美国新出台的“汞及大气有毒物排放标准”（MercuryandAirToxicsStandards，MATS）于2016年春季生效。为达到MATS标准，美国的公用事业行业已在数百个燃煤电厂安装了汞排放控制设施。与此同时，发展中国家的公用事业运营部门也在关注有关颗粒物、硫氧化物和氮氧化物排放的新规定。但就全球人为汞排放的分布[1]来看，这种有毒物质的排放强度与对燃煤发电的依赖程度有极高的相关性。此外，由个体和小规模金矿开采和燃煤导致的汞排放占总排放量的60%，其中黄金开采约占50%，高于燃煤的比例。这使得实际情况更加复杂。发达国家的电厂已经应用了汞排放控制技术。为了有效降低全球汞排放，发展中国家也亟需应用该技术。
在联合国环境规划署（UnitedNationsEnvironmentProgramme,UNEP）牵头组织下，各国齐心协力全方位控制汞排放，制订了《水俣公约》[2]。在控制汞排放的技术层面，联合国环境规划署发布了《汞排放识别和量化标准工具包》（MercuryInventoryToolkit）[3]，作为地方实地测量团队检测汞排放的技术与工具。该《工具包》已为俄罗斯、南非、印度、中国、泰国、印度尼西亚和越南等国的发电厂提供了指导。无论是在国家、地区还是地方层面，联合国环境规划署都十分支持电厂的汞排放控制工作，也十分支持个体电厂的汞排放控制战略规划。为此，环境署开发了“过程优化指南”（InteractiveProcessOptimizationGuidance,iPOG）程序。这个操作简便的计算机程序以美国公用事业公司在现场试验获得的大数据库为依据。利用该程序，非专家人士可以简便地估计实际燃料或虚拟燃料以及电厂煤气净化装置的汞排放量。本文将介绍该程序的界面、用户体验和输入数据的要求。此外，本文也将通过案例分析来展示iPOG的强大功能。
通过广泛的研究和开发，最先进的汞排放控制优化系统已经可以使用
汞排放的演化过程
燃煤烟气中的汞有三种存在形式：单质汞（Hg0）、与氯或溴结合的二价汞（Hg2+）和吸附在飞灰上的固态颗粒汞（HgP）。烟道气中的悬浮物被称为飞灰，主要来自煤或燃烧过程中的矿物质和未燃碳（unburnedcarbon，UBC）。存在于氯蒸气和溴蒸气中的未燃碳极易吸附Hg0和Hg2+。在控制汞排放过程中，需要通过净化系统尽可能地将Hg0转化为HgP和Hg2+。烟道气中吸附在颗粒上的汞元素最容易被颗粒控制装置捕捉，因此最理想的方法是将汞元素转化为HgP，以便于捕捉。无论电厂安装的是静电除尘器、纤维过滤器还是文丘里湿式洗涤器，都能够捕捉所有的HgP。
烟气脱硫（FGD）洗涤器在捕捉二氧化硫的同时，还能收集所有随烟气进入的Hg2+，但是捕捉不了Hg0，因此Hg2+的存在形态是较为理想的。在该过程中所捕集的汞最终被分解成最细微的颗粒，用来制造燃煤电厂中常见的盈利性副产品——石膏。由此可见，控制汞排放有两个关键步骤：一是尽可能地把烟气脱硫洗涤器上游的Hg0氧化为Hg2+；二是尽可能地把颗粒收集装置上游的Hg0和Hg2+转化为HgP。
汞排放控制是一项极具挑战性的工作。首先，煤炭中汞的含量一般约为100ppb。经过燃烧之后，汞含量就会被稀释为约10ppb。为了使读者更好地理解该浓度，文中以足球场和乒乓球类比。例如，一个巨大的足球场里布满了白色的小乒乓球。如果向其中添加几把黑色乒乓球，大约就是10ppb左右的浓度。这个过程就如Hg0从锅炉移动到煤气净化系统中浓度的变化。汞排放控制过程就如在这些乒乓球飞速流出门口期间只捕捉黑球的过程。
第二，另一个障碍是，锅炉和净化系统的数目决定汞的捕集量和泄漏量（请参照文献[4]）。如果在气流到达颗粒收集装置之前，相对未燃碳，煤中的氯含量不足以结合汞元素，或者烟道气中的氯和未燃碳的比例不足以把所有的Hg0转化为HgP，那么操作人员可以在将煤填入锅炉之前，把溴溶液喷到煤的表面上，也可在颗粒收集装置上游的烟道气中注入活性炭以补充未燃碳。
第三，虽然有几种技术可以达到排放控制目标，但成本却截然不同。一般而言，当前和即将实施的排放规定十分重要。它们决定了能否仅对颗粒物、氮氧化物和硫氧化物的排放控制设施进行微调或补充就能达到汞排放标准；或者是否需要额外增加汞排放控制技术。第一个方案具有协同效益的优势；第二个方案需要使用专门的或外部的汞排放控制设施。这两种控制模式都可通过iPOG来分析。
iPOG计算的范围
iPOG可以估测煤气净化系统中每个控污装置进出口位置Hg0、Hg2+和HgP的比例。首先，用户应计算当前的煤气净化配置和燃料性质。一旦估测出汞排放量的基准，用户可以迅速得出多种控制策略的减排量。可以通过洗煤或浮沉分离法对煤炭进行预处理，也可考虑不同的燃料混合策略或进行燃料转换。往锅炉中添加煤炭时，可以在燃料流里添加氯或溴的化合物。锅炉是依据燃烧器、发电量、综合热效率、过量空气和粉煤灰中未燃碳的百分比等因素来指定的。对去除氮氧化物的选择性催化还原反应器、颗粒物控制系统和脱硫洗涤器来说，煤气净化配置可以进行任意调整。为了评估汞排放控制系统的协同效益，并更好地控制颗粒物、氮氧化物和硫氧化物的排放，这些控制系统可以任意添加或去除。专门的汞排放控制系统可以在煤气净化系统的任何位置注入氯化物、溴化物以及常规活性炭或溴化活性炭。
图1所示为输出屏幕界面，展示了典型的计算顺序。下方的流程图展示了净化配置的条目。该案例是指在不含任何添加剂的情况下，将煤炭送入750MW的壁式燃炉中。烟道气离开炉膛之后，依次通过控制NOx的选择性催化还原反应器、空气预热器、去除飞灰的静电除尘器，以及控制SOx的湿式脱硫洗涤器，最终再进入烟囱。图1最底部分别显示了炉膛底部煤灰、静电除尘器和脱硫洗涤器的汞回收率。在这种情况下，炉膛几乎没有回收任何汞，16%的汞通过煤灰收集，88%的汞被脱硫洗涤器捕捉，并留在废水中。
图1iPOG计算屏幕摘要
图1中屏幕上方展示了总回收效率。在这些净化条件下，95%的汞在选择性催化还原反应器中被氧化，因此进入脱硫洗涤器中的烟道气，95%处于氧化状态。根据从烟囱所排放废气中Hg0和Hg2+的比例以及汞的总去除率，烟囱排放率以g/h和g/TJ计算给出。
案例分析
燃煤电厂的煤气净化系统种类繁多，估测汞排放的程序必须考虑到所有常见的系统配置。例如，假设一个750MW的锅炉全负荷运行，燃料是高硫烟煤，只有一个静电除尘器来捕捉颗粒物，没有其他的污染控制设施。飞灰中未燃碳的质量分数为3.5%，为适中水平，烟道气中约有50ppm的氯。该电厂运营商打算采购一个湿式脱硫洗涤器和一个选择性催化还原反应器来分别控制SOx和NOx的排放。iPOG可以估测这两个污染控制排放系统对于控制汞排放的协同效益，也可以评价洗煤和加溴的影响。表1展示了运行iPOG所得出的烟囱汞排放率和总汞回收率。
表1iPOG评估汞排放控制的协同效益
如果不回收汞元素，那么排放率为47g/h。只安装静电除尘器的情况下，排放率和回收效率分别为41g/h和14%。由于烟囱会排放出同等比例的Hg0和Hg2+，即使在煤中添加氯也不会限制汞元素的回收效率。相反，在烟道气进入静电除尘器之前，添加未燃碳会吸附汞元素，因而会限制汞回收率。洗煤只能将排放率降低到38g/h，将回收率提高到19%。安装了湿式脱硫洗涤器之后，排放率降低至24g/h。此外，洗涤器捕捉了大量的Hg2+，回收率高达50%。否则，这些Hg2+都会进入烟囱。通过在煤炭上喷洒溴溶液，汞排放率小幅降至20g/h，回收率则为58%。然而，增加一个选择性催化还原反应器的效果尤为显著。此时，汞排放率仅为5g/h，而汞回收率接近90%。事实上，选择性催化还原反应器是氧化Hg0最有效的方法。因此，选择性催化还原反应器、静电除尘器和脱硫洗涤器的配置能够实现汞排放控制的协同效益最大化。
通过iPOG，用户可以针对燃料交换和燃料混合进行案例研究。这种研究在亚洲日益普遍，因为这里的本地煤炭供应已无法满足激增的电力需求。用户还可以深入研究煤炭性质、锅炉性能和汞回收效率之间的联系。政策分析人士借助iPOG分析了多个本地和区域范围内的“假设方案”。最终，通过多次案例研究，得出一个最佳方案，即以最低成本、最大程度地降低汞排放量。该方案也考虑了煤炭质量和煤气净化配置的限制，符合即将实行的汞排放法规。对于环保人士、燃料采购专家、项目工程师和技术制造商而言，由iPOG提供的众多方案有助于找到一条性价比最高的降低汞排放之路。所有利益相关方都可以联系联合国环境规划署相关部门来免费获取该程序。
配备排放控制技术的现代化燃煤电站
估测限制
iPOG估算数据的统计不确定性也已得到详尽分析[5]。其中，iPOG估测是基于现场试验数据，因此它们同合格的测量不确定性一样不精准，每次的不确定性是总汞量的10%～15%，这是最常见的限制。但这些案例中的误差比公差小，这在统计学上是无关紧要的，可以忽略不计。由于数据输入需求已经简化，因此iPOG无法描述特定煤气净化系统的显著特点。这对注入活性炭方案的运行结果尤为重要，它没有考虑吸附三氧化硫造成的干扰。同样，针对选择性催化还原反应器中氧化Hg0的情况，iPOG没有考虑到选择性催化还原反应器设计规格的变化、不同制造商的催化剂反应性以及催化剂寿命的差别。在用户使用iPOG进行分析的过程中，若上述限制阻碍了他们制定汞排放控制的策略，建议考虑进行更加全面的模拟[6]。
参考文献
[1]UnitedNationsEnvironmentProgramme(UNEP).(2013).Globalmercuryassessment2013:Sources,emissions,releases,andenvironmentaltransport.UNEP.
[2]UNEPMinamataConventiononMercuryavailableatwww.mercuryconvention.org.
[3]ResourcesfortheMercuryToolkitareavailableatwww.unep.org/chemicalsandwaste/Mercury/ReportsandPublications/MercuryToolkit/tabid/4566/Default.aspx.
[4]Niksa,S.,&Krishnakumar,B.(2015).PredictingHgemissionsrateswithdevice-levelmodelsandreactionechanisms,Ch.27.In:Granite,E.,Pennline,H.,&Senior,L.(Eds.),Mercuryemissionscontrolforcoalderivedgasstreams(Ch.27).Weinheim,Germany:Wiley-VCH.
[5]Krishnakumar,B.,Niksa,S.,Sloss,L.,Jozewicz,W,&Futsaeter,G.(2012).Interactiveprocessoptimizationguidanceformercuryemissionscontrol.EnergyFuels,26(8),
4624–4634.
[6]MercuRator,www.niksaenergy.com.
原标题：一个估测汞排放量的新平台
