浅谈餐饮业大气污染物排放特征及对策-安科瑞的云平台技术

时间：2021-08-03

餐饮业排放的主要污染物为食物加工过程中产生的油烟、颗粒物、非甲烷总烃( NMHC) 以及烹饪使用的煤、天气的燃烧产物。餐饮业废气对环境空气质量有一定影响，主要表现在液态油烟与空气中水分结合形成气凝胶，气凝胶在大气中长时间悬浮，会导致大气PM2.5含量增加，部分挥发性VOCs在大气中经过复杂地反应会生成可以长时间悬浮的二次颗粒物，进一步增加大气PM2.5含量。有研究表明，餐饮业排放以PM2.5为主，其排放的颗粒物约占北京大气PM2.5浓度的7.5%～21.2%，是北京城区大气污染的来源之一。且随着经济平稳增长，北京市人口增长，餐饮业消费大大提升。北京市商务局统计数据显示，截至 2018年12月，北京地区共有餐饮企业5.95万户，同比增长7.7%，尤其在城区，高密度分布的餐饮企业油烟排放，是造成局部空气污染的一大原因。餐饮业排放的油烟成分复杂，并对人体呼吸道产生不利影响，大量吸入后有致癌风险。

近年来，为了解餐饮业污染现状，学者们开展了众多研究。施巍等给出了一种餐饮业无组织排放的核算方法。Wang等基于Kuznets Curve对中国各省市地区餐饮业VOCs的排放进行了估算。林立等测算了上海典型餐饮业的油烟、颗粒物以及VOCs的排放，确定餐饮业排放是上海地区细颗粒物PM2.5的主要来源之一。温梦婷等研究了烹饪产生的PM2.5对北京冬季空气污染的贡献，结果表明研究目标排放的PM2.5浓度为当日大气环境PM2.5质量浓度的8～35倍之多。但是仍缺少北京地区餐饮源直接产生的污染总量的估算。本研究于2019年在北京市内选取了川湘菜、烤鸭、烧烤和家常菜这4种典型菜系，共41家餐饮企业，对各餐饮企业排放的油烟、颗粒物和非甲烷总烃进行现场采样、分析并估算年排放总量，旨在通过此研究，探明北京市餐饮业大气污染物初始产生总量，考察餐饮业排放的大气污染物对大型城市空气质量的影响程度。

安科瑞AcrelCloud3500餐饮油烟监测云平台

为了弥补现存餐饮行业在烟油监测上的漏洞，同时便利监管部门的监察，安科瑞油烟监测云平台应运而生。油烟监测模块通过2G/4G与云端平台进行通信和数据交互，系统能够对企业餐饮设备的开机状态、运行状态进行监控；实现开机率监测，净化效率监测，设施停运

告警，待清洗告警，异常告警等功能；对采集数据进行统计分析、排名等统计功能；较之传统的静电监测方案，更具实效性。平台预留与其他应用系统、设备交互对接接口，具有很好的扩展性。

3.1 平台结构

平台GIS地图采集餐饮油烟处理设备运行状态和油烟排放的浓度数据，自动对**标排放及异常企业进行提示预警，监管部门可*进行处理，督促餐饮企业整改设备，并定期清洗、维护，实现减排环保，不扰民等目的。现场安装监测终端，持续监测油烟净化器的工作状态，包括设备运行的电流、电压、功率、耗电量等等，同时结合排烟口的挥发性物质、颗粒物浓度等进行对比分析，一旦排放**标，系统会发出异常信号。

■ 油烟监测设备用来监测油烟、颗粒物、NmHc等数据

■ 净化器和风机配合对油烟进行净化处理，同时对净化设备的电流、电压进行监测

■ 设备通过4G网络将采集的数据上传至远程云端服务器

3.2平台主要功能

（1）在线监测

对油烟排污数据的监测，包括油烟排放浓度，颗粒物，NmHc等数值采集监测；同时对监控风机和净化器的启停状态、运行数据进行监测。

(2)告警数据监测

系统根据采集的油烟数值大小，产生对应的排放**标告警；对净化器的运行数据分析，上传净化设备对应的运行、停机、故障等告警事件。

(3)数据分析

运行时长分析，离线分析；告警占比、排名分析；历史数据统计等。

(4)隐患管理

系统对采集的告警数据分析，产生对应的隐患记录，派发、处理隐患，及时处理告警，形成闭环。

(5)统计分析

包括时长分析、**标分析、历史数据、分析报告等模块。

(6)基础数据维护

个人信息、权限维护，企业信息录入，对应测点信息录入等。

(7)数据服务

数据采集，短信提醒，数据存储和解析。

3.3 油烟监测主机

油烟监控主机是现场的管理设备，实时采集油烟浓度探测器和工况传感器的信号，进行数据处理，通过有线或无线网络通讯将数据传输到服务器平台。同时，对本地数据进行存储，监控现场设备状态，提供人机操作界面。

3.4设备选型方案

4.结论

(1) 选取的41家餐饮企业涵盖了4种典型菜系，具有一定的代表性。北京市餐饮源产生污染物能力较强，油烟，颗粒物和非甲烷总烃的基准平均浓度分别为1.93、6.6与10.9 mg·m^{－ 3}，均**过了北京市对餐饮企业排放的地方标准，对餐饮企业加装净化器十分有必要。

(2) 餐饮源产生的油烟与颗粒物之间存在较强的相关性，在对餐饮源排放污染物的监督管理过程中可以只对其中一项污染物进行检测，用于评估此餐饮企业的排放能力，从而节省检测费用。

(3) 估算了北京市2019年餐饮业油烟，颗粒物和NMHC的年产生总量，分别为5512、18849 和6169t，略**实际排放数值。原因是本文选取的菜系排放水平稍**其他菜系，且样品均采集自净化设备前端，未考虑净化效率对实际排放总量的影响。

(4) 本研究为《餐饮业大气污染排放标准》 ( DB11 /1488-2018) 发布后的在北京市范围内对餐饮源污染物产生的普查。随着近年来餐饮业的飞速发展，该行业产生的污染物总量呈现上升趋势。本文提供了以北京为例的中国特大城市餐饮企业排放强度的估算数据与估算方法，为**了解餐饮企业的排放强度提供了基础数据，为治理特大城市餐饮企业污染提供数据支持，并提出了需要治理的对象

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