107/hjtj/hjtjnb/201702/P020170223595802837498. pdf.

[3] EPRI. Economic evaluation of flue gas desulfurization systems [M]. EPRI publications, 1991.

[4] EPA. Guidance for determining BACT under PSD [EB/OL]. https://www.epa.gov/nsr/guidance-determining-bact-under- psd.

[5] 张 洁.火力发电脱硝工程项目方案选择评价研究[D]. 北京:华北电力大学, 2014.

[6] 赵东阳,靳雅娜,张世秋.燃煤电厂污染减排成本有效性分析及超低排放政策讨论 [J]. 中国环境科学, 2016,36(9):2841-2848.

[7] 王书肖,郝吉明,陆永琪,等.火电厂烟气脱硫技术的模糊综合评价[J]. 中国电力, 2001,34(12):58-62.

[8] Zhao X, Hwang B G, Gao Y. A Fuzzy Synthetic Evaluation Approach for Risk Assessment: A Case of Singapore’s Green Projects [J]. Journal of Cleaner Production, 2015,115:203-213.

[9] Rajakarunakaran S, Kumar A M, Prabhu V A. Applications of fuzzy faulty tree analysis and expert elicitation for evaluation of risks in LPG refuelling station [J]. Journal of Loss Prevention in The Process Industries, 2015,33:109-123.

[10] Fang R. Calculating systems build of manas river basin water environmental carrying capacity [J]. Ground Water, 2014,36(6): 105-107.

[11] Gorai A K, Kanchan, Upadhyay A, et al. Design of fuzzy synthetic evaluation model for air quality assessment [J]. Environment Systems & Decisions, 2014,34(3):456-469.

[12] Jewell J, Cherp A, Riahi K. Energy security under de- carbonization scenarios:An assessment framework and evaluation under different technology and policy choices [J]. Energy Policy, 2014,65(3):743-760.

[13] Liu Y, Fang P, Bian D, et al. Fuzzy comprehensive evaluation for the motion performance of autonomous underwater vehicles [J]. Ocean Engineering, 2014,88(5):568- 577.

[14] Lin J F. Using fuzzy synthetic evaluation model to assess technical risk of China’s alternative fuel vehicle industry [J]. Advanced Materials Research, 2014,986(4):648-651.

[15] 中国电力企业联合会.中国电力行业年度发展报告[M]. 北京:中国市场出版社, 2016.

[16] Wang A, Song Q, Tu G, et al. Influence of flue gas cleaning system on characteristics of PM2.5emission from coal-fired power plants [J]. International Journal of Coal Science & Technology, 2014,1(1):4-12.

[17] Córdoba P, Ochoa-Gonzalez R, Font O, et al. Partitioning of trace inorganic elements in a coal-fired power plant equipped with a wet flue gas desulphurisation system [J]. Fuel, 2012, 92(1):145-157.

[18] Hua M O, Zhu F H, Wang S, et al. Application of WESP in coal-fired power plants and Its effect on emission reduction of PM2.5[J]. Electric Power, 2013,46(11):62-65.

[19] Zukeran A, Ikeda Y, Ehara Y, et alAgglomeration of particles by AC corona-discharge [J]. Electrical Engineering in Japan, 2000, 130(1):30-37.

[20] Watanabe T, Tochikubo F, Koizurni Y, et al. Submicron particle agglomeration by an electrostatic agglomerator [J]. Journal of Electrostatics, 1995,34(4):367-383.

[21] Altman R, Offen G, Buckley W, et al. Wet electrostatic precipitation demonstrating promise for fine particulate control - Part II [J]. Power Engineering, 2001,105(2):37-39.

[22] 孙现伟,邓 双,朱 云,等.我国燃煤电厂PM2.5减排潜力预测和分析[J]. 环境科学研究, 2016,29(5):637-645..

[23] 邓 双.燃煤电厂PM2.5控制技术评估软件V1.0 [CP]. 中国软件著作权:2016SR166821, 2016-05-02.

Comprehensive assessment of primary PM2.5control technologies for coal-fired power plants.

DENG Shuang1,2*, SUN Xian-wei3, SHU Yun1, LI Bo1, GUO Feng-yan1, ZHANG Fan1

(1.Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China；2.State Key Laboratory of Environmental Criteria and Risk Assessment, Beijing 100012, China；3.Guangzhou Fibre Product Testing and Research Institute, Guangzhou 511400, China)., 2018,38(3)：1157~1164

The object of this study is the evaluation of coal-fired power plant flue gas particulate control technologies or their combinations. According to the literature and the expert questionnaire surveys,an assessment model with sixteen evaluation indexes regarding environment, economy and technology was constructed to investigate the primary PM2.5emission behaviors from coal-fired power plants. Analytic Hierarchy Process (AHP) was used to conducted an assessment for seven coal-fired power plant flue gas particulate control technologies or their combinations. The results showed that the order of priority based on a comprehensive analysis or considering environment is: low-temperature electrostatic precipitation with high-frequency power + wet electrostatic precipitation ≈ electrostatic precipitation with high frequency power + wet electrostatic precipitation > electrostatic-bag precipitation > electrostatic precipitation + wet electrostatic precipitation > bag precipitation > electrostatic precipitation > electrostatic coagulation precipitation. The Electrostatic precipitation could be the best option if considering economics. Otherwise, the bag precipitation was the best if considering technology.

coal-fired power plant；PM2.5；technology assessment；analytic hierarchy process；fuzzy comprehensive analysis method

X513

A

1000-6923(2018)03-1157-08

邓 双(1972-),女,湖南湘潭人,研究员,博士,主要从事大气污染控制技术及对策研究.发表论文50余篇.

2017-08-08

国家科技支撑计划项目(2014BAC23B00);环境保护公益性行业科研专项(201309072)

* 责任作者, 研究员, dengshuang@craes.org.cn