珠江三角洲大气环境VOCs的时空分布特征

在珠江三角洲地区的 8个大气功能区观测点、5个主导风向加强观测点和 3个不同高度监测点进行了为期 1年以上的观测 ,采用美国环保局TO15方法定性并定量分析了 5 5种臭氧前体物 (NMHCs)和 6 2种有毒挥发性有机化合物 (ToxicVOCs) ,系统研究了该地区大气VOC的组成特征及其时空分布规律 .结果发现 ,各大气功能区VOC的浓度水平和组成特征差别明显 ,珠江三角洲大气VOCs呈现区域性污染特征 ;广州市区始终具有最高的VOC浓度水平 ,夏季、冬季其下风向地区的VOC浓度呈现出明显的空间变化规律 ;夏季的NMHC及单环芳香烃的浓度均为全年最高 ,VOC各组分表现出并不相同的日变化和季节变化特征 ;城市近地面VOC主要受机动车排放的影响 ,而越往高空 ,一次污染物去除与二次污染物的影响显得突出和显著     

Observation and analysis of atmospheric volatile organic compounds in a typical petrochemical area in Yangtze River Delta, China

Volatile organic compounds (VOCs) are a kind of important precursors for ozone photochemical formation. In this study, VOCs were measured from November 5th, 2013 to January 6th, 2014 at the Second Jinshan Industrial Area, Shanghai, China. The results showed that the measured VOCs were dominated by alkanes (41.8%), followed by aromatics (20.1%), alkenes (17.9%), and halo-hydrocarbons (12.5%). The daily trend of the VOC concentration showed a bimodal feature due to the rush-hour traffic in the morning and at nightfall. Based on the VOC concentration, a receptor model of Positive Matrix Factorization (PMF) coupled with the information related to VOC sources was applied to identify the major VOC emissions. The result showed five major VOC sources: solvent use and industrial processes were responsible for about 30% of the ambient VOCs, followed by rubber chemical industrial emissions (23%), refinery and petrochemical industrial emissions (21%), fuel evaporations (13%) and vehicular emissions (13%). The contribution of generalized industrial emissions was about 74% and significantly higher than that made by vehicle exhaust. Using a propylene-equivalent method, alkenes displayed the highest concentration, followed by aromatics and alkanes. Based on a maximum incremental reactivity (MIR) method, the average hourly ozone formation potential (OFP) of VOCs is 220.49?ppbv. The most significant source for ozone chemical formation was identified to be rubber chemical industrial emissions, following one by vehicular emission. The data shown herein may provide useful information to develop effective VOC pollution control strategies in industrialized area.     

有机溶剂使用行业VOCs排放控制标准体系的构建

"十二五"期间我国将在重点区域和重点行业对挥发性有机物(VOCs)进行控制,因此迫切需要建立VOC8排放控制相关标准体系.有机溶剂使用是VOCs排放的主要污染源之一,通过对有机溶剂使用典型行业VOCs排放特征的研究,提出了我国有机溶剂使用行业VOCs排放控制标准体系框架.该体系结构上包括通用型标准、工艺型标准和行业型标...     

2018年夏季某石化工业区VOCs浓度特征及活性物种

为明确某石化工业区VOCs浓度特征及活性物种,利用法国Chromatotec公司生产的airmo VOC expert C₂-C₆和airmo VOC expert C₆-C₁₂分析仪联用系统在2018年夏季对该工业区VOCs进行连续监测.结果表明:①研究期间,石化工业区φ（TVOCs）（57种VOCs物种体积分数之和）为93.7×10-9±87.5×10-9,其中烯烃占比最高,达44.9%,当φ（TVOCs）日均值越高时烯烃占比越高.体积分数较高的物种主要为低碳烯烃、低碳烷烃、正己烷、甲苯和苯.②石化工业区φ（TVOCs）呈显著的夜高昼低变化特征,且各组分变化趋势相近,其中烯烃变幅高于其他组分.③各排放物质中对O₃生成贡献较大的主要是乙烯、丙烯、顺-2-丁烯、甲苯等物质,而对二次有机气溶胶生成贡献较大的主要是甲苯、异丙苯、间/对二甲苯等物质.④通过PMF解析发现,石化工业区内催化裂化及裂解、催化重整及废水废液处理、油储设施溢散的贡献率分别为51.7%、34.8%、13.5%.⑤降低石化工业区VOCs活性可以明显降低O₃超标率,若同时降低VOCs活性与φ（NO_x）可更有效地降低O₃超标率.研究显示,石化工业区VOCs排放强度较大,应对催化裂化及裂解等重点排放单元,以及乙烯、丙烯和甲苯等活性物质的排放进行控制,降低VOCs整体活性,并协同控制区域内NO_x排放,从而减少O₃污染.      

VOCs 组分监测数据在改进香港PATH 模型中的作用

 利用香港2 个监测站的VOCs 组分监测数据对香港PATH 模型进行了验证分析.结果明,PATH 模型在模拟VOCs 组分浓度上存在较大的误差.实际观测的VOCs 组分AOD、OLE、TOL 和XYL 浓度是模型模拟的2~3 倍;而模型模拟的PAR 和ETH 浓度是实际观测的 2~4倍.这些误差可能是由于当前使用的VOCs 排放清单低估了实际的VOCs 排放量,以及在估算来自不同排放源的排放量及组分分布上有较大的不确定性.使用高质量的VOCs 组分监测数据验证PATH 模型有助于指导改进VOCs 排放清单和理解复杂的光化学烟雾污染问题,从而改进和提高PATH 模型.     

珠三角2010~2017年主要工业源VOCs排放结构与组分变化

以工业密集的珠江三角洲地区为研究对象,通过建立2010~2017年主要工业源VOCs排放趋势清单和成分谱数据集,识别了VOCs总量排放趋势和组分结构变化特征,并探讨了典型工业行业VOCs排放结构与组分特征变化的原因.结果显示,2010~2013年珠三角主要工业源VOCs排放量从38万t上升至41万t,而后由于VOCs减排政策的落实持续下降,2017年降至32万t.VOCs组分以间对二甲苯、甲苯、乙苯等芳香烃、乙酸乙酯、丁酮等含氧VOCs和异丁烷等烷烃组分为主.水性涂料替代和末端治理设施等控制政策对工业源VOCs排放与组分结构均有一定程度的影响,排放结构上,金属表面涂装、家具制造、橡胶与塑料制品等行业排放贡献有所下降,组分结构上,芳香烃组分总体下降显著,而烷烃和OVOCs组分占比上升.     

珠三角2010~2017年主要工业源VOCs排放结构与组分变化

以工业密集的珠江三角洲地区为研究对象,通过建立2010~2017年主要工业源VOCs排放趋势清单和成分谱数据集,识别了VOCs总量排放趋势和组分结构变化特征,并探讨了典型工业行业VOCs排放结构与组分特征变化的原因.结果显示,2010~2013年珠三角主要工业源VOCs排放量从38万t上升至41万t,而后由于VOCs减排政策的落实持续下降,2017年降至32万t.VOCs组分以间对二甲苯、甲苯、乙苯等芳香烃、乙酸乙酯、丁酮等含氧VOCs和异丁烷等烷烃组分为主.水性涂料替代和末端治理设施等控制政策对工业源VOCs排放与组分结构均有一定程度的影响,排放结构上,金属表面涂装、家具制造、橡胶与塑料制品等行业排放贡献有所下降,组分结构上,芳香烃组分总体下降显著,而烷烃和OVOCs组分占比上升.     

轻型汽车和汽车塑料配件涂装工艺过程的VOCs组分特征

通过采集和分析珠江三角洲(以下简称“珠三角”)地区轻型汽车和汽车塑料配件涂装工艺过程的VOCs样品,识别了上述两个行业不同涂装工艺过程的VOCs组分特征.结果表明:芳香烃(56.4%~75.5%)和OVOCs(11.0%~35.7%)为轻型汽车涂装工艺占比最大的两种VOCs组分;烷烃和烯炔烃在烘干工艺所占比重要高于喷涂工艺;1,2,4-三甲苯为电泳和面涂烘干工序的主要VOCs组分,间/对-二甲苯、乙酸丁酯、丙二醇甲醚醋酸酯分别为中涂、面涂和中涂烘干工序的主要VOCs组分.汽车塑料配件涂装工艺不同工序的VOCs组成相似,芳香烃(53.3%~58.3%)和OVOCs(40.9%~45.8%)为主要VOCs组成,甲苯、乙酸乙酯、乙酸丁酯等为主要VOCs组分.不同废气治理设施对汽车塑料配件涂装工艺VOCs组分会造成一定的影响.活性炭吸附治理设施处理后的主要VOCs组分为甲苯、乙苯和邻二甲苯等芳香烃组分,水喷淋治理设施则为乙酸乙酯、乙酸丁酯和丙二醇甲醚醋酸酯等OVOCs类组分.通过与其他研究对比,丙二醇甲醚醋酸酯作为原辅料和废气中的主要组分之一,在以往研究中并未识别出来,表明针对测试对象的原辅料与工艺信息的现场调研是开展VOCs组分特征及成分谱研究的基础工作,建议未来该方面研究加强对前期调研工作的重视.此外,建议关注行业发展趋势给VOCs成分谱研究带来的影响.     

汽车维修行业挥发性有机物排放特征及大气化学反应活性

汽车维修行业挥发性有机物排放是臭氧前体物VOCs的重要来源,但目前汽车维修行业的VOCs减排政策主要基于VOCs的排放量,而没有考虑其化学反应活性,这将影响VOCs减排对改善空气质量的效果.通过分析汽车维修企业不同工段VOCs的产排污节点,结合各工段油漆用量及其VOCs质量分数,采用物料衡算法获得不同工段VOCs产生量及其组分,系统分析末端尾气VOCs的排放特征,并通过计算其臭氧生成潜势评估VOCs各组分的大气反应活性.结果表明,汽车维修行业油漆中产生的VOCs组分主要为苯系物,其中乙酸丁酯和二甲苯的质量分数最高.清漆由于其本身VOCs质量分数较高且用量较大,为汽车维修行业最大的VOCs排放源（92%）.企业采用油性面漆VOCs产生量（22%）比水性面漆（3%）有较大程度增大,采用水性漆对汽修企业减少VOCs排放有显著效果.排气筒尾气中共检测出49种VOCs组分,前10种VOCs组分排放量占总排放量的97.9%,种类相对集中.主要污染物类别为芳香烃类（10种,30.90%~69.30%）,主要组分有间/对-二甲苯（2.89%~45.00%）;其次为OVOC （12种）和卤代烃（22种）,贡献率分别为8.82%~43.71%和2.40%~25.00%,其他组分相对含量较少.芳香烃是汽车维修企业VOCs排放的最大组分,但是在不同研究中主要VOCs种类差异较大.汽车维修企业排放VOCs的OFP平均值为194.04 mg·m^-3,SR平均值为3.37 g·g^-1.间/对-二甲苯对汽车维修行业OFP贡献率最大（70.24%）,为优先控制污染物.芳香烃对OFP的贡献率达到99.29%,是化学反应活性最强的组分.酯类在汽车维修行业VOCs组分中占比较大,但对OFP的贡献率相对较低,因此汽车维修行业应重点控制芳香烃类物质的排放.     

成都市典型工艺过程源挥发性有机物源成分谱

选取成都市人造板、医药制造和化工制品等工艺过程源典型企业,通过采样瓶和SUMMA罐采样及GC-MS和国标分析方法,获取了人造板等行业各生产工艺环节的挥发性有机物(VOCs)排放组分特征.其中,人造板生产工艺分为制胶、调胶、分选和热压,医药制造分为生产车间和废水处理.结果表明,人造板和医药制造VOCs贡献组分以OVOCs为主,占VOCs总排放的50%以上.甲醛制造有组织和无组织排放组分差异较大,有组织以OVOCs为主而无组织以卤代烃为主.涂料制造VOCs排放与其原辅料相关性较高,VOCs排放组分以芳香烃和OVOCs为主.人造板各工艺环节除调胶外,最主要的VOCs组分均为甲醛,其排放占比达到50%以上.医药制造各工艺环节的首要VOCs组分均为乙醇,1,4-二烷、乙酸乙酯和甲苯等亦为主要组分.甲醛制造以丙酮和乙醇等组分为主.涂料制造主要以间,对-二甲苯等芳香烃为主.以臭氧生成潜势表征人造板、医药制造和化工的VOCs污染源反应活性,结果表明不同行业VOCs组分对反应活性的贡献类似,均主要以甲醛、乙醇等OVOCs和部分芳香烃等高活性组分为主.应对工艺过程源等行业分环节监管,并重点关注臭氧生成潜势较大的VOCs组分,分析行业排放特征和化学机制,从源头控制O3生成.     

生物质颗粒燃料的挥发性有机物排放特征

在中国北方某农村地区开展了民用生物质颗粒的VOCs排放实地测试,对比研究了不同类型燃料与炉灶使用场景的VOCs排放特征.基于吸附管采样,气质联用定量的结果表明,民用取暖炉中生物质颗粒燃烧的ΣVOC排放因子在48.5～684.5mg/kg,其中芳烃类占总排放的37.0%～85.8%,其次是卤代烃类,占14.2%～63.0%.苯和甲苯是组成丰度最高的组分,其次是二氯甲烷和苯乙烯等物质.基于PID检测器获得的TVOCs实时排放曲线与CO释放动态过程具有一定的同步性.燃料类型与燃烧场景对TVOCs排放有显著影响.点燃与剧烈燃烧阶段排放的VOCs占总排放的53.0%～71.2%,而阴燃阶段的TVOCs排放显著低于其他阶段.燃烧效率与TVOCs浓度间没有显著的统计学相关性(P>0.05).PID法与GC-MS法定量获得的排放因子有显著的正相关关系,但二者定量数值具有显著的差异.GC-MS定量组分仅占总排放因子的4%以内.明晰生物质颗粒燃烧的VOCs排放特征和影响有助于进一步完善排放清单,降低不确定性.     

大连市VOC现状调查与研究

介绍了VOC的组分和危害,结合国内外VOC的调查现状,对大连市目前VOC的来源、分析方法、未来趋势进行了阐述,提出了大连市VOC研究目前面临的问题和困难,并讨论了VOC治理的对策,及对大连市经济、社会发展和环境空气质量改善的重要现实意义。     

广州市夏季VOCs对臭氧及SOA生成潜势的研究

2016年7月在广州城区开展了27d的大气VOCs在线监测,共得到73种VOCs,总浓度均值为40.07×10^-9.其中烷烃占比55.17%,芳香烃占比15.42%,烯烃占比12.14%,氯代烃占比8.79%,乙炔占比3.97%,OVOC占比3.72%,乙腈占比0.79%.采用臭氧生成潜势（OFP）和OH自由基消耗速率估算了广州城区夏季VOC大气化学反应活性,结果表明芳香烃和烯烃是最主要的活性物种;VOCs的关键活性组分是甲苯、反-2-戊烯、间/对二甲苯、1,3-丁二烯、异戊二烯等.采用气溶胶生成系数法（FAC）估算了VOCs对二次有机气溶胶（SOA）的贡献,结果显示芳香烃、烷烃、烯烃分别占总SOA生成潜势量的95.54%、2.5%、1.95%,甲苯、间/对二甲苯、乙苯、邻二甲苯、1,2,4-三甲基苯是对SOA生成贡献最大的前5个物种.     

北京市典型溶剂使用企业VOCs排放成分特征

通过罐采样-GC-MS/FID采集及分析系统,测定了北京市工业区内典型溶剂使用企业挥发性有机物(VOCs)的排放成分.结果表明:在汽车喷涂企业中,芳香烃(22%~55%)和烷烃(13%~44%)是重要的VOCs排放组分,印刷企业排放的主要组分为烷烃(43%~71%)和含氧VOCs(17%~19%),电子光刻企业排放的特征组分是丙酮(10%~18%),但不同电子光刻企业VOCs其它组分比例相差较大;企业中采用的VOCs处理装置对VOCs排放组成有重要影响;与已有研究的源谱比较,印刷行业源谱较相似,主要以烷烃为主,也有部分芳香烃.汽车喷涂行业的源谱有很大变化,可能是由于汽车涂料成分改变而造成.     

末端治理对工业涂装行业VOCs排放的影响

选取河北省4类典型工业涂装行业开展车间与末端排口VOCs样品采集,检测分析了102种VOCs组分,获得了4类行业车间与排口处VOCs排放特征.结果表明,不同行业由于涂料类型、使用量等因素影响,VOCs排放浓度存在较大差异;芳香烃与含氧挥发性有机物(OVOCs)是家具制造、车辆制造与专用设备制造行业的主要组分,占比分别为...     

涂料制造行业挥发性有机物排放成分谱及影响

采用不锈钢采样罐对华东地区8家涂料制造企业生产车间排口进行采集,运用气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）测定了106种VOCs组分,识别了VOCs排放特征,建立了溶剂型涂料和水性涂料VOCs排放成分谱,分析了VOCs对臭氧生成的贡献.结果表明,涂料制造行业VOCs特征组分主要为芳香烃和含氧烃,两者浓度范围在65.5%~99.9%,溶剂型涂料VOCs排放主要以芳香烃为主,占总VOCs的63.0%~94.0%;水性涂料VOCs排放主要以含氧烃为主,占总VOCs的54.5%~99.9%.间/对-二甲苯（32.4%）、乙苯（19.0%）和乙酸乙酯（12.1%）为溶剂型涂料源排放特征,乙酸乙酯（83.7%）与2-丁酮（8.0%）为水性涂料源排放特征.芳香烃和含氧烃是涂料制造行业的主要活性组分,对臭氧生成潜势（OFP）的总贡献率在92.9%~99.9%之间.源反应活性分析（SR）表明,水性涂料单位质量VOCs对臭氧的生成贡献低于溶剂型涂料,因此可显著降低臭氧的生成潜势.研究显示,针对涂料制造行业VOCs污染治理,应重点关注芳香烃和含氧烃中对臭氧生成潜势贡献较大的VOCs组分,进行源头和精细化控制.     

新疆油田采出水及脱水原油挥发性组分分析及其在土壤中的淋滤特性

为了分析油田采出水及原油淋滤液挥发性组分的特性,采用气相色谱质谱法测试了油田采出水及脱水原油淋滤液中的挥发性有机物(VOCs),并通过土柱试验考察了原油可溶组分通过不同土壤厚度后的浓度变化规律。结果表明:在油田采出水中测得92种可溶性VOCs,在脱水原油淋滤液中测得29种可溶性VOCs,经过10 cm厚度的土壤后溶解组分大部分被吸附。苯系物和萘是原油的主要溶解组分,可以作为油田地下水污染的主要研究对象,土壤对原油淋滤液中VOCs组分具有较强的吸附能力。     

我国典型化工行业VOCs排放特征及其对臭氧生成潜势

选取了我国5种典型化工行业VOCs排放源进行了源排放特征分析,通过对70个VOCs源样品的分析,结果表明,烷烃是合成材料制造业、石化行业和涂料产品制造业的主导VOCs种类（占比分别为43%、63%和68%）,烯烃是日用化学产品制造业的VOCs主要种类（46%）,卤代烃在专用化学品制造业排放中占主导（43%）;利用机器学习方法分析了上述行业的标志组分,发现癸烷和四氢呋喃是合成材料制造业源的特征标志组分,正丁醇和甲苯是日用化学产品制造业源的特征标志组分,1,2,3-三甲苯和1,3,5-三甲苯是石化行业源的特征标志组分,丙烯和3-甲基戊烷是涂料产品制造业的标志组分,对二甲苯和异丙苯是专用化学品制造业源的特征标志组分;并采用最大增量反应活性法（MIR）估算了各VOCs排放源的臭氧生成潜势（OFP）,结果表明,在单位浓度总VOCs排放条件下,对臭氧生成潜势的贡献大小依次为日用化学产品制造业、专用化学品制造业、石化行业、合成材料制造业和涂料产品制造业.建议在今后的臭氧防控中,更应关注各行业所排放的关键活性物种,而不仅仅注重VOCs排放总量.     

四川省餐饮源挥发性有机物组分特征和清单

选取四川省12家典型餐饮单位开展了NMHCs浓度和VOCs组分监测,结合已有数据,综合建立了含117种VOCs组分的餐饮源组分谱,获得本地化NMHCs排放因子,基于自下而上的研究方法,建立了四川省餐饮源挥发性有机物排放清单.结果表明,含氧和烷烃两类组分为川菜、烧烤和食堂餐饮的最主要的组分,二者合计质量分数在75%以上,主要VOCs物种为乙醇、甲醛、乙烷、己醛、乙烯、 1,3-丁二烯和丙烯醛等;含氧组分对OFP的贡献最大,其次是烯烃,主要OFP贡献物种为甲醛、乙烯、乙醇、 1,3-丁二烯、丙烯醛和己醛等. 2019年四川省餐饮源VOCs排放量和OFP值分别为32 kt和141 kt,分别占四川省人为源VOCs排放量和OFP值的5%左右,餐饮源对臭氧生成可能有重要贡献,应加大餐饮源挥发性有机物管控力度.     

Volatile organic compound emissions from straw-amended agricultural soils and their relations to bacterial communities: A laboratory study

A laboratory study was conducted to investigate volatile organic compound(VOC) emissions from agricultural soil amended with wheat straw and their associations with bacterial communities for a period of 66 days under non-flooded and flooded conditions. The results indicated that ethene, propene, ethanol, i-propanol, 2-butanol, acetaldehyde, acetone,2-butanone, 2-pentanone and acetophenone were the 10 most abundant VOCs, making up over 90% of the total VOCs released under the two water conditions. The mean emission of total VOCs from the amended soils under the non-flooded condition(5924 ng C/(kg·hr)) was significantly higher than that under the flooded condition(2211 ng C/(kg·hr)). One "peak emission window" appeared at days 0–44 or 4–44, and over 95% of the VOC emissions occurred during the first month under the two water conditions. Bacterial community analysis using denaturing gradient gel electrophoresis(DGGE) showed that a relative increase of Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes and γ-Proteobacteria but a relative decrease of Acidobacteria with time were observed after straw amendments under the two water conditions. Cluster analysis revealed that the soil bacterial communities changed greatly with incubation time, which was in line with the variation of the VOC emissions over the experimental period. Most of the above top 10 VOCs correlated positively with the predominant bacterial species of Bacteroidetes, Firmicutes and Verrucomicrobia but correlated negatively with the dominant bacterial species of Actinobacteria under the two water conditions. These results suggested that bacterial communities might play an important role in VOC emissions from straw-amended agricultural soils.