ZBIORCZY RAPORT BADAWCZY ZA ROK 2015 – Marek Rosicki Ten raport zawiera zastawienie wyników najważniejszych prac badawczych realizowanych w roku 2015. Prace dotyczyły dwóch obszarów: - zastosowania niskokosztowych czujników do tworzenia uzupełniających sieci pomiaru jakości powietrza; - określania niepewności w procesie szczegółowej inwentaryzacji źródeł emisji związanych z indywidualnym ogrzewaniem.
Zawartość 1.
2.
Raport z testów urządzenia Dylos 1100 PRO w warunkach polowych ........................................... 2 1.1.
Wprowadzenie ........................................................................................................................ 2
1.2.
Zasada pomiaru i kalibracja teoretyczna urządzenia Dylos 1100 PRO .................................... 4
1.3.
Przebieg testów ....................................................................................................................... 4
1.4.
Uzyskane wyniki ...................................................................................................................... 5
1.5.
Podsumowanie ........................................................................................................................ 5
1.6.
Literatura i źródła danych........................................................................................................ 6
Lokalne uzupełniające sieci informacyjno-alarmowe – koncepcja systemu ................................... 7 2.1.
Wprowadzenie ........................................................................................................................ 7
2.2.
Projekt lokalnej sieci pomiaru jakości powietrza .................................................................... 7
2.3.
Kalibracja czujników ................................................................................................................ 8
2.3.1.
Kalibracja wielopunktowa on-line ................................................................................... 8
2.3.2.
Kalibracja off-line............................................................................................................. 9
3. Określanie niepewności w procesie inwentaryzacji pieców, kotłowni i kominków na paliw stałe na terenie Krakowa ............................................................................................................................... 10 3.1.
Określanie niepewności metodą Bicha-Pennecchi................................................................ 10
3.2.
Określanie niepewności metodą GUM-JCGM ....................................................................... 11
1
1. Raport z testów urządzenia Dylos 1100 PRO w warunkach polowych 1.1.
Wprowadzenie
Niniejszy raport dotyczy testów licznika cząstek Dylos 1100 PRO przeprowadzonych w dniach od 14 do 28 września 2015 roku na stacji WIOŚ we Wrocławiu przy ul. Wybrzeże Conrada-Korzeniowskiego 18. Widok ogólny kontenera pomiarowego WIOŚ przedstawiony jest na fotografii poniżej.
Stacja przy ul. Wybrzeże Conrada-Korzeniowskiego 18 jest stacją tła miejskiego, gdzie wykonywane są, oprócz pomiarów referencyjnych, pomiary quasi-ciągłe stężenia pyłu PM10 i PM2.5 przy użyciu analizatorów typu BAM (Beta Attenuation Mass Monitor). Urządzenie Dylos 1100 PRO zostało umieszczone w obudowie chroniącej przed warunkami atmosferycznymi i umieszczone na dachu kontenera pomiarowego WIOŚ.
2
Zasilanie urządzenia zostało doprowadzone z wewnątrz kontenera poprzez kratkę wentylacyjną. Analogicznie został poprowadzony kabel transmitujący sygnał z licznik Dylos do komputera umieszczonego wewnątrz kontenera. Długość kabla sygnałowego wynosiła ok. 4 m. W obudowie chroniącej przed warunkami atmosferycznymi zastosowano otwory wentylacyjne w celu swobodnego dostępu powietrza zewnętrznego do urządzenia Dylos.
Pełna konfiguracja techniczna zestawu pomiarowego przedstawiała się następująco: - dwukanałowy licznik cząstek Dylos 1100 PRO; - przetwornik LogiLink UA0042A USB 2.0 na port szeregowy - kabel USB dł. 4m - komputer (laptop) wyposażony w oprogramowanie DylosLogger v. 1.6
3
1.2.
Zasada pomiaru i kalibracja teoretyczna urządzenia Dylos 1100 PRO
Urządzenie Dylos 1100 PRO jest dwukanałowym optycznym licznikiem cząstek mierzącym:
ilość cząstek o wielkości powyżej 0.5 µm (odczyt kanału lewego - L) ilość cząstek o wielkości powyżej 2.5 µm (odczyt kanału prawego - P)
zawartych w zdefiniowanej przez producenta jednostce objętości powietrza (0.01 ft3 = 0,283 dm3 = 2.83·10-4 m3). Różnica odczytów licznika (L-P) jest miarą zawartości w powietrzu frakcji pyłu o wielkości 0.5-2.5 µm i pośrednio również zawartości całej frakcji PM2.5. Wg danych literaturowych [1] frakcja 0.5-2.5 µm stanowi ok. 30-40% masy całej frakcji PM2.5, średnio ok. 35%. Przyjmując powyższe założenie oraz przeciętną gęstość pyłu atmosferycznego, można dokonać przeliczenia odczytów licznika Dylos 1100 PRO na stężenie pyłu PM2.5 wg następującego wzoru:
1.3.
Przebieg testów
W pierwszych 5 dniach test przebiegał bez zakłóceń – uzyskano ok. 5800 zestawów danych o rozdzielczości 1 min. Dnia 18 września wystąpiły zakłócenia w transmisji danych, po kilku próbach nawiązania ponownej komunikacji pomiędzy licznikiem Dylos i komputerem (w tym jednej udanej) ok. godz. 13 nastąpiło trwałe rozłączenie. W dalszej części testu, czyli w dniach 18-28 września uzyskano jedynie dane średniodobowe rejestrowane w wewnętrznej pamięci urządzenia Dylos 1100 PRO. Dokładne przyczyny utraty komunikacji pomiędzy licznikiem Dylos i komputerem nie są znane. Jako możliwe powody można podać następujące problemy techniczne: - zawieszenie złącza USB po stronie komputera; - usterka/zawieszenie przetwornika LogiLink UA0042A (w dniu 17 września wystąpiła wysoka temperatura powietrza).
4
09-14-15 12:00 09-14-15 16:00 09-14-15 20:00 09-15-15 00:00 09-15-15 04:00 09-15-15 08:00 09-15-15 12:00 09-15-15 16:00 09-15-15 20:00 09-16-15 00:00 09-16-15 04:00 09-16-15 08:00 09-16-15 12:00 09-16-15 16:00 09-16-15 20:00 09-17-15 00:00 09-17-15 04:00 09-17-15 08:00 09-17-15 12:00 09-17-15 16:00 09-17-15 20:00 09-18-15 00:00 09-18-15 04:00 09-18-15 08:00
09-14-15 11:33 09-14-15 14:26 09-14-15 17:18 09-14-15 20:09 09-14-15 23:01 09-15-15 01:53 09-15-15 04:45 09-15-15 07:37 09-15-15 10:29 09-15-15 13:21 09-15-15 16:13 09-15-15 19:05 09-15-15 21:57 09-16-15 00:48 09-16-15 03:40 09-16-15 06:32 09-16-15 09:24 09-16-15 12:16 09-16-15 15:08 09-16-15 18:00 09-16-15 20:52 09-16-15 23:44 09-17-15 02:36 09-17-15 05:28 09-17-15 08:20 09-17-15 11:11 09-17-15 14:04 09-17-15 16:56 09-17-15 19:48 09-17-15 22:40 09-18-15 01:32 09-18-15 04:24 09-18-15 07:16
1.4.
1.5.
Uzyskane wyniki
Dokładną analizę wyników przeprowadzono dla serii średnich 1-minutowych uzyskanych z I fazy testu w dniach 14-18.09.2015 r. Wyniki surowe z 2 kanałów pomiarowych przetworzono na wartości stężenia masowego pyłu PM2.5 wg kalibracji teoretycznej. Przebieg czasowy tak wyznaczonego stężenia PM2.5 przestawiony jest na rysunku poniżej (stężenia wyrażone są w µg/m3). 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 5,0 0,0
Następnie obliczono średnie 1-godzinne i zestawiono z wynikami WIOŚ [2]. Oprócz kalibracji teoretycznej wprowadzono dwie dodatkowe kalibracje z liniowym współczynnikiem zwiększającym – wynoszącym odpowiednio 2 i 2.5.
60,0
50,0
40,0
30,0 kalibr teoret
20,0 WIOŚ
10,0 kalibr x2
0,0
kalibr x 2.5
Podsumowanie
Uzyskane wyniki pozwalają na sformułowanie następujących wniosków:
5
1.6.
urządzenie Dylos 1100 PRO prawidłowo reaguje na zmiany zawartości pyłu PM2.5 w powietrzu atmosferycznym w przedziale stosunkowo niskich wartości stężeń (od 0 do ok. 25 µg/m3 wg pomiarów WIOŚ); założona kalibracja teoretyczna licznika Dylos daje znacząco niższe wyniki stężenia pyłu PM2.5 w porównaniu do wyników WIOŚ; najprawdopodobniej decyduje o tym przyjęcie założenia, że frakcja 0.5-2.5 µm stanowi 35% masy całej frakcji PM2.5; dodatkowy problem stanowi możliwa zmienność parametrów aerozolu atmosferycznego; skład frakcyjny pyłu drobnego oraz jego gęstość zmienia się w czasie – dlatego należy rozważyć możliwość wprowadzenia kalibracji dynamicznej w przypadku zastosowania liczników cząstek do pomiarów stężenia pyłu PM2.5; problemy techniczne związane z przewodową transmisją danych skłaniają do prac nad rozwiązaniami alternatywnymi takimi jak bezprzewodowe przesyłanie danych oraz zapis dokładnych danych w rozbudowanej pamięci wewnętrznej urządzenia.
Literatura i źródła danych
[1] W. Birmili et al.: Particle size distributions before and after volatilisation; Atmos. Chem. Phys., 10, 4643–4660, 2010 [2] strona internetowa http://air.wroclaw.pios.gov.pl/
6
2. Lokalne uzupełniające sieci informacyjno-alarmowe – koncepcja systemu 2.1.
Wprowadzenie
Pomiary prowadzone na stacjach PMŚ1, charakteryzujące się wysoką jakością i wiarygodnością, zapewniają realizację krajowych i międzynarodowych wymagań prawnych w zakresie monitoringu jakości powietrza. Jednakże uzyskiwane wyniki dają tylko fragment obrazu stanu jakości powietrza na danym obszarze (województwa, miasta). Zastosowanie pomiarów uzupełniających pozwoliłoby na uzyskanie informacji na temat przestrzennego rozkładu parametrów charakteryzujących jakość powietrza, takich jak stężenia pyłu PM10, pyłu PM2.5 oraz NO2. Pomiary uzupełniające z założenia powinny być oparte na niskokosztowych technologiach czujnikowych dających możliwość tworzenia sieci składających się z wielu punktów. Zwiększenie rozdzielczości przestrzennej pomiarów ma zasadnicze znaczenie na obszarach miejskich, gdzie występują silne gradienty stężeń – jakość powietrza jest niejednorodna w małej skali – wskazują na to zarówno wyniki modelowania jak i wyniki uzyskane z istniejących w niektórych krajach wielopunktowych sieci pomiarowych. Inną przesłanką do tworzenia sieci uzupełniających jest fakt, że działania ograniczające emisję, w tym emisję z indywidualnych źródeł ciepła, podejmowane są przede wszystkim lokalnie. W badaniach efektu ekologicznego ww. działań warto uwzględnić nie tylko redukcję emisji zanieczyszczeń ale również osiągniętą poprawę jakości powietrza – uzyskane informacje pozwolą na optymalizację prowadzonych działań. Warto pamiętać, że projekty redukcji emisji z założenia powinny angażować społeczność lokalną. Tworzone są systemy zachęt finansowych w celu uzyskania uczestnictwa mieszkańców danego obszaru. Równolegle prowadzone są również działania edukacyjne w celu uzyskania poparcia społeczności lokalnej. Tworzenie sieci pomiarów uzupełniających będzie sprzyjać zarówno edukacji ekologicznej jak i włączeniu mieszkańców w projekty redukcji emisji.
2.2.
Projekt lokalnej sieci pomiaru jakości powietrza
Uzupełniająca sieć informacyjno-alarmowa powinna być zaprojektowana tak, aby zapewnić optymalne pozyskiwanie informacji o jakości powietrza przy zadanych kosztach. Projekt sieci powinien uwzględniać:
1
wstępną analizę danego obszaru (rodzaje substancji / emisja / imisja);
propozycję liczby punktów i ich lokalizacji, specyfikację urządzeń pomiarowych wraz z kalkulacją kosztów, tryby pracy sieci, proponowaną metodę kalibracji (skalowania wyników);
Państwowy Monitoring Środowiska realizowany głównie przez Wojewódzkie Inspektoraty Ochrony Środowiska
7
metodę (narzędzie IT) zbiorczej analizy uzyskanych danych pomiarowych (np. tworzenie map, integrację z modelem dyspersji, prognozy krótkoterminowe);
propozycje zastosowania informacji do celów edukacyjnych i decyzyjnych;
informacje na temat sposobu użytkowania systemu (instrukcja obsługi) w warstwie sprzętowej i warstwie oprogramowania.
Wśród kryteriów lokalizacji czujników należy wziąć pod uwagę dostępność fizyczną i bezpieczeństwo urządzeń. Proponowana metoda rozmieszczania czujników opiera się na wstępnym określeniu miejsc charakterystycznych (np. miejsc o najwyższych wartościach stężenia lub gradientu stężeń, o największej ilości mieszkańców z grup wrażliwych), zastosowaniu kryteriów techniczno-prawnych, zdefiniowaniu ograniczonej ilości wariantów rozmieszczenia, a następnie wyborze wariantu optymalnego. Przy wyborze wariantu optymalnego można posłużyć się algorytmem maksymalnej entropii informacyjnej.
2.3.
Kalibracja czujników
Zakłada się, że wskazania niskokosztowych czujników stosowanych w systemie powinny być kalibrowane z zastosowaniem wyników analiz prowadzonych w stacjach referencyjnych PMŚ. W zależności od dostępności stacji referencyjnych może być zastosowane podejście on-line lub off-line. Niezależnie od wybranego podejścia zakłada się, że kalibracja czujników będzie odbywać się poprzez oprogramowanie systemowe pracujące niezależnie od pojedynczych czujników.
2.3.1. Kalibracja wielopunktowa on-line
W przypadku kalibracji on-line zakładamy, że na obszarze sieci dostępne są punkty z referencyjnym pomiarem WIOŚ (N punktów). W punktach tych umieszczamy również czujniki z sieci uzupełniającej. Dla każdego (i-tego) punktu referencyjnego wyznaczamy współczynniki skalowania:
Fsi
C pi Cri
gdzie: Cpi – odczyt z czujnika sieci uzupełniającej, Cri – odczyt z analizatora referencyjnego WIOŚ. Wartości Cpi oraz Cri powinny być bieżącymi, skorelowanymi w czasie średnimi krótkoterminowymi (o czasie uśredniania np. 30 minut lub 1 h). W pozostałych punktach sieci uzupełniającej (k punktów) bieżące odczyty są korygowane przy użyciu współczynników: 8
N
Fsp Fsi wi i 1
gdzie wi jest wagą ustaloną dla skalowania, definiowaną jako wi = wi0 / wi0, przy czym
K2 w i0 (Pi ) 2 gdzie: K jest stałą rozdzielczości systemu, Pi jest odległością punktu sieci uzupełniającej od punktu referencyjnego i.
2.3.2. Kalibracja off-line
Jeżeli na obszarze lokalizacji sieci uzupełniającej nie występują stacje referencyjne stosuje się kalibrację off-line. W wersji off-line do korekty bieżących odczytów czujnika stosuje się jedną z trzech metod:
kalibracja fabryczna, zapisana w oprogramowaniu firmware czujnika; kalibracja oparta na wskazaniach ze stacji referencyjnej położonej na obszarze o podobnej charakterystyce; kalibracja oparta na wskazaniach mobilnej stacji referencyjnej z zastosowaniem serii pomiarowej wykonanej na obszarze lokalizacji sieci uzupełniającej.
9
3. Określanie niepewności w procesie inwentaryzacji pieców, kotłowni i kominków na paliw stałe na terenie Krakowa Poniżej zaprezentowano opis dwóch niezależnych metod określania niepewności inwentaryzacji pieców oraz ich zastosowanie w IV etapie projektu inwentaryzacyjnego w Krakowie. Obie metody zostały zaprezentowane podczas międzynarodowych warsztatów poświęconych inwentaryzacji emisji, które odbyły się w Krakowie w dniach 7-9.10.2015 r.
3.1.
Określanie niepewności metodą Bicha-Pennecchi
W celu określenia niepewności pomiaru liczby urządzeń na paliwa stałe posłużono się teorią niepewności zliczania zaprezentowaną w pracy Bicha i Pennecchi2. Według tej teorii niepewność zliczania obiektów zależna jest od następujących wielkości: - wartość oczekiwana procesu zliczania (m) - częstość pomyłki „na minus”, polegającej na nieuwzględnieniu obiektu w procesie zliczania (p-) - częstość pomyłki „na plus”, polegającej na podwójnym uwzględnieniu obiektu w procesie zliczania (p+) Formuła określająca kwadrat niepewności standardowej przedstawia się następująco: ux2 = m[p+ + p- - (p+-p-)2] przy czym wartość oczekiwana jest równa: m = x/(1+p+-p-) gdzie x jest wynikiem pomiaru
W rozpatrywanym przypadku wartość x wynosi 6589, natomiast dla częstości pomyłek przyjęto następujące wartości:
p- = 0,50 p+ = 0,50
Obliczona przy powyższych założeniach niepewność standardowa wynosi ux = 81,17 co w przeliczeniu na standardową niepewność względną wynosi 1,2%. Niepewność względna rozszerzona dla procesu zliczania urządzeń na paliwa stałe stanowi dwukrotną wartość niepewności standardowej i wynosi:
2
W. Bich i F. Pennecchi; Uncertainty in measurements by counting; Metrologia 49 (2012) 15-19
10
U(x) = 2,5 % (6589 162) Teorię tę można zastosować również do określenia niepewności pomiaru, służącego określeniu liczby budynków z danym rodzajem ogrzewania. Niepewność względna rozszerzona dla procesu zliczania budynków wykorzystujących paliwa stałe wynosi: U(x) = 2,6% (6007155) Niepewność względna rozszerzona dla procesu zliczania budynków wykorzystujących inne rodzaje ogrzewania (nie oparte na paliwach stałych) wynosi:
U(x) = 1,8% (12409223)
3.2.
Określanie niepewności metodą GUM-JCGM
W celu określenia niepewności inwentaryzacji urządzeń na paliwa stałe przyjęto następujące założenia:
każdy ankieter prowadzi niezależny proces pomiarowy „i” obarczony indywidualną niepewnością ui; niepewność ta z punktu widzenia wytycznych JCGM 100:20083 jest niepewnością typu B – w celu jej oszacowania przyjmujemy jednostajny symetryczny rozkład prawdopodobieństwa błędu pomiarowego z wartością graniczną błędu gi.
Niepewność standardowa pomiaru dla każdego ankietera jest równa odchyleniu standardowemu rozkładu jednostajnego i wynosi:
Niepewność rozszerzona pomiaru wynosi, po uwzględnieniu współczynnika rozszerzenia, wynosi:
Na podstawie analizy procesu ankietyzacji przyjęto zróżnicowane wartości błędu granicznego gi dla ankieterów, w zależności od liczby punktów adresowych, w których prowadzili badania. Założono, że dla ankieterów, którzy prowadzili prace w większej ilości punktów adresowych prawdopodobieństwo popełnienia błędu jest wyższe.
3
Evaluation of measurement data – Guide to the expression of uncertainty in measurement – JCGM 100:2008 (GUM 1995 with minor corrections); Bureau International des Poids et Mesures 2008
11
Ilość punktów adresowych
Prawdopodobieństwo błędu granicznego p(gi) 0,20 0,25 0,30
Pad < 300 300 ≤ Pad < 800 800 ≤ Pad
Niepewność rozszerzona całej inwentaryzacji (Uy) została obliczona, zgodnie z zaleceniami wytycznych JCGM 100:2008, jako niepewność złożona - przy zastosowaniu prawa propagacji niepewności. Ponieważ wynik pomiaru jest algebraiczną sumą wyników pomiarów pojedynczych ankieterów:
to niepewność złożoną można obliczyć korzystając z zależności:
Obliczenia niepewności złożonej przeprowadzono przy użyciu arkusza kalkulacyjnego. Uzyskany wynik bezwzględny to 426 urządzeń na paliwa stałe, co stanowi 6,5% w wartościach względnych. Analogiczne obliczenia można przeprowadzić dla procesu inwentaryzacji budynków wykorzystujących paliwa stałe oraz dla procesu inwentaryzacji budynków wykorzystujących inne rodzaje ogrzewania (nie oparte na paliwach stałych). Zestawienie wyników obliczeń niepewności złożonej przedstawiono w tabeli poniżej: Parametr inwentaryzacji Ilość urządzeń na paliwa stałe Ilość budynków wykorzystujących paliwa stałe Ilość budynków wykorzystujących inne rodzaje ogrzewania
Wartość zmierzona 6589 6007
Niepewność bezwzględna 426 389
Niepewność względna 6,5% 6,5%
12409
800
6,4%
12