二、油气田VOCs管控技术进展及现存问题

面对油气田开发过程中VOCs排放源分散、逸散性强、治理难度高等特点，近年来行业逐渐形成了以源头减排、过程控制、末端治理、动态监管为核心的综合管控体系。

目前，油气田VOCs治理技术主要集中在三个方向：

·生产工艺优化； 

·VOCs回收与处理技术； 

·泄漏检测与修复（LDAR）技术。 

这些技术的协同应用，使油气田VOCs治理逐步由“被动治理"向“全过程精细化管理"转变。

1. 工艺优化：从源头降低VOCs产生

在油气开发过程中，减少VOCs排放有效的方式之一，就是通过优化生产工艺，从源头降低挥发损失。

（1）推进油气密闭采集与输送

传统油气生产过程中，由于部分环节存在开放操作，容易造成轻烃组分挥发。

目前，油气田逐渐采用密闭采集和输送技术，通过利用地层压力，实现井口产物直接进入密闭系统，减少油气在初始处理过程中的逸散。

同时，在集输过程中推广油气混输、分输技术：

·井站油、气、水通过密闭管道输送； 

·配套混输泵组或压缩机提升输送能力； 

·减少开放式转运环节。 

这种方式不仅降低VOCs逸散，也提高了油气资源利用效率。

（2）加强伴生气回收利用

在部分油田开发过程中，伴生气一直是VOCs排放的重要来源之一。

过去，由于部分区域伴生气利用条件有限，可能通过放空方式处理，不仅造成资源浪费，同时也增加VOCs排放。

目前，行业主要采用：

·移动式套管气回收装置； 

·定压放气阀回收装置； 

·涡流管技术； 

·膜分离技术； 

等方式，实现伴生气回收利用。

通过将伴生气重新纳入生产系统，可有效减少无组织排放，同时提高油气资源综合利用水平。

（3）优化储存环节，减少储罐呼吸损失

储罐是油气田VOCs排放的重要环节。

在储存过程中，由于温度变化、压力波动以及液面变化，会产生大量呼吸损失。

针对这一问题，目前主要采取以下措施：

储罐密封改造

对于固定顶储罐：

·设置氮封系统； 

·保持罐内微正压状态； 

·保证压力调节设备正常运行。 

对于未进行密封改造的储罐，需要开展密封升级。

储罐气体收集

通过设置大罐抽气系统，将储罐顶部逸散气体集中收集，再进入后续处理设施。

此外，引射抽气技术近年来也逐渐应用于油气回收领域。

该技术利用高压流体产生负压，实现储罐气体抽取，具有无机械运动部件、能耗低、运行稳定等特点，在国外油气田储罐治理中已有较多应用案例。

2. VOCs回收处理技术：提升资源利用与污染控制水平

除了源头控制外，对于已经产生的VOCs，需要通过回收和治理设施降低排放。

目前油气田常见治理路线主要包括：

·油气回收； 

·吸附浓缩； 

·冷凝回收； 

·吸收处理； 

·燃烧氧化； 

·光催化氧化。 

不同技术需要根据VOCs浓度、组分特点以及现场条件进行选择。

表3   油气田油气回收技术对比

（1）储罐油气回收技术

油气田储罐VOCs治理通常采用：“密闭收集 + 增压输送 + 回收利用"的技术路线。

具体流程如下：

储罐顶部逸散气体 → 集气管道收集 → 增压处理 → 接入燃气系统利用

通过该方式，可将原本排入环境的油气重新转化为生产资源。

部分油田针对储罐产气量波动大的特点，开发了撬装式气体增压回收装置，提高了系统运行稳定性。

（2）组合治理技术成为主流方向

由于油气田VOCs组分复杂，单一治理技术往往难以满足实际需求。

因此，目前行业更倾向采用组合工艺。

例如：

低浓度VOCs：通常采用活性炭吸附或沸石转轮浓缩，实现污染物富集。

高浓度VOCs：可采用溶剂吸收或冷凝回收，实现资源回收。

难回收组分：则通过催化氧化、光催化技术和燃烧处理，实现最终去除。

目前油气田应用较多的组合技术包括：

·冷凝—吸附； 

·吸收—燃烧； 

·生物—催化氧化。 

例如，长庆油田某罐区采用冷凝吸附组合工艺后，VOCs吸收率达到98.5%；大庆油田某采油厂沉降罐通过大罐抽气结合冷凝工艺，VOCs净化效率达到80%。

3. 泄漏检测与修复技术（LDAR）：实现VOCs无组织排放精准管控

在油气田生产过程中，设备密封点泄漏是VOCs无组织排放的重要来源。

与储罐、污水池等集中排放源不同，设备泄漏具有排放位置分散、隐蔽性强、排放持续时间不确定等特点。

因此，泄漏检测与修复（LDAR）技术成为油气田VOCs精细化管理的重要手段。

LDAR的核心管理模式是：

建立设备清单 → 开展泄漏检测 → 定位异常点 → 实施维修 → 跟踪复测

通过全过程管理，实现设备泄漏风险的动态控制。

（1）常规检测技术：PID、FID和红外检测技术

目前，油气田LDAR检测主要采用：

·光离子化检测器（PID）； 

·火焰离子化检测器（FID）； 

·红外吸收检测设备（IR）。 

这些设备通过不同检测原理，实现对设备密封点VOCs泄漏的快速识别。

表4   各LDAR检测方法优缺点对比

（2）非常规检测技术推动LDAR智能化发展

除传统PID、FID等检测方式外，近年来超声检测、红外热成像、傅里叶红外成像光谱（FTIR）和QOGI定量光学气体成像等技术逐渐应用于油气田泄漏管理。

其中，QOGI技术通过红外成像结合羽流算法，不仅能够识别泄漏区域，还可以进一步估算污染物浓度和排放速率。

相比传统红外成像只能显示泄漏影像，QOGI能够提供更加量化的泄漏信息，有助于降低人工检测成本，提高LDAR管理效率。

（3）LDAR未来发展方向：由周期检测向预测维护转变

目前油气田LDAR管理仍主要采用：

“定期检测—发现泄漏—维修处理"的模式。

但随着数字化技术发展，未来LDAR将向：

“实时监测—数据分析—风险预测—提前维护"方向发展。

通过建立动态泄漏数据库，并结合：

·设备运行压力； 

·温度变化； 

·密封件老化程度； 

·历史泄漏记录； 

可以预测设备密封失效周期，实现从“发现泄漏"向“预防泄漏"转变。

4、油气田VOCs治理现存问题和发展趋势

总体来看，油气田VOCs治理已经形成较为成熟的技术体系。

但在实际应用中，仍存在：

·治理设施运行管理不足； 

·部分开放液面未有效密闭； 

·LDAR依赖人工周期检测； 

·数据利用能力不足； 

等问题。

未来行业发展方向将更加关注：

1.低成本、小型化VOCs回收设备应用；

2.基于数据分析的泄漏预测管理；

3.在线监测与智能化监管融合；

4.VOCs治理数据与环评管理深度结合。

这也为后续油气田VOCs管控技术在环境影响评价中的应用奠定基础。