嘉善冬季碳质气溶胶变化特征及其来源解析

利用2018年冬季（2018年12月至2019年2月）和2019年冬季（2019年12月至2020年2月）嘉兴市嘉善县善西超级站有机碳（OC）、元素碳（EC）及细颗粒物（PM_2.5）浓度数据分析嘉兴嘉善地区碳质气溶胶变化特征及潜在来源区域.结果表明,2018年和2019年冬季OC浓度分别为6.90μg·m^-3和5.63μg·m^-3,EC浓度分别为2.47μg·m^-3和1.57μg·m^-3,2019年冬季OC和EC浓度较2018年冬季降幅分别为18.4%和36.4%.利用Minimum R-squared （MRS）方法计算得到2018年和2019年冬季二次有机碳（SOC）分别为1.49μg·m^-3和1.97μg·m^-3,一次有机碳（POC）浓度分别为5.41μg·m^-3和3.66μg·m^-3,SOC在OC中占比呈上升趋势,上升31.1个百分点,POC占比变化则相反.值得注意的是,随着PM_2.5浓度升高,OC和EC浓度呈上升趋势,最高上升幅度分别为474.7%和408.2%,但在PM_2.5中占比却呈下降趋势,OC和EC占比下降幅度分别为6.5个百分点和2.4个百分点;POC对PM_2.5的贡献波动不大,仅在150μg·m^-3以上有明显降低趋势,SOC对PM_2.5的贡献先下降后上升.嘉兴OC和EC潜在源区主要为苏南地区、安徽东南部和浙江北部,且2019年冬季和2018年冬季相比,OC和EC的主要潜在源区贡献浓度分别下降2μg·m^-3和6μg·m^-3以上,且潜在源区高值区域变小.疫情前受机动车尾气排放和燃煤共同影响,春节和居家隔离期间,因交通管制等原因,机动车排放量减少,燃煤贡献占比上升.     

2018~2021年成都市碳质气溶胶变化特征分析

碳质气溶胶是细颗粒物（PM_2.5）的重要组成部分,可影响全球气候变化、大气能见度、区域空气质量和人类健康. 为了探究减排背景下碳质气溶胶的长期变化特征,通过实时在线监测获取了2018～2021年成都市PM_2.5样品中的有机碳（OC）、元素碳（EC）、挥发性有机物（VOCs）浓度以及相应的气象数据. 结果表明,监测期间ρ（OC）和ρ（EC）均值分别为（10.9 ±5.7）μg·m^-3和（2.6 ±1.9）μg·m^-3,在PM_2.5中占比分别为25.2%和6.0%,ρ（SOC）均值为（5.7 ±3.3）μg·m^-3,在OC中的占比为52.9%. OC和EC浓度随PM_2.5年际变化趋势一致,2018~2020年呈下降趋势[PM_2.5：年均下降浓度为-7.1 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-14.6 %·a^-1;OC：年均下降浓度为-1.7 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-14.2 %·a^-1;EC：年均下降浓度为-0.1 μg·（m³·a）^-1,年均降幅为-4.4 %·a^-1],2021年各污染物浓度较2020年均有不同幅度反弹. PM_2.5和OC浓度大小为：冬>春>秋>夏,EC浓度大小为：冬>秋>春>夏,OC和EC占比分别呈夏季和秋季高于其他季节,对应季节OC和EC占比分别为26.8%和6.9%. 随着污染程度的加重,OC、EC和SOC浓度逐步上升,但在PM_2.5中的占比却呈下降趋势,说明成都市PM_2.5污染的控制因子并不是碳组分. 源解析结果表明,成都市碳质气溶胶主要受机动车、工业源、生物质燃烧源、VOCs二次转化影响. 2019~2021年,EC受VOCs中机动车特征组分影响逐年下降,春季和秋季OC和EC受VOCs影响大于其他季节,春秋季节应加大VOCs排放治理,减少二次转化影响.     

地下停车场VOCs污染特征与健康风险评价

机动车尾气和蒸发排放的VOCs在地下停车场的半密闭环境中不断积累,威胁居民健康.为探究停车场内挥发性有机物（VOCs）浓度水平和变化特征与车队活动水平之间的关系,阐明其对居民健康的影响,选取天津市某居民小区地下停车场,开展了为期9d的VOCs样品采集,利用臭氧生成潜势（OFPs）,·OH反应速率（L_·OH）和二次有机气溶胶生成潜势（SOAPs）综合评价停车场内VOCs大气反应活性,对人体健康风险进行评价.结果表明：①停车场内VOCs浓度和组分变化主要受车队活动影响,工作日和周末的浓度峰值均与进场和出场车流峰值同步出现,即早晚高峰时段,工作日和周末早高峰浓度分别为（463.76±148.42）μg·m^-3和（391.47±135.37）μg·m^-3,晚高峰为（334.29±176.57）μg·m^-3和（416.20±134.64）μg·m^-3.停车场夜间几乎没有车辆活动,但夜间ρ（VOCs）［工作日（320.33±115.57）μg·m^-3;周末（364.77±155.32）μg·m^-3］仍高于午间［工作日（255.76±103.65）μg·m^-3;周末（350.91±108.73）μg·m^-3］,且夜间时段烯炔烃质量分数明显高于其他时段,这是由于夜间车辆静置时发生昼间排放产生较多的烯烃.②烯炔烃和芳香烃对OFPs和L_·OH贡献率最大（84.10%~88.04%）,芳香烃对各时间段的SOAPs贡献率最大（98.03%~98.99%）,说明芳香烃和烯炔烃的大气反应活性强且广泛存在于机动车源,是提高排放标准、升级油品时需首要考虑降低的关键组分.③健康风险评价结果表明,停车场内VOCs非致癌风险危险指数（HI）：0.19~0.55,暂无健康风险.而各时间段致癌风险均超过阈值（1×10^-6）1.56~3.11倍,停车场作为居民每天必经场所,应开启机械通风措施保证其中空气流通性.     

成渝地区典型城市O3污染对人为源前体物排放敏感性模拟研究

以2019年3—4月臭氧（O₃）污染小高峰为例，应用空气质量模型CAMx-DDM法分析了成渝地区O₃浓度对人为源前体物排放敏感性，并用2020年"新冠"疫情防控及生产恢复导致的污染排放同比变化情景进行模拟验证.模拟结果表明成渝地区O₃对NO_x的敏感性为负、对VOCs的敏感性为正，其中，重庆市主城区、主城区以西地区、川南城市群和成都平原西部地区敏感性较高，与其自身污染排放源分布密集有关.以典型城市重庆市主城区为例，2019年3—4月O₃小时浓度对NO_x和VOCs的敏感性平均值分别为-19.14 μg·m^-3和7.25 μg·m^-3，两者表现出相反的日变化规律，且主要受到本地及周边区域的影响，模拟结果显示在所有区域VOCs排放均削减25%的情况下，3月和4月月均O₃日最大8 h浓度分别下降2.62 μg·m^-3和3.59 μg·m^-3.敏感性模拟得到2020年3月四川省和重庆市NO_x排放量同比下降8.00%和22.40%，VOCs同比下降1.00%和7.92%；4月NO_x排放量同比上升5.00%和9.50%，四川省VOCs同比持平，重庆市上升3.63%，与同期"新冠"疫情防控及生产恢复导致的实际排放情况非常一致.     

2006~2015年北京市不同地区O3浓度变化

对2006~2015年北京市定陵、官园、琉璃河和前门这4个站点的O₃连续监测数据进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势、时间变化规律以及和前体物、气象要素的关系.结果表明,定陵站十年平均浓度水平最高（65.2 μg·m^-3）,其次为琉璃河（53.4 μg·m^-3）、官园（49.6 μg·m^-3）和前门（40.4 μg·m^-3）.定陵O₃浓度呈下降趋势［0.5 μg·（m³·a）^-1］,而官园［0.9 μg·（m³·a）^-1］、琉璃河［0.3 μg·（m³·a）^-1］和前门［0.3 μg·（m³·a）^-1］均呈上升趋势.从月变化来看,各站点O₃浓度最高值均出现在6~8月,出现频次最高的为7月（17次）,平均月均浓度为99.8 μg·m^-3;最低值均出现在11、12月和1、2月,出现频次最高的为1月（14次）,平均月均浓度为16.6 μg·m^-3.从日变化来看,近年来O₃浓度峰值出现的时间明显提前,近3年峰值均在15：00~16：00出现,提前了1~2 h.2015年定陵站O₃重污染天数达到11 d,比2013年增加了10 d,表明近年来夏季北京下风向山区的O₃重污染状况愈发严重.与前体物的相关性分析表明,定陵站O₃浓度与NO₂浓度呈正相关,其余站点两者浓度均呈负相关,暗示定陵站O₃生成的前体物控制区可能为NO₂控制区,而其他站点为VOCs控制区.与气象要素的相关性分析表明,O₃浓度与温度呈正相关关系,与湿度和气压呈负相关关系,温度对O₃浓度的影响最大,其次是气压和湿度.当日最高温度超过30℃,相对湿度介于30%至70%之间时,北京市O₃日最大8 h滑动平均浓度超过200 μg·m^-3的概率较高,空气质量级别会达到轻度至中度污染的级别.     

郑州市夏季大气VOCs污染特征及来源解析

采用GC5000在线气相色谱仪,于2019年和2020年夏季6~8月分别对郑州市城区中大气环境挥发性有机化合物（VOCs）进行监测,探究了VOCs的污染特征,并重点利用比值分析,PMF受体模型和条件概率函数（CPF）模型对比研究了其来源贡献.结果表明,2019年和2020年夏季ρ（VOCs）平均值分别为65.7 μg·m^-3和71.0μg·m^-3.2019年烷烃占比逐月变化幅度不大,占比在55%左右,芳香烃整体呈上升趋势,烯烃呈下降趋势;前10物种占总VOCs的65.5%,主要物种依次为异戊烷、乙烷、丙烷、甲苯、正丁烷和间/对-二甲苯等.2020年烷烃和烯烃占比呈逐月升高趋势,芳香烃呈逐月降低趋势;前10物种占总VOCs的71.1%,主要物种依次为乙烷、乙烯、丙烷、异戊烷、正丁烷、甲苯和间/对-二甲苯等.2019年夏季OFP平均值为224.9 μg·m^-3,其中芳香烃对OFP贡献率逐月升高,烯烃逐月降低;对OFP贡献的物种主要为间/对-二甲苯、异戊二烯、反式-2-丁烯、甲苯和乙烯等.2020年夏季OFP平均值为243.6 μg·m^-3,其中芳香烃对OFP贡献逐月降低,烯烃逐月升高;对OFP贡献的物种主要为乙烯、间/对-二甲苯、异戊二烯、甲苯和间-乙基甲苯等.PMF和CPF模型解析表明,2019年对VOCs贡献较大的是溶剂使用源和油气挥发源,贡献率分别为36.7%和25.1%,其对OFP贡献也较大,分别为39.9%和23.3%,需重点关注西南部区域.2020年对VOCs贡献较大的仍为溶剂使用源和油气挥发源,贡献率分别为24.9%和22.5%;对OFP贡献较大的为溶剂使用源和机动车尾气排放源,贡献率分别为33.6%和22.9%,需重点关注北部和南部区域.因此,今后应重点关注溶剂使用、机动车尾气排放和油气挥发源的排放,尤其监测点位的西南部、北部和东南部区域污染源.     

钢铁生产行业二英污染特征变化及其排放因子

对我国某省多家钢铁生产企业烧结工序和电炉工序排放烟气中二英（PCDD/Fs）污染水平、排放特征及其排放因子进行了初步研究.结果表明,烧结工序PCDD/Fs毒性当量浓度（以I-TEQ计,下同）为0.003~0.557 ng·m^-3,均值为0.165 ng·m^-3;电炉工序PCDD/Fs毒性当量浓度为0.006~0.057 ng·m^-3,均值为0.025 ng·m^-3.PCDD/Fs毒性当量浓度水平总体较低,较2005~2019年研究报道结果下降1~2个数量级.2005~2020年,钢铁生产行业排放PCDD/Fs毒性当量浓度水平先升高后降低,尤其是新的标准限值实施以及对烟尘等常规污染物进行超低排放控制后,呈现大幅下降.指纹谱图特征显示,所有烟气样品17种PCDD/Fs中最大浓度贡献单体为2,3,7,8-TCDF,与已有研究中以高氯代PCDFs和PCDDs为主不同,且低氯代PCDFs占比有所增加,表明PCDD/Fs生成主要来源有所变化.烧结工序和电炉工序PCDD/Fs同类物指纹分布特征相似,呈现典型的高温热过程特征,两个工序生产过程中PCDD/Fs的生成机制可能均为"从头合成".钢铁生产企业烧结工序PCDD/Fs废气排放因子（以I-TEQ计,下同）为0.003~0.5 μg·t^-1,排放因子平均值为（0.18±0.22）μg·t^-1;电炉工序PCDD/Fs废气排放因子为0.04~0.5 μg·t^-1,排放因子平均值为（0.27±0.23）μg·t^-1;低于UNEP于2013发布的"二英和呋喃排放识别和量化标准工具包"以及2004年我国二英排放清单中的排放因子,建议对我国钢铁生产行业PCDD/Fs排放状况开展调查,更新排放因子.     

广州市天河区2016年雨季挥发性有机物污染特征及来源解析

采用"GCMS/FID"在线分析方法,对广州市区2016年7月大气VOCs的污染特征及来源进行了研究,共检出了73种VOCs组分.结果表明,观测期间总VOCs的小时平均浓度为（118.83±79.40）μg·m^-3,最高值为492.42 μg·m^-3,最低值为10.54 μg·m^-3.07：00左右TVOC浓度出现高峰,说明早高峰的机动车污染对该站点的VOCs具有较大贡献;14：00左右浓度最低,与光化学损耗相关;21：00~24：00间VOCs浓度又出现高值,可能和污染源排放或边界层压缩有关.运用PMF模型解析出VOCs的5个主要来源分别是：交通污染源、溶剂使用污染、加油站污染、植物排放和餐厨废气,其贡献分别为29.79%、26.61%、24.86%、9.91%、8.84%;白天交通废气源贡献最大,而中午植物排放的贡献也明显增大;夜间溶剂污染源和加油站污染源占比上升,为该时段VOCs的主要来源.     

我国经济快速发展区工业VOCs排放特征及管控对策

近年来随着我国经济快速发展,挥发性有机物（VOCs）作为雾、霾和臭氧前驱物日益受到关注,经济快速发展区VOCs污染情况尤为复杂.本文对京津冀、长三角和珠三角的12种典型工业行业及垃圾、废水处理厂与综合工业园区、居民区的VOCs排放特征与分布趋势进行系统分析.解析出制药、橡胶和油漆喷涂为12种典型工业行业中VOCs平均排放浓度最高的3个行业,得到平均浓度分别为541、499和450 mg·m^-3,应给予高度关注.对比分析发现长三角与京津冀地区平均排放浓度最高是制药行业,分别为112 mg·m^-3和1.00×10³ mg·m^-3;而珠三角地区油漆喷涂行业排放最高,平均浓度为1.04×10³ mg·m^-3.进一步对12种典型工业行业VOCs种类分布情况进行分析,发现毒性大的芳香烃与卤代烃分别在油漆喷涂与制药行业中排放占比最高,达到55.99%和26.57%.三大经济区中长三角地区居民区与综合工业园区附近VOCs浓度最低,京津冀地区浓度最高,与各地区工业排放分布情况一致.分析2002~2018年的数据发现居民区VOCs浓度整体呈现波动性下降趋势,尤其2016年后显著降低,反映出我国VOCs防治的相关政策、法律法规和标准及技术对现阶段VOCs控制起到了显著成效.     

2017年厦门金砖会晤期间人为减排和气象条件变化对臭氧污染特征的影响

针对厦门"金砖会晤"空气质量保障活动，本研究选取2017年8月10日—9月10日的O₃、NO₂和挥发性有机物（VOCs），以及气象因子等在线观测数据，开展人为减排、副热带高压、台风等对东南沿海城市大气O₃污染特征的影响研究.结果表明，研究期间厦门大气O₃-8 h平均浓度为（110.0±40.6）μg·m^-3.与管控前相比，无台风影响的管控I期的O₃-8 h浓度上升了19.9 μg·m^-3，而管控II期的O₃-8 h浓度下降了27.9 μg·m^-3.对于管控I期和II期，台风影响下O₃-8 h浓度较无台风时段分别下降85.2 μg·m^-3和8.9 μg·m^-3.在排放控制和台风的共同作用下，峰会期间厦门大气O₃浓度的日变化显现出"削峰填谷"的特征.另外，与管控I期相比，管控II期O₃前体物VOCs浓度显著下降，其臭氧生成潜势（OFP）下降了44.6%.总之，运用区域联防联控策略，对臭氧前体物（NO_x和VOCs）实施针对性减排，可有效地降低沿海城市大气O₃日间最高浓度.     

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%.     

超低排放典型燃烧源颗粒物及水溶性离子排放水平与特征

研究以自行开发建立的超低排放高湿废气中总颗粒物（total particulate matter,TPM）的直接冷凝采样系统及监测方法,应用于3台北京市超低排放典型燃烧源烟气中颗粒物的排放监测.分析和评估超低排放典型燃烧源排气中颗粒物及其水溶性离子的排放水平与组成特征,探究可过滤颗粒物（filterable particulate matter,FPM）和可凝聚颗粒物（condensable particulate matter,CPM）及其水溶性离子的相互作用与影响因素.结果表明：北京市超低排放燃煤锅炉FPM基准氧含量排放浓度介于1.04~1.11mg·m^-3之间,TPM基准氧含量排放浓度介于3.82~8.69mg·m^-3之间,均满足国家超低排放颗粒物限值要求（10mg·m^-3）,燃煤电厂TPM排放浓度超过了北京市颗粒物排放标准限值要求（5 mg·m^-3）.燃煤供暖锅炉CPM及其总水溶性离子排放水平分别为3.05mg·m^-3和1.30mg·m^-3,显著低于燃煤电厂,与燃煤电厂的负荷和烟温较高有关;燃煤电厂锅炉CPM及其总水溶性离子排放浓度分别是燃煤供暖锅炉的2.2~2.4倍和1.7~2.2倍.燃气电厂TPM及其总水溶性离子排放水平分别为1.99mg·m^-3和1.44mg·m^-3,均明显低于燃煤锅炉.CPM是燃烧源排气中颗粒物的主要形式,在超低排放锅炉烟气中CPM对TPM的质量贡献显著增加,并随烟温的升高而增加,燃煤锅炉为72.6%~88.1%,燃气电厂为93.1%,且水溶性离子总量的66.1%~94.2%存在于CPM中.排气烟温显著影响颗粒物及其水溶性离子的赋存形态、脱除效率与排放水平.SO₄^2-是燃煤锅炉颗粒物的主要特征离子,排放浓度介于0.98~1.18mg·m^-3,占水溶性离子排放总量的27.7%~49.6%,来源于烟气脱硫;F^-是燃煤电厂颗粒物中又一主要特征离子,排放浓度介于1.91~2.32mg·m^-3,占水溶性离子排放总量的54.4%~56.1%,可能与燃料煤含氟量高有关;NH₄⁺是燃气电厂颗粒物的主要特征离子,排放浓度为0.92mg·m^-3,占水溶性离子排放总量的64.2%,来源于选择性催化还原法（selective catalytic reduction,SCR）脱硝过程中的NH₃逃逸,其排放浓度显著高于燃煤锅炉,可能与燃气电厂缺少其它净化设施的协同去除效应有关.     

基于AP-42方法的2019年我国加油站VOCs排放分析

加油站成品油销售过程产生的VOCs由于物种活性高、臭氧生成潜势大,一直是我国大气O₃污染防治的重点污染源之一.为了解我国不同地区加油站VOCs污染特征和排放强度,利用美国环境保护部(USEPA)人为源空气污染物排放清单编制技术手册中推荐的加油站VOCs排放测算方法 (AP-42方法),结合2019年我国31个省(自治区、直辖市)油品消费量情况以及直辖市、省会(首府)城市的环境地理信息等(不包括港澳台地区数据,下同),定量测算了2019年我国各省份加油站VOCs排放因子和排放量,研究了不同情景下我国加油站VOCs的减排潜力.结果表明：(1)我国各直辖市、省会(首府)城市加油站汽油VOCs排放因子的平均值为2.41 kg/t,但差异性较大,海口市最高(3.46 kg/t),拉萨市最低(1.47 kg/t),二者相差1.35倍.(2)无控制情形下,2019年我国加油站VOCs排放量约为41.48×10⁴ t,主要集中在南方部分地区(广东省、江苏省、湖北省、四川省、湖南省、浙江省、安徽省、福建省)和地域人口大省(河南省、山东省和辽宁省),占加油站VO...     

2011~2019年中国工业源挥发性有机物排放特征

为阐明近年来我国工业源挥发性有机物（volatile organic compounds,VOCs）排放特征,对排放源分类体系进行完善并采用动态排放因子法,建立了2011~2019年中国工业源VOCs排放清单.结果表明,全国工业源VOCs排放量从2011年11122.7 kt增长到2017年13397.9 kt,而后增长势头得到遏制并略有下降,到2019年下降至13247.0 kt.4个环节的排放结构发生改变,基础化学原料制造、汽油储运、涂料、油墨、颜料及类似产品和工业防护涂料涂装等排放源对相应环节的排放贡献不断上升,相反汽车、集装箱制造与石油和天然气加工等行业排放贡献有所下降.2019年全国工业源VOCs排放中,工业涂装、印刷和基础化学原料制造排放量大（共占总量的39.2%）,且近9年排放占比不断增加,是今后需关注的重点排放源;空间上,华东和华南地区VOCs排放最多,山东、广东、江苏和浙江是贡献最大的4个省份,合计占总量的40.6%.     

电子产品加工制造企业挥发性有机物(VOCs)排放特征

根据美国EPA挥发性有机物标准检测法TO-11及TO-14/15,采用VOCs快速检测仪、Summa罐及DNPH吸附管,对我国某大型电子产品加工制造企业中不同工艺环节生产车间内部及生产线最终废气排放管道中VOCs含量水平及组分特征进行检测.结果表明,该企业涉及VOCs排放工艺中压铸车间总挥发性有机物(TVOCs)浓度为0.1~0.5 mg·m-3、机加工车间TVOCs浓度为1.5~2.5 mg·m-3、喷涂车间中TVOCs浓度为20~200 mg·m-3,各车间VOCs组分主要包括烷类、烯炔类、芳香类、酮类、酯类和醚类,共20余种.其中涂装车间内苯系物及酮类物质为主要VOCs组分,各物质浓度分别为苯0.02~0.34 mg·m-3、甲苯0.24~3.35 mg·m-3、乙苯0.04~1.33 mg·m-3、对二甲苯0.13~0.96 mg·m-3、邻/间二甲苯0.02~1.18mg·m-3、丙酮0.29~15.77 mg·m-3、2-丁酮0.06~22.88 mg·m-3、环己酮0.02~25.79 mg·m-3、甲基异丁基甲酮0~21.29mg·m-3.根据该企业生产特征及工艺数据计算,其单条生产线VOCs年排放量为14 t,整个厂区年排放量约为840 t.结合生产流程及生产工艺分析,喷涂过程中的溶剂使用是电子产品加工制造企业的VOCs主要排放来源,废气排放口是重点排放点.     

汽修行业挥发性有机物排放与控制现状及对策

在工业源挥发性有机物(VOCs)污染得到有效控制后,包括汽修业在内的生活源VOCs污染问题开始凸显.通过对我国汽修业的行业整体现状、VOCs排放组分和排放水平进行了梳理分析,在北京实地调研和检测的基础上估算了我国汽修业VOCs整体排放量约为91.02万t;其次,对汽修企业VOCs治理现状进行了分析和总结:对于漆雾前处理而言,组合式干式过滤法最为有效,现阶段VOCs废气治理技术以等离子、UV光解和活性炭吸附等处理方式为主,部分省市吸附处理法占比均超过50％,但更换不及时,去除效率普遍偏低;再次,系统梳理了国内外汽修涉VOCs原辅料中VOCs限值要求和我国现有各省市汽修行业VOCs排放标准,中国水性涂料中底漆和面漆VOCs含量限值要求远高于国外,国内汽修行业VOCs排放标准限值以北京、江苏和上海这3个省市最为严格,均为20 mg·m-3.最后,归纳提出了汽修业VOCs整体治理技术路线:对于规模以上汽修企业或区域整体治理而言,现阶段可选择"面漆水性化替代+集中钣喷中心+转轮吸附浓缩-催化燃烧脱附再生"的治理方案,对于较为分散且规模较小的汽修企业,VOCs防治宜采用"面漆水性化替代+活性炭分散吸附-共享式催化燃烧脱附再生"的治理技术路线.     

北京市电子工业VOCs排放特征及行业排放强度对比

为更好地掌握北京市电子工业挥发性有机物（VOCs）排放特征及其与其他溶剂使用行业的排放差异,为工业结构调整提供启发和建议,通过实际监测,识别电子工业有组织和无组织VOCs排放水平,采用产污系数法并结合集气效率和去除效率,核算得到2019年北京市电子工业VOCs排放量及各子行业的排放贡献,并与其他典型溶剂使用行业的VOCs排放强度进行了对比.结果表明:电子工业VOCs产生主要集中在光刻、清洗、剥离、显影等环节,使用的有机溶剂主要包括光刻胶、稀释剂、清洗剂和去除剂,分别约占3%、81%、6%和10%,其中约16%以废气形式排入大气.核算得到2019年北京市电子工业VOCs排放量为1 542 t,主要来自显示器件和集成电路行业,分别贡献了71%和18%,与其产量和有机溶剂使用量较大有关,电子专用材料制造和其他行业则分别贡献了3.2%和7.8%.通过与其他典型溶剂使用行业排放强度对比发现,电子工业单位产值VOCs排放强度较低,是家具制造、印刷等传统溶剂使用行业的1/2 750和1/3 250,说明北京市工业结构调整和优化对于减少污染排放具有重要作用.研究显示,可综合城市发展及经济水平,逐步限制发展高排放工业类别,鼓励发展如电子工业等技术密集型和附加值高的行业类别,从而促进城市空气质量的改善.      

典型染整企业定型机废气排放特征及潜在环境危害浅析

为探究纺织染整定型过程中产生挥发性有机物(VOCs)的排放特征及潜在环境危害.通过选取浙江省5家典型印染企业为监测对象,分析定型机废气中12种VOCs(如苯系物、甲醛、甲醇等)的实际排放情况,以此为基础初步估算全省定型机废气VOCs的排放量;并通过臭氧产生潜力分析初步评估其对环境产生危害.结果表明,定型机废气中VOCs浓度虽低,但含有1类致癌物苯和甲醛,且最高检出浓度可分别达到1.53 mg·m-3和15.4 mg·m-3,可能产生较为严重的环境和人体健康危害;浙江全省每年由定型机排放的VOCs量介于200.9~2 239.37 t,并且以甲醛为主,约占总量的50%;排放的VOCs可产生臭氧量介于860.4~16 715.5 t之间,年均值为7 729.6 t,主要源于废气中二甲苯、甲醛和甲苯这3种物质,合计可占总量的90%以上.另外,通过简单的估算,行业集聚区绍兴县定型机排放的VOCs产生的O3能够对环境空气质量产生较大的影响,最小贡献率为3.1%.     

制药行业VOCs排放组分特征及其排放因子研究

为研究制药行业产品工艺过程的挥发性有机物（VOCs）排放特征,以华东地区某工业园区的两家化学合成类制药企业为研究对象,采集并分析了来自不同生产线和生产环节的VOCs样品.结果表明,同行业不同企业、同企业不同车间的VOCs排放特征差异显著,基于获得的产品生产线不同环节的VOCs排放特征,结合产品工艺流程,推测排放的VOCs组分主要与原料和生产工序有关;处理设施对不同VOCs组分的脱除效率也存在明显差别,RTO对不同VOCs种类的处理效率由高至低依次为OVOCs（80.5%）、芳香烃（72.7%）、烷烯烃（68.3%）和卤代烃（66.1%）;根据浓度测试结果,计算得到48种VOCs的排放量和排放因子,制药企业A和B的VOCs排放总量分别为14.2 t·a^-1和0.4 t·a^-1,均以卤代烃占比最大,分别为56.1%和48.2%.