钢铁行业污染物自动监测数据异常标记研究

2023-01-14宫福元曲朝峰

山西冶金 2022年4期

宫福元，曲朝峰

（中国宝武太原钢铁（集团）有限公司，山西太原 030003）

1 研究背景及意义

自动监测系统（Continuous Emission Monitoring System，缩写CEMS）亦称“烟气排放连续监测系统”或“烟气在线监测系统”，是指连续监测固定污染源颗粒物以及气态污染物排放浓度和排放量所需要的特定设备。由于其可连续在线运行，有益于扫除环境监管盲区和死角，被称为监督排污单位排放行为的“前沿哨兵”，已被普遍应用于日常环境监管工作中。但自动监测系统在实际应用过程中，也遇到一些问题，例如：因自动监测系统在遇到无法避免的故障、检修或校准时，会不定期地产生一些无效数据；因对使用中的监控生产设施进行定检、定修及事故抢修时，会定期或不定期地产生启停机（炉）、烘炉等非正常工况，从而造成自动监测数据的异常超标等。

长期以来，大量无效、异常的监测数据被自动监控系统现场端无区别地上传至上位机，并参与上位机的超标判定和排放量核算，从而影响了监管执法的准确性和有效性，成为阻碍自动监测系统全面发挥作用的重要因素。

2019 年，生态环境部出台了《生活垃圾焚烧发电厂自动监测数据应用管理规定》（部令第10 号），创新性地提出自动监测数据可作为生活垃圾焚烧发电行业污染物排放超标等违法行为的认定和处罚的依据，并提出了自动监测数据超标判断和处理规定，对特殊工况（启炉、停炉、烘炉、故障等）和CEMS 维护提出了累计时限要求及约束条件，并对污染物排放进行豁免管理。

钢铁行业作为传统的重污染行业，也是我国首批将自动监测系统CEMS 引入环境监管的行业之一，目前已普遍在行业内部炼焦装煤、推焦、干熄焦、焦炉烟囱，烧结机头、机尾，球团焙烧，炼铁矿槽、出铁场，转炉二次烟气、电炉烟气，发电锅炉烟气等重点排放口安装和使用了自动监测系统；并且还在高度大于45 m的高架源一般排放口上也安装并使用了自动监测系统。这些自动监测系统的使用对我国钢铁行业环境监管起到了积极的作用，但同时由于钢铁行业工艺复杂，内部生产设施和自动监测设备诸多，日常生产过程中各类设施或设备故障、启停、检修等非正常工况频繁，造成自动监测系统中存在大量无效或异常的数据。这些数据混杂在众多正常数据之中，并一同参与超标判定或排放量核算，从而增大了企业超标违法的风险。为增强环境监管的科学性和准确性，有必要对钢铁行业在线监测系统中的无效或异常数据进行标记，并对异常时段内的污染物排放实现豁免管理。

为此，太钢委托生态环境部门研究机构联合钢铁行业权威部门共同开展了《钢铁行业污染物排放自动监测数据异常标记》课题研究，提出非正常工况下烟气自动监测数据豁免管理规定，建立生产和污染治理设施异常标记规则，并向政府生态环境主管部门提报研究成果，期望能促进研究成果的推广与应用。同时，通过该课题的研究，摸清钢铁行业特定工况下的工作特征以及持续时间，摸清在线监测数据异常情况产生的原因，界定可豁免的工况和全年累计时间，以及全年可豁免的自动监测系统运营维护时段等，为后续出台钢铁行业主要污染物自动监测数据达标判定等文件提供可参考的经验。

中国宝武太原钢铁（集团）有限公司（全文简称“太钢”）属于我国典型的长流程钢铁企业，拥有包括矿山、焦化、烧结、球团、石灰窑、炼铁、炼钢、轧钢、发电在内的钢铁行业全部生产工序，同时太钢也是我国钢铁行业全流程超低排放绩效A 级企业，基本代表了我国钢铁行业的先进水平，以其为例进行研究极具代表性。

2 工作方案

2.1 研究目标

根据《环境保护法》《大气污染防治法》相关规定，并结合山西省发布的《关于自动监测数据应用于超标超量违法事实认定的技术说明》等文件要求，参考《火电、水泥和造纸行业排污单位自动监测数据标记规则》等技术文件要求，科学合理地确定太钢各废气排放源自动监测数据标记规则和达标判定方法，以促进太钢环保工作健康发展。并以太钢为试点，促进钢铁行业事故故障状态下的CEMS 标记工作推进。

2.2 主要工作内容

本次研究对象主要包括太钢本部厂区内各主要工序，以及太钢集团位于太原市境内的东山矿石灰窑工序和位于岚县的球团生产工序等。研究主要针对各工序生产设施、污染治理设施及自动监控系统运行情况，建立如实标记生产设施和污染治理设施异常的规则。考虑到生态环境部正在制定统一的《排污单位自动监测数据异常标记规则》，且各行业均可参照使用，因此本次课题将不对自动监控系统的异常情形进行深入研究。本次课题主要的研究对象为生产设施和污染治理设施的异常情形及其标记规则。具体研究工作包括：

1）正常工况下自动监测数据达标判定分析。调取太钢近几年以来全年大气自动监测数据，通过大数据分析筛选正常数据和异常数据，并对正常数据进行达标率的计算分析，评估太钢各点位自动监测数据达标情况。

2）制定太钢各废气污染源自动监测数据标记规则。对太钢生产设施和污染治理设施非正常工况下的异常数据进行分析研究，重点研究生产过程中实际存在且无法规避的非正常工况下的在线监测数据超标情况，并提出相应自动监测数据标记规则。

3）提出标记事件外超标数据的应对建议。针对标记事件外的超标数据，从生产、管理和治理设施状况等方面分析可能的原因，并提出改进建议。

4）根据上述工作，结合国内外相关标准规定中对钢铁企业非正常工况下烟气自动监测数据豁免管理规定，提出太钢各污染环节非正常工况下烟气自动监测数据豁免建议，并最终形成《钢铁行业污染物自动监测数据异常标记研究报告》。

2.3 研究重点

本次研究重点是日常生产过程中因启停炉或检维修而产生CEMS 在线数据异常的情形，重点关注上述状态下因含氧量变化而产生的折算浓度超标的问题。主要对太钢各工艺环节日常生产过程中出现的启停炉、检维修等非正常工况进行深入剖析研究，调查上述情况发生的频次、时长、实际工况以及对应污染治理设施的运行工况及污染物排放浓度变化情况，通过与企业座谈及对典型案例的剖析研究，提出主要工序的生产运行工况标记，明确可定位“故障或事故”的工况标段，并合理确定“故障或事故”工况的允许时长及全年累计允许时长。

根据太钢提供的太钢近年来排污许可证执行报告中的“污染治理设施异常运转信息”和“非正常工况排放信息”，以及工序现场记录单，结合山西省已出台的《关于自动在线监控数据应用于超标超量违法事实认定的技术说明》等文件的要求，本次重点对各生产设施启停过程中无法规避的污染物超标情况进行剖析研究，主要研究非正常工况产生原因、超标因子及超标原因、非正常工况时长等，并重点研究实际生产过程中相应的规避减缓措施。

2.4 研究方法

为顺利推进研究，本次工作中开展了文献调研、太钢自动监测数据分析、典型案例现场调研座谈、专家咨询等工作。

2.4.1 文献调研

利用期刊网等资源，广泛查阅相关的文献资料和研究成果，分析现有法律法规、规章和规范性文件，重点调研国内外钢铁企业对设备启动、停机等运行工况方面的要求。

2.4.2 太钢全厂自动监测数据分析

调取近年来太钢全部的大气自动监测数据，通过大数据分析筛选异常时间段，并根据当时的标准（含国家和地方的）对正常数据中小时浓度、日均浓度进行达标率的判定（注：达标判定均以当时标准限值即小时平均浓度限值为基准），给出不同判定标准下企业的达标水平；对于异常数据，结合太钢近年排污许可证执行报告中的“污染治理设施异常运转信息”和“非正常工况排放信息”，以及工序现场记录单，归纳总结企业生产工况（如停炉）和CEMS 系统维护规律等特点，分析异常数据产生的原因。

2.4.3 典型工序的调研座谈

与企业技术人员就设备启停机（炉）过程中各节点的时间、相应环保设施运行情况及自动监测数据情况进行座谈交流。核查典型工序自动监测系统运行情况，重点核查设施启动、停炉、烘窑等非正常工况下，自动监测设施运行情况以及自动监测数据记录内容，包括污染物监测数据、氧含量数据以及持续时间等内容，并在此基础上总结规律。

2.4.4 专家咨询

邀请行业协会代表、行业专家、典型企业代表，召开专家咨询会，形成课题研究成果。