粘胶纤维工艺过程中VOCs的排放特征

为了研究再生纤维素纤维生产过程VOCs的排放影响,选择四川宜宾某纤维生产企业为重点监测对象,对企业厂界上下风向以及侧边界设监测点采样。对工艺车间无组织排放VOCs进行采样,利用在线仪器TT24-7-TOF-MS对采集的样品进行VOCs定量分析。结果表明:无组织排放源的主要特征VOCs包括二硫化碳、1,2,4-三甲基苯、苯乙烯、对二甲苯、间二甲苯、甲苯、邻二甲苯、乙苯、氯甲苯、丙酮等。黄化车间、纺丝车间、厂界上下风向空气中CS2的最高浓度分别为71.53μg/m~3、127.21μg/m~3、152.60μg/m~3、368.89μg/m~3,分别占VOCs总量的41.29%、41.18%、74.36%、76.85%。为了更好的模拟和计算,应该建立一套测试成分谱的标准方法,将VOCs成分谱数据本地化。     

青岛市挥发性有机物排放清单及重点行业排放特征研究

根据收集的青岛市九大类排放源的活动水平数据,本研究采用排放因子法结合调研实测等工作建立了青岛市VOCs源排放清单,结果表明,工业企业VOCs排放占总排放的比例达到43.17%。其中,工艺过程源类中排放占比较高的行业依次为橡胶和塑料制品业、非金属矿物制品业、原油加工及石油制品制造业、化学原料和化学制品制造业、黑色金属冶炼和压延加工业等;溶剂使用源类中排放占比较高的行业为金属制品业、皮革皮毛羽毛制品和制鞋业、印刷业、铁路船舶航空等设备制造业、汽车制造业等。通过对重点行业重点企业进行入场调研采样分析,本研究发现不同行业中VOCs组成特征有差异,多数行业VOCs物种排放以卤代烃、芳香烃、烷烃等为主,纺织印染业、制鞋业等部分行业以含氧有机物排放为主。通过调研和实测对部分行业的VOCs排放因子水平做了本地化深入研究,调研统计青岛市约49%的企业安装了VOCs治理设施;在企业所安装的VOCs治理设施中吸附法占比最大,占比为26%。     

攀枝花市道路空气中挥发性有机物污染特征及对策研究

采用SUMMA罐采样,空气预浓缩与气相色谱/质谱联用技术,对攀枝花市11个道路点位的空气挥发性有机物进行了分析。定性检出挥发性有机物68种,其中烃类占47.1%,卤代烃类占32.4%,含氧化合物占19.1%,其它化合物占1.5%。其中检出的烃类以烷烃为主,烷烃占检出总数量的20.6%,烯烃占11.8%,芳香烃占14.7%。定量二甲苯的平均质量浓度为6.65μg/m~3,甲苯6.05μg/m~3,三甲苯4.71μg/m~3,苯3.65μg/m~3,乙苯1.52μg/m~3。VOCs检出种类数量顺序为隧道主干路快速路支路对照点。     

南通市典型臭氧污染过程VOCs特征及来源分析

利用在线挥发性有机物自动监测仪TH300B对2020年8月12—17日南通市典型臭氧污染过程中VOCs排放进行监测。结果表明,南通市此次臭氧污染过程主要受VOCs排放影响,污染中VOCs体积浓度均值为23.44 ppb,较污染前下降了12.0%,其中芳香烃体积浓度占比下降幅度最大,较污染前下降23.4%,OVOCs体积浓度绝对值下降最大,较污染前下降1.42 ppb。污染中,VOCs总OFP贡献为162.0μg/m3,较污染前下降22.2%,OPF与臭氧的日变化呈明显的相反关系,关键活性物种为甲苯、乙烯和异戊烷等。PMF模型解析结果显示,机动车尾气、工业排放、油气挥发、涂料和溶剂使用、天然气源对VOCs的贡献占比分别为38.6%,35.4%,9.5%,8.8%和7.8%。     

成都市冬季挥发性有机物污染特征及来源研究

利用挥发性有机物在线监测仪(GC-FID/MS)在成都市市区开展为期一个月的挥发性有机物监测,分析了VOCs浓度水平、组分构成、日变化规律,并分别利用PMF模型和排放清单法对VOCs的来源进行解析研究。结果表明,监测期间,VOCs小时平均浓度为7610~(-9),最高浓度为26210~(-9),最低浓度为14.810~(-9);监测物种类别中烷烃类占VOCs总体积浓度为38%,炔烃为17%,芳香烃为15%,烯烃为13%,卤代烃为9%,含氧(氮)类化合物为8%,浓度前十的物种分别为乙烷、乙炔、乙烯、丙烷、甲苯、己醛、二氯甲烷、苯、正丁烷和异戊烷,占总浓度的70%以上。烷烃、炔烃、烯烃、芳香烃在8点～10点间均出现浓度峰值,芳香烃、卤代烃以及含氧(氮)化合物浓度最高值出现在凌晨2点～5点;最低浓度则均出现在下午17点左右。基于PMF的方法,VOCs的来源解析结果为工业源贡献32%,机动车贡献26%,生物质燃烧贡献22%,溶剂源贡献7%,油气挥发贡献6%,本底混合源贡献7%;基于排放清单法,2015年成都市VOCs年排放量为36.9万t,工艺过程源、溶剂使用源、移动源分别贡献32%、32%、30%。     

沥青铺路挥发性有机物排放特征研究

基于现场采样监测法,对沥青铺路现场和沥青搅拌站开展挥发性有机物(VOCs)组分及浓度的监测,利用排放因子法对四川省17个城市的沥青铺路排放源VOCs排放量进行了计算。结果表明,摊铺过程的VOCs浓度水平为1～3mg/m3,摊铺后浓度水平在0. 1～1mg/m3范围,在施工作业位旁瞬时样品浓度高达10mg/m3以上。沥青搅拌站和铺路现场的主要共同物种为萘、甲苯、间对二甲苯、异丁烷;四川省17城市对应的沥青铺路排放源VOCs的排放量为0. 63万t,主要的活性贡献物种为萘、间/对-二甲苯、顺-2-丁烯、1,2,4-三甲基苯、甲苯等。     

成都春季VOCs污染特征及其对SOA和O3生成贡献的研究——以2020年4～5月发生的PM2.5和O3污染过程为例

成都市2020年4月15～16日和4月28～5月6日分别发生了细颗粒物(PM_2.5)污染过程和臭氧(O₃)污染过程,利用2020年4月13～5月10日成都市区57种挥发性有机物(VOCs)小时数据,研究两次污染过程中VOCs对PM_2.5污染和O₃污染的影响。通过计算VOCs的臭氧生成潜势(OFP)、二次有机气溶胶生成潜势(SOAFP),以及使用比值分析法,探讨成都市VOCs优先控制物种及来源。结果表明,污染时段VOCs浓度较清洁时段均有所升高,但烷烃占比有所下降。污染时段的OFP和SOAFP较清洁时段均有所升高,间/对二甲苯和甲苯对SOA生成和O₃生成贡献均排名前列,控制这两种组分的排放是成都市控制O₃和SOA前体物的有效途径。比值分析结果得出,VOCs气团受本地排放影响较大,PM_2.5污染时段和清洁时段的VOCs受机动车尾气排放影响较多,O₃污染时段的VOCs除受到机动车尾气排放影响以外,还受溶剂使用的影响。作...     

南京典型站点春节期间大气污染特征

2017年1月27日～2月2日,在南京市江东北路176号站点对各类污染物进行在线观测,研究春节期间污染特征。结果表明:采样期间,ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))最大值分别为142μg/m~3、172μg/m~3。ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))平均值为74.5%; OC与EC的平均浓度分别为11.0μg/m~3和1.91μg/m~3,两者的相关系数为0.92,表明两者的污染来源相对稳定、集中。OC/EC比值在3.4～14.0之内,均值为6.8,表明本站点二次有机物污染主要来自于燃煤排放与机动车尾气排放。春节期间,该站点的VOCs关键活性物种主要为丙烯、乙烯、间/对二甲苯、甲苯、正丁烷、异戊烷、异丁烷、反-2-丁烯、丙烷和1-丁烯;春节期间出现明显"假日效应",污染排放强度显著降低,空气质量良。     

家具喷涂废气治理提质增效及工程设计实例

文章针对传统家具制造工业喷涂废气排放特征和治理现状,提出废气治理提质增效的有效途径。对某大型家具制造企业废气治理改造进行实例分析,改造后实现VOCs总量减排50%以上,废气收集和治理效率均大于95%,VOCs排放浓度低于10mg/m~3,单位VOCs去除能耗下降80.97%。     

武汉市典型燃煤工业锅炉烟气重金属排放特征

采用安大略法(OHM法)和Method 29法(M29法)测试武汉市4家企业燃煤工业锅炉烟气重金属排放浓度,分析烟气中汞(Hg)、镉(Cd)、铬(Cr)、铅(Pb)、砷(As)的排放特征以及整个过程中重金属的物质流向。结果表明:烟气中重金属Hg、Cd、Pb、As主要以气态形式存在,平均浓度分别为0.35μg/m~3、0.15μg/m~3、3.89μg/m~3和6.07μg/m~3,气态占比分别为100%、96.4%、66.2%和75.7%;烟气中Cr主要以颗粒态形式存在,平均浓度为30.05μg/m~3,颗粒态Cr平均占比为97.2%。飞灰富集Hg、Cr、Pb、As的能力大于炉渣。不同重金属在燃烧过程中的流向存在差异,Hg主要流向飞灰和脱硫副产物,Cr、Pb、As主要流向飞灰和炉渣。     

某石化工业园区大气中挥发性有机污染特征及其垂直分布研究

为弄清石化工业行业挥发性有机污染物(Volatile Organic Compounds,VOCs)的排放、分布情况及其对周边大气的影响,采用真空罐采集/预冷浓缩富集-气相色谱氢火焰离子化检测器/质谱法,对某石化园区大气中119种VOCs的组成特征及空间分布进行了研究。结果表明,该石化园区大气中烷烃、烯烃及含氧化合物占据主导地位,三者分别占总挥发性有机物含量的42.85%、21.50%及27.44%,采用最大增量活性浓度(Maximum Incremental Reactivity,MIR)算法计算三者对该园区大气臭氧生成的贡献率分别为8.87%、59.72%、26.43%,另外,通过对比不同点位及高度大气中VOCs组成发现,不同种类的VOCs在0～50m高度范围内的分布特征不同。本研究结果为石油化工行业VOCs排放的监测监管提供了可靠的技术支持。     

门头沟区燃气锅炉NO_x减排时空特征研究

本研究针对北京市门头沟区112台燃气锅炉开展了现场实测及调研工作,并对低氮改造后的NO_x减排时空特征开展了研究。本研究构建了基于Bootstrapping自助抽样法的采用不同低氮改造措施的燃气锅炉NO_x排放浓度及排放因子;采用采暖度日数法研究了燃气锅炉大气污染物排放的时间特征,并进一步利用自下而上的排放因子法研究了门头沟区燃气锅炉低氮改造的NO_x减排时空特征。研究发现,95%置信区间下执行80mg/m~3排放限值的低氮燃烧器及FGR技术的NO_x排放浓度分别为0.84～0.88g/m~3及0.82～0.88g/m~3;执行30mg/m~3排放限值的FGR技术及预混燃烧技术的NO_x排放浓度分别为0.33～0.36g/m~3及0.24～0.33g/m~3;未开展低氮改造的燃气锅炉的NO_x排放浓度为1.65～1.74g/m~3。     

成都市城区环境大气中典型特征VOCs示踪物种分析

VOCs排放来源较多且成分复杂,通过某些特征物种的浓度比值可以获得相应的VOCs来源信息,2018年12月至2019年11月使用TH-300B大气挥发性有机物快速在线监测系统在成都市内进行监测,并用比值法对VOCs的示踪物种进行分析,研究表明,在监测时间范围内,乙烷、丙烷、正戊烷、异戊烷、异戊二烯、乙炔、苯、甲苯、乙苯、间(对)二甲苯的平均浓度分别为5.49ppb、3.60ppb、0.54ppb、1.14ppb、0.1ppb、3.87ppb、0.53ppb、0.87ppb、0.25ppb和0.87ppb;甲苯/苯和异戊烷/正戊烷的比值分别为1.17和1.67,表明市区VOCs的排放受机动车尾气影响较为显著,需继续加强机动车的管控;对二甲苯/乙苯和苯/甲苯的比值分别为3.7和0.85,市区气团有一定老化,春季和冬季气团老化程度较大,光化学年龄较长。     

基于GC-MS-FTIR的化学实验室挥发性有机物源强核算方法

文章针对化学实验室废气排放缺乏有效源强核算手段的现状,提出了一种基于气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)和便携式傅立叶红外光谱分析仪(FTIR)联合监测的现场实测方法,并于2019年6月利用该方法对北京市某高校化学实验楼进行了12天的现场实测。研究结果显示,该高校化学实验楼的挥发性有机物(VOCs)排放量为1094.18±180.15kg/a,其中卤代烃、烷烃和含氧有机物占比较高,分别为57.5%、24.8%和21.0%。通过研究实验室试剂与废气的物质流关系,发现溶剂的使用是VOCs排放的重要来源,占全部来源的64.1%。对于高校化学实验室大气污染物排放的管控应该从源头和末端同时管理,通过严格管理实验室试剂的使用和增加末端尾气处理装置,从而降低实验室挥发性有机物的排放。     

南充城区秋季VOCs污染特征及来源分析

为了解南充城区秋季大气环境中挥发性有机物(VOCs)的污染特征及来源,2018年11月7日～11月15日,利用在线GC-MS对南充城区的VOCs成分进行了连续在线监测,并运用PMF模型对VOCs的来源进行了解析。结果表明:监测期间,南充城区的VOCs共检出103种,小时平均体积分数约为(32. 5±5. 7)×10~(-9),由烷烃、含氧挥发性有机物(OVOCs)、芳香烃、烯烃、卤代烃等组成,占比分别为38. 5%、31. 7%、10. 2%、9. 5%和8. 0%;各类污染物中烯烃对总臭氧生成潜势(OFP)的贡献度最大,占32. 6%,OVOCs次之(31. 7%),其余依次为芳香烃(26. 0%)、烷烃(8. 3%)和卤代烃(1. 1%); VOCs的日变化总体呈现两高两低的趋势,但变化幅度较小,VOCs与NO_2、CO、PM_(2.5)和PM_(10)浓度呈正相关关系,与O_3的浓度呈负相关关系;运用PMF模型共解析出道路交通源、工业源、油气挥发、燃料燃烧和餐饮油烟5个因子,道路交通源是南充城区秋季大气环境VOCs最大贡献源(29. 3%),其次为工业源(26. 1%)和油气挥发(23. 0%),燃料燃烧(14. 4%)和餐饮油烟(7. 2%)的贡献最小。相关分析表明:南充城区秋季大气环境中的VOCs受机动车尾气、工业溶剂、油气挥发和生物质燃烧的影响较大,建议后期应重点关注这4类污染源。     

准东工业园区大气污染物对区域内敏感地带的影响研究

本文通过整理准东工业园区2014年度规模以上企业大气污染物排放清单,利用大气污染扩散模型,模拟2014年准东区域规模以上企业排放对周边敏感区域的影响。结果表明:2014年度规模以上企业排放的SO_2、NO_2对各个敏感点均存在影响。其中SO_2排放贡献最高的为北三电厂,贡献浓度为12.3μg/m~3,其次是五彩湾镇,贡献浓度为12.0μg/m~3,其余敏感点位贡献浓度均小于10μg/m~3。NO_2排放贡献最高的敏感点位亦为北三电厂,贡献浓度为8.72μg/m~3,其次是五彩湾镇,贡献浓度为8.69μg/m~3,其余敏感点位贡献浓度均小于8μg/m~3。现有企业为卡山保护局、五彩湾调蓄水库、奇台硅化木、五彩湾服务区等点位首要污染因素。     

G20期间宜兴市臭氧和VOCs污染特征及管控成效分析

为联合保障2016年G20峰会期间杭州市空气质量,于2016年8月24日～9月15日在宜兴开展空气常规污染物和VOCs连续观测,并对期间O_3、VOCs污染特征进行分析。结果表明:G20期间,宜兴市空气质量主要受O_3超标影响,有17天首要污染物是O_3并且超标,其余指标均达标,宜兴市O_3平均浓度高于周边城市;G20期间宜兴市VOCs平均浓度为34.68 ppb,化学组成以烷烃为主,占比31.7%,其次是OVOCs和芳香烃,占比分别为29.9%和16.6%。强化管控阶段,O_3和VOCs平均浓度均低于解除管控阶段,分别下降2.5%和9.6%,管控措施取得一定成效。     

秦皇岛市大气重污染特征及防控策略

2016年采样期间和重污染期间,秦皇岛市区PM_(2.5)浓度分别为85.9μg/m~3和180.7μg/m~3,表明重污染期间大气复合污染更为严重。采样期间水溶性离子浓度为39.7μg/m~3,其中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+占总离子的66.5%,重污染期间水溶性离子浓度是采样期间浓度均值的1.5倍。重污染天气主要是受大陆均压场控制,导致污染物不易扩散。因此,建议从完善重污染应急措施、调整产业与能源结构、提高能源利用率、加强生态农业建设、建立大气污染联防联控合作机制等方面进行重污染防控。     

南京市工业项目工程机械大气污染物排放清单研究

通过对金陵石化及扬子石化两个特大施工工地活动水平的研究,根据收集的南京市工业项目工程机械数据资料,采用合适的估算方法和排放因子,据此建立了2017年南京市工业项目工程机械大气污染物排放清单。结果表明,2017年南京市工业项目工程机械共排放NO_(x )13 072.13kg,占工程机械污染物排放总量的55.79%,为最大污染贡献源;CO排放总量为6 194.17kg、VOC排放总量为1511.82kg、PM_(10)排放总量为932.20kg、SO_2排放总量为1 068.42kg、PM_(2.5)排放总量为651.74kg。在所有工程机械的使用过程中,挖掘机为最大污染贡献源,占污染物排放总量的30.22%;其次为200t以下吊车(起重机),占比为20.41%;压路机、搅拌机分别为第三、第四污染贡献源,占比分别为17.81%、15.18%。     

炼化企业VOCs末端治理设施排放等级与治理技术评估

文章对国内20家炼化企业共计272套VOCs末端治理设施进行调研,统计了治理设施的设计处 理规模、VOCs进口浓度等信息。其中污水集输处理系统、工艺废气、储罐、装卸车系统是炼化企业VOCs 4大污染源。基于各治理设施的VOCs设计处理规模和进口浓度,建立了炼化企业VOCs末端治理设施排放估算 方法,按照污染源类别将各个治理设施的VOCs排放水平划分为4个等级,1级为最高,4级为最低。其中1级排放设施分别占比19.2％,24.6％,19.4％和24.3％,这说明目前我国炼化企业的VOCs处理量较大,排放管控不容松懈。此外,还统计了272套治理设施的治理技术,结合设施的排放等级,建立了炼化企业VOCs末端 治理技术评估表,基于此表能够为炼化企业对VOCs末端治理设施治理技术的比选提供指导。