气体污染源走航监测车+环保无人机,灵嗅帮助山东环保部门快速锁定隐蔽一氧化碳排放源

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省测站一氧化碳数值高,影响环保部门综合考核

 

       2019年6月,山东省某地环保局注意到,附近省立环境监测站点的一氧化碳监测数值相对平时有较明显的上升。虽然国家目前尚未统一规定企业一氧化碳具体排放标准,但事实上,一氧化碳监测数值已被政府纳入环保部门的综合考核评价体系。因此,发现省测站一氧化碳监测数值偏高后,当地环保部门立即着手制定方案,希望锁定一氧化碳排放量大的工厂。

 

 

一氧化碳排放源位于半空,传统监测手段难捕捉

 

       由于省测站周围工业园区较多,工作人员推测园区内可能存在部分一氧化碳排放量较大的工厂。然而,采用传统监测方式排查了很长时间,依然没有找出突出的一氧化碳排放源。究其原因,主要是许多工业园区排放污染气体的源头并不在近地面,而是位于20~50m高度的半空中。同时,由于气体扩散受风速风向影响较大,当风速较大时,空中污染源源头对应的垂直近地面,气体监测浓度可能并不高,而传统的监测手段仅能进行近地面监测,所以无法准确定位一氧化碳排放源,导致排查工作迟迟未能有效推进。

 

 

灵嗅出动,制定精细监测计划

 

       排查计划受阻后,工作人员与当地环保服务商决定使用灵嗅大气移动监测系统,对省测站周围工业园区进行一氧化碳排放的排查。考虑到涉及的区域范围较大、工厂较多且类型复杂等众多因素,最终决定采用“车载灵嗅+无人机载灵嗅”的方式进行排查。

 

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通过设计好的安装套件,工作人员将灵嗅快速安装至大疆M100无人机上

 

 

车载灵嗅,初步划定一氧化碳排放大致范围

 

       考虑到大多数工厂都是在夜间排放工业废气,工作人员决定于夜间凌晨一点至五点进行排查。根据几个规模较大的工业园区的实地位置,工作人员首先规划了监测车的具体行驶路线;接下来,环保监测车搭载灵嗅,沿规划路线对园区街道进行一氧化碳气体近地扫描,同时在Sniffer 4D Mapper数据可视化与分析软件中实时查看一氧化碳的浓度分布。

 

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工作人员正在监控Mapper软件中的监测数据

 

 

       随后,根据Mapper软件中显示的浓度变化,工作人员发现其中三个区域浓度明显高于周边。结合当时当地的风速风向,初步划定一氧化碳排放量大的工厂的粗略范围。

 

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车载灵嗅过程中,Mapper软件实时生成的CO二维网格分布图

(因项目保密要求,图片中部分内容经特殊模糊处理)

 

 

无人机载灵嗅,进一步确定一氧化碳排放具体位置

 

       初步划定范围以后,无人机搭载灵嗅升空,在所划定的区域范围内,在10~30m的高度(与烟囱高度相近),沿疑似目标工厂下风区向上风区进行空中扫描,同时密切关注Mapper软件上显示的浓度梯度变化。

 

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无人机载灵嗅飞行过程中,Mapper软件实时生成的CO二维网格分布图,污染分布一目了然

(因项目保密要求,图片中部分内容经特殊模糊处理)

 

 

       从下图Mapper软件实时生成的3D点云分布图可以看出,当在近地面进行扫描时,一氧化碳浓度并无异常,而在无人机搭载灵嗅升空后,才出现一氧化碳浓度异常。不同高度下,一氧化碳的浓度分布呈抛物线状。

 

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Mapper软件实时生成的CO三维点云分布图显示,近地面一氧化碳浓度无异常,升空后出现异常

(因项目保密要求,图片中部分内容经特殊模糊处理)

 

 

       每当出现在疑似目标工厂下风区浓度呈上升趋势,到达上风区后浓度显著下降的情况时,工作人员都会对此工厂进行实地核查。经过两个多小时的排查与核查,最终发现了三处一氧化碳排放量较大的工厂。

 

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Mapper软件一键生成的PDF任务报告,便于决策与汇报

(因项目保密要求,图片中部分内容经特殊模糊处理)

 

 

灵嗅的关键优势分析

 

       值得一提的是,一开始在车载灵嗅排查过程中,工作人员注意到,A区一氧化碳浓度值较周边区域高出不少,可事实上A区是个区民区,不太可能存在一氧化碳污染源。考虑到当时是西南风且风速较大,而位于A居民区西南方向的山上有一B工厂,工作人员分析,A区的一氧化碳可能是从B工厂飘过来的。随后,无人机搭载灵嗅升空,沿B工厂下风区向上风区进行空中扫描,果然发现B工厂下风区浓度呈上升趋势,到达上风区后浓度显著下降。由此,工作人员最终确定A居民区的高浓度一氧化碳,正是来自于山上的B工厂。

 

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Sniffer4D Mapper软件实时生成的二维网格分布图,其中A区为居民区,B区为工厂

(因项目要求,图片经特殊处理)

 

       在此次一氧化碳污染源排查案例中,灵嗅的关键优势有以下三点:

  1. 灵活小巧,专为移动监测设计,使用场景不受限制,先搭配监测车进行近地面扫描,缩小排查范围,再根据风速风向,搭配无人机进行空中扫描,锁定污染源;

  2. 采集精确到每条街、每个高度的数据,并实时回传至Sniffer4D Mapper软件,通过查看软件中的污染分布图,就可随时掌握污染分布情况,判断下一步的排查方向;

  3. 通过Sniffer4D Mapper软件实时生成的3D点云污染分布图,帮助环保部门全面掌握污染气体的三维空间分布情况,快速找到三维扩散轨迹与空中污染源。

 

       此次排查,为山东某地环保部门的大气防治提供了及时、直观、有效的行动思路和决策依据。同时,我们将这样的案例分享出来,希望在今后这类比较复杂的污染源排查项目中,能为更多的环保部门和环保服务商提供一种全新的排查思路和手段,切实提升气体污染源排查效率。

 

2019年9月19日 20:08
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