基于模糊层次分析法的VOCs泄漏检测与修复效果评估体系研究

卜梦雅，费波，张钢锋

上海市环境科学研究院

目前我国大气环境面临细颗粒物（PM2.5）污染形势依然严峻和臭氧（O3）污染日益突显的双重压力。特别是在夏季，O3已成为部分城市空气质量超标的首要因子[1-3]。研究表明，大气中的VOCs在紫外光照射条件下可与氮氧化物（NOx）发生光化学反应，是形成O3和PM2.5的关键前体物[4]。随着我国大气环境精细化管控水平的不断提高，VOCs污染防治工作引起广泛关注[5]，抓好VOCs治理已成为现阶段我国打赢蓝天保卫战的重要举措[6]。

泄漏检测与修复（leak detection and repair，LDAR）是工业企业VOCs无组织管控的有力抓手[7]，也是实现VOCs治理精细化的重要手段。它通过对设备组件泄漏浓度实施定量检测，发现泄漏点并及时进行修复，从而达到减少VOCs泄漏排放的目的[8]。自“十二五”以来，我国出台的众多政策文件和标准规范已对LDAR实施提出了明确要求，各地也陆续开展了相关工作。当前国内的LDAR实施情况与美国1990年十分类似，美国国家环境保护局（US EPA）在1978年颁布了第一部涉及LDAR的管理文件《石油精炼设备挥发性有机化合物泄漏控制》[9]，但在有限的执法条件下，低成本的LDAR检测使得实施水平参差不齐，因此在90年代中期US EPA提出对石油化工行业进行效果审核，并且与多家公司签署具有法律约束力的同意判决书（Consent Decree）[10]，其中包含执法规定、民事罚款和增强LDAR计划等[11]，要求企业定期进行第三方LDAR审核。目前国内LDAR实施中也面临类似的挑战，因此开展严格的LDAR实施效果评估极为必要。

国内学者通过对实际案例共性问题的归纳分析得出，目前国内LDAR实施中存在以下问题：1）在LDAR核査评估中建档存在本质错误、定位错误、其他类型错误，包括计件数量缺失、计件标识不一、可达不可达属性不明等问题[12]；2）在LDAR现场检测时存在未正确校验或漂移、标气浓度不符合规定或校验气超期、未按标准规范要求进行检测操作等错误[13]；3）经泄漏识别后未能及时修复泄漏密封点，或缺乏实质性修复措施直接列为延迟修复等情况[14]。

合规有效地开展LDAR是实现工艺设备与管线组件泄漏环节VOCs减排的关键，也是避免LDAR工作流于形式的重要途径。总体上，我国的LDAR工作尚处于起步阶段[15]，加之国内缺乏配套的LDAR效果跟踪评估制度与技术[16]，导致当前LDAR实施乱象丛生、问题突出，因此亟需建立一套科学实用的LDAR实施效果评估体系。笔者通过对我国LDAR领域标准规范内容要点的详细梳理，采用模糊层次分析法（fuzzy analytic hierarchy process，FAHP）构建了LDAR实施效果层次结构模型，形成了LDAR实施效果评估体系，以期为企业相关自查及政府核查工作提供技术参考。

1 研究方法及指标筛选

1.1 模糊层次分析法

FAHP[17-18]是将模糊理论（fuzzy theory）与层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）结合，用于解决层次分析法中存在的主观性强和科学性弱等问题，通过引入模糊数来构造模糊判断矩阵[19]，将定量指标与定性分析有机结合，间接削弱专家评分中的主观因素对评估指标的影响，从而客观有效地提高评估结果的科学性与真实性[20]。

FAHP以往多应用于工程方案选定[21-22]、风险评估[23-24]等领域，随着环保理念逐渐深入人心，其在环境领域的运用也随之增多，如燃煤电厂脱硫废水处理可利用技术评价[25]、黄河三角洲生态脆弱性评价[26]、高校室内空气质量评价[27]等。

建立FAHP模型首先要确定评估对象，即指标；再通过选择指标的主要影响要素如合规性、有效性等，构建评估指标体系模型以计算权重。权重的计算通过发放专家问卷获取各指标两两相对重要性的赋值结果，以建立三角模糊对比矩阵，即模糊判断矩阵。该矩阵满足一致性检验后方为有效数据，再运用MATLAB编程手段计算出层次权重排序和指标权重。

1.2 指标筛选

结合当前LDAR实施的政策要求及工作特点，本研究中FAHP模型指标筛选时重点考虑以下原则：1）遵循国家LDAR标准法规要求；2）涵盖LDAR实施工作全流程；3）便于评估工作高效开展。

梳理了截至目前生态环境部已出台的对LDAR工作提出相关要求的标准及规范文件（表1），在此基础上结合LDAR操作流程，即项目建立、现场检测、泄漏修复与复测、台账管理4个环节，对照标准法规中设备泄漏排放控制要求，评估相应企业实施LDAR的合规性，通过设计评分表来量化实施效果。

共筛选了14项评估指标，其中项目建立环节包含实施范围完整性、密封点分类正确性、密封点标识合理性、不可达点占比合理性4项指标；现场检测环节包含检测仪器合规性、仪器调试合规性、检测操作合规性、泄漏标识合规性、免予检测合规性5项指标；泄漏修复与复测环节包含泄漏修复及时性、延迟修复合规性、复测合规性3项指标；台账管

式中：n为模糊判断矩阵的阶数；λmax为最大特征值；CI为一致性指标；RI为平均随机一致性指标。本研究中FAHP模型的模糊判断矩阵CR均小于0.1，具有相对满意的一致性。

2 结果与讨论

2.1 FAHP模型计算结果

对国内目前LDAR工作开展经验较丰富的上海、广东、江苏、浙江等省（市）开展问卷调查，涉及具有LDAR专业背景的行业专家代表、企业代表及第三方服务商代表3类群体，共发放37份问卷，收回有效问卷33份。针对33份有效问卷归类并进行FAHP建模分析，其中专家群体、企业群体、第三方服务商群体有效问卷分别为12、10和11份，不同群体中4项一级指标权重分析结果见图2，其中总群体的权重是基于3类群体权重的算数平均数，14项二级指标权重分析结果见表3。

表3 不同群体FAHP建模二级指标权重及排序Table 3 Weight and ranking of secondary indicator in FAHP modelling of different groups

图2 不同群体FAHP建模一级指标权重结果Fig.2 Result of primary indicator weights in FAHP modelling of different groups

2.2 权重结果讨论

2.2.1 不同群体的权重分析

针对不同群体进行FAHP建模分析，可全面评估LDAR实施管理中不同群体的关注重点，以保障在进行LDAR评估制度设计时充分考虑各利益群体诉求。从FAHP建模结果来看，各群体对准则层要素权重分摊差异较大。

（1）总群体中，准则层指标按权重大小排序依次为泄漏修复与复测、项目建立、现场检测、台账管理。指标层权重前3为泄漏修复及时性、台账记录合规性、实施范围完整性，涉及LDAR工作不同环节，也充分反映了目前核查LDAR实施效果时需关注是否进行有效修复，是否进行数据记录，是否均纳入检测范围的基本思路。（2）专家群体中，准则层指标按权重大小排序依次为泄漏修复与复测、现场检测、项目建立、台账管理。可以看出，专家群体更多关注的是企业在发现泄漏时是否及时进行实质性修复、现场操作过程中是否尽可能地检测到泄漏源等，这与开展LDAR以减少物料损耗，降低VOCs排放的工作目标相吻合。（3）企业群体中，准则层指标权重大小排序与总群体保持一致，同时与专家群体关注的指标相似度较高，不同之处是企业群体认为项目建立的重要性要略高于检测。目前企业开展LDAR常以外包第三方服务商实施的模式为主，但修复工作的实施主体为企业，因此对于企业群体来说，更多关注密封点泄漏修复与项目建立工作的实施质量。（4）第三方服务商群体中，准则层指标按权重大小排序依次为项目建立、现场检测、泄漏修复与复测、台账管理。可以看出，第三方服务商对所提供的建档与检测的服务关注颇多，对主要由企业实施完成的修复工作关注甚少，这与企业关注的角度有所差异，说明第三方服务商较局限于完成合同任务要求，对LDAR有效实施后带来的VOCs减排重视度不高。

2.2.2 不同指标的权重分析

实施效果评估体系的一级指标是从LDAR工作流程的4个环节着手，这与丁德武等[29]提出的LDAR核查量化评估流程基本一致，与之不同的是本研究将GB 37822中规定的3种违法行为作为预评估项目，以避免企业触及环保红线，同时为管理部门精准执法、科学执法提供目标导向与理论依据。

针对二级指标中的权重结果分析，每项层级中指标权重最大的为项目建立层中的实施范围完整性、现场检测层中的检测操作合规性、泄漏修复与复测层中的泄漏修复及时性和台账管理层中的台账记录完整性。这与郑幸成等[30]构建的指标体系中的权重排序较一致，不同在于郑幸成等计算出的现场检测环节中操作人员检测合规性权重低于仪器校准与漂移程度，而本研究认为检测操作合规权重略大于仪器调试合规。

14项二级指标中免予检测合规性的权重最小，该结果充分凸显了目前设备泄漏排放控制中对忽视密封设备源头削减VOCs泄漏的基本现状。当前开展LDAR的最终目标及评估实施效果的首要指标是重视修复工作，但同时也应挖掘采用符合豁免条件的低泄漏、高效密封设备等源头控制措施，加大低泄漏设备的技术研发等，实施更全面的VOCs泄漏治理。此外2021年3月，长三角区域发布的《设备泄漏挥发性有机物排放控制技术规范》[31]（DB31/T 310007 ——2021、 DB32/T 310007 ——2021、DB33/T 310007——2021、DB34/T 310007——2021）中还提到企业可通过精简密封点数量、采取防泄漏措施等方式，从源头减少VOCs的泄漏量。

2.3 权重结果应用

基于表3中14项二级指标的总群体权重结果并结合标准及技术指南的规定要求与专家建议，得出一套系统的LDAR实施效果评分表。该表将评估过程分为预评估与正式评估两部分，明确了各评估指标的总体要求、评估要点、评估方法等，每项指标按照评估要点的具体内容在0到满分区间内进行评分且得分为整数。LDAR实施效果评估流程见图3，评分表详细内容见表4。

表4 LDAR实施效果评分表Table 4 LDAR implementation effect score sheet

图3 LDAR实施效果评估流程Fig.3 LDAR implementation effect evaluation process

评分表中评估方式主要分为文本评估和现场评估2种。文本评估中包含资料审核与材料证明，其中资料审核对企业LDAR相关资料从准确性、全面性进行分析；材料证明则需企业提供LDAR检测仪器证书等材料。现场评估包含现场勘查与现场抽测，其中现场勘查重点核实文本记录内容与现场情况是否吻合，检测人员操作是否规范等；现场抽测则需携带红外热像仪或便携式气体检测仪，对随机选取的密封点泄漏情况进行实测以计算泄漏率。

3 案例应用分析

将构建完成的LDAR实施效果评估指标体系应用于国内2019——2021年期间完成LDAR的10家工业企业，分析其LDAR实施现状与VOCs泄漏控制效果。通过系统收集相关企业LDAR实施报告和原始检测记录，优先判别是否存在GB 37822中规定的3种违法行为，再对文本资料及实施现场开展检查，并进行各工业企业LDAR实施效果评估打分。

10家工业企业的行业分别为制药3家、塑料制品3家、合成树脂2家、涂料油墨制造2家，其中某塑料制品企业厂区内受控密封点数量大于2 000个但暂未开展LDAR工作，因此评估工作终止且相关管理部门落实对该企业的督促整改工作。其余9家企业在充分保证数据真实性、评估公正性的基础上，运用LDAR实施效果评分表对企业LDAR各环节进行打分，评分结果见表5。

由表5可以看出，制药企业在2019年GB 37823出台后陆续施行LDAR工作，行业整体实施效果偏好，平均得分为82.7分，企业建档完善，能够按标准要求开展周期性检测且及时修复泄漏点；合成树脂与涂料油墨行业实施水平相当，合成树脂企业的平均得分为77.5分、涂料油墨制造企业的平均得分为76.5分，该行业企业LDAR实施综合效果良好，但仍有一些方面需要改善；而塑料制品企业落实LDAR工作的合规性较差，平均得分为69.5分，评估中除了发现部分企业存在“应做未做”情况外，在检测与修复等环节也均有一些问题，因此塑料制品行业企业需要应加快落实LDAR自查工作，确保有效控制设备VOCs泄漏排放。

表5 9家不同行业企业LDAR实施效果评分Table 5 LDAR implementation effect scores of 9 companies in different industries

4 结论

（1）从FAHP建模的一级指标的权重结果分析，各群体因自身工作经验的差异对LDAR的关注有所侧重，专家群体与企业群体将泄漏修复与复测排在首位，第三方服务商群体则赋予项目建立权重最大，总群体权重排序依次为泄漏修复与复测（0.305）、项目建立（0.281）、现场检测（0.245）、台账管理（0.169）。

（2）从FAHP建模的二级指标的权重结果分析，各项一级指标中权重最大的分别是项目建立层中的实施范围完整性、现场检测层中的检测操作合规性、泄漏修复与复测层中的泄漏修复及时性和台账管理层中的台账记录完整性。14项评估指标权重排序中，泄漏修复及时性位于第1位，免予检测合规性位于第14位。

（3）将基于FAHP建立的指标体系应用于10家工业企业LDAR的评估工作，得出制药行业整体实施效果偏好，企业平均得分为82.7分；合成树脂与涂料油墨行业实施水平相当，平均得分分别为77.5分、76.5分；塑料制品企业落实LDAR工作的合规性较差，平均得分为69.5分。