Università degli Studi di Udine Dipartimento di Chimica, Fisica e Ambiente

1. Università degli Studi di Udine Dipartimento di Chimica, Fisica e Ambiente Modellistica ambientale per il controllo e la gestione dell’impatto inquinante di impianti produttivi: inquinamento dell’aria M.Campolo 2014

2. Impianto & Impatti Impianto Seriediprocessi Insiemediapparecchiature Flussidimateria/energiaentranti e uscenti Impatti Rifiutisolidi (fanghi), liquidi (reflui), gassosi (vapori, emissioniodorigene), radiazionielettromagnetiche, rumore …

3. [ouE/m3] [T] [g/m3] [dB] [ouE/m3] Identificazione delle sorgenti… e misura odore radiazioni elettromagnetiche inquinanti rumore odore rifiuti solidi [tonn]

4. Trend legislazione ambientale Consapevolezza Best management practice Pro-activeapproach: Wasteminimization at source IntegratedPollutionPrevention & Control (IPPC) Reactiveapproach Recycle & Reuse Reactiveapproach End of pipe technologies Limiti alla concentrazione di inquinanti Passive approach Dilute & Disperse Tempo

5. Evoluzione legislazione ambientale

6. Evoluzione legislazione ambientale

7. Evoluzione legislazione ambientale

8. Air qualitystandards European commission: Environment Humans can be adversely affected by exposure to air pollutants in ambient air. In response, the European Union has developed an extensive body of legislation which establishes health based standards and objectives for a number of pollutants in air. These standards and objectives are summarised in the table below. These apply over differing periods of time because the observed health impacts associated with the various pollutants occur over different exposure times.

9. Air qualitystandards

10. Air qualitystandards DirettivaQuadro 96/62/EC, 1-3 Direttivefiglie 1999/30/EC, 2000/69/EC, 2002/3/EC, and Decision on Exchange of Information 97/101/EC. Direttiva 2008/50/EC , adottatail 21 Maggio 2008. Principi: Divisione del territorio in zone e agglomerati; Accertamento del livello di qualità dell’aria usando misurazioni, modelli e altre tecniche empiriche. Dove i livelli di inquinamento sono elevati, preparazione di piani di qualità dell’aria/programmi di risanamento per garantire il rispetto dei limiti prima della data in cui i limiti entreranno formalmente in vigore Disseminazione/comunicazione delleinformazionisullaqualitàdell’aria al pubblico

11. Air qualitystandards • Elementichiave: • Approcciounificatore (unire la legislazioneesistente in unasingolaDirettivasenzamodificaregliobiettividiqualitàdell’aria) • Nuoviobiettividiqualitàdell’aria per le polverifini (PM2.5) comprensividivalorelimite e valoreobiettivo • Possibilitàdidetrarre le sorgentinaturalidiinquinamentoquandosivalutailrispettodeilimiti • Possibilitàdiestendereditre(PM10) /cinqueanni (NO2, benzene) ilperiodoentro cui adeguarsiailimitiprevisti per la qualitàdell’ariadideterminatiinquinanti

12. Modellistica ambientale Valutazionedellaqualitàdell’aria: impiego di metodologie per misurare, calcolare, prevedere o stimare il livello di un inquinante nell'aria-ambiente Valutazione di impatto ambientale (VIA): strumento di supporto per l'autorità decisionale finalizzato a individuare, descrivere e valutare gli effetti dell'attuazione o meno di un determinato progetto.

13. Valutazione di impatto Schematizzareilprocesso/impianto Identificare le sorgenti (convogliate/fuggitive) Misurare le emissioni Caratterizzarel’ambientediemissione Modellareiltrasporto/dispersione/trasformazione Quantificarel’impatto Confrontarlo con (eventuali) limitiesistenti

14. Modellazione impatto Sorgenti emissive Localizzazione Intensità Portata Velocità/temperaturaemissione Orografia del territorio Uso del suolo Presenzadiedificinellevicinanze Meteorologia Temperatura, umiditàrelativa Velocità/direzione del vento Profiloverticale del vento Profiloverticaleditemperatura Modello di dispersione

15. Come modellare? Equazione di trasporto (ADE) convezione dx AuxCx Aux+dxCx+dx KxdC/dx|x KxdC/dx|x+dx diffusione Diffusione/dispersione

16. Cosa ci serve? u,v,w=f(x,y,z,t) campo di moto Kx,Ky,Kz=g(x,y,z,t) campo di dispersione C(x,y,z,0)=h(x,y,z) condizioni iniziali C(x,y,z,t)|∂Ω condizioni al contorno

17. z x 1. Modelli di riferimento: Gaussiani Ipotesi: X=direzione prevalente vento (v=w=0) Variabili da determinare: u, Kx, Ky, Kz

18. Fattori meteo Vento: Intensità e direzione; Sviluppo verticale del profilo; Persistenza; Turbolenza. z Mixing height velocità città campagna mare

19. Gradiente termico z stabile instabile temperatura Gradiente adiabatico: dT/dz=-0.01 °C/m Gradiente super adiabatico: dT/dz<-0.01 °C/m Gradiente sub adiabatico: dT/dz>-0.01 °C/m Isoterma Inversione termica

20. Inversione termica Gradiente termico mescolamento z Inversione termica stratificazione mescolamento

21. Classi di stabilità (Pasquill)

22. z x Pennacchio Gaussiano

23. z x Pennacchio Gaussiano (modello di Roberts) Allargamentotrasversale e verticale del pennacchio

24. Modello di Pasquill σy=f(x) σz=f(x)

25. 2. Modello di riferimento: Lagrangiano Sorgenteistantanea, non confinata (puff) sistemadiriferimento mobile Equazione: u x’ x Soluzione: In x’ In x

26. Soluzioni analitiche di riferimento Puff 1 Sorgente continua, non confinata (plume) Puff 3 Puff 2 Soluzione: Convoluzionedi puff emessi a istantidiversi

27. 3. Effetto delle boundary Sorgente elevata (sorgenti virtuali) Sorgentereale Contributo della sorgente virtuale H -H Sorgentevirtuale

28. Campo di moto/dispersione u,v,w=f(x,y,z,t) campo di moto Kx,Ky,Kz=g(x,y,z,t) campo di dispersione Qualitàdati input Campo dimoto tempo dipendentecalcolato Risoluzionenumerica N-S Campo dimoto tempo dipendenteinterpolatosudatilocali Misure al suolo/in quota, equazionedicontinuità Campo dimotomedio/stazionario Rose deiventi/classidistabilità Costocomputazionale/accuratezza

29. Scelta del modello

30. Scelta del modello

31. Plume Gaussiano/PuffLagrangiano

32. Trend modellistica dispersioneper l’impatto PennacchioGaussiano: Effettomediodellavariabilitàmeteorologica Plume Puff 1 Puff Lagrangiano: Effettocomplessodellavariabilitàistantaneadellameteorologia Puff 3 Puff 2

33. Plume Gaussiano/PuffLagrangiano Modelli Gaussiani Modelli Lagrangiani N E O S

34. Prime applicazioni PennacchioGaussiano: Effettomediodellavariabilitàmeteorologica (inverno)

35. Prime applicazioni: rendering & pseudo transitorio sorgente Variazione del pennacchioGaussiano: Effettomediodellavariabilitàmeteorologica (mensile)

36. Confronto alternative di abbattimento sorgente Senza controllo dell’emissione Con controllo dell’emissione

37. Altre applicazioni: puffLagrangiano N O E S Variazione del pennacchiogeneratoda puff Lagrangiani: Effettoistantaneodellavariabilitàmeteorologica (scalaoraria!!)

38. Modello di riferimento: Calpuff Pre-processore METEO Modulo DISPERSIONE Modulo POST-PROCESSING

39. Es: Valutazione qualità aria Impiantoproduzione MDF (pannellodilegno) Principaliemissioni: polveri/formaldeide

40. Analisi del processo 1. Schematizzazione del processo

41. Impianti/impatti 2. Identificazioneeffluentiinquinanti/ sorgentipotenziali

42. Scenario emissivo 3. Localizzazione/quantificazionedelleemissioni

43. Scenario emissivo 4. Importanzarelativadellesorgenti

44. Contesto meteorologico 5. Caratterizzazioneambientediemissione  datianemometrici (ARPA)  datiradiosondaggi (Aeronauticamilitare) Rosa dei venti annua, rose dei venti stagionali, frequenza calme di vento …

45. Validazione modello Raccoltadati (localizzazionecentralinemonitoraggio, identificazionecontestometeo/produttivo)

46. Post processing dati: statistiche Media settimanale Concentrazioneoraria Valoredipicco

47. Impatto Isocontornidiricaduta al suolodiformaldeide: valoremedioannuo (1-2 µg/m3) Limite: 30 µg/m3 (concentrazione media giornaliera)