(中沙（天津）石化有限公司 天津 300270)
摘要：在我国快速发展的过程中，我国的石化产业发展十分迅速，LDAR动静密封点检测是VOCs排放量估算的一项主要工作，是石化行业泄漏评估的基础。检测指标的类型、方法和周期决定了年排放量的估算及泄漏评估，但由于检测资金、设备停车维护、地方法规等各方面的原因，采用的检测周期存在较大的差异。在相关系数方程法核算排放速率的基础上，通过对年产30万t苯酚和18.5万t丙酮设备装置的动静密封点检测和数据分析，研究了检测周期对该石化企业年排放量估算的影响。结果表明，检测数据对排放量估算有着重要影响，尤其是数据随时间的变异性较大时，其影响更为显著。检测周期对排放量估算的影响会影响到该企业年VOCs的总排放量。检测周期较长时，企业未能及时对装置的密封点泄漏进行修复，检测后排放量估算可能性随之升高。短的检测周期可以及时修复更多的泄漏点，大幅提高LDAR排放量估算的准确性，同时也减少了VOCs排放量，进而也消减了安全隐患和物料损失。
关键词：LDAR；检测周期；排放量估算；动静密封点
引言
石化企业生产过程中排放的挥发性有机物(VOCs)是工业源VOCs的重要来源。其中，工业循环冷却水系统运行过程中排放的VOCs长期以来并未引起重视，然而大型工业尤其是石化企业的循环水系统规模巨大，其循环水供应量每小时可达几万甚至几十万立方米。当工艺装置内的换热器因腐蚀穿孔等原因发生泄漏时，含有机物的物料会经换热器渗漏到循环冷却水中，再经冷却塔的汽提作用和风吹逸散外排至大气环境。为了估算石化企业循环冷却水系统的VOCs排放量，《石化行业VOCs污染源排查工作指南》给出了三种核算方法，分别为汽提废气监测法、物料衡算法和排放系统法。本文结合实际应用案例，对三种方法的适用性、可靠性和存在问题进行了分析研究。
1石化企业的CO2排放源及分布
石油化工企业生产过程中消耗大量的能源，为高耗能企业之一，也是CO2的主要工业排放源之一。随着原油变重、质量变差以及超低硫清洁燃料标准的实施，石油化工行业所排放的CO2总量也将日益增加，预计到2020年石化企业CO2排放比例将上升到20%左右。石化企业CO2排放源主要包括两大类：直接排放和间接排放。直接排放主要包括燃烧排放、工艺排放和逃逸排放。其中燃烧排放为化石燃料燃烧后的CO2排放，包括热电锅炉、蒸汽锅炉、加热器、加热炉、涡轮和火炬等固定源的CO2排放和其他移动源的排放；工艺排放是石油化工生产工艺过程中产生的CO2排放，产生工艺排放的主要装置有催化重整、催化加氢、催化裂化、乙烯氧化和制氢等；逃逸排放是各种设备部件泄露产生的CO2排放。由于逃逸排放排放量小且具有不确定性，再者逃逸排放的CO2量实际上已包含在工艺排放和间接排放的计算中，因此本文未考虑该部分的CO2排放量。间接排放是外购的电力、蒸汽或热所产生的CO2排放，总排放量为两者之和。
2 LDAR检测周期对石化企业VOCs排放量估算的影响
2.1检测组件清单
该化工企业涉及检测的组件主要包括泵浦、压缩机、搅拌器、阀门、泄压装置、连接件、法兰、开口阀或开口管线，共计设备装置密封点检测43229个，其中动密封设备检测点17520个，静密封设备检测点25709个。
2.2EPA关联法
EPA关联法进一步建立一r筛选数据与设备元件泄漏速率间的函数关系如果检测数值(SV)在仪器量程以内，则按设备类型将检测数值代人相应的公式，计算出泄漏率;如果SV超出仪器量程，则根据仪器量程选择相应的系数进行计算;如果}V打!除背景值后为零，则视为未检出，需根据未检出的设备数量，采用相应的系数计算未检出设备向环境泄漏量。
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2.3排放系数法估算冷却水系统VOCs的排放量
采用排放系数法估算该冷却水系统VOCs的年排放量，排放系数取7．19×10－7t/m3－循环水量，该冷却水系统年循环水量为56×107m3/a，则采用排放系数法的估算值为403t/a，与物料衡算法的估算值的绝对差值高达347t/a。综上所述，石化企业循环冷却水系统排放的VOCs不容忽视，以宁波某石化企业为例，其一座循环水量为70000m3/h的冷却水系统年排放VOCs可高达几十吨。此外，采用排放系数法估算的冷却水系统VOCs的排放量偏高。
2.4检测周期及方案
通常而言，LDAR半年度检测、季度检测、月度检测对动静密封设备排放量估算均会产生一定的影响。为此本文从4种方案研究排放量影响的分析，故2017年7月至12月针对某苯酚厂每月进行了一次LDAR检测，对该企业2017年下半年内排放量估算进行分析对比。其中：方案一为动静密封点半年检测一次，半年度动静密封点排放量以7月检测数据进行估算；方案二为动设密封点季度检测一次、静密封点半年度检测一次，第三、四季度动密封点排放量分别以7月、10月检测数据进行估算，半年度静密封点排放量以7月检测数据进行估算；方案三为动静密封点季度检测一次，第三、四季度动静密封点排放量分别以7月、10月检测数据进行估算。
2.5不同类型炼厂的CO2排放量计算结果
石化企业因加工原油品种、年加工量、加工流程和产品结构等的不同而分为不同的类型，其中根据产品结构的不同一般可分为三种类型：燃料型、燃料-化工型（炼化一体化型）和燃料-润滑油型。为考察不同类型炼厂的CO2排放特点，本文选取调查三个有代表性的典型石化企业，基于上述的CO2排放计算方法，分别对其进行CO2排放量计算。另外，计算中采用的不同炼厂炼油装置生产数据来自中石化内部资料，文中仅列出某燃料型炼厂2015年的各装置生产数据。无论何种类型的炼厂，催化裂化装置都是CO2排放大户，由于缺乏待生剂上的碳含量数据，故催化裂化装置的CO2排放量采用主风量和废气中CO2和CO浓度的方法进行计算。
结语
LDAR检测数据对排放量估算至关重要。在对LDAR检测数据进行核算的基础上，研究了LDAR检测周期对装置的挥发性有机化合物的泄漏排放量估算的影响。主要研究结论如下：1）检测数据对排放量估算有着重要影响，尤其是数据随时间的变异性较大时，其影响更为显著。检测周期对LDAR排放量估算的影响会影响到该企业年VOCs的总排放量。2）检测周期较长时，企业未能及时对装置的密封点泄漏进行修复，检测后排放量估算可能性随之升高。3）短的检测周期可以及时修复更多的泄漏点，大幅提高LDAR排放量估算的准确性，同时也减少了VOCs排放量，进而也消减了安全隐患和物料损失。
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论文作者:李荣荣
论文发表刊物:《电力设备》2019年第20期
论文发表时间:2020/3/3
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