聊聊濕垃圾資源化利用的那些事兒

時間：2019-10-08 11:40

來源：天人環境

從今年起，全國地級及以上城市全面啟動生活垃圾分類工作，垃圾要分成可回收垃圾、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾進行分類投放。而作為其中占比較大的“濕垃圾”，該如何實現它的資源化利用，也成了業界人士熱議的話題。

1. 政策

從政策層面來看，上到國家下到省市區，都積極地出臺相關規章制度，全方位、多角度地推動垃圾分類工作的順利開展。

1.1 國家政策

2019年6月6日，住房和城鄉建設部等9部門聯合發布《關于在全國地級及以上城市全面開展生活垃圾分類工作的通知》（簡稱《通知》），全面啟動生活垃圾分類工作。《通知》要求，加快推進政府推動、全民參與、因地制宜的生活垃圾分類制度，加快建立分類投放、分類收集、分類運輸、分類處理的生活垃圾處理系統，努力提高生活垃圾分類覆蓋面。

1.2 省市政策

上海市十五屆人大第二次會議通過的《上海市生活垃圾管理條例》，于7月1日正式執行。意味著垃圾分類正式納入法治監管范圍，《條例》中涉及了對生活垃圾的源頭、投放、收集、運輸、處置、資源利用以及監督管理等部分作出明確規定。其實早在2012年，北京市就出臺了《北京市生活垃圾管理條例》，明確了政府部門、物業等管理責任人、收運處置單位、垃圾產生單位的責任和罰則。

1.3 政策落地

首批46個重點城市中的北京、上海、太原、長春、杭州、寧波、廣州、宜春、銀川九個城市已出臺生活垃圾管理條例，明確將垃圾分類納入法治框架，其它城市也陸續列入立法規劃，加快垃圾分類立法，強制執行。

2. 現狀

2.1 濕垃圾體量

隨著全國垃圾分類的鋪開，根據《“十三五”全國城鎮生活垃圾無害化處理設施建設規劃》，2019-2020年預計新增收運能力24.2萬噸/日，由于濕垃圾收轉量約占總垃圾收轉量的50%，并且有上升趨勢，假設濕垃圾收運車數量占總垃圾收運車數量的60%，濕垃圾的增量處理量約為14.5萬噸/日。

2.2 資源化處理途徑

“濕垃圾”中的餐飲垃圾自2011年國家明確試點城市，發展迅速，現行餐飲垃圾綜合利用工藝有厭氧發酵（市場占有率80%左右）、好氧發酵（市場占有率15%左右）和生物養殖（市場占有率5%左右），三種工藝各有利弊，適合的就是最好的，要因地制宜，綜合考慮社會、經濟和環境因素。現行的主流工藝是厭氧發酵（占80%左右），發展趨勢是簡單、高值和高效，過程中產生的固態和液體廢棄物，首選做肥，其次合并周邊設施一并處理。

“濕垃圾”中的廚余垃圾綜合利用處于起步階段，發展潛力大，首選利用現有厭氧設施進行合并處置，經過成熟厭氧工藝，可以‘變廢為寶’，生成沼氣和發電，實現無害化和資源回收利用。

2.3 基礎設施

濕垃圾問題來勢洶洶，現有200余座餐飲垃圾處置項目的基礎設施和處理能力根本無法滿足垃圾分類帶來的濕垃圾爆炸式增長。如何有效、高效的利用我國現有垃圾處理設置，適應“濕垃圾”快速、量大的產生特性需要相關的責任主體盡快落實明確。

3. 投建模式

3.1 投資模式

傳統生活垃圾處理普遍存在主體責任不清、處理方式單一、處理設施偏少且分布不合理、處理能力不足和處理費征收使用不科學等問題，導致生活垃圾處理效率與效益低下。只有地方政府下定決心，充分發揮政治優勢，各方面才會積極響應和配合到位，進而推動濕垃圾投建模式快速落地。目前，政府參與濕垃圾處理投資市場的途徑主要有3種：政府獨立承擔、政府與合作伙伴共同承擔和市場自由處理。

3.2 建設模式

如何利用現有的有限基礎設施即時補缺，小天在這里分享三個解決措施，期望起到拋磚引玉的作用（引自“Dr曹曼”公眾號，可關注獲取更多行業感悟）。

a. 增建。在垃圾處理場內增加濕垃圾處置設施，首選垃圾發電廠，其次填埋場。這樣可以避免土地浪費和設施閑置，避免新場地審批受鄰避效應影響，彌補因垃圾量減少造成政府違約（BOT或PPP合同）帶來的損失，也可縮短濕垃圾項目建設工期等。

b. 擴建。指在原厭氧設施的基礎上擴大規模，首選餐廚處理廠，其次污泥處理廠。主要原因是濕垃圾厭氧處理設施與餐廚和污泥的是可以通用的，只需要增加濕垃圾預處理設備。尤其是與污泥合并處理還會產生協同效應，最直接的效果就是產氣效率分提高以及沼氣純度的增加。

c. 改建。指在原厭氧設施的基礎上改造，首選以畜禽和農業廢棄物為原料的沼氣工程。因為這些工程大部分不盈利，并處于停運或維持狀態，有尋找新的出路或解決方案的需求。而濕垃圾來的突然，急需要處置設施，二者結合，不但可以解決各自的難題，而且可以實現一舉多得的共贏效果。

4. 運營模式

餐廚和廚余項目的運營可分自主運營和委托運營兩大類，現在國內外仍以自主營運為主，基本上都可以實現自動化操作管理，同時正在向智能化線上平臺管控的方向發展，逐步實現從單一項目到集團統管，再到行業平臺全過程管控。單一項目的管控是基礎也是關鍵，可通過物聯網、大數據、云計算等技術搭建智能工廠實現對單一項目的智能管控。

4.1智能工廠