乙醇汽油与普通汽油非常规污染物排放特性对比研究

在一台满足国Ⅴ排放标准的双喷射(气口喷射+缸内直喷)汽油机上开展了燃用E10乙醇汽油(乙醇体积比为10%)对发动机非常规排放特性影响的试验研究.使用傅里叶变换红外分析仪(FTIR)测量了饱和烃、不饱和烃、芳香烃及醇、醛等非常规污染物排放量,对比分析了双喷射模式时各工况下E0和E10两种燃料的非常规排放水平.结果表明,双喷射模式下,加入乙醇有效降低了乙烯、1,3-丁二烯、苯和甲苯的排放量,但会导致乙醛排放升高.双喷射模式下,随着负荷增加,两种燃料下的1,3-丁二烯和甲苯排放呈现先升高后降低的趋势,乙烯、甲醛和苯排放则先降低后升高.乙醇能抑制1,3-丁二烯、乙烯生成,抑制效果为PFI模式优于双喷射模式,GDI模式抑制量最低.PFI和GDI模式下E10的甲醛排放均显著升高,但双喷射模式有效抑制了甲醛排放的增加.     

哈尔滨市秸秆焚烧大气污染负荷估算方法研究

本文针对近些年哈尔滨秋末冬初大气污染程度增加的溯源问题,基于静风污染气象及降雪对秸秆焚烧的影响等基本假设,采用箱式模型和优化拟合的方法对秸秆焚烧产生污染物的源强及其负荷进行了估算.通过对2015年和2017年典型时段数据的优化拟合得到降雪前重污染天气下PM₁₀排放源强分别为20.16、21.83 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为149.32、138.65 mg·m^-2·s^-1;降雪后重污染天气下PM₁₀排放源强分别为15.98、7.09 μg·m^-2·s^-1,CO的排放源强分别为122.91、89.21 mg·m^-2·s^-1.由降雪前后各污染物的源强差得到2015年和2017年秸秆焚烧产生的PM₁₀的排放源强分别为4.18、14.74 μg·m^-2·s^-1,负荷分别为20.73%、67.52%;CO的排放源强分别为26.41、49.44 mg·m^-2·s^-1,负荷分别为17.69%、35.66%.本文为相关清单的研究提供了一种客观的校核方法,具有重要的社会、环境及现实意义.     

中国集成电路制造行业VOCs排放特征及控制对策

中国电子信息产业发展迅速,集成电路等电子器件产量不断增加.在集成电路制造的过程中,大量有机溶剂的使用导致VOCs的产生和排放,从而对大气环境造成影响.为掌握集成电路制造行业VOCs的排放特征,系统分析了其工艺流程和产排污环节,分析了行业废气收集和治理现状,通过对典型企业VOCs的排放监测,获得VOCs排放水平;采用排放因子法核算行业VOCs历史排放量,并基于行业排放特征及减排潜力分析,提出了相应的污染防治对策.结果表明：在集成电路制造中,VOCs排放环节主要集中在光刻、清洗、去胶等过程,1 m²集成电路产量约使用87 g有机溶剂,VOCs产生量较大;通过采取高效的VOCs治理技术,集成电路制造行业有组织排放水平较低,平均浓度为2.1 mg·m^-3,但厂界无组织排放浓度相对较高,平均浓度为0.78 mg·m^-3,接近国家标准的排放限值.根据排放量核算结果,2011—2016年中国集成电路制造行业VOCs排放量呈逐年上升的趋势,主要受产量增加而相应污染控制技术水平提升有限的影响,无组织排放量比重大,占排放总量的38.1%~45.1%.     

富营养化巢湖沉积物溶解性有机质光谱时空分布特征及其环境意义

通过紫外吸收光谱（UV-vis）和三维荧光光谱（3D-EEMs）,研究典型富营养化湖泊巢湖沉积物溶解性有机质（DOM）光谱时空分布特征.结果表明,巢湖表层沉积物DOM的a（254）含量为13.1~101.7 m^-1,平均值为（32.2±16.2）m^-1.其中,夏季沉积物a（254）的含量（（46.6±25.6）m^-1）要显著高于其它季节,且湖心区a（254）平均值和变异性均小于湖滨区.表层沉积物DOM的S_275~295值从春季到冬季上随时间呈明显上升趋势.沉积物DOM荧光强度在夏季最高,在垂直剖面上总体呈下降趋势.DOM组分以酪氨酸类蛋白质和溶解性微生物产物为主,各组分在空间分布上无明显差异.巢湖沉积物DOM荧光指数（FI）为2.56~4.89,腐殖化指数（HIX）为0.57~6.78,生物源指数（BIX）为0.31~1.54.巢湖沉积物DOM主要来自于生物源,藻的生长循环会显著影响富营养化湖泊沉积物DOM的来源和性质.     

基于遥感尾气监测的柴油车气态污染物排放因子计算方法研究

采用遥感尾气测试系统实测了柴油车在实际道路工况下的CO、HC和NO排放特征,修正了排放因子的计算方法,并与车载排放测试系统（PEMS）实测结果进行了验证,获得了实测车辆的CO、HC和NO排放因子.测试结果显示,在各种遥感监测的工况下柴油车尾气中均含有较高浓度的氧气,未考虑氧气影响的燃烧方程反演获得的各污染物体积浓度计算值与PEMS实测值的偏差较大,且氧气浓度越大,偏差越大.经过氧气修正的燃烧方程反演计算的尾气浓度与PEMS实测值吻合度大幅提升,适用于实际工况下遥感检测车辆尾气的反演计算.修正算法得到CO、HC和NO的排放因子离散性较小,精确度较高,可以为量化柴油车尾气排放贡献提供科学依据.     

基于稳定氢同位素的太原市大气单环芳烃来源

采集太原市城北和城南区域环境空气和5类污染源挥发性有机物样品,测定样品中典型单环芳烃稳定氢同位素（δD）组成,基于同位素质量平衡原理计算单环芳烃从源到环境空气受体的δD初始混合值,探讨单环芳烃来源.结果表明,柴油挥发源、溶剂挥发源、汽油挥发源（97^#）、汽油挥发源（95^#）、机动车尾气（97^#）、机动车尾气（95^#）和民用燃煤源中单环芳烃δD范围依次为：（-138.7‰~-115.5‰）、（-147.0‰~-121.0‰）、（-150.8‰~-117.6‰）、（-131.8‰~-113.8‰）、（-171.2‰~-120.0‰）、（-138.9‰~-102.7‰）和（-168.3‰~-142.3‰）,民用燃煤源中单环芳烃δD显著贫重氢同位素（D）组成,机动车尾气源与汽油挥发源中苯的δD相比显著贫D,可用于探索污染物转化过程;城北和城南环境空气中δD范围为（-131.7‰~-115.1‰）和（-131.9‰~-74.9‰）,δD初始混合值为-138.4‰和-173.9‰,体现了其来源差异.     

金属表面涂装行业VOCs排放特征及排放系数

对比了浙江省2014和2018年金属表面涂装企业的有机废气排放及治理情况,分析了该行业涂料及稀释剂的使用、主要污染因子,测算了溶剂型、水性涂料的挥发性有机物（VOCs）产生系数和排放系数.结果表明：2018年VOCs治理水平明显高于2014年,水性涂料使用企业比例由18%上升至36%,纯溶剂型企业由82%下降至64%;金属表面涂装行业的主要排放污染物为二甲苯、丁醇、乙酸乙酯、乙酸丁酯、甲苯、丙二醇、乙苯、苯乙烯等8种有机物.溶剂型和水性涂料的VOCs产生系数分别为0.72和0.31kg/kg;溶剂型和水性涂料2014年VOCs排放系数为0.64和0.29kg/kg,2018年为0.48和0.21kg/kg.     

DOC+CDPF对国III重型柴油货车实际道路排放的影响

利用便携式车载排放测试系统（PEMS）对2辆加装氧化催化转化器（DOC）和催化型柴油颗粒捕集器（CDPF）与否的国III重型柴油货车进行实际道路排放测试.结果表明,2辆改造重型柴油车的CO、THC、固态颗粒物粒数（SPN）和黑碳（BC）实际道路排放因子分别为（1.31±0.37）g/（kW×h）、（0.20±0.03） g/（kW×h）、（7.13×10¹⁰±5.27×10¹⁰）个/（kW×h）和（0.69±0.06）mg/（kW×h）,相对于原始排放（拆除DOC+CDPF）分别降低52.48%、55.69%、99.91%和99.22%.从低速、中速到高速,CO和THC减排比例呈现上升趋势,然而运行工况对SPN和BC减排比例则无显著影响.加装DOC+CDPF会导致NO₂在NO_x中的占比升高,且从低速、中速到高速涨幅依次增大,但对NO_x无明显减排效益,其排放因子为9.53~9.83g/（kW×h）,远高于实验室排放限值.     

Regulated emission characteristics of in-use LNG and diesel semi-trailer towing vehicles under real driving conditions using PEMS

On-road driving emissions of six liquefied natural gas(LNG) and diesel semi-trailer towing vehicles(STTVs) which met China Emission Standard IV and V were tested using Portable Emission Measurement System(PEMS) in northern China.Emission characteristics of these vehicles under real driving conditions were analyzed and proved that on-road emissions of heavy-duty vehicles(HDVs) were underestimated in the past.There were large differences among LNG and diesel vehicles, which also existed between China V vehicles and China IV vehicles.Emission factors showed the highest level under real driving conditions, which probably be caused by frequent acceleration, deceleration, and start-stop.NOx emission factors ranged from 2.855 to 20.939 g/km based on distance-traveled and 6.719–90.557 g/kg based on fuel consumption during whole tests, which were much higher than previous researches on chassis dynamometer.It was inferred from tests that the fuel consumption rate of the test vehicles had a strong correlation with NOx emission, and the exhaust temperature also affected the efficiency of Selected Catalytic Reduction(SCR) aftertreatment system, thus changing the NOx emission greatly.THC emission factors of LNG vehicles were 2.012–10.636 g/km, which were much higher than that of diesel vehicles(0.029–0.185 g/km).Unburned CH_4 may be an important reason for this phenomenon.Further on-road emission tests, especially CH_4 emission test should be carried out in subsequent research.In addition, the Particulate Number(PN) emission factors of diesel vehicles were at a very high level during whole tests, and Diesel Particulate Filter(DPF)should be installed to reduce PN emission.     

郑州市VOCs组分排放清单及其臭氧生成潜势

基于人为源挥发性有机物（VOCs）活动水平统计和源成分谱梳理,采用排放因子法,建立了郑州市2016年VOCs组分排放清单,评估了各类源臭氧生成潜势（OFP）.结果表明,2016年郑州市人为源VOCs排放总量为96215.3 t,排放量最高的是道路移动源（29.7%）,其次是有机溶剂使用源（28.1%）;排放量最高的组分是烷烃（29.8%）,其次是芳香烃（29.0%）.郑州市人为源VOCs的OFP为341291.0 t,贡献最高的排放源是道路移动源（30.5%）,其次是溶剂使用源（28.8%）,其中轻型汽油车、内墙涂料使用、机动车表面涂层、加油站装卸油和非金属矿物制造是OFP的主要次级排放源,也是郑州市降低臭氧污染时需重点管控的VOCs排放源.对于VOCs种类而言,贡献较高的是芳香烃（42.8%）,其次是烯烃（38.9%）,未来应加强对间/对-二甲苯、丙烯和乙烯等物种排放来源的控制.