丁莳文

随着大气污染问题日益严峻，挥发性有机物（VOCs）作为PM2.5的重要前体物，其排放源项复杂多样，排放量计算方法繁复，是我国近年来的重点防控污染物，污染物的源强、排放量是预测大气环境、制定相关减排政策的先决条件。拥有一套完善的排放绩效评估体系，得到科学的排放绩效值对于评估企业排放水平、制定减排政策、估算排放量都至关重要。排放绩效值的本质即为排污系数，即每活动强度单位排放污染物的量，活动强度是指导致污染排放的人为活动量，例如各种产品产量、物料使用量等，我国现有的排污绩效值多由宏观测算或国外法规文献取得。

涂料油墨制造业属于VOCs排放典型行业，我国是世界涂料生产第一大国，是油墨生产第二大国。涂料主要由树脂、溶剂、颜料、助剂等混合而成，油墨主要由树脂、染料、助剂等混合而成，两者制作工艺相似，生产过程中排放、逸散的VOCs主要来自于工艺过程中添加的溶剂。本文选择以涂料油墨制造业为研究对象，进行实地调查与数据采集，开展VOCs排放绩效体系建立研究，基于研究的结果分析，从企业、行业、管理维度探索精细化工业源挥发性有机物排放绩效体系的建立意义。

1材料与方法

1.1研究对象

抽选产品年产量在千吨级以上的典型涂料制造企业及油墨制造企业共15家，工艺类型以溶剂型和水性划分，具体为水性涂料制造企业2家、水性油墨制造企业1家，溶剂型涂料制造企业9家、溶剂型油墨制造企业3家。样本基础信息如表1所示。

表1 样本基础信息

1.2排放绩效体系建立方法

美国的空气污染物排放绩效体系由数据收集、数据计算、计算评级、样本评级、社会公开、确定颁布等步骤构成，得到的排放绩效值按置信度从高到低，分为A、B、C、D、E、U，共6个等级。美国环保署于1968年出版了第一版空气污染物排污手册《CompilationofAirPollutantEmissionFactor》（AP-42），手册每2~3a更新一次。中国台湾的排放绩效体系则更为精细化，中国台湾环保署于2007年发布《固定污染源挥发性有机物自厂系数（含控制效率）建置作业要点》（0980057105C号令），鼓励企业建立自测系数体系，企业的全厂排污系数由其排放量与活动强度之比值得到，以企业为本建立自测系数，并于同年颁布《公私场所固定污染源申报空气污染防制费之挥发性有机物之行业制程排放系数、操作单元（含设备元件）排放系数、控制效率及其他计量规定》（0960014388A号令）。

本研究以企业为基础建立排放绩效体系，主要是为了能够真实反映企业、行业、区域的排放水平、减排效果以及科学高效地估算污染物排放量。为实现目标，设定了2个指标：排放绩效值（反映排放水平）与单位减排量（反映减排效果）。经过现场实地调查，样本企业的主要VOCs产污源项有：设备泄漏气、储罐呼吸气、装载置换气、工艺废气、废水站逸散气、实验室废气等。采集的数据主要包括：企业的有效监测数据（监测报告或在线监测数据），各源项计算过程中所需的工艺数据和理化参数。样本企业的排放量、产生量计算方法依照《上海市涂料油墨制造业挥发性有机物排放量计算方法（2017年修订）》（沪环保防[2017]136号）计算，结合企业的数据完整度选取计算方法，具体源项计算方法如表2所示。

表2 样本各产污源项计算方法

考虑到企业的污染治理设施可能处理多个产污源项，一个产污源项也可能由多套设备共同处理，因此针对单套处理设备的处理效率、捕集效率是相对容易取值的，而全厂的处理效率、捕集效率则较难定义，因此本文采用中国台湾定义自厂系数的方法设计排放绩效值，定义排放绩效值为污染物排放量与活动强度的比值，按式（1）计算，定义单位减排量为污染物产生量与排放量之差与活动强度的比值，按式（2）计算。

式中：EF—排放绩效值，kg/t；E排污—污染物排放量，kg；A—活动强度，t。

式中：EF减排—单位减排量，kg/t；E产污—污染物产生量，kg。

依据《大气挥发性有机物源排放清单编制技术指南（试行）》（公告2014年第55号），活动强度以企业产品产量即涂料/油墨产量定义，与排放量在时间上保持一致性。

为证实体系可行性，抽取1家企业，建立4个月的月排放绩效，并进行纵向分析；为证实体系建立必要性，其余14家企业建立1年的年排放绩效，进行横向比较。本文采用SPSS软件对样本的排放绩效值等相关参数进行统计描述。

1.3数据获取方法

建立排放绩效所需的数据主要是通过现场调研（现场）和收集历史数据（历史）2种方式获得，排口监测数据采用企业通过验收的在线监测设备数据或有监测资质的第三方单位出具的日常监测数据，其余数据由样本企业统计提供。

2结果与讨论

2.1月排放绩效

研究组选取样本企业1#建立月排放绩效，数据累计期为2017年1—4月，企业生产负荷处在正常水平，排放绩效变化趋势如图1所示。

图1 样本企业1#月排放绩效趋势

首先运用统计学常用的格拉布斯准则筛选出数据中可能存在的异常值，按式（3）计算得到格拉布斯准则计算值，置信概率设为0.95，通过格拉布斯表得到临界值为1.46，样本1月的格拉布斯计算值大于临界值，则推断样本1月的数据存在异常的可能性。

经过调查发现该企业于2017年1月，在线监测装置进行过调试工作，故其数据存在异常情况，因此将1月数据排除后再进行分析。

式中：Gi—数组内第i个数值的格拉布斯计算值；Xi—数据内第i个数值；μ—数组平均值，用于判断数组平均水平；σ—数组标准差，用于评价数据离散情况。其次应用SPSS软件进行数据描述，结果如表3所示。

表3 样本企业1#月统计描述

由表3可知，产生量、排放量、排放绩效值、单位减排量的离散系数（标准差与平均值的比值）分别为13.29%、4.13%、7.69%、6.69%、6.27%，除异常数据外，样本企业1#每月的排放绩效基本趋于平稳，离散程度均不超过10%，证明以企业为基础建立排放绩效体系的技术路线是可行的。

2.2年排放绩效

研究组选取样本企业2#~企业15#建立年排放绩效，数据累计期为2015年，分涂料制造行业和油墨制造行业，为了能够直观反映趋势，VOCs的年产生量及年排放量数据以t为单位，排放绩效趋势如图2所示。由于数据皆为不同样本企业的年均数据，考虑到企业工艺、产品都不尽相同，因此假定整个数据集不存在异常值。

图2 样本年排放绩效趋势

应用SPSS软件进行数据描述，结果如表4、表5所示。

表4 涂料制造行业样本年均统计描述

表5 油墨制造行业样本年均统计描述

由表4、表5可知，涂料制造行业产生量、排放量、排放绩效值、单位减排量的离散系数分别为76.75%、84.47%、98.56%、200.00%，油墨制造行业产生量、排放量、排放绩效值、单位减排量的离散系数分别为58.37%、56.10%、97.64%、177.27%，同行业企业排放水平离散程度达到95%以上。考虑到可能是工艺不同造成排放绩效参差不齐，因此按工艺类型再次进行统计描述，结果如表6~表8所示，由于采用水性油墨工艺的企业样本仅有1家，故不再进行统计描述。

表6 溶剂型涂料制造业样本年均统计描述

表7 水性涂料制造业样本年均统计描述

表8 溶剂型油墨制造业样本年均统计描述

结合表6~表8可知，溶剂型涂料制造行业产生量、排放量、排放绩效值、单位减排量的离散系数分别为54.30%、63.32%、78.38%、177.00%，水性涂料制造行业产生量、排放量、排放绩效值的离散系数分别为85.19%、86.25%、125.00%，溶剂型油墨制造行业产生量、排放量、排放绩效值、单位减排量的离散系数分别为1.49%、9.86%、61.50%、138.24%。分工艺后，水性工艺的排放绩效平均值虽然得到了明显下降，但同行业同工艺之间的离散系数依旧较高，排放水平依旧差距很大。由此可得出结论：企业排放水平、减排情况个性化显著。

2.3本地化行业绩效值比较

目前国内外相关环境部门发布的涂料油墨制造行业排放绩效值汇总于表9。

表9 国内外涂料油墨制造行业排放绩效值汇总

由表9可知，我国大陆地区、台湾地区的排放绩效值大体上参照了美国，而美国AP42对其油墨制造业的排放绩效值评级为E，即为“可信度非常低，样本量非常小”；对涂料制造业的排放绩效值评级为C，即为“平均可信度，样本量适中”。

将实验样本与现有体系内的排放绩效值进行比较，涂料制造行业排放绩效平均值为4.85kg/t，是现有体系内排放绩效值的1/3左右，油墨制造行业排放绩效平均值为3.82kg/t，是现有体系内排放绩效值的1/13左右。样本与现有体系内的排放绩效值之间存在一定差距。

2.4不确定性分析

研究组以产品年产量在千吨到十万吨级的15家涂料油墨制造企业为样本实验建立排放绩效值，研究数据的不确定性主要体现在样本数据有限。样本中水性涂料工艺的企业为1家，水性油墨工艺的企业为2家，就现有的样本量而言，并不能完全代表一个工艺、一个行业、一个区域的整体水平；同时3家的排放绩效值呈现了阶梯式的变化，排放绩效值分别为0.003kg/t、0.07kg/t、0.49kg/t，也证明了即便是同类型行业同类型工艺，企业个体的排放是源头、过程、末端、管理等多种因素的叠加，互相之间存在着明显的差异性。

2.5体系建立必要性分析

我国目前有多个VOCs排放核算体系并行运作，且现有的排放绩效值多借鉴国外数值，由此研究组开始探索建立本地精细化的排放绩效体系的有效途径。

经过研究后发现，企业的生产工艺、原辅材料、治理效果及管理水平等的差异造成了企业排放水平和减排效果的强烈个性化。因此该体系首先能客观反映企业排放水平与减排效果，实现科学高效估算污染物排放量。从长远效果来看，如果能够以企业为主体，建立体系，就能够推动企业进行自主生产排放管理，制订具有针对性的污染治理计划。对行业来说，通过行业数据的不断积累，可形成数据库，通过大数据分析出行业不同工艺、不同类型产品的排污特点、排污水平，同时又能较为真实地反映行业总体排放水平及减排能力，形成客观的评价标准，引导企业选择较为先进的工艺及治理技术。管理方面，排放绩效就像企业的成绩单，数值化企业的减排绩效，提高管理部门监管效能，明确减排方向，深挖减排潜力，优化产业结构，制定行业差别化管理政策。

2.6体系建立建议

结合研究结果，建议体系应包括企业层面与管理层面（图3）。企业层面由企业自主进行污染源识别、数据采集、污染物产生量与排放量的计算、排放绩效值与单位减排量的确定；管理层面包括审核机构与管理部门，审核机构依据相应审核机制复核企业自主申报的绩效值与单位减排量，审核通过后，将其上报给管理部门，同时审核通过后的排放绩效值可用于企业核算VOCs排放量；管理部门将审核机构上报的排放绩效值和单位减排量按行业分类统计，排放绩效值用于分析行业排放水平，建立数据库，并通过大数据分析出相应的指标体系，对企业排放控制水平进行排名，指标可包括3个等级：先进值——代表行业先进水平（可取行业排名前20%企业的排放绩效平均值）、平均值——代表行业平均水平（可取行业企业的排放绩效平均值）、准入值——代表行业准入门槛（可取行业排名末端10%企业的排放绩效平均值），单位减排量可用于分析行业先进治理技术，排放指标与先进行业技术在向社会公开征求意见后，将指标值和行业先进减排技术公布。排放绩效值与单位减排量每3~5a更新一次。

图3 工业源挥发性有机物排放绩效体系

3 结语

（1）通过对国内外排放绩效体系的调研分析，以涂料油墨制造行业为基础，探索工业源挥发性有机物排放绩效体系建立方法及意义，定义污染物排放量与活动强度的比值为排放绩效值反映排放水平；定义污染物产生量与排放量之差与活动强度的比值为单位减排量反映减排效果。

（2）以15家产品年产量在千吨级以上的典型涂料油墨制造企业为样本，抽取1家企业，建立月排放绩效，剩余14家企业建立年排放绩效，并采用SPSS软件进行统计描述。样本月排放绩效的结果表明：在生产负荷稳定、各装置正常运行的情况，同一家企业的排放水平与减排效果基本趋于平稳，证实了体系的可行性；样本年排放绩效的分析结果表明：同行业工艺企业的排放水平、减排情况个性化显著。将实验样本与现有体系内的排放绩效值进行比较，差距较大，我国排放绩效值有必要进行本土化修正。

（3）建议构建“企业-审核机构-管理部门”相互联动的三级排放绩效体系，并建立公开的排放水平指标体系，客观反映排放水平与减排效果，推动产业结构的优化。

2020年《涂料工业》第10期