浙江省船舶修造行业挥发性有机物组分特征及排放系数

基于浙江省29家船舶修造企业的调查数据,研究分析了船舶修造行业挥发性有机物(VOCs)治理情况和VOCs组分特征,并核算了VOCs产生系数和排放系数.结果表明,船舶修造行业VOCs治理设施总体覆盖率为55％,VOCs主要组分为苯系物(BETX)与含氧挥发性有机物(OVOCs).分别以船舶载重量、船舶数量为活动水平时,远...     

印刷环节挥发性有机物无组织排放特征测定研究

对使用溶剂型油墨的凹版印刷设备和使用水性油墨的柔版印刷设备无组织排放的挥发性有机物(VOCs)浓度进行了实际监测,并采用计算流体动力学模拟无组织排放VOCs的收集效率。结果表明：(1)使用溶剂型油墨的凹版连续印刷过程非甲烷总烃(NMHC)最高均值达到5 975.67 mg/m³,约为使用水性油墨的柔版印刷(191.67 mg/m³)的31.2倍。虽然使用水性油墨可明显降低NMHC的排放,但其操作空间的浓度依然存在超过《工作场所有害因素职业接触限值第1部分：化学有害因素》(GBZ 2.1—2019)的现象。(2)印刷车间应该设置专门的调墨室,能缓解印刷车间内挥发性污染气体浓度的波动。(3)计算流体动力学模拟显示,设置合理的集气罩可有效降低VOCs的无组织排放,收集效率为70%～75%。     

天津市工业源挥发性有机物排放清单及区域分布研究

基于典型工业企业自主申报数据,采用排放因子法,建立了天津市工业源VOCs排放清单。经计算,天津市2014年工业源VOCs排放量为16.52万t,其中VOCs生产环节、储运和运输环节、以VOCs为原料的工艺过程、含VOCs产品的使用和排放环节以及其他环节的VOCs排放量分别为12.94万、0.07万、0.63万、1.80万、1.08万t,对天津市工业源VOCs排放总量的贡献率分别为78.33%、0.42%、3.81%、10.90%、6.54%。滨海新区工业源VOCs排放量最大,对天津市工业源VOCs排放总量的贡献率达88.25%,其中大港、临港经济区和天津经济技术开发区为滨海新区工业源VOCs排放的主要功能区。     

四川省加油站挥发性有机物排放及控制现状

四川省汽车保有量2017年位列全国第7位,油品储运销过程中挥发性有机物(VOCs)排放压力巨大。利用排放因子法,结合四川省4 492座加油站的油品销售量,编制了四川省2017年加油站VOCs排放清单。另一方面,对四川省不同片区的VOCs排放特征及油气回收关键参数进行了现场实测。结果表明:四川省加油站VOCs排放量共12 294.54t,排放区域主要集中在成都市、绵阳市和宜宾市等地区;四川省四大片区VOCs排放浓度,加油环节攀西片区最高,达到7 076.86μg/m~3,卸油环节川东北片区最高,达到9 638.53μg/m~3,均是其他片区的2～3倍,加油和卸油环节排放的异戊烷最高占比(质量分数)可分别达到70.1%和67.4%;四川省油气回收系统达标情况仍然比较严峻,不达标率高达47%,密闭性和气液比不达标率尤为显著,集中式油气回收系统不达标率高于分散式。     

油品装车栈桥区域挥发性有机物治理方案研究

挥发性有机物(VOCs)是石化行业的特征污染物,油品装车栈桥的VOCs无组织挥发是石化企业重要的VOCs排放源,因此对大型石化企业油品装车栈桥区域的VOCs进行治理减排具有十分重要的意义。以西北某石化公司油品装车栈桥VOCs无组织挥发治理项目为例,通过源强核算、削减方案确定,利用AERMOD模式对栈桥区域环境空气质量改善情况进行预测分析,进而对VOCs治理方案的环境收益进行讨论,以期为同类油品装车栈桥改造项目提供借鉴与参考。     

广州市工业挥发性有机物排放特征研究

伴随着工业经济的高速发展,广州市大气环境面临的压力日益增大,尤其是挥发性有机物( VOCs),可经过复杂的大气化学反应,引起一系列严重的空气质量问题.以源头追溯的方法,将该区域工业相关的33个VOCs排放源按照物质流动过程分为4个环节,分析了其排放特征.结果表明,2008年VOCs排放总量为182 362.7 t,各环节的贡献率分别为:VOCs的生产环节34.5％、储存和运输环节18.4％、以VOCs为原料的工艺环节9.9％、VOCs产品的使用和排放环节37.2％;污染主要来自石油炼制与石油化工、油品储运、交通运输设备制造与维修等,前12大污染源的VOCs排放量共占2008年排放总量的87.3％.2006-2008年的VOCs排放总量均超过15万t,且呈逐年增长的趋势.该研究可为“十二五”期间珠三角VOCs污染物联防联治工作提供借鉴.     

基于受体模型和排放清单的杭州市挥发性有机物来源解析及其对臭氧生成的影响分析

为了解杭州市挥发性有机物(VOCs)的污染特征及其对臭氧生成的影响,利用2020年9月至2021年8月的VOCs在线监测数据,全面分析了杭州市VOCs污染特征,并利用正定矩阵因子分析(PMF)和排放清单对VOCs进行来源解析,分析不同组分的臭氧生成能力。结果显示,杭州市VOCs逐月变化呈现“冬高夏低”的特征,烷烃在总VOCs中的占比最高。根据PMF解析,对杭州市VOCs浓度贡献最大的为机动车尾气排放源和溶剂使用排放源。排放清单中,溶剂使用排放源和工业排放源为贡献最大的来源。与排放清单结果相比,PMF结果中机动车尾气排放源和汽油挥发排放源贡献率偏高,与监测点位于城区环境、距离工业园区较远有关,因此VOCs污染防控应针对不同区域精准施策。从各组分对臭氧生成潜势的贡献来看,烯烃和芳香烃是贡献最大的组分。     

机动车尾气VOCs排放特征及减排措施研究

分析了机动车尾气挥发性有机物(VOCs)的排放特征,发现尾气VOCs排放具有明显的日变化和季节变化特征。不同区域不同车型机动车尾气VOCs成分谱略有差异,轻型汽油车尾气VOCs中芳香烃和烷烃含量较高,柴油车烷烃含量较高。尾气排放受机动车保有量、行驶里程、维护保养水平、行驶速度和燃油标准、排放标准等因素影响。从优先控制汽油车、加快机动车更新、采取本地化减排措施、加强多元管理措施、提高科研水平等方面提出了针对性的减排措施。     

化学原料药行业挥发性有机废气污染特征与治理中的主要问题及建议

化学原料药制造行业是挥发性有机废气(VOCs)排放重点监管行业。原料药生产过程中VOCs排放具有排放节点多、成份复杂等特点。在阐述典型原料药生产过程中VOCs产生环节的基础上,分析了制药企业VOCs治理普遍面临的治理技术缺乏针对性、无组织废气收集不足、企业废气自行监测能力不足等难点问题,并对制药企业VOCs治理提出了加强有机废气成分溯源监测和规范废气收集等前瞻性建议,以期为提高该行业的VOCs治理效果并促进制药行业的可持续发展提供参考。     

加油站埋地油罐呼吸排放因子法的本地化应用

加油站汽油挥发是挥发性有机物(VOCs)的重要来源之一。加油站VOCs排放包括卸油排放、加油排放、呼吸排放、加油枪滴油和胶管渗透排放等5个环节。针对加油站各环节排放因子已开展了诸多统计研究,但并未考虑加油站工艺及设备配置、日均加油规模等因素对排放因子的影响。参考美国CARB认证规程,采用自主研发的加油站呼吸排放测试系统,以北京某年销汽油量约9 000 t且未安装油气处理装置的加油站为测试站点,开展埋地油罐呼吸排放因子的本地化研究。通过对呼吸排放量的连续监测,采用实验检测与数据统计相结合的方法,研究呼吸排放因子与加油量的相关性。结果表明：加油站的埋地油罐呼吸排放因子与日均加油量显著相关;对于标准化加油站,日均加油量小于15 920 L时,呼吸排放因子为0;随着日均加油量的升高,呼吸排放因子逐步升高,且符合多项式方程;超过28 800 L后,呼吸排放因子变化趋于稳定在约30 mg·L-1。综合考虑后处理装置安装成本和产生的环境效益,年汽油销售规模超过4 500 t的加油站应安装后处理装置,以降低呼吸排放的油气量。本研究结果可为不同规模加油站的VOCs排放分级管理提供参考。     

基于COPERT模式的北京市汽油车蒸发VOCs排放清单

汽油蒸汽挥发性有机成分(VOCs)排放是二次有机气溶胶和O3的重要前体物。应用COPERT模式和北京市实际参数,计算了北京市典型汽油车辆蒸发VOCs排放因子和排放清单,并测算了不同物种的排放量。结果显示:北京市汽油车中以轻型载客汽车为主,约占90%,国Ⅳ排放标准车辆比例最大;随着排放标准等级的升高,排放因子逐渐降低,且与化油器技术相比,使用燃油喷射系统技术的车辆运行损失排放较低;环境温度、燃油饱和蒸汽压和炭罐尺寸是排放因子的主要因素,温度越高、饱和蒸汽压越高、炭罐体积越小排放因子越大;北京市汽油车蒸发VOCs年排放量为11 115 t,烷烃的质量占76.93%,烯烃质量占5.76%,炔烃质量烃占0.08%,芳香烃质量占17.24%。     

基于MOVES模型的西安市机动车排放清单研究

利用本地化修正的MOVES模型结合实地调研数据,测算了西安市机动车排放清单,并对各种污染物的排放分担率进行了分析。结果表明:2012年西安市机动车的PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x、总碳氢化合物(THC)、CO、挥发性有机物(VOCs)、NH_3和SO_2排放总量分别为1 890.48、2 668.89、40 847.75、19 413.30、217 103.04、15 244.86、539.76、2 087.50 t;中型货车和重型货车是PM_(2.5)、PM_(10)和NOx的主要贡献者,小型客车和摩托车是THC、CO和VOCs的主要贡献者,小型客车是NH_3的主要贡献者,小型客车与重型货车对SO_2的排放分担率均较高;柴油车对PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x和SO_2的排放分担率高于汽油车,而汽油车对THC、CO、VOCs和NH_3的分担率则高于柴油车;CO在冬季排放最多,其余污染物的排放均在夏季最多,但污染物的季节变化总体上不明显。     

海南省大气污染源排放清单及环境影响研究

基于海南省2016年工业环境统计数据,通过自下而上的方法建立海南省2016年工业大气污染源排放清单,并利用中国多尺度排放清单模型(MEIC)排放清单进行背景源补充,使用CALPUFF模型进行大气污染模拟。污染物排放清单结果显示,2016年海南省SO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM(10)、黑碳(BC)、有机碳(OC)、挥发性有机物(VOCs)和NH3的排放量分别为1.50×10~4、5.10×10~4、4.56×10~5、2.34×10~4、2.10×10~4、3.50×10~3、1.20×10~4、4.96×10~4、6.50×10~4 t,其中SO_2主要排放源为化石燃料固定燃烧源(分担率66.67%),NO_x主要排放源为交通源(分担率51.18%),CO、PM_(10)、PM_(2.5)主要排放源为生活源(分担率分别59.01%、81.28%和87.62%),VOCs主要排放源为工业溶剂使用源(分担率75.91%),NH_3主要排放源为农业源(分担率93.54%)。排放量较大的区域集中在儋州市、澄迈县一带。SO_2、NO_x年均最大浓度均出现在海口市,PM_(10)、PM_(2.5)年均最大浓度均出现在定安县。交通源对全省污染物浓度贡献突出,工业源虽然对颗粒物浓度贡献率较低,但仍需加强PM_(2.5)治理。     

家具涂料的挥发性有机物排放特征及致癌风险估算

采用顶空实验装置采集家具涂料挥发蒸汽,通过不锈钢采样罐-气相色谱(GC)/质谱(MS)分析系统测量了溶剂型和水型涂料的挥发性有机物(VOCs)排放特征。结果表明,溶剂型涂料排放的总VOCs平均质量浓度为7.6mg/m3,远高于水型涂料的2.6mg/m3。溶剂型和水型涂料排放的VOCs主要以芳香烃和烷烃为主。溶剂型涂料和水型涂料排放的特征VOCs组分为甲苯、2-甲基戊烷、苯、正辛烷,分别占两种涂料总VOCs排放的41.8%(质量分数,下同)和31.2%、21.2%和9.6%、6.5%和5.6%、6.0%和4.8%。溶剂型涂料排放VOCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次气溶胶生成潜势(SOAP)明显高于水型涂料,OFP和SOAP的主要贡献组分均为芳香烃物质。溶剂型涂料排放的苯的长期致癌风险是水型涂料的2.6~4.6倍,均远远高于可接受的暴露风险值1×10-6。     

北京市家具制造业涂料应用过程挥发性有机物排放现状及未来趋势

在调研北京市家具制造业涂料使用现状的基础上,采用排放因子法,分别自上而下计算北京市家具制造业挥发性有机物(VOCs)排放量,自下而上计算重点家具制造企业VOCs排放量,并采用情景分析法对未来北京市家具制造业VOCs排放情况进行预测。结果表明,2015年北京市家具制造业VOCs排放量约为1.37×10~4 t;重点企业VOCs排放量占比约29.4%。通过优化涂料品质使其达到欧美发达国家20世纪末期平均水平,且要求新建企业安装废气末端治理设施,该行业VOCs排放量可控制在1.15×10~4 t;进一步将涂料改进到欧美发达国家先进水平,且规模企业安装废气末端治理设施,该行业VOCs排放量可控制在8.80×10~3 t。对比分析两种控制措施的减排效果,提升涂料品质是控制VOCs排放的最有效措施。     

西安市机动车污染物排放清单与空间分布特征

基于机动车排放因子(MOVES)模型和地理信息系统(ArcGIS)技术,建立了西安市2017年分辨率为1km×1km的机动车污染物排放清单。结果显示:2017年西安市机动车污染物PM_(2.5)、PM_(10)、NO_x(NO+NO_2)、NO、NO_2、N_2O和挥发性有机物(VOCs)的年排放总量分别为126.1×10~4、138.2×10~4、2 884.2×10~4、2 577.8×10~4、306.4×10~4、27.9×10~4、1 281.2×10~4 kg;柴油车是PM_(2.5)、PM_(10)和NO_x排放的主要来源,贡献率分别为80.2%、79.5%和75.8%;VOCs和N_2O则主要来自汽油车,贡献率分别为74.2%、89.7%;总体看来,研究区域内不同污染物的空间分布规律相似,这与西安市公路分布有关,PM_(2.5)和NO_x的排放主要集中在主城区及周边县区的高速路和国道,而VOCs的排放主要集中在主城区二环及环内。     

三明市大气污染物排放特征研究

通过实地调查和统计获得区县尺度排放源活动水平数据,采用物料衡算法和排放因子法,估算三明市2015年大气污染物排放清单,选取经纬度坐标、路网、土地类型和人口等数据作为权重因子,利用地理信息系统(GIS)技术建立1km×1km高精度网格,分析各类排放源污染排放的数值和空间特征。结果显示,2015年三明市SO_2、NO_x、挥发性有机物(VOCs)、PM_(10)、PM_(2.5)和NH_3的排放总量分别为5.22×10~4、5.80×10~4、1.88×10~5、7.92×10~4、3.23×10~4、2.26×10~4 t。污染贡献方面:工业源是SO_2的排放主要来源;NO_x的主要排放源为工业源和移动源;天然源对VOCs排放有显著贡献;工业源和扬尘源是PM_(10)和PM_(2.5)的主要贡献源;NH_3排放主要来自农业源。空间分布方面:SO_2、NO_x、PM_(2.5)和PM_(10)的排放主要集中在城镇化程度高的永安市和梅列区,VOCs与NH_3排放则与植被分布和农业生产水平密切相关。与2007年和2009年三明市的排放清单对比,发现工业排放控制政策及秸秆禁烧令的实施对PM_(2.5)、PM_(10)和VOCs的减排有明显效果。     

嘉兴市人为源大气污染物排放清单研究

建立了2017年嘉兴市人为源大气污染物排放清单。结果发现,SO_2、NO_x、CO、挥发性有机物(VOCs)、NH_3、总悬浮颗粒物(TSP)、PM_(10)、PM_(2.5)、黑碳(BC)和有机碳(OC)排放总量分别为15 224、60 663、102 600、93 256、26 266、118 923、70 367、19 024、941、1 622t。SO_2的最大排放源是化石燃料固定燃烧源中的电力供热;NO_x的最大排放源是移动源中的柴油车;CO的最大排放源是移动源中的汽油车;VOCs的最大排放源是工艺过程源中的石油化工;NH_3的最大排放源是农业源中的氮肥施用;TSP的最大排放源是扬尘源中的道路扬尘;PM_(10)和PM_(2.5)的最大排放源是工艺过程源中的水泥生产;BC的最大排放源是移动源中的柴油车;OC的最大排放源是餐饮油烟源中的餐饮油烟。对于大气污染中普遍关注的6种污染物,SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)和VOCs排放的重点源主要集中在各县(市、区)的工业园区或工业集聚区,而NH_3的排放空间分布相对比较分散。     

台州不同功能区秋季挥发性有机物污染特征及来源解析

于2020年秋季对台州不同功能区大气中挥发性有机物(VOCs)进行在线监测，分析了VOCs浓度水平和组成特征；利用O₃生成潜势(OFP)评估了VOCs对O₃污染的影响；运用正定矩阵因子分解模型(PMF)解析VOCs的主要来源。结果表明，台州5个监测站点总挥发性有机物(TVOC)体积分数日均值在30.0×10^-9～52.9×10^-9,均以烷烃和含氧挥发性有机物(OVOCs)为主；VOCs来源主要包括机动车尾气源、工业排放源、燃烧源、油品挥发源、溶剂使用源和植物源，其对VOCs的贡献率分别为27.42%、19.37%、17.36%、17.25%、11.18%、7.41%,其中城区和郊区机动车尾气源的贡献最大，而工业园区则是工业排放源贡献最大；对OFP贡献最大的源类是溶剂使用源(贡献率31.12%),其次是工业排放源、机动车尾气源、油品挥发源、燃烧源，贡献率分别为20.69%、16.37%、15.70%、10.99%,植物源对OFP贡献率最低，仅为5.13%。台州城区和郊区需重点关注溶剂使用源管控，工业园...     

上海市夏季臭氧生成与其前体物控制模拟研究

基于WRF-CMAQ模型,结合长三角地区大气污染源排放清单,设计9组预测情景,模拟分析上海市2012年7月臭氧生成与臭氧前体物(NOX、挥发性有机物(VOCs))排放之间的变化关系。结果表明:(1)上海城区臭氧生成属VOCs控制型,控制VOCs的排放可降低臭氧浓度。(2)减少臭氧前体物排放对日间高浓度臭氧有较好的控制效果,夜间则相反。(3)徐汇、静安站点控制VOCs排放对降低臭氧浓度效果较显著,当VOCs削减比例为75%时,两个站点的臭氧浓度超标小时数分别下降了45.5%以上、50.0%以上。青浦淀山湖及浦东川沙站点控制NOX排放对降低臭氧浓度效果较好,当NOX削减比例为75%时,两个站点的臭氧1h浓度超标小时数分别降低75.0%、100.0%。(4)在最大控制力度(即NOX和VOCs均削减75%)下,徐汇、静安、青浦淀山湖、浦东川沙站点的臭氧1h浓度超标小时数也从基准情景的11、8、16、6h下降至0、3、4、0h。