View
95
Download
0
Category
Preview:
DESCRIPTION
dr Michał Neumann BMT– Polska sp. z o.o. Wrocław. Metody obliczeniowe prognozowania zapachowej uciążliwości odorów dla przeprowadzenia oceny oddziaływania na środowisko inwestycji. 2. Zagadnienia. Modelowanie zjawiska transportu w atmosferze Specyfika zapachów w modelowaniu - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
1
dr Michał NeumannBMT– Polska sp. z o.o.
Wrocław
Metody obliczeniowe prognozowania
zapachowej uciążliwości odorów dla przeprowadzenia
oceny oddziaływania na środowisko inwestycji
2
3
4
5
1. Modelowanie zjawiska transportu w atmosferze
2. Specyfika zapachów w modelowaniu
3. Propozycje rozwiązania problemu w Polsce
6
Raport EEA (1996 r.)* prezentuje 15 modeli skali lokalnej,
z których 13 to modele „gaussowskie”.
Wolno sądzić, że modele gaussowskie będą stanowiły podstawowe narzędzie do oceny jakości powietrza w procesie inwestycyjnym oraz przy wydawaniu pozwoleń na emisję,także w zakresie prognozowania oddziaływania ze względu na zapach.
* EEA – Topic report 19/96 (1996): Moussiopoulos N., E. Berge, T. Bøhler, F. De Leeuw, K.-E. Grønskei, S. Mylona, M. Tombrou: Ambient Air Quality, Pollutant Dispersion And Transport Models. European Environment Agency, Copenhagen
Popularność zyskują modele cząstek Lagrange’a.
7
Raport NERI* prezentujemodele ukierunkowane na problematykę odorową albo możliwe do zastosowania na tym obszarze:
AUSTAL200G, NaSt3D oraz GERDA (niemieckie)
AODM (austriacki)
OML–Lugt (duński)
UK–ADMS (brytyjski).
* Helge Rørdam Olesen, Per Løfstrøm, Ruwim Berkowicz, Matthias Ketzel. Regulatory odour model development: Survey of modelling tools and datasets with focus on building effects. NERI Technical Report No. 541. 2005.
8
9
Źródło: Fedra K. (2000): High-Performance Computing and Networking for Technological and Environmental Risk Management. projekt HITERM Final Report
Model pola wiatru uwzględnia strukturę przestrzenną terenu i brył budynków w sąsiedztwie ulicy
10
Źródło: http://www.architektur.uni-stuttgart.de/wums_caad/mod.html
11
Źródło: MANNING A. J., K. J. NICHOLSON, D. R. MIDDLETON AND S. C. RAFFERTY (2000): Field Study of Wind and Traffic to Test a Street Canyon Pollution Model. Environmental Monitoring and Assessment 60: 283…313
12
Wysoki punkt emisji: przeszkoda możliwa do zamodelowania Niski punkt emisji: model „nie widzi” przeszkody
Źródło rysunku po lewej stronie: Proposed Guideline for Air Dispersion Modelling. Ontario Ministry of Environment. RFP #SSB-034875 – November 10, 2003
substancjsubstancjaa
czas czas uśrednianiuśredniani
aa
SOSO22, NO, NO22, , NOx NOx
pył pył benzen benzen
1 h 1 h 50÷60%50÷60%
24 h24 h 50%50%
1 rok1 rok 30%30% 50%50% 50%50%
13
14
Dokładność modelowania w praktyceDokładność modelowania w praktyce
15
w przekroju poprzecznym do osi smugi rozkład stężeń „gaussowski”
16
Sxyz (u,…,H)gdzie
Sxyz – stężenie w punkcie o współrzędnych x, y, z
u – prędkość wiatru u = u (h,…)pojęcie: pionowy profil prędkości
wiatru
H –wysokość smugi H = H (u,…)H = h + h
różne formuły na wielkość wyniesienia smugi h
17
18Źródło: PATERSON K. (1995): Lectures: http://bigmac.civil.mtu.edu/public_html/classes/ce459/lectures/
m=0,40
m=0,28m=0,16
19Źródło: PATERSON K. (1995): Lectures: http://bigmac.civil.mtu.edu/public_html/classes/ce459/lectures/
20
Różne lokalizacje
Pomiary całoroczne
Wartości m dla 7 stanów równowagi (A…G)
odchylenie standardowe (S.D.) 45…111%
* TOUMA J. S. (1977): Dependence of the wind profile power law on stability for various locations. Journal of the Air Pollution Control Association, 27: 863…866
21
Źródło danych: TOUMA J. S. (1977): Dependence of the wind profile power law on stability for various locations. Journal of the Air Pollution Control Association, 27: 863…866
Wspólny zbiór danych meteorologicznych Sześć sposobów klasyfikacji stanu równowagi
atmosfery
Efekt:wyniki rozbieżne w wysokim stopniu
22
* SKAGGS D. L., E. ROBINSON (1976): A comparison of methods for estimating atmospheric stability and diffusioncoefficients. Journal of the Air Pollution Control Association, 26: 888…891
23
Źródło: SKAGGS D. L., E. ROBINSON (1976): A comparison of methods for estimating atmospheric stability and diffusioncoefficients. Journal of the Air Pollution Control Association, 26: 888…891
%
Istnieje wiele algorytmów
ŻADEN nie sprawdza się we wszystkich przypadkach
NIEKTÓRE rzadziej wykazują rażący błąd od innych
24
W Polsce: metodyka Hollanda z 1953 roku*obowiązuje dla większości źródeł, także najmniejszych.
Algorytm wyprowadzono z danych uzyskanych dla kominów o średnicy wylotu 1,7…4,3 memitujących spaliny w temperaturze 82…204°C
Algorytm zaniża wyniesienie** (i zawyża stężenia)* HOLLAND J.Z. (1953): A meteorological survey of the Oak Ridge area.
Atomic Energy Comm. Rep. ORO–99, Washington D.C.** D. BRUCE TURNER: Workbook of Atmospheric Dispersion Estimates, 3rd printing May 1970
25
26
Brak norm zapachowej jakości powietrza(stężenia progowe, czas uśredniania, częstość występowania)
Brak modelu (narzędzia oceny)
27
S (t1) > S (t2) gdy t1 < t2
Metoda prymitywna (i błędna): S(t1) / S(t2) = t2 / t1
podstawowy błąd w założeniu
Metoda prosta: S = S(t)p 0 < | p | < 1
Inne metody: zależność od wielu parametrów
28
metoda prosta
Smith* S (t2) / S (t1) = (t1/t2)p
p zależy od stanu równowagi atmosfery
p (0,35…0,65) Schnelle** p (0,17…0,75)* Smith S. E.: Recommended Guide for the Prediction of the Dispersion of Airborne Effluents.
American Society of Mechanical Engineers, wyd. 3, New York, 1973** Schnelle K.B. jr., Dey P.R.: Atmospheric Dispersion Modeling Compliance Guide,
McGraw–Hill, New York, 2000
29
Według podanej metody przelicznik stężeńS (60 minut) S (1 minuta)może przyjmować bardzo różne wartości
(60 / 1)p = 2,00 (p=0,17) … 21,6 (p=0,75) (60 / 1)0,5 = 7,75 stosowane w Danii W Niemczech: mnożnik 4,0 odpowiada p = 0,34 US-EPA stosuje mnożnik p = 0,2 (60 / 1)0,2 =
2,27
30
Metoda zaawansowana* uwzględnia też wpływ: odległości od źródła emisji (rozmycie piku) wysokości źródła nad terenem wysokości receptora nad terenem
a także prędkości wiatru
* Schauberger G., Piringer M., Petz E.: Diurnal and annual variation of the sensation distance of odour emitted by livestock buildings calculated by the Austrian odour dispersion model (AODM). Atmos. Environ., Vol. 34, No. 28, s. 4839–4851, 2000
31
32
Dopuścić stosowanie narzędzi stosowanych w świeciezwłaszcza, gdy model dobrze przeszedł weryfikację (polski model do gazów i pyłów nie był jej w ogóle poddany)
gdyż NIE MA jednego modelu do wszystkich zastosowań
Nie budować modelu „odorowego” w oparciu o metodykę stosowaną w Polsce, która powinna zostać zastąpiona lepszym zestawem narzędzi
Dążyć do spójności z metodyką wprowadzaną w innych krajach (harmonizacja modeli*)* www.harmo.org
33
34
Dziękuję za uwagę
Recommended