摘要：選取上海市餐飲集中的典型區(qū)域城區(qū)進行餐飲企業(yè)油煙排放監(jiān)測，結果表明該區(qū)域餐飲企業(yè)油煙超標率在2018年至2020年間呈現(xiàn)先升后降的趨勢,，其中小型餐企更易油煙排放超標,。結合典型餐企細顆粒物與非甲烷總烴排放濃度，獲得上海市大型,、中型,、小型餐企以單位基準灶頭為核算基準的PM2.5與VOCs排放因子。

關鍵詞：餐飲源,；油煙,；PM2.5；VOCs,；排放因子,；餐飲油煙監(jiān)測云平臺；安科瑞

0.引言

        現(xiàn)階段,，我國人民生活水平不斷提高,，餐飲企業(yè)數(shù)量快速增長，餐飲企業(yè)也逐漸由分散趨于集中,。餐飲業(yè)的快速發(fā)展帶來便利的同時,，由于餐企位于人口密集的區(qū)域，且排氣筒高度較低,，餐飲業(yè)油煙污染問題日趨嚴重[1],。王桂霞等人通過對北京市環(huán)境大氣和3家不同烹調方式餐館的PM10，PM2.5樣品分析表明：3家餐館在油煙排放時間段PM2.5質量濃度是當日環(huán)境大氣PM2.5質量濃度的3.0-7.1倍,。岳浩選取了北京市5家典型餐飲單位作為典型代表,，進而對北京市餐飲業(yè)VOCs的排放特征,處理現(xiàn)狀,減排潛力等方面進行了以下研究,，發(fā)現(xiàn)家常菜的VOCs排放濃度可高達752μg/m3。越來越多的研究表明,，餐飲油煙源成為大氣顆粒物的主要貢獻源之一,，也是城市地區(qū)重要VOCs排放源。近年來,，我國開展了一些餐飲源顆粒物與VOCs排放清單編制研究,。國內餐飲油煙源排放清單主要核算基準包括人口數(shù)、就餐人次,、食用油用量和灶頭數(shù),。通過文獻調研和實地調研等方式，研究者建立了成都市,、長春市,、菏澤市、蘭州市,、上海市等地區(qū)以及國家層面的餐飲源排放清單,，但少有研究通過大量實測進行排放因子的本地化修正。本研究結合上海市4類典型餐飲源顆粒物與非甲烷總烴（NMHC）實測排放濃度,，并通過2018年至2020年對上海市城區(qū)餐企煙氣排放的監(jiān)測,，獲取上海市不同規(guī)模餐飲源本地化排放因子，以期為顆粒物與VOCs排放清單的編制提供數(shù)據(jù)支撐,。

1.研究方法

1.1采樣點位及方法

        采樣區(qū)域為上海市餐飲企業(yè)聚集區(qū)域城區(qū),，以餐飲油煙排放口為采樣對象開展排放因子監(jiān)測工作，測定煙氣排放速率,、油煙排放濃度,，并記錄基準灶頭數(shù)、油煙凈化器使用情況,、排氣罩灶面投影面積等信息,。采樣時間段分別為2018年11月-12月，2019年8月-11月,，2020年8月-11月,，采樣時間集中在餐飲企業(yè)作業(yè)的高峰時段，即午餐（11:30–13:30）或晚餐（17:00–20:30）時間,。采樣方法依據(jù)HJ/T397-2007,，油煙測試方法依據(jù)GB18483-2001，所采用的實驗器材有自動煙塵（氣）測試儀3012H型,、油煙濾筒,、紅外測油儀OL1010型、空盒氣壓DYM3型、簡易數(shù)字式溫濕度計Testo608-H2型,。同時,，選取4類（快餐1家、中餐2家,、日式簡餐1家,、川菜1家）典型餐企測量細顆粒物與非甲烷總烴的濃度。采取稀釋通道煙氣采樣的方式獲得顆粒物樣品,，所有濾膜樣品經(jīng)平衡干燥稱重,，同時從同批次石英濾膜中抽取2張濾膜作為實驗室分析的空白濾膜，同樣經(jīng)過烘烤,、平衡,、稱重等前期處理準備，樣品含量與空白含量的差值即為所采集顆粒物中的實際含量,。非甲烷總烴濃度參照HJ1012-2018測定,。

1.2油煙基準排放濃度計算

        按式（1）將實測濃度折算為基準風量的排放濃度，參照上海市《餐飲業(yè)油煙排放標準》（DB31/844-2014）[3],，油煙的實測濃度或基準濃度超標即為油煙排放超標。油煙濃度值與排風量值均以標準狀態(tài)下的干氣體為基準,。本研究的基準灶頭數(shù)按排氣罩灶面投影面積折算,，1個基準灶頭對應排氣罩灶面投影面積為1.1m2。

式中C基—基準風量的排放濃度,，mg/m3,；C測—實測排放濃度，mg/m3,；Q測—實測排風量,，mg/m3；Q基—單個基準灶頭的排風量,，以2000m3/h計,；n—采樣期間投用的基準灶頭數(shù)，個,。

1.3排放因子計算

采樣的餐飲企業(yè)按照《飲食業(yè)油煙排放標準》劃分為大,、中、小型三個規(guī)模,，小型餐飲企業(yè)基準灶頭數(shù)3,；中型餐飲企業(yè)基準灶頭數(shù)3且6；大型餐飲企業(yè)基準灶頭數(shù)6,。本研究采樣點位于油煙凈化器后管道,，即實測得排放因子為凈化后的排放因子。以灶頭數(shù)為基準的排放因子由實驗過程中排放污染的濃度、排氣風量計算獲得,，公式如下：

        式中Ei—不同污染物排放量,，g；n—基準灶頭數(shù),，個,；Hscale—不同規(guī)模餐企的年總經(jīng)營時間，h,；Vscale—不同規(guī)模餐企的單位灶頭煙氣排放速率,，m3/（h·個基準灶頭）；EFi—不同污染物排放因子,，g/（h·個基準灶頭）,；Ci—煙氣中污染物濃度，mg/m3,。

2.結果與討論

2.1油煙排放超標率

        監(jiān)測餐企超標情況見表1,。小型餐飲企業(yè)油煙排放超標率在3年中都較高，而大型,、中型餐飲企業(yè)超標率較低,。2018年總體超標率較低，無大型,、中型餐企油煙排放超標,。2019年各個規(guī)模餐企油煙超標率均為較高，總體超標率為較高,。2020年,，各類型餐企超標率均有所下降，總體油煙排放超標率變好,。2018年至2020年,，上海市城區(qū)餐飲企業(yè)油煙超標率呈現(xiàn)先升后降的趨勢。在上海市城區(qū),，大量的小型餐企集中于綜合樓宇中共同使用油煙排放管道,，可能超出管道的設計風量，且共同使用的情況使得油煙排放難以精細化管理,，易造成油煙排放超標,。

表1餐企油煙排放超標率

2.2煙氣與油煙排放速率

        本研究實測的各規(guī)模餐飲企業(yè)煙氣排放速率為小型>中型>大型餐企，呈現(xiàn)趨勢與技術手冊給定值不一致,。在監(jiān)測的各餐企中,，大型餐企更具有獨立使用煙氣排放管道的能力，當灶頭存在空閑時煙氣排放速率較低,；大量的小型餐企位置集中并共同使用油煙排放管道（部分中型餐企也存在類似情況）,，并基本不存在具有空閑灶頭情況,，使小型餐企單位基準灶頭煙氣排放速率較高。

        各規(guī)模餐企的油煙排放速率趨勢與煙氣排放速率趨勢相同,，小型餐企集中排放的煙氣量較大,，會使油煙濃度較高。

2.3排放因子

        不同規(guī)模餐飲企業(yè)單位基準灶頭排放因子見表2,。由于各規(guī)模餐飲企業(yè)煙氣排放速率為小型>中型>大型,，故各規(guī)模餐飲企業(yè)油煙排放因子也為小型>中型>大型。相比起其他研究,，本次PM2.5實測排放因子較小,，主要原因是上海市油煙凈化器安裝與運行效果較好，并且大型餐企與商業(yè)樓宇,、餐飲集聚區(qū)的餐飲服務企業(yè)需設置二級油煙凈化裝置,，根據(jù)上海市《餐飲業(yè)油煙污染控制技術規(guī)范（試行）》，凈化后細顆粒油煙（PM2.5）去除率達到90%,。

表2不同規(guī)模餐飲企業(yè)單位基準灶頭排放因子

單位：g/（h·個基準灶頭）

3.安科瑞AcrelCloud3500餐飲油煙監(jiān)測云平臺

        為了彌補現(xiàn)存餐飲行業(yè)在煙油監(jiān)測上的漏洞,，同時便利監(jiān)管部門的監(jiān)察，安科瑞油煙監(jiān)測云平臺應運而生,。油煙監(jiān)測模塊通過2G/4G與云端平臺進行通信和數(shù)據(jù)交互,，系統(tǒng)能夠對企業(yè)餐飲設備的開機狀態(tài)、運行狀態(tài)進行監(jiān)控,；實現(xiàn)開機率監(jiān)測,，凈化效率監(jiān)測，設施停運

告警,，待清洗告警,，異常告警等功能,；對采集數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,、排名等統(tǒng)計功能；較之傳統(tǒng)的靜電監(jiān)測方案,，更具實效性,。平臺預留與其他應用系統(tǒng)、設備交互對接接口,，具有很好的擴展性,。

3.1平臺結構

        平臺GIS地圖采集餐飲油煙處理設備運行狀態(tài)和油煙排放的濃度數(shù)據(jù)，自動對超標排放及異常企業(yè)進行提示預警,，監(jiān)管部門可迅速進行處理,，督促餐飲企業(yè)整改設備，并定期清洗,、維護,，實現(xiàn)減排環(huán)保，不擾民等目的。現(xiàn)場安裝監(jiān)測終端,，持續(xù)監(jiān)測油煙凈化器的工作狀態(tài),，包括設備運行的電流、電壓,、功率,、耗電量等等，同時結合排煙口的揮發(fā)性物質,、顆粒物濃度等進行對比分析,，一旦排放超標，系統(tǒng)會發(fā)出異常信號,。

■油煙監(jiān)測設備用來監(jiān)測油煙,、顆粒物、NmHc等數(shù)據(jù)

■凈化器和風機配合對油煙進行凈化處理,，同時對凈化設備的電流,、電壓進行監(jiān)測

■設備通過4G網(wǎng)絡將采集的數(shù)據(jù)上傳至遠程云端服務器

3.2平臺主要功能

（1）在線監(jiān)測

        對油煙排污數(shù)據(jù)的監(jiān)測，包括油煙排放濃度,，顆粒物,，NmHc等數(shù)值采集監(jiān)測；同時對監(jiān)控風機和凈化器的啟停狀態(tài),、運行數(shù)據(jù)進行監(jiān)測,。

(2)告警數(shù)據(jù)監(jiān)測

        系統(tǒng)根據(jù)采集的油煙數(shù)值大小，產(chǎn)生對應的排放超標告警,；對凈化器的運行數(shù)據(jù)分析,，上傳凈化設備對應的運行、停機,、故障等告警事件,。

(3)數(shù)據(jù)分析

        運行時長分析，離線分析,；告警占比,、排名分析；歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計等,。

(4)隱患管理

        系統(tǒng)對采集的告警數(shù)據(jù)分析,，產(chǎn)生對應的隱患記錄，派發(fā),、處理隱患,，及時處理告警，形成閉環(huán),。

(5)統(tǒng)計分析

包括時長分析,、超標分析,、歷史數(shù)據(jù)、分析報告等模塊,。

        (6)基礎數(shù)據(jù)維護

        個人信息,、權限維護，企業(yè)信息錄入,，對應測點信息錄入等,。

        (7)數(shù)據(jù)服務

        數(shù)據(jù)采集，短信提醒,，數(shù)據(jù)存儲和解析,。

3.3油煙監(jiān)測主機

        油煙監(jiān)控主機是現(xiàn)場的管理設備，實時采集油煙濃度探測器和工況傳感器的信號,，進行數(shù)據(jù)處理,，通過有線或無線網(wǎng)絡通訊將數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒掌髌脚_。同時,，對本地數(shù)據(jù)進行存儲,，監(jiān)控現(xiàn)場設備狀態(tài)，提供人機操作界面,。

        具體技術參數(shù)如下：

3.4設備選型方案

注：雙探頭適合雙排煙通道的場合,，每路探頭監(jiān)測1路排煙通道。

4.結語

        （1）2018年至2020年,，上海城區(qū)餐飲企業(yè)油煙超標率呈現(xiàn)先升后降的趨勢,，三年中小型餐企油煙超標率均為較高。小型餐企數(shù)量多,，位置集中,，共同使用油煙排放管道，難以精細化管理,，容易造成油煙排放超標,。

        （2）以單位基準灶頭為核算基準的上海市餐飲油煙源PM2.5排放因子為大型餐企0.96g/（h·個基準灶頭）、中型餐企1.38g/（h·個基準灶頭）,、小型餐企3.07g/（h·個基準灶頭）,。

        （3）以單位基準灶頭為核算基準的上海市餐飲油煙源VOCs排放因子為大型餐企5.14g/（h·個基準灶頭）,、中型餐企7.45g/（h·個基準灶頭）,、小型餐企16.49g/（h·個基準灶頭）。

【參考文獻】

[1]張星,錢振清,張德峰,竹濤,袁前程,葉澤甫.餐飲油煙排放特征與凈化技術研究進展[J].環(huán)境工程,2020,38(01):37-41+20.

[2]溫夢婷,胡敏.北京餐飲源排放細粒子理化特征及其對顆粒物的貢獻[J].環(huán)境科學,2007(11):2620-2625.

[3]江英華.上海典型餐飲油煙達標情況及排放因子研究[J].資源節(jié)約與環(huán)保.2021.

[4]安科瑞AcrelCloud-3500餐飲油煙監(jiān)測云平臺.2020.05版.

作者簡介：

侯文莉,，女,，現(xiàn)任安科瑞電氣股份有限公司，主要從事餐飲油煙監(jiān)測的研發(fā)與應用,。