Opinnäytetyö tehtiin Helsingin seudun ympäristöpalvelut -kuntayhtymän (HSY) toimeksiannosta. Työn tarkoituksena oli selvittää, miten Ämmässuon ekoteollisuuskeskuksessa voitaisiin kehittää hajupäästöjen seurantaa ja ennustamista. Hajupäästöt voivat aiheuttaa ympäristön viihtyisyyden alenemista.
Ämmässuon ekoteollisuuskeskuksessa seurataan hajupäästöjä TRS-mittauksilla sekä kiinteiden hajupäästölähteiden hajupitoisuuksien säännöllisillä määrityksillä, joita toteutetaan olfaktometritutkimuksella standardin SFS-EN 13725 mukaisesti. Lisäksi hajulähteiden hajupäästöt mallinnetaan Enwin TOM -mallinnustyökalulla syöttämällä mallinnukseen olfaktometriatutkimuksesta saatuja tietoja. Mallinnuksesta nähdään, miten hajupilvi leviää maastossa vaihtelevissa sääolosuhteissa.
HSY pyrkii kehittämään jatkuvasti hajupäästöjen seurantaa ja ennustamista sekä saamaan selville, millä keinoin voidaan saada tarkempi kuva Ämmässuon ekoteollisuuskeskuksen hajutilanteesta. Tässä opinnäytetyössä käsitellään erilaisia hajupäästöjen tutkimusmenetelmiä. Menetelmiin sisältyy aistinvaraisia ja instrumentaalisia lähestymistapoja. Lisäksi opinnäytetyössä perehdytään erilaisiin leviämismalleihin.
Opinnäytetyössä on esitetty kehitysideoita edistämään Ämmässuon ekoteollisuuskeskuksen hajupäästöjen seurantaa ja ennustamista. Eri hajulähteiden päästöjen koostumusta voitaisiin tutkia tarkemmin, jotta selviäisi, mitkä hajuyhdisteet ovat päävastuussa hajuhaitoista. Tämän tiedon pohjalta olisi helpompaa suunnitella mittausjärjestelmien kehittämistä. Hajun leviämismallinnuksissa suositaan CALPUFF-leviämismalleja. Markkinoilla on olemassa hajunhallintajärjestelmiä, jotka perustuvat CALPUFFiin. Niissä voidaan myös hyödyntää erilaisten mittausinstrumenttien, esimerkiksi elektronisten nenien dataa, josta saadaan dynaamisia syöttöarvoja mallinnukseen.This thesis was commissioned by Helsinki Region Environmental Services Authority (HSY) to examine how odour pollution monitoring and forecasting could be improved in Ämmässuo eco-industrial centre. Waste treatment processes produce odour pollution, which can cause odour annoyance and discomfort. Thus, the odour abatement work and odour measurements are necessary.
Odour pollution in Ämmässuo eco-industrial centre is monitored by TRS measurements and the odour emission sources are characterized by dynamic olfactometry according to the SFS-EN 13725 standard. In addition, the results of dynamic olfactometry are used in Enwin TOM dispersion modeling software to simulate odour dispersion into the atmosphere.
HSY continuously aims to develop the odour monitoring and forecasting in order to get a better understanding of the odour situation at Ämmässuo eco-industrial centre and the affected area. This thesis summarizes different odour measurement techniques presenting their applicability, advantages and disadvantages. In addition, different dispersion models are discussed. The techniques can be further divided into different approaches: sensorial, instrumental and mathematical methods.
This thesis presents approaches for improving the odour pollution monitoring and forecasting of Ämmässuo eco-industrial centre. These approaches include characterizing the emission sources qualitatively and quantitively by GC-MS-O to detect key compounds responsible for odour annoyance. This information aids in designing a more robust air quality monitoring system. Typically, CALPUFF dispersion models are preferred and CALPUFF-based air dispersion modeling software are currently available on the market. In addition, it is possible to implement an air quality monitoring network in the dispersion model software. The implementation of monitoring network provides dynamic inputs to the dispersion model which can enhance the performance of the dispersion model
