Emissions of intermediate volatility organic compound from waste cooking oil biodiesel and marine gas oil on a ship auxiliary engine

Ship auxiliary engines contribute large amounts of air pollutants when at berth.Biodiesel,including that from waste cooking oil(WCO),can favor a reduction in the emission of primary pollutant when used with internal combustion engines.This study investigated the emissions of gaseous intermediate-volatile organic compounds(IVOCs) between WCO biodiesel and marine gas oil(MGO) to further understand the differences in secondary organic aerosol(SOA) production of exhausts.Results revealed that WCO exhaust exhibited similar IVOC composition and volatility distribution to MGO exhaust,despite the differences between fuel contents.While WCO biodiesel could reduce IVOC emissions by 50% as compared to MGO,and thus reduced the SOA production from IVOCs.The compositions and volatility distributions of exhaust IVOCs varied to those of their fuels,implying that fuel-component-based SOA predicting model should be used with more cautions when assessing SOA production of WCO and MGO exhausts.WCO biodiesel is a cleaner fuel comparing to conventional MGO on ship auxiliary engines with regard to the reductions in gaseous IVOC emissions and corresponding SOA productions.Although the tests were conducted on test bench,the results could be considered as representative due to the widely applications of the test engine and MGO fuel on real-world ships.     

长江三角洲2017年机动车IVOCs排放清单构建及其对SOA的生成影响

中等挥发性有机物（IVOCs）对大气中二次有机气溶胶（SOA）的生成有重要贡献,但尚未包括在目前的排放清单中.本研究以长三角地区为研究对象,分别基于排放因子法和IVOCs/POA比例系数法对长三角地区2017年机动车IVOCs的排放量进行估算,构建长三角地区2017年机动车IVOC排放清单,分析其不确定性并估算其对SOA生成潜势的影响.基于排放因子法的结果表明,2017年长三角地区机动车IVOCs排放总量为3.58万t,SOA的生成潜势为695 t,其中载货汽车的IVOCs排放量在长三角大部分城市的占比均超过70%;从燃料类型来看,柴油车的IVOCs排放量远高于汽油车.基于IVOCs/POA比例系数法的结果表明,由不同的IVOCs/POA比例以及不同的POA/PM_2.5占比得到的排放清单结果差别巨大,最大值可达64.2万t,最小仅为5.2万t,造成的SOA生成潜势分别为1.55万t和1032 t.本研究表明基于不同的估算方法构建的IVOCs排放清单结果差别巨大,具有很大的不确定性,将直接影响后续空气质量模型对SOA的模拟结果.因此,需进一步将不同清单结果用于空气质量模型中对SOA进行模拟,通过与观测值的比较,从而获得较为准确的长三角地区机动车IVOCs排放清单.     

长江三角洲2010~2018年生物质燃烧中等挥发性有机物(IVOCs)排放清单

中等挥发性有机物（IVOCs）是一类重要的二次有机气溶胶（SOA）的前体物.其中,生物质燃烧是IVOCs的重要来源之一,但目前尚未包括在传统的排放清单中.本研究基于卫星火点排放清单（FINN）以及IVOCs/POA比例法对长三角地区2010至2018年生物质燃烧IVOCs的排放量进行估算,构建长三角地区2010～2018年基于卫星火点的生物质燃烧IVOCs排放清单,并分析其不确定性,为后续模拟长三角地区SOA的来源提供重要的基础数据.结果表明,在2010～2018年期间,长三角地区火点数整体呈现下降趋势,在过去3年（2016～2018年）火点数维持在6000次左右,较2016年之前下降了约60%.从火点数的月分布来看,火点发生最多的月份是5～8月,其次在10月有个小高峰.基于IVOCs/POA比例系数法的计算结果表明,由不同的POA/OC以及IVOCs/POA比例得到的长三角地区生物质燃烧IVOCs排放总量结果差别巨大,平均值为73.4万t（10.5～305.7万t）.基于蒙特卡罗的不确定性模拟,长三角地区生物质燃烧IVOCs排放量的不确定范围在-99%～68%之间.     

Roles of semivolatile and intermediate-volatility organic compounds in secondary organic aerosol formation and its implication: A review

Secondary organic aerosol (SOA) is a very important component of fine particulate matter (PM_2.5) in the atmosphere. However, the simulations of SOA, which could help to elucidate the detailed mechanism of SOA formation and quantify the roles of various precursors, remains unsatisfactory, as SOA levels are frequently underestimated. It has been found that the performance of SOA formation models can be significantly improved by incorporating the emission and evolution of semivolatile and intermediate-volatility organic compounds (S/IVOCs). In order to explore the roles of S/IVOCs in SOA formation, this study reviews some simulation models which could consider S/IVOCs for SOA formation as well as the development of emission inventories of S/IVOCs and S/IVOC modules for SOA formation. In addition, the future research directions for simulations of the effect of S/IVOCs on SOA formation are suggested.     

Influence of fuel moisture, charge size, feeding rate and air ventilation conditions on the emissions of PM, OC, EC, parent PAHs, and their derivatives from residential wood combustion

Controlled combustion experiments were conducted to investigate the influence of fuel charge size, moisture, air ventilation and feeding rate on the emission factors (EFs) of carbonaceous particulate matter, parent polycyclic aromatic hydrocarbons (pPAHs) and their derivatives from residential wood combustion in a typical brick cooking stove. Measured EFs were found to be independent of fuel charge size, but increased with increasing fuel moisture. Pollution emissions from the normal burning under an adequate air supply condition were the lowest for most pollutants, while more pollutants were emitted when an oxygen deficient atmosphere was formed in the stove chamber during fast burning. The impacts of these factors on the size distribution of emitted particles was also studied. Modified combustion efficiency and the four investigated factors explained 68%, 72%, and 64% of total variations in EFs of PM, organic carbon, and oxygenated PAHs, respectively, but only 36%, 38% and 42% of the total variations in EFs of elemental carbon, pPAHs and nitro-PAHs, respectively.     

江苏省2019年S/IVOCs排放清单及分布特征

通过收集各类S/IVOCs排放源的活动水平数据,选取合适的排放因子和估算方法,建立了2019年江苏省半/中等挥发性有机物(S/IVOCs)排放清单,分析了江苏省各地市以及各排放源的排放特征.结果表明,2019年江苏省排放S/IVOCs约637.31 Gg,其中工业源排放最多,占比达到63.42%,其次为道路移动源(22.23%),非道路移动源占比最少(0.06%).江苏省13地市中,苏州市S/IVOCs排放量最高(161.86 Gg),占江苏省S/IVOCs排放总量的25.40%;单位面积排放强度苏州市最高(18.70 t·km^-2),而单位GDP排放强度连云港市最高(22.45 t·亿元^-1).江苏南部S/IVOCs的排放量较中部和北部地区高,各地市S/IVOCs总排放量、单位面积排放强度和单位GDP排放强度相差均较大.全省S/IVOCs排放量的不确定范围在-88.46%～224.38%,其中生物质燃烧源的不确定范围最大,为-96.40%～277.17%.     

国内民用燃煤烟气中多环芳烃排放因子研究

模拟国内民用燃煤过程.确定燃煤排放烟气中PAHs的排放因子、PAHs在烟气气相与颗粒相之间的分配、特征排放谱以及不同燃烧方式的影响.结果表明:以15种母体PAHs加和计,燃煤排放因子的变化范围为71～882 mg·k8-1,排放因子和有毒PAHs组份排放量由高至低依次为烟煤、蜂窝煤和无烟煤,主要毒性成份存在于颗粒相中.PAH组份的气-固相分配比例与其饱和蒸汽压存在显著的正相关关系.燃煤类型和燃煤中挥发组份对烟气PAHs排放因子、气-固相分配以及排放谱分布具有决定性作用.另外,不同燃烧方式对燃煤排放因子也有一定影响,缺氧条件会导致排放系数升高.     

民用固体燃料及烹调油烟杂环胺排放及健康风险评价

模拟了典型固体燃料的民用燃烧及家庭烹饪食用油过程,分别采用烟尘罩稀释采样系统和小型烟尘罩采集烟气.利用高效液相色谱-紫外检测法测定了5种典型致癌杂环胺的排放特征.估算了2012年杂环胺排放量及不同情景下妇女炊事吸入杂环胺的致癌风险.结果表明,秸秆、薪柴、烟煤、无烟煤燃烧2-氨基-3-甲基-9H-吡啶[2,3-b]吲哚（MeAaC）排放因子均值为5.2~142.9μg/kg、2-氨基-9H-吡啶[2,3-b]吲哚（AaC）排放因子为0.6~37.8μg/kg,2-氨基-1-甲基-6-苯基咪唑并[4,5-b]吡啶（PhIP）排放因子为1.5~25.9μg/kg.植物油烹调MeAaC和2-氨基-3-甲基咪唑并（4,5-f）喹啉（IQ）排放因子均值分别为6.8μg/kg和1.5μg/kg.动物油烹调MeAaC、2-氨基-3,4-二甲基-3H-咪唑并喹啉（MeIQ）和AaC排放因子均值分别为6.2μg/kg、2.0μg/kg和1.1μg/kg.秸秆使用分别占PhIP、MeAaC和AaC 排放的93.0%、76.2%和76.2%.薪柴使用占AaC、MeAaC和PhIP排放的22.1%、7.7%和4.0%.烟煤使用占MeAaC、 PhIP和AaC排放的15.9%、2.8%和1.8%.健康风险评价表明,在缺乏有效排烟的情况下,使用烟煤（哈尔滨）或秸秆炊事的家庭妇女暴露于杂环胺总致癌风险分别为4.60×10^-5和1.84×10^-5,超过EPA建议值.使用薪柴或烟煤（包头）炊事的家庭妇女暴露于杂环胺总致癌风险分别为4.50×10^-6和4.31×10^-6,略高于EPA建议值.使用无烟煤及电能炊事妇女暴露于杂环胺总致癌风险为可忽略水平.     

乙醇柴油混合燃料的制备工艺和废气的排放特性

为降低柴油机排放对环境造成的污染,用乙醇部分替代柴油,探索了乙醇柴油混合燃料的制备方法,研究了掺混乙醇及助溶剂对柴油机排放的影响.结果表明:无水乙醇可以和柴油以任意比例混溶,但痕量水(0.2%)的添加即导致混合物分层,合成的有机助溶剂可保证乙醇-柴油-痕量水体系的稳定性基于台架实验,考察了掺混10%、20%、30%乙醇对燃料排放性能的影响乙醇的最佳掺混比为20%在额定工况点(功率为13kW,转速为1540r/min)时,掺混20%乙醇的混合燃料可降低烟度55%,降低HC排放70%,降低CO排放45%.不添加助溶剂时,乙醇的掺混导致排放尾气中产生乙醇、微量乙醛等有机物.而添加非金属离子助溶剂可使HC、乙醇、乙醛排放的浓度明显降低.     

四川省典型人为污染源VOCs排放清单及其对大气环境的影响

基于四川省环境统计调查数据和相关统计资料,利用排放因子法计算得到2011年四川省典型人为源VOCs的排放量及其地区分布情况,同时还估算了各污染源排放的VOCs的臭氧生成潜势与二次有机气溶胶生成潜势.四川省典型人为污染源VOCs排放总量为482 kt,其中生物质人为燃烧源、溶剂使用源、工业过程源、化石燃料分配源、固定化石燃料燃烧源排放量分别为174、153、121、21和13 kt;溶剂使用源中,建筑墙壁涂料使用、家具、木器装修以及人造板制造为主要排放行业;工业过程源中,19.4%的VOCs排放量来自于制酒行业.四川省各地区排放数据中,成都市排放量最高为112 kt.四川省臭氧生成潜势总量为1 930 kt.二次有机气溶胶生成潜势中,溶剂使用排放源贡献50.5%,生物质人为燃烧源与工业过程源的贡献均为23%左右,化石燃料分配和固定化石燃料燃烧源分别贡献1.0%和1.4%.     

环境大气中半/中等挥发性有机物(S/IVOCs)的测量技术进展

总结了环境大气中半/中等挥发性有机物（S/IVOCs）的主要测量技术及其进展,重点介绍了基于气相色谱技术和化学电离质谱技术的测量方法.S/IVOCs的测量主要由气相色谱技术开始发展,并随着质谱技术的发展而不断发展.基于气相色谱技术的测量方法,能够直接测量非极性化合物,但在面对组分多达千万种的复杂体系时,传统的一维色谱相对耗时,而且由于峰容量不够,峰重叠现象十分严重,难以实现全组分的准确分离.新近发展的多维分离系统如全二维气相色谱,通过正交的分离系统,能够实现复杂体系中物种组分的准确、快速分离.目前基于化学电离质谱技术的在线测量方法已经逐渐应用于S/IVOCs的测量,虽然在物种定性方面相对较弱,但其可提供高时间分辨率的测量结果,帮助分析S/IVOCs在大气中的快速变化.在未来的研究中,高时间分辨率和全组分准确测量是S/IVOCs研究的关键.     

兰州生物质燃烧VOCs排放特征及其大气环境影响

采用排放因子法建立了2016年兰州市生物质燃烧源挥发性有机物（VOCs）排放清单,并分析了污染物的时空排放特征,利用排放清单对生物质燃烧源的臭氧生成潜势（OFP）和二次有机气溶胶（SOA）生成潜势进行了估算,研究其排放对大气环境的影响.结果表明：2016年兰州市生物质燃烧源排放VOCs总量为6626.2t,排放高值区在榆中东南及东北部、永登中部和七里河南部,经济水平落后、秸秆产量大的地区污染物排放量更大.污染物排放集中在采暖季（11~3月）及农作物收割期（7~8月）;兰州市生物质燃烧源的OFP总量为13880.3t,煨炕为OFP贡献最大的子源,占比46.1%,含氧挥发性有机物（OVOCs）为OFP贡献最大的关键组分,占比51.4%;OFP贡献排名前10的物种有乙酸、丙烯、2-丁酮、甲苯、甲醛、乙醛、间/对-二甲苯、1-丁烯、丙酸和异戊二烯.煨炕是SOA生成潜势贡献最大的子源,占比46.5%,芳香烃为SOA生成潜势贡献最大的关键组分,占比62.2%,SOA生成潜势贡献排名前10的物种有苯酚、甲苯、α-蒎烯、间/对-二甲苯、苯、邻二甲苯、茚、1,2,4-三甲基苯、乙苯和1,2,3-三甲基苯;以降低区域O₃和SOA浓度为目标时,应优先管控煨炕和秸秆露天燃烧（玉米）两类子源.     

加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶（SOA）在内的深圳市区PM_2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM_2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物（WSOM）质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM_2.5平均质量浓度为26μg/m³,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片（CO₂⁺）作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧（WSOO）用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM_2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.     

加入SOA示踪的深圳大气PM2.5受体模型源解析

为厘清包括二次有机气溶胶（SOA）在内的深圳市区PM_2.5各种一次和二次来源贡献,本文于2017年9月2日~2018年8月29日在深圳市大学城点位开展PM_2.5样品采集,并进行化学组分和水溶性有机物（WSOM）质谱测量,共获得162组有效数据.观测期间深圳市大气PM_2.5平均质量浓度为26μg/m³,在传统PMF源解析的基础上加入羧基离子碎片（CO₂⁺）作为SOA的示踪物,加入水溶性有机氧（WSOO）用于计算各因子O/C,验证有机物解析效果.结果表明,SOA可以被独立解析出,其O/C明显高于其他一次污染源中有机物;机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA为最主要的4个源,对PM_2.5质量浓度的贡献分别为25%、23%、17%和10%,船舶、地面扬尘、老化海盐、建筑尘、生物质燃烧、燃煤和工业贡献均在5%以内.各个源的变化特征表明,机动车、二次硫酸盐、二次硝酸盐、SOA等源贡献呈现冬高夏低的季节特征,与冬季季风条件下源自内陆的污染传输密切相关.污染天气时,二次硝酸盐和SOA的贡献增加相对最显著,因此NOx和挥发性有机物是减排的关键.     

环境大气中半/中等挥发性有机物(S/IVOCs)的测量技术进展

总结了环境大气中半/中等挥发性有机物（S/IVOCs）的主要测量技术及其进展,重点介绍了基于气相色谱技术和化学电离质谱技术的测量方法.S/IVOCs的测量主要由气相色谱技术开始发展,并随着质谱技术的发展而不断发展.基于气相色谱技术的测量方法,能够直接测量非极性化合物,但在面对组分多达千万种的复杂体系时,传统的一维色谱相对耗时,而且由于峰容量不够,峰重叠现象十分严重,难以实现全组分的准确分离.新近发展的多维分离系统如全二维气相色谱,通过正交的分离系统,能够实现复杂体系中物种组分的准确、快速分离.目前基于化学电离质谱技术的在线测量方法已经逐渐应用于S/IVOCs的测量,虽然在物种定性方面相对较弱,但其可提供高时间分辨率的测量结果,帮助分析S/IVOCs在大气中的快速变化.在未来的研究中,高时间分辨率和全组分准确测量是S/IVOCs研究的关键.     

深圳市大气PM2.5来源解析

为识别和量化深圳市大气PM_2.5的污染来源,2014年3,6,9,12月分别在5个站点采集PM_2.5的膜样品并进行质量浓度及组分分析,利用正向矩阵因子解析（PMF）模型对其主要来源和时空变化规律进行了解析.结果表明,2014年深圳市PM_2.5年均浓度为35.7 μg/m³,其中机动车源、二次硫酸盐生成、二次有机物生成和二次硝酸盐生成是最主要的来源,质量浓度贡献比例分别为27%、21%、12%和10%;地面扬尘、生物质燃烧源、远洋船舶源、工业源、海洋源、建筑尘和燃煤源贡献比例达2%~6%.各个源贡献的时空变化特征表明,二次硫酸盐生成、生物质燃烧源、二次有机物生成、工业源、远洋船舶源和海洋源显示出明显的区域源特征,机动车源、二次硝酸盐生成、燃煤源、地面扬尘和建筑尘具有显著的本地源特征.     

有机气溶胶的来源与形成研究现状

介绍了有机气溶胶来源与形成的研究现状,从有机气溶胶的化学组成特征、一次有机气溶胶的来源和二次有机气溶胶的形成机制论述其研究进展.一次有机气溶胶主要来源于烹调油烟、机动车排放、生物质燃烧、工业或民用燃油锅炉释放出的有机物,还有道路扬尘、沥青、刹车尘、轮胎屑、室外香烟烟雾、以及高等植物蜡、细菌活动和草本植物等.大气中的半挥发性有机物可通过物理和化学吸附形成二次有机气溶胶,一些挥发性有机物可通过气相化学反应转化为低挥发性的物质并形成二次有机气溶胶,其主要前体物是芳香族化合物,如苯、甲苯、二甲苯,以及烯烃、烷烃、环烷烃、萜烯和生物排放的非饱和氧化物.     

中国区域反应性气体排放源清单

反应性气体是形成气溶胶及酸雨、光化学烟雾等环境问题的重要前体物,采用政府部门公布的基础数据(包括社会－经济数据、化石燃料和生物质燃料消耗、废物处理数据等,绝大部分为县级水平)及一些较新的、中国特有的排放因子,计算了中国大陆2007年高时空分辨率的关键反应性气体SO2、NOx、CO、NH3、VOCs的排放源清单.计算出的全国和各地区的排放量使用了0.5°×0.5°的网格来显示,结果表明,各反应性气体的估算年排放量分别为:SO2 3158.4万t,主要是燃煤所致;NOx、CO分别为2492.6,15785.2万t,均主要来源于燃煤和生物质燃烧;NH3 1601.7万t,主要源于动物排放和农田化肥的使用;VOCs 3709.8万t,主要源于溶剂挥发、废物处理、交通源等.本研究计算的排放结果比以前的清单稍高,主要是由于部分排放量以前被低估了;东部地区的排放量比西部高.反应性气体的排放具有较强的季节性,主要是由于自然因素及居民采暖、农业秸秆的露天焚烧的季节性等所致.     

民用燃料燃烧排放PM2.5和PM10中碳组分排放因子对比

在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主, PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10 中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50.     

Influence of fuel mass load, oxygen supply and burning rate on emission factor and size distribution of carbonaceous particulate matter from indoor corn straw burning

The uncertainty in emission estimation is strongly associated with the variation in emission factor (EF),which could be influenced by a variety of factors such as fuel properties,stove type,fire management and even methods used in measurements.The impacts of these factors are complicated and often interact with each other.Controlled burning experiments were conducted to investigate the influences of fuel mass load,air supply and burning rate on the emissions and size distributions of carbonaceous particulate matter (PM) from indoor corn straw burning in a cooking stove.The results showed that the EFs of PM (EFPM),organic carbon (EFOC) and elemental carbon (EFEC) were independent of the fuel mass load.The differences among them under different burning rates or air supply amounts were also found to be insignificant (p > 0.05) in the tested circumstances.PM from the indoor corn straw burning was dominated by fine PM with diameter less than 2.1 μm,contributing 86.4%±3.9% of the total.The size distribution of PM was influenced by the burning rate and air supply conditions.On average,EF PM,EF OC and EF EC for corn straw burned in a residential cooking stove were (3.84±1.02),(0.846±0.895) and (0.391±0.350) g/kg,respectively.EF PM,EF OC and EF EC were found to be positively correlated with each other (p < 0.05),but they were not significantly correlated with the EF of co-emitted CO,suggesting that special attention should be paid to the use of CO as a surrogate for other incomplete combustion pollutants.