2015年8月 电力科技与环保 第31卷第4期 国内外PM2.s研究进展综述 Reviewed of PM,s research progress in domestic and abroad 谢心庆,郑薇 (新疆财经大学应用数学学院,新疆乌鲁木齐830012) 摘要:对国内外PM2s的研究现状、方向、结论及方法进行回顾,以武汉市1个监测点为例,提出一种与PM25强相关 因素的分析方法,对PM2数值进行预测,并对我国PM2s研究展望并提出研究发展方向。 关键词:PM2s;研究现状;因子分析与预测;发展方向 Abstract: Through the analysis of the domestic and foreign research status quo, direction, the conclusion and methods of PM,s are reviewed. It takes a monitoring stations in Wuhan city as an example, a kind of strong and PM, s related factors analysis method is discussed, the PM,s numerical prediction, and the prospect of research to our country PM,s and research direction are put forward. Key words: PM,s: present research factor analysis and prediction: development direction 中图分类号:X701.2 文献标识码:B 文章编号:1674-8069(2015)04-017-04 0引言 (GB3095-82),随后在1996年、2000年和2012年 进行了三次修订。现在执行的《环境空气质量标 近年来,我国发生大范围持续雾霾天气。准》(GB3095-1996)发布于1996年,该标准只针 PM2s是空气质量标准中颗粒物(粒径≤2.5μm)浓对可吸入颗粒物的质量浓度设了限值,没有将细颗 度限值2,主要由水溶性离子、颗粒有机物和微量粒物作为监测项目。2012年2月29日,环境保护 元素等组成。研究发现PM2因其粒径较小、相对部公布了新修订的《环境空气质量标准》(GB3095 PM1比表面积较大,因此更容易富集空气中的有机-2012),调整了环境空气功能区分类,将三类区并 染物、酸性氧化物、有毒重金属、细菌和病毒。当二类区;增设了颗粒物(粒径≤2.5μm)浓度限值 PM23被人吸入到体内时,通过呼吸进入血液就可以和臭氧8h平均浓度限值;调整了颗粒物(粒径≤ 产生并导致人体呼吸、内分泌、心血管、神经及免疫10μm)、二氧化氮、铅和苯并(a)芘等的浓度限值; 等各系统疾病的发生3-。 调整了数据统计的有效性规定。与新标准同步还实 ◇、PM2s的形成机理和过程比较复杂,主要来源有施了《环境空气质量指数(AQ)技术规定(试行)》 源和人为源,可以分为一次颗粒物和二次颗粒(H633-2012)。 物。而我国近年来雾霾现象的出现主要来源于二次1.2我国大气颗粒物PM2s的地面监测研究进展 颗粒物,形成PM2s的前体物包括:SO2,NO,,挥发 我国研究人员于20世纪80年代开始大气颗粒 性有机化合物(VOCs),NH1等。本文主要讨论国物的研究工作。王玮等对多个城市的不同粒径 内外PM23的研究进展,总结已有学者的研究结论和颗粒物的质量浓度、酸度、酸化缓冲能力、元素浓度 方法,并针对我国PM123污染现状的特征,提出在研和来源进行了分析。黄鹂鸣等对在五个典型城 究方法、研究方向上急需加强的方面。 市功能区对大气颗粒物的污染状况进行了初步分 析,结果表明PM2s在PM0当中占据的比重大约在 1国内PM2研究进展 68%。张新玲等0对可吸入颗粒物及气象观测资 1.1我国大气环境质量标准设置历程 料进行分析,并与1993年观测资料进行对比,结果 我国于1982年首次发布《大气环境质量标准》发现南京市PM10浓度显著增加,而且可吸入颗粒物 基金项目:国家社科基金“新疆地区冰雹灾害预测研究"(14BT021);新疆自治区研究生创新科研項目“鸟鲁木齐市PM25浓度动态分析研究
国内外 ＰＭ２．５研究进展综述 ＲｅｖｉｅｗｅｄｏｆＰＭ２．５ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｉｎｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄａｂｒｏａｄ 谢心庆 ，郑 薇 （新疆财经大学 应用数学学院，新疆 乌鲁木齐 ８３００１２） 摘要：对国内外 ＰＭ２．５的研究现状、方向、结论及方法进行回顾，以武汉市 １个监测点为例，提出一种与 ＰＭ２．５强相关 因素的分析方法，对 ＰＭ２．５数值进行预测，并对我国 ＰＭ２．５研究展望并提出研究发展方向。 关键词：ＰＭ２．５；研究现状；因子分析与预测；发展方向 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｑｕｏ，ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓｏｆＰＭ２．５ａｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄ．ＩｔｔａｋｅｓａｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｔａｔｉｏｎｓｉｎＷｕｈａｎｃｉｔｙａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ，ａｋｉｎｄｏｆｓｔｒｏｎｇａｎｄ ＰＭ２．５ ｒｅｌａｔｅｄｆａｃｔｏｒｓａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｔｈｅＰＭ２．５ｎｕｍｅｒｉｃａｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｓｐｅｃｔｏｆｒｅｓｅａｒｃｈ ｔｏｏｕｒｃｏｕｎｔｒｙＰＭ２．５ａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｒｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＰＭ２．５；ｐｒｅｓｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈ；ｆａｃｔｏｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｄｉｒｅｃｔｉｏｎ 中图分类号：Ｘ７０１．２ 文献标识码：Ｂ 文章编号：１６７４－８０６９（２０１５）０４－０１７－０４ ０ 引言 近年来，我国发生大范围持续雾霾天气［１］ 。 ＰＭ２．５是空气质量标准中颗粒物（粒径≤２．５μｍ）浓 度限值［２］ ，主要由水溶性离子、颗粒有机物和微量 元素等组成。研究发现 ＰＭ２．５因其粒径较小、相对 ＰＭ１０比表面积较大，因此更容易富集空气中的有机 污染物、酸性氧化物、有毒重金属、细菌和病毒。当 ＰＭ２．５被人吸入到体内时，通过呼吸进入血液就可以 产生并导致人体呼吸、内分泌、心血管、神经及免疫 等各系统疾病的发生［３－７］ 。 ＰＭ２．５的形成机理和过程比较复杂，主要来源有 自然源和人为源，可以分为一次颗粒物和二次颗粒 物。而我国近年来雾霾现象的出现主要来源于二次 颗粒物，形成 ＰＭ２．５的前体物包括：ＳＯ２，ＮＯｘ，挥发 性有机化合物（ＶＯＣＳ），ＮＨ３ 等。本文主要讨论国 内外 ＰＭ２．５的研究进展，总结已有学者的研究结论和 方法，并针对我国 ＰＭ２．５污染现状的特征，提出在研 究方法、研究方向上急需加强的方面。 １ 国内 ＰＭ２．５研究进展 １．１ 我国大气环境质量标准设置历程 我国于 １９８２年首次发布《大气环境质量标准》 （ＧＢ３０９５－８２），随后在 １９９６年、２０００年和 ２０１２年 进行了三次修订。现在执行的《环境空气质量标 准》（ＧＢ３０９５－１９９６）发布于 １９９６年，该标准只针 对可吸入颗粒物的质量浓度设了限值，没有将细颗 粒物作为监测项目。２０１２年 ２月 ２９日，环境保护 部公布了新修订的《环境空气质量标准》（ＧＢ３０９５ －２０１２），调整了环境空气功能区分类，将三类区并 入二类区；增设了颗粒物（粒径≤２．５μｍ）浓度限值 和臭氧 ８ｈ平均浓度限值；调整了颗粒物（粒径≤ １０μｍ）、二氧化氮、铅和苯并（ａ）芘等的浓度限值； 调整了数据统计的有效性规定。与新标准同步还实 施了《环境空气质量指数（ＡＱＩ）技术规定（试行）》 （ＨＪ６３３－２０１２）。 １．２ 我国大气颗粒物 ＰＭ２．５的地面监测研究进展 我国研究人员于 ２０世纪 ８０年代开始大气颗粒 物的研究工作。王玮等［８］对多个城市的不同粒径 颗粒物的质量浓度、酸度、酸化缓冲能力、元素浓度 和来源进行了分析。黄鹂鸣等［９］对在五个典型城 市功能区对大气颗粒物的污染状况进行了初步分 析，结果表明 ＰＭ２．５在 ＰＭ１０当中占据的比重大约在 ６８％。张新玲等［１０］ 对可吸入颗粒物及气象观测资 料进行分析，并与 １９９３年观测资料进行对比，结果 发现南京市 ＰＭ１０浓度显著增加，而且可吸入颗粒物 基金项目：国家社科基金“新疆地区冰雹灾害预测研究”（１４ＢＴＪ０２１）；新疆自治区研究生创新科研项目“乌鲁木齐市 ＰＭ２．５浓度动态分析研究” １７ ２０１５年 ８月 电 力 科 技 与 环 保 第 ３１卷 第 ４期
2015年8月 电力科技与环保 第31卷第4期 中的细颗粒物占有很高的比例。宋宇等对北京的监测指标之一,其后国际上主要发达国家均已制 市1999至2000年空气污染物的消光系数和不同粒定PM2相关标准。随后 Rinehart等2在美国加利 径大小的颗粒物的质量浓度进行了观测,北京市大福尼亚地区建立20个观测站,用以研究PM2s的空 气颗粒物消光是导致能见度下降的首要原因,且能气质量;Apel2), Senaratnel21), Sisler和 Malm2 见度与PM2s浓度存在较好负相关性,而与PM的Chen2)等对PM2有关因素进行分析。 Waston'2 相关性较差。陈敏竹等解析了南京市大气可吸 Schichtell2), Muraleedharan'2对城市PM23危害进 人颗粒物的来源,指出扬尘等放源类是南京市可吸行研究。 Chameides等则研究气溶胶光学厚度和区 入颗粒物污染的首要因素。邓利群等对成都市域霾污染对水稻和小麦产量的影响。可见区域霾不 2009年夏季颗粒物浓度进行了研究。张予燕等 仅影响人的身体健康,对粮食经济也造成危害。 对南京市大气中的PM2s的监测和分析结果表明,细 颗粒物并不仅是由局地污染源产生所影响,而是地3现有的PM2s研究方向方法分析 区整体的混合和输送过程的体现。魏玉香等对 2007年南京市PM25质量浓度进行了月季变化、日 3.1投影寻踪回归 变化特征分析,并利用同时期气象资料分析了 投影寻踪回归其原理是利用计算机模拟编程, PM2与气象条件的关系。杨复沫等人对北京地 将复杂、维数高的数据源通过线性组合的方法转换 区PM2s中的元素、水溶性离子和含碳组分进行分为简单的低维的数据,并在低维数据上对数据结构 析;孟川平对室内环境大气细颗粒物(PM2)中 进行分析,以达到便于统计的目的。影寻踪回归模 多环芳烃污染组成及其粒径分布特征研究;方春型采取用一系列岭函数的和来逼近回归函数的方 生对城市大气环境中PM2源解析成分谱的建立法,并通过多重平滑回归计算来实现。该模型建立 进行研究。2014年卢鹏等开展了PM2的时间 了大气污染物浓度分类预测模型,此模型的拟合合 分布与演变扩散研究,建立了能够反映风速、温度l 格率为84.7%。该模型虽然有很好的预测模拟功 及湿度对PM2s扩散产生影响的基本模型。由于我 能,但此方法无法估计复杂PM2s的变化,可用于 12s相关因素分析中,单个因子回归分析。 的研究主要围绕可吸入颗粒物展开,与细颗粒物有32质量浓度的遥感估算模型 关的研究目前仍然较少。 该模型利用 MODIS气溶胶光学厚度与大气细 颗粒物质量浓度的相关关系,建立了细颗粒物质量 2国外PM2s研究进展 浓度卫星遥感估算模型,并结合不同气象环境,分别 根据世界卫生组织对空气污染造成的疾病负担修正模型提高模型精度。该模型对不同季节和不 的评价,每年有超过二百万的过早死亡归因于城市同气象环境下进行模型修正,很好的模拟了不同季 室外和室内空气污染,其中一半以上的疾病负担由节PM2s的浓度变化。该模型适用于估计分析各地 发展中国家承担。在美国国家环境保护局定量PM2s不同季节溶度变化,适用较广,但模型欠缺 评价的与大气PM2污染有关的健康效应中,由死亡PM2s相关成因的分析预测价值不大。 引起的经济损失占全部损失的89%。与TSP和3.3BP神经网络 PM10相比,PM2s上富集的有害物质更多,对人类呼 该模型是利用BP神经网络将环境作为1个系 吸系统的穿透力更强,更难于被呼吸道的粘膜所吸统,把与污染物SO2有关的影响因素作为系统的1 附并经由咳嗽等过程排出体外;且随着粒径的变小,组输入变量,将其SO2浓度视作环境系统的输出变 PM2s在空气中的存留时间也随之增加,对人体健康量,则可从系统角度出发建立环境污染的预测模型 的影响也越大。 该模型的预测精度优于模糊识别模型的预测精度。 随着人类对细颗粒物PM2s产生危害认识的愈该模型可以模拟预测SO2浓度变化,也可用于PM2s 加深入,各个国家都制定了严格的环境空气质量标浓度的预测,但不能综合考虑气象问题。 准,尤其是源解析的工作,逐步由粗颗粒物向细颗粒3.4多元统计分析与预测 转变。1997年美国率先将PM2s列为空气质量检测 多元统计分析方法利用简单的统计方法对 18
中的细颗粒物占有很高的比例。宋宇等［１１］ 对北京 市 １９９９至 ２０００年空气污染物的消光系数和不同粒 径大小的颗粒物的质量浓度进行了观测，北京市大 气颗粒物消光是导致能见度下降的首要原因，且能 见度与 ＰＭ２．５浓度存在较好负相关性，而与 ＰＭ１０的 相关性较差。陈敏竹等［１２］ 解析了南京市大气可吸 入颗粒物的来源，指出扬尘等放源类是南京市可吸 入颗粒物污染的首要因素。邓利群等［１３］ 对成都市 ２００９年夏季颗粒物浓度进行了研究。张予燕等［１４］ 对南京市大气中的 ＰＭ２．５的监测和分析结果表明，细 颗粒物并不仅是由局地污染源产生所影响，而是地 区整体的混合和输送过程的体现。魏玉香等［１５］ 对 ２００７年南京市 ＰＭ２．５质量浓度进行了月季变化、日 变化特征分析，并利用同时期气象资料分析了 ＰＭ２．５与气象条件的关系。杨复沫等［１６］ 人对北京地 区 ＰＭ２．５中的元素、水溶性离子和含碳组分进行分 析；孟川平［１７］ 对室内环境大气细颗粒物（ＰＭ２．５）中 多环芳烃污染组成及其粒径分布特征研究；方春 生［１８］ 对城市大气环境中 ＰＭ２．５源解析成分谱的建立 进行研究。２０１４年卢鹏等［１９］开展了 ＰＭ２．５的时间 分布与演变扩散研究，建立了能够反映风速、温度以 及湿度对 ＰＭ２．５扩散产生影响的基本模型。由于我 国对细颗粒物的监测工作开展较晚，对大气颗粒物 的研究主要围绕可吸入颗粒物展开，与细颗粒物有 关的研究目前仍然较少。 ２ 国外 ＰＭ２．５研究进展 根据世界卫生组织对空气污染造成的疾病负担 的评价，每年有超过二百万的过早死亡归因于城市 室外和室内空气污染，其中一半以上的疾病负担由 发展中国家承担［２０］ 。在美国国家环境保护局定量 评价的与大气 ＰＭ２．５污染有关的健康效应中，由死亡 引起的经济损失占全部损失的 ８９％［２１］ 。与 ＴＳＰ和 ＰＭ１０相比，ＰＭ２．５上富集的有害物质更多，对人类呼 吸系统的穿透力更强，更难于被呼吸道的粘膜所吸 附并经由咳嗽等过程排出体外；且随着粒径的变小， ＰＭ２．５在空气中的存留时间也随之增加，对人体健康 的影响也越大。 随着人类对细颗粒物 ＰＭ２．５产生危害认识的愈 加深入，各个国家都制定了严格的环境空气质量标 准，尤其是源解析的工作，逐步由粗颗粒物向细颗粒 转变。１９９７年美国率先将 ＰＭ２．５列为空气质量检测 的监测指标之一，其后国际上主要发达国家均已制 定 ＰＭ２．５相关标准。随后 Ｒｉｎｅｈａｒｔ等［２２］ 在美国加利 福尼亚地区建立 ２０个观测站，用以研究 ＰＭ２．５的空 气质量；Ａｐｐｅｌ［２３］ ，Ｓｅｎａｒａｔｎｅ［２４］ ，Ｓｉｓｌｅｒ和 Ｍａｌｍ［２５］ ， Ｃｈｅｎ［２６］ 等对 ＰＭ２．５有关因素进行分析。Ｗａｓｔｏｎ［２７］ ， Ｓｃｈｉｃｈｔｅｌ［２８］ ，Ｍｕｒａｌｅｅｄｈａｒａｎ［２９］对城市 ＰＭ２．５危害进 行研究。Ｃｈａｍｅｉｄｅｓ等［３０］ 研究气溶胶光学厚度和区 域霾污染对水稻和小麦产量的影响。可见区域霾不 仅影响人的身体健康，对粮食经济也造成危害。 ３ 现有的 ＰＭ２．５研究方向、方法分析 ３．１ 投影寻踪回归［３１］ 投影寻踪回归其原理是利用计算机模拟编程， 将复杂、维数高的数据源通过线性组合的方法转换 为简单的、低维的数据，并在低维数据上对数据结构 进行分析，以达到便于统计的目的。影寻踪回归模 型采取用一系列岭函数的和来逼近回归函数的方 法，并通过多重平滑回归计算来实现。该模型建立 了大气污染物浓度分类预测模型，此模型的拟合合 格率为 ８４．７％。该模型虽然有很好的预测模拟功 能，但此方法无法估计复杂 ＰＭ２．５的变化，可用于 ＰＭ２．５相关因素分析中，单个因子回归分析。 ３．２ 质量浓度的遥感估算模型［３２］ 该模型利用 ＭＯＤＩＳ气溶胶光学厚度与大气细 颗粒物质量浓度的相关关系，建立了细颗粒物质量 浓度卫星遥感估算模型，并结合不同气象环境，分别 修正模型，提高模型精度。该模型对不同季节和不 同气象环境下进行模型修正，很好的模拟了不同季 节 ＰＭ２．５的浓度变化。该模型适用于估计分析各地 ＰＭ２．５不同季节溶度变化，适用较广，但模型欠缺 ＰＭ２．５相关成因的分析，预测价值不大。 ３．３ ＢＰ神经网络［３３］ 该模型是利用 ＢＰ神经网络将环境作为 １个系 统，把与污染物 ＳＯ２ 有关的影响因素作为系统的 １ 组输入变量，将其 ＳＯ２ 浓度视作环境系统的输出变 量，则可从系统角度出发建立环境污染的预测模型． 该模型的预测精度优于模糊识别模型的预测精度。 该模型可以模拟预测 ＳＯ２浓度变化，也可用于 ＰＭ２．５ 浓度的预测，但不能综合考虑气象问题。 ３．４ 多元统计分析与预测［３４］ 多元统计分析方法利用简单的统计方法对 １８ ２０１５年 ８月 电 力 科 技 与 环 保 第 ３１卷 第 ４期
2015年 谢心庆等:国内外PM2s研究进展综述 第 M2s浓度的相关因素进行分析。在多元素统计分效果较好,但缺乏综合评价分析效果,可以结合此模 方法中,主成分分析可以作为建立PM2s综合预测型与空间统计学相关模型建立综合评价系统。 模型的前提分析 4因子分析与预测 3.5近地层PM2质量浓度垂直分布 该方法是分析近地层不同高度PM2s质量浓度4.1因子分析 垂直分布,通过收集观测点数据,对数据进行简单的 以武汉市1个空气质量监测点监测的2013年 统计分析得出分析报告。该方法提供了如何PM21月1日至8月27日的SO2、NO2、可吸入颗粒物 浓度垂直分布的有关特征,但缺乏预测功能和水平CO、臭氧、PM2、空气质量指数数据为例,建立主成 向变化的特征分析。 分分析模型如下 3.6高斯扩散模型1 f1=μaV1+μaV2+μaV3+μV4+μ3V5+HbV6 该模型首先利用指数平滑法在不考虑气象环境 (1) 因素来分析PM2s的时间分布情况,然后建立了基于式中:pV1+m2V2+…;HV=1;V为SO2浓度 高斯扩散模型PM2s污染物扩散模型,然后又进一V2为NO2浓度;V3为可吸入颗粒物浓度;V为CO 步建立了关于风速、温度以及湿度对PM2s扩散产生浓度;V为臭氧浓度;V6为PM2浓度的数据。 影响的基本模型,具有一定的适用性。该模型分析 将上述数据代入模型,SPSS分析结果见表1。 表1相关矩阵分析结果 空气质量指数 0.179 0.726 可吸入颗粒物 0.724 0.061 0.773 0.659 0.626 1.000 0.381 0.822 0.783 臭氧 0.381 0.254 空气质量指数 0.709 0.703 0.855 0.254 1.000 从表1可以看出,PM2s与空气质量指数相关关 从因子载荷计算可知,变量大部分都靠近两因 系为0.%63,可见该地区空气污染的主要来源为子坐标轴,说明信息丢失较少。因子得分函数为 PM2s。而PM2s与SO2、NO2、可吸入颗粒物、CO、臭1=0.249V1+0.285V2+0.275V3+0.147V4 氧都存在一定的相关关系 +0.162Vs+0.201V6+E1 从计算结果可知,巴特利特球度检验统计量的 观测值为1062.724,相应的概率值接近0,说明相关 =0.058V1+0.186V2+0.178V+0.270V~ +0.842V5+0.l60V6+E2 系数矩阵与单位阵有显著性差异。同时,KMO的值4.2预测分析 为0.811,从KMO的度量标准可知原有变量适合进 将式(3)代入式(2)得到 行因子分析。 v6=0.25382lV1+0.234123V2+0.226603V 计算可知,SO2、NO2、可吸入颗粒物、CO、PM2 +0.293286V4+0.214050V5+g·(4 在第1个因子上有较高的载荷臭氧在第2个因子式中:e=E1+e2 上有较高的载荷。得到的因子分析模型: 取近日12天SO2、NO2、可吸入颗粒物、CO、臭 V1=0.8791-0.115/2;V2=0.915f+0.023f2 氧的数据将其代入式(3)与实际值比较,结果发现, V3=0.8811+0.0212;V4=0.753f1-0.4642由式(4)求得的预测值与实际值之间没有存在奇异 Vs=-0.041+0.968/;V6=0.867-0.3621值,说明预测效果较好。虽然以上因子分析预测方 (2)法较好,但还存在缺陷,模型中没考虑时间因素
ＰＭ２．５浓度的相关因素进行分析。在多元素统计分 析方法中，主成分分析可以作为建立 ＰＭ２．５综合预测 模型的前提分析。 ３．５ 近地层 ＰＭ２．５质量浓度垂直分布 该方法是分析近地层不同高度 ＰＭ２．５质量浓度 垂直分布，通过收集观测点数据，对数据进行简单的 统计分析得出分析报告。该方法提供了如何 ＰＭ２．５ 浓度垂直分布的有关特征，但缺乏预测功能和水平 方向变化的特征分析。 ３．６ 高斯扩散模型［１９］ 该模型首先利用指数平滑法在不考虑气象环境 因素来分析 ＰＭ２．５的时间分布情况，然后建立了基于 高斯扩散模型 ＰＭ２．５污染物扩散模型，然后又进一 步建立了关于风速、温度以及湿度对 ＰＭ２．５扩散产生 影响的基本模型，具有一定的适用性。该模型分析 效果较好，但缺乏综合评价分析效果，可以结合此模 型与空间统计学相关模型建立综合评价系统。 ４ 因子分析与预测 ４．１ 因子分析 以武汉市 １个空气质量监测点监测的 ２０１３年 １月 １日至 ８月 ２７日的 ＳＯ２、ＮＯ２、可吸入颗粒物、 ＣＯ、臭氧、ＰＭ２．５、空气质量指数数据为例，建立主成 分分析模型如下： ｆｉ ＝μｉ１Ｖ１ ＋μｉ２Ｖ２ ＋μｉ３Ｖ３ ＋μｉ４Ｖ４ ＋μｉ５Ｖ５ ＋μｉ６Ｖ６ （１） 式中：μ２ ｉ１Ｖ１ ＋μ２ ｉ２Ｖ２ ＋…μ２ ｉ６Ｖ６ ＝１；Ｖ１为 ＳＯ２浓度； Ｖ２为 ＮＯ２浓度；Ｖ３ 为可吸入颗粒物浓度；Ｖ４ 为 ＣＯ 浓度；Ｖ５为臭氧浓度；Ｖ６为 ＰＭ２．５浓度的数据。 将上述数据代入模型，ＳＰＳＳ分析结果见表 １。 表 １ 相关矩阵分析结果 项 目 ＳＯ２ ＮＯ２ 可吸入颗粒物 ＣＯ 臭氧 ＰＭ２．５ 空气质量指数 ＳＯ２ １．０００ ０．８０７ ０．６７７ ０．６５９ －０．１７９ ０．７２６ ０．７０９ ＮＯ２ ０．８０７ １．０００ ０．７２４ ０．６２６ －０．０６３ ０．７３４ ０．７０３ 可吸入颗粒物 ０．６７７ ０．７２４ １．０００ ０．５８２ －０．０６１ ０．７７３ ０．８５５ ＣＯ ０．６５９ ０．６２６ ０．５８２ １．０００ －０．３８１ ０．８２２ ０．７８３ 臭氧 －０．１７９ －０．０６３ －０．０６１ －０．３８１ １．０００ －０．３５２ －０．２５４ ＰＭ２．５ ０．７２６ ０．７３４ ０．７７３ ０．８２２ －０．３５２ １．０００ ０．９６３ 空气质量指数 ０．７０９ ０．７０３ ０．８５５ ０．７８３ －０．２５４ ０．９６３ １．０００ 从表 １可以看出，ＰＭ２．５与空气质量指数相关关 系为 ０．９６３，可见该地区空气污染的主要来源为 ＰＭ２．５。而 ＰＭ２．５与 ＳＯ２、ＮＯ２、可吸入颗粒物、ＣＯ、臭 氧都存在一定的相关关系。 从计算结果可知，巴特利特球度检验统计量的 观测值为 １０６２．７２４，相应的概率值接近 ０，说明相关 系数矩阵与单位阵有显著性差异。同时，ＫＭＯ的值 为 ０．８１１，从 ＫＭＯ的度量标准可知原有变量适合进 行因子分析。 计算可知，ＳＯ２、ＮＯ２、可吸入颗粒物、ＣＯ、ＰＭ２．５ 在第 １个因子上有较高的载荷，臭氧在第 ２个因子 上有较高的载荷。得到的因子分析模型： Ｖ１ ＝０．８７９ｆ１ －０．１１５ｆ２；Ｖ２ ＝０．９１５ｆ１ ＋０．０２３ｆ２ Ｖ３ ＝０．８８１ｆ１ ＋０．０２１ｆ２；Ｖ４ ＝０．７５３ｆ１ －０．４６４ｆ２ Ｖ５ ＝－０．０４４ｆ１ ＋０．９６８ｆ２；Ｖ６ ＝０．８６７ｆ１ －０．３６２ｆ２ （２） 从因子载荷计算可知，变量大部分都靠近两因 子坐标轴，说明信息丢失较少。因子得分函数为： ｆ１ ＝０．２４９Ｖ１ ＋０．２８５Ｖ２ ＋０．２７５Ｖ３ ＋０．１４７Ｖ４ ＋０．１６２Ｖ５ ＋０．２０１Ｖ６ ＋ε１ ｆ２ ＝０．０５８Ｖ１ ＋０．１８６Ｖ２ ＋０．１７８Ｖ３ ＋０．２７０Ｖ４ ＋０．８４２Ｖ５ ＋０．１６０Ｖ６ ＋ε２ （３） ４．２ 预测分析 将式（３）代入式（２）得到： Ｖ６ ＝０．２５３８２１Ｖ１ ＋０．２３４１２３Ｖ２ ＋０．２２６６０３Ｖ３ ＋０．２９３２８６Ｖ４ ＋０．２１４０５０Ｖ５ ＋ε （４） 式中：ε ＝ε１＋ε２ 取近日 １２天 ＳＯ２、ＮＯ２、可吸入颗粒物、ＣＯ、臭 氧的数据将其代入式（３）与实际值比较，结果发现， 由式（４）求得的预测值与实际值之间没有存在奇异 值，说明预测效果较好。虽然以上因子分析预测方 法较好，但还存在缺陷，模型中没考虑时间因素。 １９ ２０１５年 谢心庆等：国内外 ＰＭ２．５研究进展综述 第 ４期
2015年8月 电力科技与环保 第31卷第4期 结语 [18]方春生.城市大气环境中PM2s源解析成分谱的建立进行研究 [D]长春:吉林大学,2013 [19]卢鹏何杰.PM25的时间分布与演变扩散研究[J]西南民族 PM2s的研究可以利用空间统计学和大气科学 大学学报,2014,(40):66-7 等实验检测方法进行研究并预测,其研究在社会意[2o] World Health Organization,wadH-Rqpt202[s].cm 义方面将增强对大气PM2s的预测预警,并将研究成 va. WHO Press. 2002 果进行全面应用各个地区。进而提高政府对突发公[21] Evans1, Van Donkrlaar A, Martin r V,a. Estimates of global 共事件指挥应急处置水平,不仅降低市民身体潜在 mortality attributable to particulate air pollution using satellite im- 危害其推广应用能减少经济财产的损失如减少区(2)mm,mEM,CC面dpm 域霾,使粮食产量增加,促进社会稳定和社会和谐, 产生巨大的社会、经济和生态效益。 Environment,2005(40):290-303. 参考文献: [23]Appel B R, Tokiwa J H, Hsu J, et al. Visibility as related to al- [1]周锐。中国四分之一国土现雾霾近半数国人受影响[EB/OL] spheric aerosol constituents[ J]. Atmospheric Environment 中国新闻网.htp://www.chinanews.com/gm/2013/07-11/ 1985,19(9):1525-1534 5032645.shtmlfrom=www.haol0086.com.2013-07-11 [24 ]Senartne L. Elemental composition in source identification of brown [2]GB3095-2012,环境空气质量标准[S] haze in Auckland, New Zealand [J]. Atmospheric Environment 3]覃辉艳大气污染颗粒物PM2s诱导人支气管上皮细胞凋亡及其 2004,38(19):3049-3059 机制探讨[D].广西:广西医科大学,2012 [25]Sisler J F, Malm W C. The relative importance of soluble aerosols [4]游燕白志鹏.大气颗粒物暴露与健康效应研究进展[冂].生态 毒理学报,2012,7(2):123-132 States [J]. Atmospheric Environment, 1994, 28(5): 851-862. S]常旭红张钰,吴建茹大气颗粒物暴露与人体心血管疾病急性261 hen LWA. Chow JC. Doddridge B Q et al. Analysis of a sum- 效应关系研究的系统评价[J]东南大学学报(医学版),2012 hertime PM2.5 and haze episode in the mid-Atlantic region [J] 3l(1):1-8 ounal of Air Waste Manage Association, 2003,(53):946 [6]薄以匀德国细微颗粒物与人体健康研究方法与进展[J].环境 卫生学杂志,2011,1(6):36-46 [27]Watson J G Visibility. Science and regulation [J]. Joumal of the [刀]邱勇,张志红大气细颗粒物免疫毒性研究进展[J].环境与健 Air Waste Management Association, 2002, 52(6): 628-713 康杂志,2011,28(12):1117-1120. [28]Schichtel B A, Husar R B, Falke S R, et al. Haze trends over the [8]王玮,汤大钢,刘红杰,等.中国PM25污染状况和污染特征的研 United States, 1980-1995[J]. Atmospheric Environment, 2001 究[J].环境科学研究,2000(1):1-5 35(30):5205-5210 [9]黄鹂鸣王格慧,王荟等南京市空气中颗粒物PM(、PM2,污[29] Muraleedharan TR,Rye, Waugh A,al. Chemical char- 染水平[J.中国环境科学,2002(4):47-50 cterization of the haze in Brunei Darussalam during the 1998 epi- [10]张新玲,张利民,李子华.南京市可吸入颗粒物数浓度变化及尺 sode[J]. Atmospheric Environment, 2000, 34(17): 2725-2731 度分布J.江苏环境科技,2003(4):33-34 [30]Chameides W L, Yu H, Liu S C, et al. Case study of the effects of [11]宋宇,唐孝炎,方晨,等北京市能见度下降与颗粒物污染的关 atmospheric aerosols and regional haze on agriculture An opportunity 系[J]环境科学学报,2003(4):468-471 to enhance crop yields in China through emission controls[ J].Jour- [12]陈敏竹南京市典型地区可吸入颗粒物的监测研究[D]南京 nal of geophysical research, 1999, 96(24): 1029-2001 南京理工大学,2006 [31]邓新民,李祚泳投影寻踪回归技术在环境污染预测中的应用 [13]邓利群,钱骏廖瑞雪,等.2009年8-9月成都市颗粒物污染 ].中国环境科学,1997,8(17):353-357 及其与气象条件的关系四[门.中国环境科学,2012,32(8):1[32谢意大气细颗粒物(PM2)质量浓度的遥感估算模型研究 433-1438 以南京仙林为例[D]南京:南京师范大学,2013 [14]张予燕,黄辉军,刘红年,等.南京市大气气溶胶颗粒物污染特 [3]李祚泳,邓新民.环境污染预测的人工神经网络模型[冂].成都 点[冂.环境科学导刊,2009,28(1):57-58 气象学院学报,1997,12(43):279-284 [5]魏玉香银燕杨卫芬,等南京地区PM23污染特征及其影响34]杨龙贺克斌张强等北京秋冬季近地层PM2s质量浓度垂 因素分析[]环境科学与管理,2009(9) 直分布特征[J]环境科学研究,2005(18):23-28 [16]杨复沫,贺克斌,马永亮,张强北京PM2s化学物种的质量平衡 特征[J].环境化学,2004,5(3):327-311 收稿日期:2015-02-10;修回日期:2015-05-24 [17]孟川平.室内环境大气细颗粒物(PM25)中多环芳烃污染组成 作者简介:谢心庆(1988-),女,回族,河南商丘人,在读研究生 及其粒径分布特征研究[D]济南:山东大学,2013 研究方向为统计学。E-mal:celebration.1988@163.com
５ 结语 ＰＭ２．５的研究可以利用空间统计学和大气科学 等实验检测方法进行研究并预测，其研究在社会意 义方面将增强对大气 ＰＭ２．５的预测预警，并将研究成 果进行全面应用各个地区。进而提高政府对突发公 共事件指挥应急处置水平，不仅降低市民身体潜在 危害，其推广应用能减少经济财产的损失，如减少区 域霾，使粮食产量增加，促进社会稳定和社会和谐， 产生巨大的社会、经济和生态效益。 参考文献： ［１］周 锐．中国四分之一国土现雾霾近半数国人受影响［ＥＢ／ＯＬ］． 中国 新 闻 网．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｈｉｎａｎｅｗｓ．ｃｏｍ／ｇｎ／２０１３／０７－１１／ ５０３２６４５．ｓｈｔｍｌ？ｆｒｏｍ＝ｗｗｗ．ｈａｏ１００８６．ｃｏｍ，２０１３－０７－１１． ［２］ＧＢ３０９５－２０１２，环境空气质量标准［Ｓ］． ［３］覃辉艳．大气污染颗粒物 ＰＭ２．５诱导人支气管上皮细胞凋亡及其 机制探讨［Ｄ］．广西：广西医科大学，２０１２． ［４］游 燕，白志鹏．大气颗粒物暴露与健康效应研究进展［Ｊ］．生态 毒理学报，２０１２，７（２）：１２３－１３２． ［５］常旭红，张 钰，吴建茹．大气颗粒物暴露与人体心血管疾病急性 效应关系研究的系统评价［Ｊ］．东南大学学报（医学版），２０１２， ３１（１）：１－８． ［６］薄以匀．德国细微颗粒物与人体健康研究方法与进展［Ｊ］．环境 卫生学杂志，２０１１，１（６）：３６－４６． ［７］邱 勇，张志红．大气细颗粒物免疫毒性研究进展［Ｊ］．环境与健 康杂志，２０１１，２８（１２）：１１１７－１１２０． ［８］王 玮，汤大钢，刘红杰，等．中国 ＰＭ２．５污染状况和污染特征的研 究［Ｊ］．环境科学研究，２０００（１）：１－５． ［９］黄鹂鸣，王格慧，王 荟，等．南京市空气中颗粒物 ＰＭＩ（）、ＰＭ２．５污 染水平［Ｊ］．中国环境科学，２００２（４）：４７－５０． ［１０］张新玲，张利民，李子华．南京市可吸入颗粒物数浓度变化及尺 度分布［Ｊ］．江苏环境科技，２００３（４）：３３－３４． ［１１］宋 宇，唐孝炎，方 晨，等．北京市能见度下降与颗粒物污染的关 系［Ｊ］．环境科学学报，２００３（４）：４６８－４７１． ［１２］陈敏竹．南京市典型地区可吸入颗粒物的监测研究［Ｄ］．南京： 南京理工大学，２００６． ［１３］邓利群，钱 骏，廖瑞雪，等．２００９年 ８－９月成都市颗粒物污染 及其与气象条件的关系四［Ｊ］．中国环境科学，２０１２，３２（８）：ｌ ４３３－１４３８． ［１４］张予燕，黄辉军，刘红年，等．南京市大气气溶胶颗粒物污染特 点［Ｊ］．环境科学导刊，２００９，２８（１）：５７－５８ ［１５］魏玉香，银 燕，杨卫芬，等．南京地区 ＰＭ２．５污染特征及其影响 因素分析［Ｊ］．环境科学与管理，２００９（９）：２９－３４． ［１６］杨复沫，贺克斌，马永亮，张强．北京 ＰＭ２．５化学物种的质量平衡 特征［Ｊ］．环境化学，２００４．５（３）：３２７－３１１． ［１７］孟川平．室内环境大气细颗粒物（ＰＭ２．５）中多环芳烃污染组成 及其粒径分布特征研究［Ｄ］．济南：山东大学，２０１３． ［１８］方春生．城市大气环境中 ＰＭ２．５源解析成分谱的建立进行研究 ［Ｄ］．长春：吉林大学，２０１３． ［１９］卢 鹏，何 杰．ＰＭ２．５的时间分布与演变扩散研究［Ｊ］．西南民族 大学学报，２０１４，（４０）：６６－７１． ［２０］ＷｏｒｌｄＨｅａｌｔｈＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ．ＷｏｒｌｄＨｅａｌｔｈＲｅｐｏｒｔ２００２［Ｓ］．Ｇｅｎｅ ｖａ：ＷＨＯＰｒｅｓｓ，２００２． ［２１］ＥｖａｎｓＪ，ＶａｎＤｏｎｋｒｌａａｒＡ，ＭａｒｔｉｎＲＶ，ｅｔａｌ．Ｅｓｔｉｍａｔｅｓｏｆｇｌｏｂａｌ ｍｏｒｔａｌｉｔｙａｔｔｒｉｂｕｔａｂｌｅｔｏｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｕｓｉｎｇｓａｔｅｌｌｉｔｅｉｍ ａｇｅｒｙ［Ｊ］．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１３（１２０）：３３－４２． ［２２］ＲｉｎｅｈａｒｔＬＲ，ＦｕｊｉｔａＥＭ，ＣｈｏｅＪＣ．ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＰＭ２．５ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄｏｒｇａｎｉｃｃｏｍｐｏｕｎｄｓｉｎｃｅｎｔｒａｌＣａｌｉｆｏｒｎｉａ［Ｊ］．Ａｔｍｏｓｐｈｅｒ ｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００５（４０）：２９０－３０３． ［２３］ＡｐｐｅｌＢＲ，ＴｏｋｉｗａＪＨ，ＨｓｕＪ，ｅｔａｌ．Ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙａｓｒｅｌａｔｅｄｔｏａｔ ｍｏｓｐｈｅｒｉｃａｅｒｏｓｏｌｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔｓ［Ｊ］． ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ， １９８５，１９（９）：１５２５－１５３４． ［２４］ＳｅｎａｒｔｎｅＩ．Ｅｌｅｍｅｎｔａｌｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｂｒｏｗｎ ｈａｚｅｉｎＡｕｃｋｌａｎｄ，ＮｅｗＺｅａｌａｎｄ［Ｊ］．ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ， ２００４，３８（１９）：３０４９－３０５９． ［２５］ＳｉｓｌｅｒＪＦ，ＭａｌｍＷ Ｃ．Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｓｏｌｕｂｌｅａｅｒｏｓｏｌｓ ｔｏｓｐａｔｉａｌａｎｄｓｅａｓｏｎａｌｔｒｅｎｄｓｏｆｉｍｐａｉｒｅｄｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙｉｎｔｈｅＵｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ［Ｊ］．ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，１９９４，２８（５）：８５１－８６２． ［２６］ＣｈｅｎＬＷ Ａ，ＣｈｏｗＪＣ，ＤｏｄｄｒｉｄｇｅＢＱｅｔａｌ．Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆａｓｕｍ ｍｅｒｔｉｍｅＰＭ２．５ａｎｄｈａｚｅｅｐｉｓｏｄｅｉｎｔｈｅｍｉｄ－Ａｔｌａｎｔｉｃｒｅｇｉｏｎ［Ｊ］． ＪｏｕｎａｌｏｆＡｉｒ＆ＷａｓｔｅＭａｎａｇｅＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，２００３，（５３）：９４６－ ９５６ ［２７］ＷａｔｓｏｎＪＧＶｉｓｉｂｉｌｉｔｙ．Ｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅ Ａｉｒ＆ＷａｓｔｅＭａｎａｇｅｍｅｎｔＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，２００２，５２（６）：６２８－７１３． ［２８］ＳｃｈｉｃｈｔｅｌＢＡ，ＨｕｓａｒＲＢ，ＦａｌｋｅＳＲ，ｅｔａｌ．Ｈａｚｅｔｒｅｎｄｓｏｖｅｒｔｈｅ ＵｎｉｔｅｄＳｔａｔｅｓ，１９８０－１９９５［Ｊ］．ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００１， ３５（３０）：５２０５－５２１０． ［２９］ＭｕｒａｌｅｅｄｈａｒａｎＴＲ，ＲａｄｏｊｅｖｉｃＭ，ＷａｕｇｈＡ，ｅｔａｌ．Ｃｈｅｍｉｃａｌｃｈａｒ ａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｈａｚｅｉｎＢｒｕｎｅｉＤａｒｕｓｓａｌａｍｄｕｒｉｎｇｔｈｅ１９９８ｅｐｉ ｓｏｄｅ［Ｊ］．ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０００，３４（１７）：２７２５－２７３１． ［３０］ＣｈａｍｅｉｄｅｓＷ Ｌ，ＹｕＨ，ＬｉｕＳＣ，ｅｔａｌ．Ｃａｓｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆ ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃａｅｒｏｓｏｌｓａｎｄｒｅｇｉｏｎａｌｈａｚｅｏｎａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅＡｎｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙ ｔｏｅｎｈａｎｃｅｃｒｏｐｙｉｅｌｄｓｉｎＣｈｉｎａｔｈｒｏｕｇｈｅｍｉｓｓｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒ ｎａｌｏｆｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈ，１９９９，９６（２４）：１０２９－２００１． ［３１］邓新民，李祚泳．投影寻踪回归技术在环境污染预测中的应用 ［Ｊ］．中国环境科学，１９９７，８（１７）：３５３－３５７． ［３２］谢 意．大气细颗粒物（ＰＭ２．５）质量浓度的遥感估算模型研究 － 以南京仙林为例［Ｄ］．南京：南京师范大学，２０１３． ［３３］李祚泳，邓新民．环境污染预测的人工神经网络模型［Ｊ］．成都 气象学院学报，１９９７，１２（４３）：２７９－２８４． ［３４］杨 龙，贺克斌，张 强，等．北京秋冬季近地层 ＰＭ２．５质量浓度垂 直分布特征［Ｊ］．环境科学研究，２００５（１８）：２３－２８． 收稿日期：２０１５０２１０；修回日期：２０１５０５２４ 作者简介：谢心庆（１９８８），女，回族，河南商丘人，在读研究生， 研究方向为统计学。Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｅｌｅｂｒａｔｉｏｎ．１９８８＠１６３．ｃｏｍ ２０ ２０１５年 ８月 电 力 科 技 与 环 保 第 ３１卷 第 ４期
2015年8月 电力科技与环保 第31卷第4期 电除尘器内MHD数值理论研究及模拟计算分析 Numerical theory research of MHD in the esP and simulation calculation analysis 沈志昂,刘含笑,郦建国 (浙江菲达环保科技股份有限公司,浙江诸暨311800) 摘要:磁流体力学偏微分方程组(MHD)描述了导电流体在电磁场中运动状态,借助CFD软件,应用MHD模型计算 分析放电极电位分布及颗粒运动轨迹特性,结果表明:空间电荷效应对电位分布有明显的加强作用;粒径越大,颗 粒荷电量越多,受空间电场力作用越明显;湍流对颗粒运动轨迹影响不容忽视。 关键词:MHD;教值模拟;电位分布;颗粒轨迹 Abstract MHD describes the motion state of the conductive fluid in the electromagnetic. Used the CFD,the point potential distribution and particle trajectory characteristics was calculated with the method of MHD, which show that, space charge effect on potential distribution has obvious strengthening effect; the greater the particle size, the more power the particle charged, and the space electric field force is more obvious; turbulence of par ticle trajectory impact should not be overlooked. Key words: MHD; simulation; potential distribution; particle trajectory 中图分类号:X701.2 文献标识码:B 文章编号:1674-8069(2015)04-021-03 0引言 简化电除尘器内放电单元的物理模型,模拟计算二 维放电点电极的电场分布及烟尘颗粒运动特性,旨 随着大气环境污染形势日益严峻,新的《火电在探讨空间电荷效应对电场分布的影响,以及湍流 厂大气污染物排放标准》(GB13223-2011)已执作用对烟尘颗粒运动轨迹的影响。 行,其中重点控制地区,烟尘排放限值为20mg/m3, 且江苏省、浙江省、山西省、广州市等地已出台相关 1数学模型 政策,要求燃煤电厂参考燃气轮机组污染物排放标 基于商业CFD软件,探讨MHD模型机理,求解 准限值。国家发改委、环保部和国家能源局三部委用户自定义标量,即UDS( User Defined Scalar),CFD 联合于2014年9月颁发了《煤电节能减排升级与改软件里统一标准的普通输运方程的积分形式为」 造行动计划(2014-2020年)》,要求东部地区新建 (p④)+(U·V)d=(aΦ)+S(d)(1) 燃煤机组排放基本达到燃气轮机组污染物排放限 值,对中部和西部地区也提出了要求。 式中:等号右边第一项为扩散项,第二项为源项,左 我国燃煤电厂现有烟气除尘技术中,电除尘技边第一项非稳态项,第二顼对流项,其中φ是描述 术长期占据着主流地位,随着排放要求的日益趋严,普通输运数量变量根据求解的输运方程不同,可取 对电除尘器的除尘效率要求也越来越高,其中,前期不同值,相对应不同扩散系数r。表1给出了上式 的工程模拟计算为电除尘器进一步优化流场、电场对应的标准k-e模型及MHD模型方程组 提供了重要的理论基础和数据支持。磁流体力学偏 MHD模块解决了流体和电磁场相互作用的特 微分方程组(MHD)可以计算导电流体在电磁场中殊接口,在MHD模块中,导电流体内产生的感应磁 的运动状态,正确认识电除尘器内,尤其是放电极到场求解采用UDs计算,调用输运方程,并把诱导电 收尘极区域的电场分布和荷电烟尘颗粒的运动特磁场分量作为UDS处理,并以宏定义形式,用普通 性,对于除尘设备的优化设计具有重要意义12- 输运方程求解。电磁场对流体本身的阻尼作用通过 本文借助商业CFD软件,引入MHD计算模块,用户自定义源相来处理 6-10] 基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)“燃煤电站PM2s捕集增效优化技术与装备研制”(2013AAO65002)
电除尘器内 ＭＨＤ数值理论研究及模拟计算分析 ＮｕｍｅｒｉｃａｌｔｈｅｏｒｙｒｅｓｅａｒｃｈｏｆＭＨＤｉｎｔｈｅＥＳＰａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ 沈志昂，刘含笑，郦建国 （浙江菲达环保科技股份有限公司，浙江 诸暨 ３１１８００） 摘要：磁流体力学偏微分方程组（ＭＨＤ）描述了导电流体在电磁场中运动状态，借助 ＣＦＤ软件，应用 ＭＨＤ模型计算 分析放电极电位分布及颗粒运动轨迹特性，结果表明：空间电荷效应对电位分布有明显的加强作用；粒径越大，颗 粒荷电量越多，受空间电场力作用越明显；湍流对颗粒运动轨迹影响不容忽视。 关键词：ＭＨＤ；数值模拟；电位分布；颗粒轨迹 Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＭＨＤｄｅｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅｍｏｔｉｏｎｓｔａｔｅｏｆｔｈｅｃｏｎｄｕｃｔｉｖｅｆｌｕｉｄｉｎｔｈｅｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ．ＵｓｅｄｔｈｅＣＦＤ，ｔｈｅ ｐｏｉｎｔｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｐａｒｔｉｃｌｅｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｗａｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆＭＨＤ，ｗｈｉｃｈ ｓｈｏｗｔｈａｔ，ｓｐａｃｅｃｈａｒｇｅｅｆｆｅｃｔｏｎｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｈａｓｏｂｖｉｏｕｓｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｉｎｇｅｆｆｅｃｔ；ｔｈｅｇｒｅａｔｅｒｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅ，ｔｈｅｍｏｒｅｐｏｗｅｒｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｃｈａｒｇｅｄ，ａｎｄｔｈｅｓｐａｃｅｅｌｅｃｔｒｉｃｆｉｅｌｄｆｏｒｃｅｉｓｍｏｒｅｏｂｖｉｏｕｓ；ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅｏｆｐａｒ ｔｉｃｌｅｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｉｍｐａｃｔｓｈｏｕｌｄｎｏｔｂｅｏｖｅｒｌｏｏｋｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＭＨＤ；ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ；ｐａｒｔｉｃｌｅｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ 中图分类号：Ｘ７０１．２ 文献标识码：Ｂ 文章编号：１６７４－８０６９（２０１５）０４－０２１－０３ ０ 引言 随着大气环境污染形势日益严峻，新的《火电 厂大气污染物排放标准》（ＧＢ１３２２３－２０１１）已执 行，其中重点控制地区，烟尘排放限值为 ２０ｍｇ／ｍ３ ， 且江苏省、浙江省、山西省、广州市等地已出台相关 政策，要求燃煤电厂参考燃气轮机组污染物排放标 准限值。国家发改委、环保部和国家能源局三部委 联合于 ２０１４年 ９月颁发了《煤电节能减排升级与改 造行动计划（２０１４－２０２０年）》，要求东部地区新建 燃煤机组排放基本达到燃气轮机组污染物排放限 值，对中部和西部地区也提出了要求［１］ 。 我国燃煤电厂现有烟气除尘技术中，电除尘技 术长期占据着主流地位，随着排放要求的日益趋严， 对电除尘器的除尘效率要求也越来越高，其中，前期 的工程模拟计算为电除尘器进一步优化流场、电场 提供了重要的理论基础和数据支持。磁流体力学偏 微分方程组（ＭＨＤ）可以计算导电流体在电磁场中 的运动状态，正确认识电除尘器内，尤其是放电极到 收尘极区域的电场分布和荷电烟尘颗粒的运动特 性，对于除尘设备的优化设计具有重要意义［２－５］ 。 本文借助商业 ＣＦＤ软件，引入 ＭＨＤ计算模块， 简化电除尘器内放电单元的物理模型，模拟计算二 维放电点电极的电场分布及烟尘颗粒运动特性，旨 在探讨空间电荷效应对电场分布的影响，以及湍流 作用对烟尘颗粒运动轨迹的影响。 １ 数学模型 基于商业 ＣＦＤ软件，探讨 ＭＨＤ模型机理，求解 用户自定义标量，即 ＵＤＳ（ＵｓｅｒＤｅｆｉｎｅｄＳｃａｌａｒ），ＣＦＤ 软件里统一标准的普通输运方程的积分形式为： ｔ （ρФ）＋（Ｕ·）Ф ＝（гФ）＋Ｓ（Ф）（１） 式中：等号右边第一项为扩散项，第二项为源项，左 边第一项非稳态项，第二项对流项，其中 Ф是描述 普通输运数量变量，根据求解的输运方程不同，可取 不同值，相对应不同扩散系数 г。表 １给出了上式 对应的标准 ｋ－ε模型及 ＭＨＤ模型方程组。 ＭＨＤ模块解决了流体和电磁场相互作用的特 殊接口，在 ＭＨＤ模块中，导电流体内产生的感应磁 场求解采用 ＵＤＳ计算，调用输运方程，并把诱导电 磁场分量作为 ＵＤＳ处理，并以宏定义形式，用普通 输运方程求解。电磁场对流体本身的阻尼作用通过 用户自定义源相来处理［６－１０］ 。 基金项目：国家高技术研究发展计划（８６３计划）“燃煤电站 ＰＭ２．５捕集增效优化技术与装备研制”（２０１３ＡＡ０６５００２） ２１ ２０１５年 ８月 电 力 科 技 与 环 保 第 ３１卷 第 ４期