二、油氣田VOCs管控技術進展及現存問題

面對油氣田開發過程中VOCs排放源分散、逸散性強、治理難度高等特點，近年來行業逐漸形成了以源頭減排、過程控制、末端治理、動態監管為核心的綜合管控體系。

目前，油氣田VOCs治理技術主要集中在三個方向：

·生產工藝優化； 

·VOCs回收與處理技術； 

·泄漏檢測與修復（LDAR）技術。 

這些技術的協同應用，使油氣田VOCs治理逐步由“被動治理"向“全過程精細化管理"轉變。

1. 工藝優化：從源頭降低VOCs產生

在油氣開發過程中，減少VOCs排放有效的方式之一，就是通過優化生產工藝，從源頭降低揮發損失。

（1）推進油氣密閉采集與輸送

傳統油氣生產過程中，由于部分環節存在開放操作，容易造成輕烴組分揮發。

目前，油氣田逐漸采用密閉采集和輸送技術，通過利用地層壓力，實現井口產物直接進入密閉系統，減少油氣在初始處理過程中的逸散。

同時，在集輸過程中推廣油氣混輸、分輸技術：

·井站油、氣、水通過密閉管道輸送； 

·配套混輸泵組或壓縮機提升輸送能力； 

·減少開放式轉運環節。 

這種方式不僅降低VOCs逸散，也提高了油氣資源利用效率。

（2）加強伴生氣回收利用

在部分油田開發過程中，伴生氣一直是VOCs排放的重要來源之一。

過去，由于部分區域伴生氣利用條件有限，可能通過放空方式處理，不僅造成資源浪費，同時也增加VOCs排放。

目前，行業主要采用：

·移動式套管氣回收裝置； 

·定壓放氣閥回收裝置； 

·渦流管技術； 

·膜分離技術； 

等方式，實現伴生氣回收利用。

通過將伴生氣重新納入生產系統，可有效減少無組織排放，同時提高油氣資源綜合利用水平。

（3）優化儲存環節，減少儲罐呼吸損失

儲罐是油氣田VOCs排放的重要環節。

在儲存過程中，由于溫度變化、壓力波動以及液面變化，會產生大量呼吸損失。

針對這一問題，目前主要采取以下措施：

儲罐密封改造

對于固定頂儲罐：

·設置氮封系統； 

·保持罐內微正壓狀態； 

·保證壓力調節設備正常運行。 

對于未進行密封改造的儲罐，需要開展密封升級。

儲罐氣體收集

通過設置大罐抽氣系統，將儲罐頂部逸散氣體集中收集，再進入后續處理設施。

此外，引射抽氣技術近年來也逐漸應用于油氣回收領域。

該技術利用高壓流體產生負壓，實現儲罐氣體抽取，具有無機械運動部件、能耗低、運行穩定等特點，在國外油氣田儲罐治理中已有較多應用案例。

2. VOCs回收處理技術：提升資源利用與污染控制水平

除了源頭控制外，對于已經產生的VOCs，需要通過回收和治理設施降低排放。

目前油氣田常見治理路線主要包括：

·油氣回收； 

·吸附濃縮； 

·冷凝回收； 

·吸收處理； 

·燃燒氧化； 

·光催化氧化。 

不同技術需要根據VOCs濃度、組分特點以及現場條件進行選擇。

表3   油氣田油氣回收技術對比

（1）儲罐油氣回收技術

油氣田儲罐VOCs治理通常采用：“密閉收集 + 增壓輸送 + 回收利用"的技術路線。

具體流程如下：

儲罐頂部逸散氣體 → 集氣管道收集 → 增壓處理 → 接入燃氣系統利用

通過該方式，可將原本排入環境的油氣重新轉化為生產資源。

部分油田針對儲罐產氣量波動大的特點，開發了撬裝式氣體增壓回收裝置，提高了系統運行穩定性。

（2）組合治理技術成為主流方向

由于油氣田VOCs組分復雜，單一治理技術往往難以滿足實際需求。

因此，目前行業更傾向采用組合工藝。

例如：

低濃度VOCs：通常采用活性炭吸附或沸石轉輪濃縮，實現污染物富集。

高濃度VOCs：可采用溶劑吸收或冷凝回收，實現資源回收。

難回收組分：則通過催化氧化、光催化技術和燃燒處理，實現最終去除。

目前油氣田應用較多的組合技術包括：

·冷凝—吸附； 

·吸收—燃燒； 

·生物—催化氧化。 

例如，長慶油田某罐區采用冷凝吸附組合工藝后，VOCs吸收率達到98.5%；大慶油田某采油廠沉降罐通過大罐抽氣結合冷凝工藝，VOCs凈化效率達到80%。

3. 泄漏檢測與修復技術（LDAR）：實現VOCs無組織排放精準管控

在油氣田生產過程中，設備密封點泄漏是VOCs無組織排放的重要來源。

與儲罐、污水池等集中排放源不同，設備泄漏具有排放位置分散、隱蔽性強、排放持續時間不確定等特點。

因此，泄漏檢測與修復（LDAR）技術成為油氣田VOCs精細化管理的重要手段。

LDAR的核心管理模式是：

建立設備清單 → 開展泄漏檢測 → 定位異常點 → 實施維修 → 跟蹤復測

通過全過程管理，實現設備泄漏風險的動態控制。

（1）常規檢測技術：PID、FID和紅外檢測技術

目前，油氣田LDAR檢測主要采用：

·光離子化檢測器（PID）； 

·火焰離子化檢測器（FID）； 

·紅外吸收檢測設備（IR）。 

這些設備通過不同檢測原理，實現對設備密封點VOCs泄漏的快速識別。

表4   各LDAR檢測方法優缺點對比

（2）非常規檢測技術推動LDAR智能化發展

除傳統PID、FID等檢測方式外，近年來超聲檢測、紅外熱成像、傅里葉紅外成像光譜（FTIR）和QOGI定量光學氣體成像等技術逐漸應用于油氣田泄漏管理。

其中，QOGI技術通過紅外成像結合羽流算法，不僅能夠識別泄漏區域，還可以進一步估算污染物濃度和排放速率。

相比傳統紅外成像只能顯示泄漏影像，QOGI能夠提供更加量化的泄漏信息，有助于降低人工檢測成本，提高LDAR管理效率。

（3）LDAR未來發展方向：由周期檢測向預測維護轉變

目前油氣田LDAR管理仍主要采用：

“定期檢測—發現泄漏—維修處理"的模式。

但隨著數字化技術發展，未來LDAR將向：

“實時監測—數據分析—風險預測—提前維護"方向發展。

通過建立動態泄漏數據庫，并結合：

·設備運行壓力； 

·溫度變化； 

·密封件老化程度； 

·歷史泄漏記錄； 

可以預測設備密封失效周期，實現從“發現泄漏"向“預防泄漏"轉變。

4、油氣田VOCs治理現存問題和發展趨勢

總體來看，油氣田VOCs治理已經形成較為成熟的技術體系。

但在實際應用中，仍存在：

·治理設施運行管理不足； 

·部分開放液面未有效密閉； 

·LDAR依賴人工周期檢測； 

·數據利用能力不足； 

等問題。

未來行業發展方向將更加關注：

1.低成本、小型化VOCs回收設備應用；

2.基于數據分析的泄漏預測管理；

3.在線監測與智能化監管融合；

4.VOCs治理數據與環評管理深度結合。

這也為后續油氣田VOCs管控技術在環境影響評價中的應用奠定基礎。