融合层次分析的多目标优化决策在工业园区大气污染物总量减排中的应用

成卓韦，牛传真，陈东之，陈建孟,,*

(1.浙江工业大学 环境学院, 浙江 杭州 310014；2. 浙江海洋大学 石油化工与环境学院, 浙江 舟山 316022)

0 引 言

工业园区是全球经济发展的一个普遍现象，已成为支撑工业发展的关键载体和重要动力，也是实施工业集约集聚发展的重要战略，在中国工业化进程、发展开放型经济、带动城镇化发展中发挥了重要作用[1-2]。2018年全国生态环境保护大会指出“要推动工业企业向园区聚集”。目前我国经济发展的重点仍在工业，而园区绿色发展在工业高质量发展的进程中起着举足轻重的作用。

工业园区是在相对较小的地理空间内聚集了大量工业企业，资源能源消耗量大，污染物排放集中且排放量大，园区资源环境压力突出。数量庞大的园区在发展过程中面临着资源和能源消耗高、生态环境风险高等复合型挑战。最近二十年，中国政府大力推动工业园区的绿色发展，陆续开展了生态工业园区、循环化改造园区、低碳工业园区和绿色园区等实践探索[3-5]。推进绿色、低碳、循环发展，实现产业生态化，提高经济发展的质量和效益，是工业园区发展历久弥新的问题。工业园区的绿色低碳循环发展，是国民经济和社会绿色发展、实现生态文明的重大战略需求。

大气污染是当前工业园区绿色发展的重要挑战之一[6]。大气污染排放具有浓度高、种类多等特点，精准治理难度大。针对工业园区大气污染问题，学者已开展了一系列研究，多从政策建议、智慧环保系统、环境预警等方面提出措施和建议[7-10]，但从整体角度出发制定大气污染全过程控制减排情景的研究相对较少。

如何科学地制定工业园区大气污染防控情景，满足最小(或较小)的经济损失和最大(或较大)的环境效益双重目标，是当前工业园区大气污染物管理决策面临的一个重要问题，对于落实“精准治污、科学治污、依法治污”具有重要意义。多目标控制决策优化是解决这一问题的有效手段，它可以快速、准确地得到不同排放情景下的污染物浓度变化情况[11]，但该方法较为复杂，往往为了量化因素之间的关系而简化实际条件，影响了情景的合理性。为此，本研究提出了一种融合层次分析的多目标优化方法，并以某化工园区大气污染物总量控制为例，基于大气污染物减排潜力分析，提出了大气污染全过程多目标控制决策优化技术路线并获得最优减排情景，为该化工园区及类似的工业园区大气污染物综合管控提供理论和技术支撑。

1 材料与方法

1.1 技术减排潜力分析

工业园区大气污染物排放量较大的污染物主要包括VOCs、NOx、颗粒物、SO2和NH3。

VOCs最佳可行性减排技术主要包括清洁生产、资源回收和末端治理技术，其中清洁生产是通过源头控制VOCs的产生量来实现VOCs的减排，资源回收和末端治理则是生产过程或者尾气处理实现VOCs的减排。减排潜力是指最佳可行技术实施后的减排潜力，即技术改造和末端治理均达到最佳可行性技术水平时的减排潜力。某企业减排潜力计算公式如式(1)所示：

J=V-[(1-β)×(V1-γa×X-μb×X]

(1)

V1=V/(1-α)

(2)

式(1)和(2)中:J为某企业VOCs的减排潜力总量，t；V为企业VOCs排放量，t；V1为企业VOCs产生量，t；β为最佳控制技术VOCs的去除率，设为99%；α为企业VOCs现去除率；γ=1或0，涉及采用清洁生产原料(如溶剂替代)的企业为1，不涉及的企业为0；μ=1或0，涉及采用清洁生产工艺(如液体染料工艺改进)的企业为1，不涉及的企业为0；a为采用清洁生产原料后单位产品产生VOCs的减少量，设定为0.01 t/t；b为采用清洁生产工艺后单位产品产生VOCs的减少量，设定为0.012 5 t/t。

除VOCs外，其他大气污染物(NOx、颗粒物、SO2和NH3)减排技术不涉及清洁生产，只考虑资源回收和末端处理技术改进所带来的减排潜力。其减排潜力计算如公式(3)所示。

Jn=Vn-(1-βn)×Vn/(1-αn)

(3)

式(3)中：Jn表示企业第n种污染物的减排潜力，t，其中n=1、2、3、4，分别表示NOx、颗粒物、SO2和NH3；Vn表示企业第n种污染物的现排放量，t；βn表示第n种污染物的最佳可行技术的去除率，%；αn表示企业第n种污染物的现去除率。

1.2 减排情景制定

工业园区常以VOCs作为特征污染物，已成为影响园区大气环境质量的主要污染物。因此，本研究在制定大气污染物减排情景时以VOCs减排为主，总量控制只考虑VOCs的减排总量目标。《浙江省挥发性有机污染物整治情景》(2013—2020年)，提出“有机化工、医药化工、橡胶和塑料制品、溶剂型涂料表面涂装、包装印刷业的VOCs总净化率不低于90%，其他行业总净化率原则上不低于75%”，该工业园区中企业多为医药、农药、化工等行业，故设定的VOCs总净化率目标为不低于90%；《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提出VOCs排放总量下降10%以上。因此，设定的总量减排目标为在VOCs总净化率90%的基础上，排放总量比现状再下降10%。

减排情景的制定主要从大气污染物减排量大和减排成本低等两方面考虑。

(1)减排量大原则

结合园区现有处理技术调研情况，VOCs的最佳减排措施是催化燃烧法，去除率为99%；NOx和SO2的最佳减排措施是协同净化法，去除率分别为70%和95%；细颗粒物的最佳减排措施是袋式除尘，去除率为99%；NH3的最佳减排措施是生物强化净化技术，去除率为95%。因此，在设定减排情景时优先考虑大气污染物排放量较大的企业或原有净化设施去除率较低的企业选择上述减排工艺。

(2)减排成本低原则

结合园区现有企业生产工艺调研情况，采用清洁生产工艺和原料后在减少VOCs产生的同时，也相应减少了运行成本。故在设定减排情景时优先考虑类似企业采用清洁生产工艺和清洁生产原料。

(3)减排潜力大的企业优先考虑原则

从大气污染物减排情景的效益来看，投入最佳减排技术的企业数相同时，减排潜力总量越大的情景减排量越大。因此，在设定减排情景时遵从减排潜力的企业优先考虑。

(4)减排率低的企业优先考虑原则

通过对园区大气污染物治理现状的分析可知，企业之间的大气污染物减排率差距较大。如VOCs的减排率最高为98%，最低仅为50%。因此，在设定减排情景时优先考虑大气污染物减排率低的企业。

1.3 层次分析法

层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是由美国匹兹堡大学教授T.L.Saaty在20世纪70年代中期提出的[12]，基本原理是将一个复杂的主题问题分解成若干个构成要素，并按支配关系将这些要素形成递阶层次结构，进而分解为多指标的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序和总排序，以作为目标、多方案优化决策的系统方法[13]。依据AHP法，选取具有代表性且易量化的评价指标，构建了工业园区减排情景(以VOCs总量控制为目标)的综合评价指标体系，具体如表1所示。

表1 某工业园区大气污染物减排情景评价指标体系Table 1 Evaluation indicators of the air pollutants emission reduction scenario for the industrial park

(1)评价指标的计算

VOCs削减量：企业VOCs削减量计算与减排潜力综合评价公式(1)相同，情景VOCs削减量为企业之和。

其它大气污染物削减量：企业其它大气污染物削减量计算与减排潜力综合评价公式(3)相同，情景其它大气污染物削减量为企业之和。

固定成本：包括技术更新的设备成本与人工成本。

运行费用：工艺更新后的运行费用减去原运行费用，再减去因资源回收带来的回收效益。

(2)评价标准

评价指标一般可分为以下四种类型：极大型、极小型、定指标型和区间型。对于极大型指标，计算所得数值越大优势越明显，与目标成正相关；对于极小型指标，计算所得数值越小优势越明显，与目标成负相关；对于定指标型，计算所得数值则越接近某个固定值越好；区间型指标则是计算所得数值以落在某个固定区间为最佳。

结合工业园区大气污染减排情景评价指标的特点，按四种指标类型归类如下：

极大型指标：VOCs减排量、NOx减排量、SO2减排量、NH3减排量、颗粒物减排量、催化燃烧法企业数、染料喷塔尾气循环企业数、VOCs回收应用企业数、清洁生产原料采用企业数及清洁生产工艺采用企业数。

极小型指标：固定成本、运行成本。

(3)构建判断矩阵

判断矩阵的构造方法是将同一目标、同一准则下的因素进行两两比较，并按照Thomas Lsatty标度法的1—9比例标度对其重要程度赋值[14]，如表2。将两两比较的结果，记作aij，表示第i行因素Ai比第j列Aj的相对重要程度。

表2 Thom as L.satty标度法评分规则Table 2 Thomas L.Satty scale scoring rules

判断矩阵构建的合理性，是层次分析法的关键一步，为了综合不同类型专家的意见，在确定权重方面进行了广泛的专家咨询。在此基础上，构建判断矩阵。

其中aij就是元素ai和aj相对于准则层的重要性的比例标度。判断矩阵A具有下列性质：aij>0，aji=1/aij，aii=1。

(4)确定权重

由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重。判断矩阵A对应于最大特征值λmax的特征向量W，经归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值，这一过程称为层次单排序[15]，公式4。

AW=λmaxW

(4)

式(4)中，λmax是A的最大特征根，W是相应的特征向量，所得到的W经归一化后就可作为权重向量。

(5)判断矩阵的一致性检验

对判断矩阵进行一致性检验，其一般步骤如下[16]：

①求出判断矩阵的最大特征值λmax；

②计算一致性指标CI(5)；

CI=(λmax-n)/(n-1)

(5)

③计算平均随机一致性指标RI，其是多次(500次以上)重复进行随机判断矩阵特征值的计算后取算术平均值得到的。

④计算一致性比例CR(6)

CR=CI/RI

(6)

当CR<0.1时，一般认为判断矩阵是一致性的，是可以接受的。否则就应当重新调整判断矩阵，直至具有满意的一致性为止。

2 结果与讨论

2.1 技术减排潜力分析

计算了园区企业大气污染物减排潜力如表3和表4所示(表内公司序号一致)，其中VOCs减排潜力共2 802.9 t，减排潜力前十的企业VOCs减排共2 402.4 t，占园区VOCs总减排潜力的85.10%。减排潜力在500 t以上的企业有两家，在100～500 t之间的企业有6家，减排潜力共1 158.5 t，减排潜力在1～100 t之间的企业有35家，减排潜力共567.1 t；减排潜力在1 t以下的企业有42家，减排潜力共11.0 t。从行业来看，园区大气污染物VOCs减排潜力从高到低排序，依次为：医药制造业、染料制造业、农药制造业、化学品制造业、纺织品制造业、材料制造业和能源制造业。

表3 某园区企业VOCs减排潜力(前20家)Table 3 VOCs emission reduction potential of the enterprises (Top 20)

表4 某园区企业其它大气污染物减排潜力Table 4 Other air pollutants emission reduction potential of the enterprises

NOx减排潜力总量为292.0 t，其中公司41的NOx减排潜力最高，为124.2 t，占园区NOx减排潜力总量的43.56%；SO2减排潜力总量为96.6 t，其中公司41减排潜力最高，为50.7 t，占园区SO2减排潜力总量的52.49%；NH3减排潜力总量为9.4 t，公司12和公司82的减排潜力分别为8.1 t和1.2 t；颗粒物减排潜力总量为338.2 t，其中公司39颗粒物减排潜力最高，为274.6 t，占园区颗粒物减排潜力总量的81.19%。

2.2 减排情景确定

根据设定的总量减排目标为在VOCs总净化率90%的基础上，排放总量比现状再下降10%，由此确定了所需的减排量。

工园区排放VOCs的86家企业中减排潜力1 t的企业总减排潜力为11.003 t，仅占园区VOCs总减排潜力的0.29%。因此，VOCs的减排主要从VOCs减排潜力≥1 t的43家企业，即序号为1～43的企业。制定了的12套减排情景，遵循大气污染物减排量尽可能大、减排成本尽可能低的原则，采用减排措施的企业从减排潜力大的企业入手(见表5)。

表5 初选减排情景Table 5 Primary emission reduction scenarios

续表

(1)VOCs减排情景

VOCs的减排情景主要有4种，分别对应表5中的情景1～3、4～6、7～9、10～12，其中情景4～6为VOCs减排量最大，情景10～12为减排成本最低，情景1～3与7～9为减排量与成本之前的权衡。

情景1～3：结合减排情景制定原则，园区VOCs减排潜力排序为1、3～10 的企业减排潜力均在50 t以上，均采用催化燃烧法作为末端处理技术对VOCs进行减排；减排潜力前20的企业中去除率小于90%的企业采用催化燃烧作为末端处理技术；VOCs减排潜力排序2的企业已采用尾气循环利用技术，取得较好的减排效果；公司40的VOCs去除率为50%，但其减排潜力较低，故采用固定和运行成本相对较低的VOCs回收应用技术。

情景4～6：该情景主要是从VOCs减排量最大进行考虑。VOCs减排潜力排序为1、3～43家企业中，除去5家VOCs去除率为98%的企业，其他企业均采用催化燃烧法末端处理技术进行VOCs减排；VOCs减排潜力排序2的企业已采用尾气循环利用技术，取得较好的减排效果；

情景7～9：结合减排情景制定原则，园区VOCs减排潜力排序为1、3～10的企业减排潜力均在50 t以上，均采用催化燃烧法作为末端处理技术对VOCs进行减排；43家企业中VOCs去除率小于90%的企业采用催化燃烧作为末端处理技术；VOCs减排潜力排序2的企业已采用尾气循环利用技术，取得较好的减排效果；公司40的VOCs去除率为50%，但其减排潜力较低，故采用固定和运行成本相对较低的VOCs回收应用技术。

情景10～12：该情景主要从VOCs减排成本低考虑，仅对VOCs减排潜力大于150 t以上的企业，即排序为1、3～10的企业采用催化燃烧末端处理技术，仅有5家企业；VOCs减排潜力排序2的企业已采用尾气循环利用技术，取得较好的减排效果。公司40的VOCs去除率为50%，但其减排潜力较低，故采用固定和运行成本相对较低的VOCs回收应用技术。

(2)NOx和SO2减排情景

园区排放NOx的企业有22家，排放SO2的企业有5家，且排放NOx和SO2的共同企业共有5家，且该5家企业NOx的减排潜力总量为255.14 t，占园区NOx减排潜力总量的87%。NOx和SO2治理技术主要包括NOx和SO2协同净化技术(去除率分别为70%和95%)和尾气资源化技术(可产生一定的经济效益)。因此，对这5家企业采用协同净化技术替代原治理技术，并在原治理技术的基础上新增回收工艺，主要包括3种减排措施，分别对应表3中的情景1、4、7、10，情景2、5、8、11和情景3、6、9、12。

情景1、4、7、10：该情景的NOx和SO2减排量最大，5家企业均采用NOx和SO2协同净化技术。

情景2、5、8、11：该情景的NOx和SO2的经济效益最佳，5家企业均新增尾气资源化技术。

情景情3、6、9、12：该情景为NOx和SO2的减排量和减排费用的权衡，即NOx减排潜力大于20 t的两家企业采用NOx和SO2协同净化技术，剩余三家企业采用尾气资源化技术。

(3)NH3减排情景

园区共有两家企业排放NH3，强化生物处理技术对NH3的减排率为95%。因此，NH3的减排情景主要为两种，即对减排潜力最大的企业采用强化的生物处理技术，即情景1、2、4、5、7、8、10、11；两家企业均采用强化生物处理技术，即情景3、6、9、12。

(4)颗粒物减排情景

园区排放颗粒物的企业25家，减排潜力最大为274.56 t，最小为0.01 t。其中，颗粒物减排潜力为1 t以上的企业共有6家，减排潜力为337.63 t，占颗粒物减排潜力总量的99.84%。因此，颗粒物减排情景主要为三种，分别为表中3～6种的情景1、4、7、10，情景2、5、8、11和情景3、6、9、12，颗粒物减排采用回收技术。

情景2、5、8、11：该情景为颗粒物减排费用最低，仅对减排潜力最大的企业采用颗粒物回收技术。

情景3、6、9、12：该情景为颗粒物减排量最大，6家企业均采用颗粒物回收技术。

情景1、4、7、10：该情景为颗粒物减排量最大和减排费用的权衡，对减排潜力大于10 t以上的企业采用颗粒物回收技术。

2.4 减排情景评价

依据层次分析法的原理[17-19]，结合大气环境质量、总量控制、社会经济效益和园区VOCs处理能力因素构建了某园区大气污染物减排控制情景评价体系(图1)。

图1 VOCs减排情景评价多层次分析法体系Fig.1 Multi-level analysis method system of VOCs emission reduction scenario evaluation

通过查阅文献，结合有关专家对准则层和指标层的要素进行评分，汇总专家评分，建立判断矩阵。按照AHP法建模步骤确定各下层要素对上层各个要素的影响程度，确定权重W。由于AHP是一种主观赋权法[20]，专家打分时会受专家主观意识的影响，为尽可能减少这种主观影响，在专家打分时会给出大气污染物减排潜力最大和减排成本最低措施。同时附带相应的减排率、减排成本、减排效益等因素，确保专家对指标打分时更加客观与合理。

构建指标层对准则层、准则层对目标层的判断矩阵，运用AHP法进行计算，获得相应的权重。在此基础上，计算综合权重，是指通过准则层与指标层的权重计算，得出指标层对目标层的权重。综合权重计算结果如表6所示。

表6 准则层、指标层与目标层之间的权重表Table 6 Weighting of the criterion layer, the index layer, and the target layer

在获得了指标层的9项指标原始数据后，采用AHP法对9项指标进行比较，建立情景层对指标层的判断矩阵，计算情景层对指标层的权重。通过指标综合权重与情景对指标层的权重可计算出情景层的综合权重，如表7。综合权重最大的情景为最优情景，因此情景4为最优情景。

表7 情景层综合权重Table 7 Comprehensive weight of the scenario layer

情景4的固定成本为4 220万元，运行成本节约420.0万元/a，VOCs减排量为2 610.2 t，NOx减排量为255.1 t，SO2减排量为96.6 t，NH3减排量为8.1 t ，颗粒物减排量为337.6 t。园区现有企业年产值在2～36亿之间，情景4中的年环保投入不超过110万元/a，则企业的环保投入占企业年产值的0.03%～0.53%；结合技术的费效分析，情景4所采用的技术费效最佳。因此，情景4无论在技术还是经济方面均可行。

情景4的实施企业具体为：采用清洁生产原料的企业为9和28，采用清洁生产工艺的企业为2～7、11、12、16、22～24、26、31、32、35；采用细颗粒回收的企业为39、41、51、68；采用催化燃烧的企业为1、3～10、12～16、19～21、23、26～31、33～36、38～43；采用NOx和SO2协同净化技术的企业为7、36、41、51、 68；采用强化生物处理工艺的企业为21。

3 结 论

(1)结合园区企业调研和文献调研，利用最佳可行技术对园区主要大气污染物减排潜力进行了计算分析，VOCs减排潜力总量为2 802.9 t，NOx减排潜力总量为2 920 t，SO2减排潜力总量为96.6 t，NH3减排潜力总量为9.4 t，颗粒物减排潜力总量为338.2 t。

(2)从关键污染物减排量和减排成本两方面考虑制定了减排情景，包括VOCs减排量最大3种、减排成本最低3种、减排量和减排成本权衡6种，共计12种减排情景。

(3)对上述构建的12种减排情景采用AHP法进行了评价，设立了目标层、准则层与指标层，建立了情景层对指标层的判断举证，并进行了权重计算，确定情景4为最佳减排情景，其固定成本为4 220万元，运行成本节约419.93万元/a。在该减排情景下，VOCs减排量为2 610.163 t，NOx减排量为255.145 t，SO2减排量为96.578 t，NH3减排量为8.144 t，颗粒物减排量为337.630 t。