北京师范大学田贺忠团队STOTEN：钢铁行业大气多污染物排放清单研究领域新进展

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成果简介

近日，北京师范大学环境学院田贺忠教授团队在钢铁行业大气多污染物排放清单研究领域取得新进展。研究通过 “ 自下而上 ” 的方法定量评估了 2012~2021 年中国钢铁行业的常规污染物、 F 、二噁英、重金属等多污染物排放水平，并构建了基于涵盖比对分析、蒙特卡罗模型和空气质量模型的不确定性综合评估体系，验证评估了清单的准确性及可靠性 。

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随着钢铁行业近年来不断发展，其排放的大气污染物浓度呈上升态势，危害生态环境与公众健康。鉴于中国在全球钢铁生产量的突出性地位，本研究将本地化动态排放因子与详细活动水平及污控技术应用的产线信息相结合，专门编制了 2012-2021 年中国钢铁行业多种有害空气污染物基于单元的综合排放清单，包括常规污染物、 13 种重金属以及 2 种有毒污染物（ PCDD/Fs ， F ）。并基于进行情景分析预测 2025 至 2050 年的未来排放趋势。该研究可为钢铁行业产业结构调整和行业排放污染防控措施的制定提供了重要基础信息和科学依据 。

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引言

近几十年来，随着我国钢铁行业的不断发展，其大气多污染物排放逐渐得到关注。近年来，我国针对钢铁行业制定了一系列落后产能淘汰和超低改造等新标准和新政策措施，中国钢铁行业多种污染物排放时空变化特征发生了变化。然而，关于我国钢铁行业政策措施实行后的排放特征研究却较为缺乏。本研究结合 2012-2021 年点源化产能数据和动态排放因子，基于自下而上的方法，建立了钢铁生产过程中多种污染物的高时空分辨率排放清单，并通过蒙特卡罗模拟对不确定性进行了评估。此外，对历史排放特征和未来情景分析的长期结果进行了评估，为未来钢铁生产的政策制定和指导提供了参考。

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历史排放趋势

Figure 1. Trends of HAPs emissions from iron and steel industry in China, 2012-2021. (a: conventional pollutants, F, and PCDD/Fs. b: TEs)

研究结果显示，由于各类 SO ₂ 污控措施使用率的提高， SO ₂ 排放量从 2012 年的 1513.7kt 减少到 2021 年的 414.4kt 。对于 NOx 排放而言，随着超低排放改造的实施， 2017-2021 年期间，排放量逐渐下降，其排放比例下降高达 53.9% 左右。由于产量下降，不同粒径颗粒物排放趋势相似，其排放量于 2016 年出现最小值。随着烧结和炼钢过程中高效颗粒物去除技术应用以及产能重组，有组织排放的 PM _2.5 排放量已从 2012 年的 801.6 kt 减少到 2021 年的 450.4 kt 。对于大部分重金属物种而言，大部分重金属排放峰值集中于 2019 和 2020 年而谷值集中于 2015 年。而由于烧结和制粒工艺控制加严， Hg 、 Cu 、 Se 和 V 的排放量逐渐下降，峰值出现在 2013 年，谷值出现在 2021 年 。

空间分布特征

Figure 2. Geographical distribution of capacity for point sources in ISP in sintering and pelletizing processes (a), blast furnace (b), BOF and EAF (c). Provincial distribution of SO ₂ (d), NO _X (e), PM _2.5 (f), and Hg (g) emissions in 2021

图 2 展示了我国生铁、粗钢产能及部分多污染物排放量。结果表明，我国钢铁行业多污染物排放地区分布与产能分布相近。钢铁行业多污染物排放集中在华北地区，分别占 SO ₂ 、 NO _X 、 PM _2.5 、 PM ₁₀ 、 TSP 和 Hg 总排放量的 37.07% 、 32.16% 、 35.33% 、 35.40% 、 36.06% 和 36.65% ，其次为华东地区，分别占总排放量的 29.88% 、 25.07% 、 29.78% 、 29.72% 、 29.48% 和 23.94% 。就具体省份而言，河北、江苏、山西、辽宁、山东排放较大，分别占 2021 年 SO ₂ 、 NO _X 、 PM _2.5 、 Hg 排放量的 58.1% 、 50.1% 、 58.1% 、 42.0% 。

排放源贡献

Figure 3. Contributions of TEs emissions emitted from different processes in 2021

Figure 4. Emission contributions of SO ₂ , NO _X and PM _2.5 emitted from different processes (NF: non-fugitive , F: fugitive)

图 3 、图 4 分别展示了我国钢铁行业多工序排放贡献。由图 4 可知，不同种类的 TEs 具有不同的特征，大多数重金属排放主要来源于炼钢工序贡献，分别在 Sb 、 As 、 Cd 、 Cr 、 Pb 、 Ni 、 Sn 和 Zn 排放中贡献 83.2% 、 84.8% 、 81.7% 、 75.6% 、 51.0% 、 99.6% 、 79.3% 。然而， Se 和 Hg 的排放主要来源于烧结和球团，其中烧结和球团排放分别占 Se 总排放量的 44.6% 和 20.4% 和 Hg 总排放量的 40.1% 和 10.1% 。相比之下，高炉是 Fe 和 V 排放的主要来源，分别占总铁排放量的 90.3% 和总 V 排放量的 76.2% 。

图 5 展示各工序在常规污染物的贡献。烧结和球团过程对 SO ₂ 的贡献分别从 2012 年的 85.1% 和 11.4% 逐渐下降到 2021 年的 76.9% 和 6.6% 。 NO _X 排放的排放贡献趋势与 SO ₂ 非常相似，烧结和球团过程排放贡献较高。对于无组织 / 有组织颗粒物排放贡献，无组织颗粒物排放的贡献总体呈上升趋势，从 2012 年的 40.1% 上升到 2021 年的 56.9% 。

未来情景预测

Figure 5. Predicted emissions of SO ₂ , NO _X , and segregated PM under three scenarios from 2025 to 2050.

图 5 展示了 BL （基准情景）、 PB （政策情景）、 BACT （最佳控制情景）情景下多种污染物的排放预测情况。 BL 情景下，多污染物排放量将从 2025 年到 2050 年逐步减少。然而，由于 EAF 产量的增加和 EAF 过程中汞的高排放， 2025 年汞排放量将继续增加（比 2021 年增加 3.1% ），然后在 2030 年、 2035 年和 2050 年减少（分别减少 0.9% 、 9.3% 和 18.4% ）。而在 PB 情景下，常规污染物的减排速度将快于 BL 情景，预计 2025 年 SO ₂ 排放量将降至约 246.6 kt ， 2050 年降至 82.8 kt 。 2030 年、 2035 年和 2050 年的 SO ₂ 排放量分别比 BL 情景下的排放量减少 62.2 、 103.9 和 113.8 kt （占 26.5% 、 30.1% 和 57.6% ），反映了钢铁生产结构调整和超低排放改造的重要性。在 BACT 情景下，常规污染物和汞的排放量将远低于 PB 情景，反映出更高的减排潜力。对于 2020-2030 年的变化，导致 SO ₂ 、 NO _X 和 PM _2.5 排放量分别减少 48.5 、 104.4 和 91.2 kt 。随着更严格的排放标准的实施，大多数污染物在不同情景下的趋势大致相似。值得注意的是，由于生产结构的调整， BACT 情景的减排量最高。在这方面，在短期内促进超低排放改造的实施和加强生产结构调整值得特别注意 。

清单不确定性

我国钢铁行业排放清单不确定性来源于不同地区的钢铁产能、各种污控措施减排效率和原辅料元素含量。本研究对我国钢铁行业多污染物的不确定性进行了估算， SO ₂ 、 NO _X 和 PM _2.5 的总排放不确定性分别为 -34.5%~55.1% 、 -48.6%~42.8% 和 -31.65%~44.41% ，不确定性低于其他物种。然而，与其他污染物相比， TEs （ -77.6%~123.9% ）和 PCDD/Fs （ -85.5%~89.2% ）的不确定性最大，显著大于常规污染物。