一次回风空调系统PM_(2.5)污染控制策略

基于浓度守恒原理建立了一次回风空调系统室内PM_(2.5)浓度模型,研究了过滤器分别安装在新风段、回风段和送风段时过滤效率和新风量的变化对室内PM_(2.5)浓度的影响。模拟结果表明:在室外PM_(2.5)浓度大于室内初始值的条件下,过滤器安装在送风段或回风段时,减少新风有利于室内PM_(2.5)污染控制,过滤器安装在新风段时,根据过滤器效率调节新风,过滤效率小于临界效率,减小新风有利于室内污染控制;在室外PM_(2.5)浓度小于室内初始值的条件下,过滤器安装在送风段或新风段时,增加新风有利于室内PM_(2.5)污染控制,过滤器安装在回风段时,也存在临界效率,过滤效率小于临界值,增加新风有利于室内PM_(2.5)污染控制。     

室内空气总挥发性有机物净化实验装置设计及应用

为了探究进气流量和相对湿度对活性炭吸附法和光催化转化法动态净化室内空气中总挥发性有机物(TVOC)的影响,设计了一套包含活性炭吸附器和光催化反应器的多功能空气动态净化实验装置,并利用该装置进行了室内空气净化实验。通过设置不同进气条件(进气流量和相对湿度)对室内空气进行净化实验,采用气相色谱仪对样品TVOC浓度进行检测,并与未经净化处理的空气样品进行对比,计算TVOC去除率。结果表明:该实验装置能够实现连续进气且能对进气流量和相对湿度进行精准调节;随着进气流量增大,活性炭和光催化对TVOC去除率减小;随着进气相对湿度增大,活性炭对TVOC去除率减小,光催化对TVOC的去除率呈现先增大后减小的趋势。以上实验结果为气候舱空气净化系统、家用空气净化器及室内新风过滤系统等动态空气净化系统的设计提供了参考。     

室内PM_(2.5)浓度控制模拟分析

利用质量平衡方程建立了一次回风定风量系统室内PM_(2.5)浓度模型,并对新风PM_(2.5)浓度、新风量、室内污染源、过滤器效率、过滤器安装位置等因素对室内PM_(2.5)浓度的影响进行了模拟分析。模拟结果表明:新风PM_(2.5)浓度和室内污染源强度的变化对室内PM_(2.5)浓度均有较大影响;新风量越大,室内PM_(2.5)浓度受新风PM_(2.5)浓度变化的影响越大;将过滤器分别安装在送风段、新风段和回风段新风比为0.1时,过滤器安装在送风段效果最好,安装在新风段最差,新风比为0.8时,过滤器安装在送风段效果最好,安装在回风段最差;过滤器安装在送风段时,过滤器效率越高,室内PM_(2.5)浓度越低,波动越小。     

基于室内PM_(2.5)控制和节能的通风策略探讨

细颗粒物(PM_(2.5))随空调新风进入室内,和室内产生的PM_(2.5)粒子一起作用,导致人体暴露在室内细颗粒物环境中。为保证室内空气品质,最大限度节约空调系统运行能耗,建立了室内PM_(2.5)浓度与CO_2体积分数双组分模型,提出了适用于某会议室不同室内外PM_(2.5)源、不同人数以及不同天气状况下的最佳通风策略,利用Simulink对炎热天气室内有无PM_(2.5)散发源、温和天气室内有无PM_(2.5)散发源4种工况下的不同通风方式进行仿真对比。模拟结果表明:炎热天气存在最小新风量,该值由室内人数决定,过滤送风对控制室内PM_(2.5)浓度效果最好;温和天气存在最大新风量,且该值与过滤器效率成正比;在所研究的情况下,温和天气节能潜力比炎热天气大。     

室内外PM_(2.5)污染特征、形貌及矿物组成

为掌握室内外细颗粒物(PM_(2.5))污染特性,监测采集西安市某办公场所室内外PM_(2.5)样品,统计分析PM_(2.5)质量浓度特征,探究室内外PM_(2.5)相关性、微观形貌以及矿物组成的差异。结果表明:室内外PM_(2.5)年均质量浓度分别为85.32和109.83μg·m~(-3),冬季污染尤为严重。室内PM_(2.5)受室外PM_(2.5)影响显著,室内外PM_(2.5)质量浓度的相关系数为0.890 0。室内PM_(2.5)多为粒径小于1μm的球状颗粒物,而室外颗粒物形状、大小不规则,室内外PM_(2.5)均含有大量的碳、氧元素,其他元素的种类和含量存在一定差异。室内PM_(2.5)中矿物多为非晶态物质,室外PM_(2.5)主要由石英、赤铁矿和碳酸钙等矿物质组成。     

长春供暖季室内外PM2.5浓度垂直分布与分析

为研究严寒地区供暖季室内外PM_(2.5)浓度的垂直分布,在供暖季分别对长春某高层居住建筑1、8、15、24、33楼层的室内外PM_(2.5)浓度进行监测,研究不同楼层室内外PM_(2.5)的浓度与变化特征。采用随机组分重叠模型(RCS)方法研究各楼层PM_(2.5)渗透因子,采用逐步回归分析方法研究室内PM_(2.5)浓度的各影响因素。结果表明:在供暖季,长春市高层建筑的不同楼层均存在一定的PM_(2.5)污染,室内外PM_(2.5)浓度随楼层升高大体呈现减小的趋势,但差异不显著。室内外PM_(2.5)浓度存在显著的相关性(P 0.05),在没有室内污染源时,室外颗粒物渗透是室内污染的主要来源。室内PM_(2.5)浓度与房间面积等没有显著相关性。     

室内PM_(2.5)沉降的研究与控制

以燃烟为室内污染源,对不同污染程度下室内PM_(2.5)浓度进行动态监测,得到PM_(2.5)的沉降规律。研究发现,污染源对室内PM_(2.5)浓度及沉降时间有显著影响,随着燃烟量的增加,室内PM_(2.5)浓度相应升高,恢复到PM_(2.5)初始值所需的沉降时间越长。在质量平衡模型的基础上,建立了封闭条件下室内颗粒物的沉降模型。经验证,PM_(2.5)沉降曲线的变化规律与颗粒物沉降模型一致,说明构建的沉降模型合理可靠。最后,给出了自然通风对控制室内PM_(2.5)污染的效果,为室内PM_(2.5)污染控制提供参考。     

广州PM2.5污染特征及与气象因子的关系分析

基于2014—2016年广州PM_(2.5)浓度逐时观测数据,研究了广州PM_(2.5)污染变化特征及其与气象因子的关系,确定了影响广州大气能见度的PM_(2.5)浓度阈值。结果表明:(1)2014—2016年广州PM_(2.5)质量浓度平均为32.7μg/m3,广州1月PM_(2.5)污染最重,轻度、中度、重度污染频率合计达20.16%;(2)PM_(2.5)浓度与风速、降水、气温、能见度呈负相关,与相对湿度、气压呈正相关;(3)广州地区在南风的条件下PM_(2.5)浓度最低,风速小于2m/s的偏北风下易出现污染;(4)PM_(2.5)浓度与相对湿度共同影响广州能见度的变化,随着相对湿度的增加,PM_(2.5)浓度的敏感阈值不断减小,通常当PM_(2.5)高于37.3μg/m3时,控制PM_(2.5)对改善城市能见度成效相对缓慢,而当PM_(2.5)浓度低于此阈值时,降低PM_(2.5)将显著提高大气能见度。     

无锡市区大气污染物污染特征及影响因素研究

利用2014年无锡市区的6种大气污染物浓度和气象因子等监测数据,研究了无锡市区各种大气污染物的污染特征及其影响因素。结果表明:(1)无锡市区PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度的季节变化特征为冬季最高,夏季最低;O_3浓度表现为夏季最高,冬季最低。就全年的综合情况而言,颗粒物污染,尤其是PM_(2.5)污染最严重。(2)PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度间两两呈正相关;PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO浓度均与O_3浓度呈负相关。(3)温度与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度呈负相关,与O_3浓度呈正相关;相对湿度与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3浓度呈负相关,与CO浓度无相关性;风级与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度呈负相关,与O_3浓度无相关性。降水有利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3浓度的降低,但对CO浓度影响不大。(4)无锡市区空气质量周末比工作日差。NO_2、SO_2浓度周末低于工作日,O_3浓度周末高于工作日,呈现明显的"周末效应";PM_(2.5)、CO浓度周末高于工作日,未出现"周末效应"。     

基于减排敏感性的武汉市PM_(2.5)污染控制研究

采用基于气象预报(WRF)的多尺度空气质量(CMAQ)模型,通过研究不同大气污染物排放情景下PM_(2.5)平均浓度变化,分析SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs等大气污染物减排对武汉市PM_(2.5)的影响。结果表明,大气污染物减排对武汉市PM_(2.5)年均浓度影响十分显著,且随着污染控制力度加大,PM_(2.5)污染持续减轻;当SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放量均削减40%时,PM_(2.5)年均浓度下降24.0%,依然超出《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准值。基于空间布局和行业敏感性确定武汉市大气污染控制方案,方案实施后SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)、VOCs排放总量分别下降53%、26%、32%、36%和31%,PM_(2.5)年均浓度下降35%左右,控制效果更加明显。     

北京市无风天人体高度的PM_(2.5)、PM_(10)变化特征及扩散机制研究

为了解无风天情况下PM_(2.5)、PM_(10)的人体暴露水平及扩散机制,对人体呼吸高度的PM_(2.5)、PM_(10)浓度及近地面不同高度处的温度、相对湿度进行连续监测,分析了垂直温度梯度、相对湿度的相对变化速率对PM_(2.5)、PM_(10)浓度的影响,并利用回归分析法建立PM_(2.5)、PM_(10)浓度与不同高度处温度、相对湿度的单、多变量回归模型,从中选取最优回归模型。结果表明:(1)晴天的PM_(2.5)、PM_(10)浓度在研究时段(9:00—21:00)内总体呈先降低再升高的趋势,而阴天、小雨天PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈多峰变化,起伏较大;晴天不同高度的温度差异大,阴天、小雨天温度差异相对较小;晴天不同高度的相对湿度曲线总体均呈U型分布,相较而言,阴天及小雨天各层的相对湿度曲线波动较大;(2)垂直温度梯度是影响晴天PM_(2.5)、PM_(10)扩散的主要原因,相对湿度变化是影响颗粒物扩散的另一重要因素。(3)PM_(2.5)、PM_(10)浓度的单、多变量最优回归模型表明,低污染晴天,温度是影响颗粒物扩散的主要因素,高污染晴天则主要受相对湿度的影响,介于上述两种污染状况之间时,PM_(2.5)、PM_(10)浓度不仅受各层相对湿度的控制,还受到温度的影响。阴天PM_(2.5)、PM_(10)浓度的最优回归模型相对复杂,模型精度不及晴天。     

夏季海淀公园内PM_(2.5)浓度水平梯度分布规律

于2014年夏季,通过观测海淀公园不同区域沿道路不同宽度处PM_(2.5)浓度,研究PM_(2.5)浓度日变化规律、水平梯度分布规律、净化效益及其影响因素。结果表明,海淀公园内PM_(2.5)浓度日变化规律呈白天低晚上高的趋势,09:00—15:00时PM_(2.5)浓度达到国家标准Ⅱ类功能区浓度质量要求,05:00时PM_(2.5)浓度最高。不同观测区域一定宽度范围内出现PM_(2.5)浓度积聚,之后开始下降。总体上,海淀公园在13:00时对PM_(2.5)浓度净化效益最显著,09:00时净化效益最差。环城高速路区域与城市主干道区域165 m以上宽度处、城市次干道区域60 m以上宽度处为正净化效益,并维持正净化效益。海淀公园内PM_(2.5)浓度与气象因子之间相关关系表明,PM_(2.5)浓度与平均温度、相对湿度呈显著相关,与其他气象因素没有显著相关性。     

北京地铁车厢内PM_(2.5)和PM_(10)污染特征研究

地铁是人们出行的重要交通方式,车厢内颗粒物污染可影响人体健康。2016年春、秋、冬季对北京地铁1号、2号、4号、10号线进行现场监测,探讨北京地铁车厢内颗粒物污染特征。研究结果表明,北京地铁车厢内PM_(2.5)平均浓度超标率为83.8%~98.7%,地铁1号线PM_(10)平均浓度超标率为59.6%。地铁车厢内PM_(2.5)和PM_(10)浓度存在工作日和周末组间显著性差异,表明客运量对车厢内颗粒物浓度有较大影响。地铁车厢内PM_(2.5)和PM_(10)浓度存在季节性差异,冬季车厢内颗粒物平均浓度最高。不同线路车厢内PM_(2.5)和PM_(10)浓度存在组间差异,地铁通风空调系统、门系统和客运量是造成其差异的主要原因。     

某焦化厂PM_(2.5)中多环芳烃的排放特征及其对周边环境影响

为了解焦化厂在装煤过程中产生的PM_(2.5)及其周边区域空气环境PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)的含量,采用微纤维石英滤膜对PM_(2.5)采样,并通过气相色谱-质谱仪分析PM_(2.5)上负载的16种毒性较大PAHs。结果表明:焦炉装煤除尘烟气PM_(2.5)中PAHs的成分主要受到炼焦配煤的影响;布袋除尘器对装煤除尘烟气中高环PAHs的处理效果显著;焦化厂周边空气环境中PM_(2.5)中的PAHs浓度呈明显空间递减趋势。采用特征比值法分析得到该区域空气环境中PAHs主要来源于煤炭燃烧,用毒性当量法分析得到焦化厂区域PM_(2.5)中PAHs的毒性为其他区域的9~90倍,高环PAHs的毒性贡献较大。     

重庆市主城区冬季PM_(2.5)空间分布模拟

PM_(2.5)以其对环境空气质量及人类健康的巨大威胁而逐渐引起了专家学者的关注。以西南地区典型山地城市——重庆市主城区为研究区,利用多元线性回归方法和地理信息系统(GIS)技术,基于2013—2017年冬季(1、2、12月)原重庆市环境保护局发布的17个空气环境监测站点实测数据,同时考虑自然及社会经济因素,构建了基于多因素的多元回归模型,模拟了重庆市主城区2013—2017年冬季PM_(2.5)平均浓度的空间分布状况。结果表明:PM_(2.5)浓度受多因素的影响,其中缓冲半径1 500m内建设用地面积、1 000m内林地面积、2 500m内产业点密度、1 500m内道路长度及高程影响较大;通过多因素与PM_(2.5)浓度的相关性建立的回归模型,能有效模拟PM_(2.5)浓度的空间分布特点,重庆市主城区冬季PM_(2.5)平均浓度的空间分布呈现中西部高、北部和东南部较低的格局;2013—2017年冬季PM_(2.5)平均浓度有下降的趋势,2015年冬季下降幅度尤为明显。此研究结果对探讨PM_(2.5)浓度的空间分布特点有一定的应用价值,可为减轻空气PM_(2.5)污染及提高城市空气质量提供重要的科学依据。     

渗透通风建筑室内颗粒物的污染特征

通过建立颗粒物穿透率与渗透通风房间换气次数的数学模型以及室内颗粒物浓度集总参数模型,对常州市某住宅建筑室内颗粒物污染特征进行分析,通过实验验证了颗粒物穿透率、室内颗粒物浓度模型的准确性。计算结果表明,对于室内无污染源的渗透通风房间,粒径为0.5、1.0、2.5μm的颗粒物以及PM_(2.5)穿透率随换气次数的增大而增加;当换气次数从0.2次·h~(-1)增加至0.5次·h~(-1)时,PM_(2.5)穿透率由70%增大至88%,增加25.7%。对于用香烟烟雾作为颗粒污染物尘源的房间,空气净化器的实际洁净空气量CADR值为152 m~3·h~(-1),相比实验舱标定工况320 m~3·h~(-1)衰减52.5%。     

风机盘管回风口加装驻极体过滤器过滤PM_(2.5)性能分析

针对空调系统末端装置用风机盘管不具备过滤PM_(2.5)功能的问题,在风机盘管回风口加装具有低阻特性的驻极体空气过滤器进行了性能测试分析。以蜡烛燃烧产生的颗粒物作为室内PM_(2.5)的尘源,将3种不同过滤面积的驻极体空气过滤器分别安装在风机盘管回风口,测试了风机盘管在不同风量(额定风量、75%额定风量、50%额定风量)下运行时其对PM_(2.5)过滤性能及在30 min内室内PM_(2.5)浓度衰减率。结果表明:加装驻极体空气过滤器后风机盘管瞬时过滤效率可达到66%以上、在30 min内室内PM_(2.5)的浓度衰减率可以达到54.8%以上;在相同风量下风机盘管的瞬时过滤效率、处理风量随加装过滤器过滤面积增加而提高;以PM_(2.5)浓度衰减率作为指标,可以判断出回风口加装过滤面积为1.88 m2的过滤器净化效果最优,其在不同风量下30 min内PM_(2.5)浓度衰减率分别为87.4%、84.7%和77.3%,且在不同风量下工作时均能在30min内使室内PM_(2.5)浓度达到环境空气质量标准一级日平均浓度限值。     

北京空气重污染红色预警期间污染物与气象因子特征

揭示空气重污染红色预警期间污染物与气象因子的变化特征对空气质量预报和污染减排措施评估具有重要参考价值。利用大气污染和气象观测资料,研究了北京2015年11—12月空气重污染红色预警时期污染物浓度、气候特征及气象因子对空气质量影响。结果表明,PM_(2.5)在大气颗粒物中占有较大比重,为首要空气污染物;在重污染峰值时段,城郊PM_(2.5)与PM10比值(R)相差不大,可达0.9以上,空气呈均匀混合的高PM_(2.5)浓度特征,而空气质量较好时城区R值明显高于郊区;研究时段气候特征与历史同期相比有明显差异,其中平均风速偏小19%,平均气温偏高0.23℃,气温日较差减小,而多次小型降水增加了空气湿度,导致相对湿度值偏高40%,垂直方向上的逆温层或等温层则加剧了空气重污染的形成和发展,重污染过程中的红色预警措施明显降低了颗粒物浓度;风速与污染物浓度呈指数相关,城郊风速分别低于2.0和2.5 m·s~(-1)时,空气质量较差、污染物浓度随风速升高快速下降,而当城郊风速大于2.0和2.5 m·s~(-1)时变化特征则相反;相对湿度与污染物浓度呈幂相关,相对湿度在65%左右为空气质量特征发生变化的转折点;由于气温日较差存在季节变化,其与空气质量相关关系不太显著。     

春节期间太原市环境空气质量变化

对包含春节节日的2014年1月16日至2月15日太原市环境空气中O_3、NO_2、CO、SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)的质量浓度监测数据进行了统计分析,并就春节期间燃放烟花爆竹及气象因素对空气质量产生的影响利用Pearson分析展开相关研究。结果表明:烟花爆竹集中燃放阶段,O_3的质量浓度日变化基本不受其直接影响、呈单峰型,其他污染因子由双峰型变化为明显的三峰型,PM_(2.5)、PM_(10)污染突出,PM_(10)增加速率高于PM_(2.5),PM_(2.5)/PM_(10)的3个谷值与污染因子的3个峰值相对应;分析气温、相对湿度、风速对CO、PM_(2.5)、PM_(10)的影响均在0.01显著水平上相关,但对于烟花爆竹集中燃放污染水平,气温、相对湿度对其影响不大,风速对其影响较为突出,风向与其有明显的相关性。     

大气环境中PM_(2.5)在线监测及评价理论研究

基于光散射法研制了一种PM_(2.5)在线监测系统,运用该系统对PM_(2.5)质量浓度进行实时监测。鉴于PM_(2.5)在空气质量评价中仅作为一个参考指标,专门针对PM_(2.5)的评价机制研究较少,将层次分析法与模糊评价法相结合,对一段时间内PM_(2.5)的浓度进行评价,得到时段内空气PM_(2.5)的质量状况。模糊评价法可很好地反映评价等级划分的模糊性和连续性,层次分析法能够将复杂的系统进行定量处理,评价结果符合实际情况。