神华CCS项目大气监测系统及监测分析

文 虎，樊贵县，翟小伟，赵兴雷，马 瑞，翁 力（1.西安科技大学能源学院，陕西　西安710054；2.西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室，陕西西安710054；，北京低碳清洁能源研究所，北京102200）

神华CCS项目大气监测系统及监测分析

文 虎1，2，樊贵县1，2，翟小伟1，2，赵兴雷3，马 瑞3，翁 力3
（1.西安科技大学能源学院，陕西西安710054；2.西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室，陕西西安710054；3，北京低碳清洁能源研究所，北京102200）

为缓解目前CO2浓度升高导致的温室效应等环境问题，神华集团于2011年开启了每年10万吨的CCS （CO2的捕集与封存）项目，为防止封存的CO2逃逸到大气中，对封存区地表大气CO2浓度和CO2通量主要采取涡度相关系统进行监测。介绍了涡度相关技术的基础理论，分析了该技术应用在CCS项目中的初期监测结果，并对目前导致封存区地表CO2通量异常的原因进行了预测和分析。结果表明:导致封存区CO2通量异常的主要原因是CO2封存区缓冲罐的自然排放，并根据初步分析对后续的监测提出了合理的建议。

涡度相关法；CO2的捕集与封存（CCS）；大气监测；CO2通量

近年来，由于CO2大规模的排放而引起的温室效应日益严重，对CO2的捕集与封存（CCS）成为人们关注的焦点。我国也相继开展了CO2的捕集和资源化利用的研究，神华集团于2011年在内蒙古鄂尔多斯启动了每年10万吨的CO2深部咸水层封存项目［1］。

对于这一新技术，除有政治、政策问题及经济可行性考虑外，还存在许多技术以及政府和公众的接受性问题［2］。其中焦点之一是能否保证CO2的安全永久埋存，这也是目前众多示范工程的主要目的。因为地质封存的CO2一旦泄漏，不仅对人类的身体健康造成影响，而且还可能污染地下水，提高地下水碳酸浓度以及重金属的浓度，且泄漏的CO2进入土壤后，还会影响土壤生物系统及植被根系，破坏生态系统平衡。此外，大量的CO2注入地层，使地层压力增加，还可能诱发地震［3-4］。因此，需要对其进行系统、完整、有效的监测，以保证CO2埋存的安全实施［5］，进而解决CO2地质封存的安全性和公众信任等问题，为后续CCS的研究提供依据［6］。

整个监测包括VSP地震监测、地下水质监测、土壤CO2通量监测、地表CO2浓度监测、大气CO2通量监测，其中大气监测作为整个监测的重要环节之一，是验证CO2地质封存在较长一段时间后的合理性和安全性的重要手段，也是工程实施的重要工作。近年来，涡度相关技术经过长期的理论发展与技术进步，被认为是国内外测定CO2通量、水热通量的最可靠方法［7］，国内外应用该技术解决了均匀下垫面假设下森林和农田等生态系统的CO2通量和水热通量的计算问题，目前致力于非理想下垫面（真实地形）的CO2通量和水热通量的计算。在国内，应用涡度相关技术起步较晚，用此方法测定水热通量已有一定的知识积累，但测定CO2通量还处于资料收集阶段［8］。在国外，涡度相关技术已成为CCS项目中大气监测最有效的方法［9］，它是通过快速传感器测定封存区周围大气中湍流运动产生的风速脉动和CO2浓度脉动，直接计算风速脉动和CO2浓度脉动的协方差来获取CO2通量，并通过CO2通量的变化来分析封存的CO2是否逃逸到空气中而达到监测目的。

1　涡度相关法监测原理

1.1涡度相关法概念

涡度相关法提供了一种直接测定植被与大气间CO2、水、热通量的方法［7］。该方法1951年由澳大利亚科学家Swinbank提出［10］，涡度相关是指某种物质的垂直通量，即这种物质的浓度与其垂直速度的协方差。涡度相关法可测得生态系统长期或短期的环境变量，使人类能定量理解生态系统中水和CO2的交换过程，能更深入地了解气候变化对生态系统所造成的影响［11］。涡度相关法也为土壤、植被、大气之间的物质和能量交换模型提供了一种直接验证手段，人们可以通过涡度相关技术所测得的碳通量来推算某一地区的净初级生产力和蒸发量。

1.2涡度相关法通量计算原理

设单位质量的流体物质S在充分发展湍流中，平均向上的通量为F，见图1，且涡度相关法有如下两个假设:

（1）水平方向上的输入与输出相等，即

（2）平均垂直风速为零，即

式中:u和w分别为水平和垂直风速（m/s）；ρv为物质浓度（mg/m3）。

平均垂直通量F为

式中:w′和ρ′v表示垂直风速与物质浓度的脉动值。

上式表明，只需测量垂直风速（m/s）与CO2浓度（mg/m3），并计算出它们的协方差，便可求出对应的垂直CO2通量FC［mg/（m2·s）］。

图1　垂直通量F直观计算图Eig.1 Diagram of vertical fluxes F calculation

2　研究方法

2.1大气监测系统组成与数据来源

神华CCS项目封存区位于内蒙古自治区伊金霍洛旗乌兰木伦镇陈家村，地面海拔为1 330 m，盛行风向为西北风。大气监测采用了开路式涡度相关系统，主要由开路式CO2/H2O分析仪（Li7500，LICOR，USA）、超声风速仪（CSAT-3，Campbell，USA）和数据采集器（CR1000，Campbell，USA）组成。充分考虑所需的观测范围及建筑物、人为活动、汽车尾气排放、大气层结的影响，最后将通量监测设备安装在图2中标注的位置，其安装高度为10 m，主要测量地表与大气间的通量交换，采样频率为10 Hz，在线计算30 min通量及其他各种必要的协方差并把结果存储在数据采集器内。按照微气象学符号协定，净生态系统CO2交换（NEE）向下通量（即碳吸收）用负号表示［12］。

2.2数据分析研究

本次选取2014年8月10日至2015年3月24日的数据进行分析，为确保数据的准确性，对涡动相关系统的半小时通量数据进行了3次坐标旋转和WPL密度效应修正［13］，并对由于降雨、系统故障等因素造成的数据丢失进行了剔除。另外，为了消除夜间低湍流的影响，以夜间摩擦风速大于0.1 m/s为标准对数据进行了筛选［14］，并将筛选后的数据根据风向分为16个区，得到风向频率分布图和平均风速雷达图，见图3和图4。

图2　监测点与封存场地示意图Eig.2 Diagram of monitoring sites and storage area

图3　风向频率分布图Eig.3 The distributionof wind direction frequency

图4　风速随风向分布图

由图3和图4可见，在选取的时间段内封存区主导风向为WNW和SSE风向，且平均风速都大于1 m/s，这消除了低湍流的影响，充分保证了数据的准确性。

对半小时监测数据（将半小时内的10 Hz数据求平均所得）以时间为横坐标，CO2浓度和CO2通量为纵坐标作图，得到CO2浓度和CO2通量散点图，见图5和图6。

图5　半小时时序上CO2浓度变化Eig.5 Half-hour series of CO2concentrations

图6　半小时时序上生态系统碳交换Eig.6 Half-hour series of the ecosystem carbon exchange

由图5可见，在选取的时间段内封存区CO2的浓度变化整体趋势比较稳定，但图中依然存在如此多离散的点，说明监测设备受到周围碳源的影响。这是因为2014年10月15日至2015年1月10日之间封存区附近有施工单位施工，对监测数据产生了一定的影响，如CO2浓度变化整体趋势增加，且高浓度离散的点增多，期间还对监测设备造成了破坏，导致中间有小部分数据缺失。

由图6可见，半小时时序上生态系统碳交换有明显的日变化趋势，即白天作物光合作用大于呼吸作用，吸收CO2，CO2通量为负值，夜间CO2通量为正值，整体趋势在零附近波动，符合自然生态系统规律；但是也存在很多NEE绝对值较大的点，这说明原有的生态系统碳交换受到了观测塔周围碳源的扰动，从一定程度上反映出周围环境可能存在别的碳源，还需做进一步分析。

由于自然生态系统的背景碳交换比较复杂，单从散点图很难加以判断，还需结合风向分布来进做一步分析。为了排除施工对监测的影响及冬天雨雪天气对设备信号的干扰，本文选取2014年8月11日至10月15日和2015年1月16日至3月24日两个时间段数据分别作雷达图进行比较分析，并将两个时间段监测数据按风向分为16个区，对每个区内的CO2浓度和CO2通量求平均值，得出两个时间段的CO2浓度和CO2通量随风向的分布图，见图7和图8。

图7　CO2浓度随风向分布图Eig.7 Distribution of CO2concentrations with the wind directions

图8　CO2通量随风向分布图Eig.8 Distribution of CO2fluxes with the wind directions

由图7可以看出:2014年8月11日至10月15日之间的CO2浓度在620～660 mg/m3之间，且相对稳定，而随着季节变化，2015年1月16日至3月24日之间CO2浓度增加到700～740 mg/m3之间，且CO2浓度在各个风向上都有所增加，在WNW方向和SSE方向上增加尤为明显，但单一地通过CO2浓度变化不能判断是否有碳泄漏，因为该变化值均在生态系统的自然变化范围之内。

由图8可以看出:除WNW方向外，两个时间段的其他各方向CO2通量均在零附近正常变化，但WNW方向上CO2通量变化较为异常，且变化较大，均为负值。根据CO2通量计算公式［见式（3）］，FC负值，则说明该地表CO2为向下吸收趋势，这也充分表明在监测塔的WNW方向上有很强的碳吸收。针对出现的这种情况做如下三种假设:第一，该地表地貌形态特殊，植物密集，但根据封存区地貌显示，该方向上地貌与周围环境一致，且植物稀少，故排除；第二，地下CO2泄漏导致，但从CO2通量数据显示，两个时间段平均CO2通量值分别为-0.72 mg/（m2·s）和-1.15 mg/（m2·s），CO2从地表往上泄漏，属于释放过程，10 m高的监测系统监测的CO2通量应该为正，故排除；第三，由封存区 WNW方向上的封存泵和缓冲罐泄压释放的气体导致，封存区缓冲罐安装高度为15 m，根据罐内温度和压力会自动排放CO2，根据现场观察，该时间段内缓冲罐CO2一直在释放，故很可能是该情况导致，下面做进一步分析。

结合图7发现，该方向上CO2浓度均高于整体平均值，一旦风向为WNW时，会将此处的高浓度CO2信息带到下风向的监测设备。这是因为CO2密度比空气重，排放源距离监测设备不远，高浓度的CO2在与大气均匀混合之前，就能将信息带给下风向的监测设备，进而出现CO2浓度高、CO2通量为负的情况。此外，根据该项目合作单位中国矿业大学针对封存区的地表模型对风速为1 m/s、泄漏速率为10 L/min的下风向截面不同时刻CO2泄漏扩散过程模拟结果显示，在泄漏初始时刻，CO2气云在截面上是均匀向四周扩散的，但在风速的影响下，瞬间向下风向方向扩散，之后一直按照这样的扩散趋势向下风向扩散，扩散的范围越来越大，CO2浓度值由泄漏源逐渐向下风向减小，且随着扩散时间的增大，截面的CO2在重力的作用下逐渐向地面下沉［15］，见图9。

上述模拟结果说明，当风向为WNW时，监测设备处于储罐的下风向，且势必会受到储罐CO2泄漏的影响，才会导致监测设备上表层CO2浓度比下表层CO2浓度高，从而出现上述CO2通量为负值且CO2浓度偏高的情况，进一步证明了上述假设。最后当CO2停止注入后，缓冲罐内气体释放停止后，可进一步加以验证。

图9　风速为1 m/s、泄漏速率为10 L/min的下风向截面不同时刻CO2泄漏扩散过程模拟图Eig.9 Simulated diagramsof the leakage and diffusion process of CO2at the downwind cross section with wind speed 1 m/s，leakage rate 10 L/min

其他风向上CO2通量均在-0.2～0.2 mg/（m2·s）范围内波动。根据杨娟等［16］在位于内蒙古锡林浩特市东偏北24 km处的中国气象局沈阳大气环境研究所内蒙古典型原生态系统野外观测站的研究，得到了该地区全年的CO2通量在-0.25～0.1 mg/（m2·s）之间变化（见图10），一天的CO2通量在-0.3～1.3 mg/（m2·s）之间变化（见图11）。该观测点下垫面相对均匀、平坦，属温带大陆性半干旱气候，冬季寒冷干燥，夏季温暖湿润，太阳辐射较强，年均气温为2℃，年均降水量约260 mm，降水主要集中在6～9月份，主导风向为西南风；优势植物以克氏针茅和羊草为主；土壤类型为淡栗钙土，土壤腐殖质层较薄，地貌与封存区相似，故可将此地区当作封存区自然生态系统的本底值作对比。经对比发现，封存区除WNW方向外，其他方向CO2通量均在正常范围内变化，看不出有CO2泄漏的情况。

图10　内蒙古克氏针茅草原CO2通量月均变化［16］Eig.10 Monthly average change of CO2fluxes in Inner Mongolia Stipakrylovii steppe

图11　内蒙古克氏针茅草原CO2通量日均变化［16］Eig.11 Daily average change of CO2fluxex in Inner Mongolia Stipakrylovii steppe

3　结论与建议

针对神华CCS项目大气监测系统研究可以发现，单一地从CO2浓度和CO2通量的散点图中很难挖掘数据信息，巧妙地通过将散点图转化为雷达图能更直观地观察出封存区近地表CO2浓度和CO2通量的变化以及随风向的分布规律。同时，为了消除施工等外在因素对监测系统的影响以及掌握季节变化对CO2通量的影响，采用了分段对比的分析方法，进一步发现了WNW方向上的CO2通量异常现象，并分析得出:导致WNW方向上CO2通量异常的主要原因是压缩CO2的缓冲罐的自然释放。封存区其他风向CO2浓度整体变化趋势均在季节变化范围之内，CO2通量也满足净生态系统碳交换，有明显的生态系统的日变化趋势，即白天植物光合作用大于呼吸作用，CO2通量为负值，夜间相反，CO2通量为正值。

此外，通过涡度相关监测系统在CCS项目中的应用和实施，也发现了单一地通过涡度相关技术监测很难识别地下CO2的微量泄漏，因为自然背景生态系统的碳交换量会将其隐藏，不易察觉。所以在CO2注入时应参照国外CCS项目，加入一些生态系统中本底值较低且相对稳定、容易监测的失踪剂，如CH4、SE6等，能更准确地提升监测效果［17］。大气监测是一个长期监测的过程，要想提高监测的准确性，需通过长期的监测数据来进一步分析判断，且监测过程中应尽量避免一些影响监测的客观因素，如封存区附近的施工、CO2压缩储罐自身的泄漏、雨雪天气对监测设备信号的干扰等。同时，涡度相关监测系统只是整体监测的一部分，单独从大气涡度监测不易判断CO2是否泄漏，还需与整体监测方案的监测结果相结合，才能得到更准确的监测结果。

致谢：本文得到了神华集团有限责任公司、北京低碳清洁能源研究所和神华煤制油化工有限公司等CCS项目实施单位的大力支持，特此感谢。

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Atmospheric Monitoring System and Analysis of Shenhua CCS Project

WEN Hu1，2，EAN Guixian1，2，ZHAI Xiaowei1，2，ZHAO Xinglei3，MA Rui3，WENG Li3
（1.School of Energy Engineering，Xi'an University of Science and Technology，Xi'an 710054，China；2.Key Laboratory of Western Mine Mining and Disaster Prevention of the Ministry of Education，Xi'an 710054，China；3.National Institute of Clean-and-low-carbon Energy，Beijing 102200，China）

In order to alleviate the current environmental problems of the greenhouse effect caused by increased CO2concentrations，Shenhua Group in 2011 started the annual 100000 tons of Carbon Capture and Sequestration（CCS）project.To prevent CO2from escaping into the atmosphere，this project applies an eddy covariance system to monitoring CO2concentrations and fluxes of near the surface of the storage area. This paper first introduces the related technical theory of eddy covariance，then analyzes the early-stage monitoring results with the technology applied in the CCS project，predicts and analyzes the surface CO2flux anomalies in current storage area.The results show that the main reason of the CO2flux anomalies in storage area is the buffer tank's natural emission.At last the paper puts forward some reasonable suggestions for the subsequent monitoring according to the preliminary analysis.

eddy covariance；Carbon Capture and Sequestration（CCS）；atmospheric monitoring；CO2flux

X84

A

10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2015.05.013

1671-1556（2015）05-0073-06

2015-03-26

2015-05-19

国家自然科学基金项目（51404195）；国家科技支撑计划项目（2011BAC08B00）

文 虎（1972—），男，博士，教授，主要从事煤炭自燃机理、预测与防治技术和安全工程及技术等方面的科研与教学工作。E-mail: