淺談典型餐飲油煙達標情況及應對措施

更新時間：2021-12-20 點擊次數：949

摘要：選取上海市餐飲集中的典型區域城區進行餐飲企業(ye) 油煙排放監測，結果表明該區域餐飲企業(ye) 油煙超標率在2018年至2020年間呈現先升後降的趨勢，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(yu) 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(wei) 核算基準的PM2.5與(yu) VOCs排放因子。

關(guan) 鍵詞：餐飲源；油煙；PM2.5；VOCs；排放因子；餐飲油煙監測雲(yun) 平台；安科瑞

0.引言

現階段，我國人民生活水平不斷提高，餐飲企業(ye) 數量快速增長，餐飲企業(ye) 也逐漸由分散趨於(yu) 集中。餐飲業(ye) 的快速發展帶來便利的同時，由於(yu) 餐企位於(yu) 人口密集的區域，且排氣筒高度較低，餐飲業(ye) 油煙汙染問題日趨嚴(yan) 重[1]。王桂霞等人通過對北京市環境大氣和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質量濃度是當日環境大氣PM2.5質量濃度的3.0-7.1倍。嶽浩選取了北京市5家典型餐飲單位作為(wei) 典型代表，進而對北京市餐飲業(ye) VOCs的排放特征,處理現狀,減排潛力等方麵進行了以下研究，發現家常菜的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(wei) 大氣顆粒物的主要貢獻源之一，也是城市地區重要VOCs排放源。近年來，我國開展了一些餐飲源顆粒物與(yu) VOCs排放清單編製研究。國內(nei) 餐飲油煙源排放清單主要核算基準包括人口數、就餐人次、食用油用量和灶頭數。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(lan) 州市、上海市等地區以及國家層麵的餐飲源排放清單，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(yu) 非甲烷總烴（NMHC）實測排放濃度，並通過2018年至2020年對上海市城區餐企煙氣排放的監測，獲取上海市不同規模餐飲源本地化排放因子，以期為(wei) 顆粒物與(yu) VOCs排放清單的編製提供數據支撐。

1.研究方法

1.1采樣點位及方法

采樣區域為(wei) 上海市餐飲企業(ye) 聚集區域城區，以餐飲油煙排放口為(wei) 采樣對象開展排放因子監測工作，測定煙氣排放速率、油煙排放濃度，並記錄基準灶頭數、油煙淨化器使用情況、排氣罩灶麵投影麵積等信息。采樣時間段分別為(wei) 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(ye) 作業(ye) 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HJ/T397-2007，油煙測試方法依據GB18483-2001，所采用的實驗器材有自動煙塵（氣）測試儀(yi) 3012H型、油煙濾筒、紅外測油儀(yi) OL1010型、空盒氣壓DYM3型、簡易數字式溫濕度計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(yu) 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，所有濾膜樣品經平衡幹燥稱重，同時從(cong) 同批次石英濾膜中抽取2張濾膜作為(wei) 實驗室分析的空白濾膜，同樣經過烘烤、平衡、稱重等前期處理準備，樣品含量與(yu) 空白含量的差值即為(wei) 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(wei) 基準風量的排放濃度，參照上海市《餐飲業(ye) 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(wei) 油煙排放超標。油煙濃度值與(yu) 排風量值均以標準狀態下的幹氣體(ti) 為(wei) 基準。本研究的基準灶頭數按排氣罩灶麵投影麵積折算，1個(ge) 基準灶頭對應排氣罩灶麵投影麵積為(wei) 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(ge) 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，個(ge) 。

1.3排放因子計算

采樣的餐飲企業(ye) 按照《飲食業(ye) 油煙排放標準》劃分為(wei) 大、中、小型三個(ge) 規模，小型餐飲企業(ye) 基準灶頭數3；中型餐飲企業(ye) 基準灶頭數3且6；大型餐飲企業(ye) 基準灶頭數6。本研究采樣點位於(yu) 油煙淨化器後管道，即實測得排放因子為(wei) 淨化後的排放因子。以灶頭數為(wei) 基準的排放因子由實驗過程中排放汙染的濃度、排氣風量計算獲得，公式如下：

式中Ei—不同汙染物排放量，g；n—基準灶頭數，個(ge) ；Hscale—不同規模餐企的年總經營時間，h；Vscale—不同規模餐企的單位灶頭煙氣排放速率，m3/（h·個(ge) 基準灶頭）；EFi—不同汙染物排放因子，g/（h·個(ge) 基準灶頭）；Ci—煙氣中汙染物濃度，mg/m3。

2.結果與討論

2.1油煙排放超標率

監測餐企超標情況見表1。小型餐飲企業(ye) 油煙排放超標率在3年中都較高，而大型、中型餐飲企業(ye) 超標率較低。2018年總體(ti) 超標率較低，無大型、中型餐企油煙排放超標。2019年各個(ge) 規模餐企油煙超標率均為(wei) 較高，總體(ti) 超標率為(wei) 較高。2020年，各類型餐企超標率均有所下降，總體(ti) 油煙排放超標率變好。2018年至2020年，上海市城區餐飲企業(ye) 油煙超標率呈現先升後降的趨勢。在上海市城區，大量的小型餐企集中於(yu) 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(yu) 油煙排放速率

本研究實測的各規模餐飲企業(ye) 煙氣排放速率為(wei) 小型>中型>大型餐企，呈現趨勢與(yu) 技術手冊(ce) 給定值不一致。在監測的各餐企中，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並共同使用油煙排放管道（部分中型餐企也存在類似情況），並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。

各規模餐企的油煙排放速率趨勢與(yu) 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(hui) 使油煙濃度較高。

2.3排放因子

不同規模餐飲企業(ye) 單位基準灶頭排放因子見表2。由於(yu) 各規模餐飲企業(ye) 煙氣排放速率為(wei) 小型>中型>大型，故各規模餐飲企業(ye) 油煙排放因子也為(wei) 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淨化器安裝與(yu) 運行效果較好，並且大型餐企與(yu) 商業(ye) 樓宇、餐飲集聚區的餐飲服務企業(ye) 需設置二級油煙淨化裝置，根據上海市《餐飲業(ye) 油煙汙染控製技術規範（試行）》，淨化後細顆粒油煙（PM2.5）去除率達到90%。

表2不同規模餐飲企業(ye) 單位基準灶頭排放因子

單位：g/（h·個(ge) 基準灶頭）

3.安科瑞AcrelCloud3500餐飲油煙監測雲平台

為(wei) 了彌補現存餐飲行業(ye) 在煙油監測上的漏洞，同時便利監管部門的監察，安科瑞油煙監測雲(yun) 平台應運而生。油煙監測模塊通過2G/4G與(yu) 雲(yun) 端平台進行通信和數據交互，係統能夠對企業(ye) 餐飲設備的開機狀態、運行狀態進行監控；實現開機率監測，淨化效率監測，設施停運

告警，待清洗告警，異常告警等功能；對采集數據進行統計分析、排名等統計功能；較之傳(chuan) 統的靜電監測方案，更具實效性。平台預留與(yu) 其他應用係統、設備交互對接接口，具有很好的擴展性。

3.1平台結構

平台GIS地圖采集餐飲油煙處理設備運行狀態和油煙排放的濃度數據，自動對超標排放及異常企業(ye) 進行提示預警，監管部門可迅速進行處理，督促餐飲企業(ye) 整改設備，並定期清洗、維護，實現減排環保，不擾民等目的。現場安裝監測終端，持續監測油煙淨化器的工作狀態，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性物質、顆粒物濃度等進行對比分析，一旦排放超標，係統會(hui) 發出異常信號。