缸内直喷汽油机多环芳烃排放特性的试验研究

在一台缸内直喷(GDI)汽油机上,分别用玻璃纤维滤膜和“聚氨基甲酸乙酯泡沫(PUF)+XAD-2”对尾气中的颗粒相和气相多环芳烃(PAHs)进行了采集,并用色谱-质谱联用仪(GC-MS)对PAHs进行了定性定量分析,研究了点火时刻和废气再循环(EGR)对PAHs排放的影响.结果表明:在缸内直喷汽油机尾气中,气相PAHs浓度远高于颗粒相PAHs浓度,在气相PAHs中主要是2环和3环等小环PAHs,而在颗粒相PAHs中则主要是4环及以上的大环PAHs.随着点火时刻的提前,尾气中PAHs总浓度呈现先减小后增加再减小的变化趋势,气相和颗粒相PAHs浓度也呈现相似的变化趋势.随着EGR率的增大,气相PAHs所占比例先减小后增大,颗粒相PAHs所占比例则先增大后减小,总PAHs的排放在整体上呈现逐渐减小的变化趋势.加入EGR后,GDI汽油机尾气的毒性显著增大.     

福州城市及郊区冬、夏两季大气中多环芳烃特征研究

2010年冬、夏两季,利用大流量采样器和气相色谱-质谱联用仪(GC-MSD),分析了福州市大气中多环芳烃(PAHs)的浓度水平、分布特征及来源.结果表明,福州城郊冬、夏两季大气(颗粒相+气相)中ΣPAHs浓度范围分别为115.45～187.76ng.m-3和45.55～59.20 ng.m-3,整体而言,气相显著高于颗粒相,冬季高于夏季;冬季城区高于郊区,夏季城区则低于郊区,但城郊区差异不显著;气相中PAHs比例夏季高于冬季.整体而言,气相中PAHs主要以2～4环化合物组成,颗粒相中则以4～6环化合物为主.冬季气相中PAHs主要以3环化合物为主,夏季主要以3环和4环化合物为主;颗粒相中PAHs组成无明显的季节特征.毒性当量因子法分析表明福州市空气质量状况总体良好.来源解析表明,福州大气PAHs主要为燃烧源,福州机动车燃料以柴油为主.     

餐饮源气相与颗粒相多环芳烃排放特征

多环芳烃(PAHs)是导致大气二次污染严重和臭氧浓度高的原因之一.通过对深圳市3家商业性餐馆和1家食品加工厂的采样调查,分析对比了我国主要中式餐饮源排放的PAHs在气相和颗粒相之间的差异,也重点关注了餐饮源烷基PAHs的排放特征.结果表明,食品加工厂排放的颗粒相和气相ρ(总PAHs)为(1 381.6±140.5)ng...     

哈尔滨市大气中多环芳烃的初步研究

利用改进型的大流量主动采样器,于2008年5月7~20日对哈尔滨市大气样品进行采集,并检测了气相和颗粒相中的多环芳烃(PAHs)的浓度.结果表明,哈尔滨市大气中总PAHs的浓度为8.1~37.2ng/m3,平均值为18.2ng/m3.通过特征分子比值法推断出哈尔滨市大气中PAHs主要来自于煤的燃烧.低环PAHs主要集中在气相,而高环PAHs则吸附在颗粒相上.气粒分配系数与过冷饱和蒸气压具有很好的相关性,但PAHs并没有达到气粒分配平衡,这可能与冬季取暖用煤燃烧产生的新多环芳烃有关.     

乌鲁木齐市典型城区大气PAHs气-粒分配特征

大气中PAHs的气-粒分配是影响其在大气中分布、迁移和转化的一个重要因素,于2011年12月—2012年12月在乌鲁木齐市天山区采集大气气相和颗粒相样品,对聚氨酯泡沫样品的气相和石英纤维膜的颗粒相(TSP)中的16种PAHs进行分析.结果表明:采样期间颗粒相和气相中ρ(∑₁₆PAHs)总和的年均值为(116.71±92.74) ng/m3,采暖期〔(173.16±84.26) ng/m3〕是非采暖期〔(39.46±16.19) ng/m3〕的4.4倍;采暖期颗粒相中ρ(∑₁₆PAHs)平均值为(40.60±3.03) ng/m3,气相为(134.46±13.05) ng/m3,2～3环PAHs主要存在于在气相中,4～6环PAHs主要存在于颗粒相中.在非采暖期,颗粒相ρ(∑₁₆PAHs)平均值为(25.37±3.21) ng/m3,气相为(14.95±1.06) ng/m3.采用吸附和吸收模型对PAHs的分配特征进行了研究,表明PAHs的lg K_p(K_p为分配系数)与lg P_L0(P_L0为过冷蒸汽压)线性关系显著,在采暖期斜率绝对值为0.34,说明PAHs的气-粒分配以吸收为主;在非采暖期的斜率绝对值为0.78,表明PAHs的气-粒分配受吸收和吸附共同作用.PAHs的lg K_p与lg K_oa(K_oa为正辛醇-大气分配系数)线性关系显著,在采暖期斜率为0.38,表明PAHs气-粒分配并未达到平衡;在非采暖期,斜率为1.22,表明PAHs气-粒分配接近平衡.研究显示,乌鲁木齐市城区大气PAHs气-粒分配在采暖期及非采暖期特征不同,应区别制订政策和管理措施.      

国内民用燃煤烟气中多环芳烃排放因子研究

模拟国内民用燃煤过程.确定燃煤排放烟气中PAHs的排放因子、PAHs在烟气气相与颗粒相之间的分配、特征排放谱以及不同燃烧方式的影响.结果表明:以15种母体PAHs加和计,燃煤排放因子的变化范围为71～882 mg·k8-1,排放因子和有毒PAHs组份排放量由高至低依次为烟煤、蜂窝煤和无烟煤,主要毒性成份存在于颗粒相中.PAH组份的气-固相分配比例与其饱和蒸汽压存在显著的正相关关系.燃煤类型和燃煤中挥发组份对烟气PAHs排放因子、气-固相分配以及排放谱分布具有决定性作用.另外,不同燃烧方式对燃煤排放因子也有一定影响,缺氧条件会导致排放系数升高.     

辽东湾大气中多环芳烃的含量组成及气粒分配

2016年5月和8月对辽东湾大气环境中气相和颗粒相样品进行了走航和定点采集,并对24种PAHs在气相和颗粒相中的含量和组成进行探讨,对15种PAHs的气粒分配过程进行了分析.结果表明：5月和8月辽东湾大气气相和颗粒相中∑₂₄PAHs总平均含量分别为28.8 ng·m^-3和24.0 ng·m^-3,气相中∑₂₄PAHs含量5月小于8月,颗粒态∑₂₄PAHs含量5月大于8月,低分子量PAHs主要分布在气相中,高分子量PAHs组分主要分布在颗粒相,中等分子量PAHs的气粒分配更容易受到气温等环境条件影响;气粒分配系数K_p随着PAHs分子量增加而增加;lgK_p-lgP_L模型和lgK_p-lgK_OA模型的斜率m分别为-0.35和0.37,偏离平衡态m为-1或+1,辽东湾气粒分配未达到平衡;假设达到平衡态时的lgK_p-lgK_OA模型、lgK_p-lgP_L模型和碳黑-空气模型均表明,5环PAHs的模型预测结果与实际测定结果之间的吻合程度较好,15种PAHs的碳黑-空气模型能够更好地接近野外实际测定值,低分子量和中等分子量PAHs的气粒分配受到碳黑影响较大.     

稻草焚烧产生的多环芳烃排放特征研究

采用室内模拟实验研究了稻草焚烧时15 种PAHs 排放因子,并对江苏省2000~2005 年来源于稻草焚烧产生的PAHs 排放量进行了估算.结果表明,稻草焚烧烟气中各PAH 的排放因子为11.5~1782.3µg/kg,其中苊(Ace)最大,其次为萘(Nap)、菲(Phe)和芴(Flu),以低分子量PAHs为主;灰烬中PAHs 排放因子也以低分子量PAHs 为主,但排放总量仅为烟气中的3.2%.根据烟气中排放因子计算,江苏省因稻草焚烧排放的PAHs 总量年平均为39.2t 左右,超过工业用煤和交通燃油等排放总和.     

北京城市空气中多环芳烃的污染特征

对北京市分属不同功能区的十三陵、石景山、车公庄和芍药居等地的环境空气进行了采集和测量.采集的样品包括气相和颗粒相中的PAHs,采样流速为450～500 L/min,采集时间不小于13 h,将采集的样品进行预处理,然后用液相色谱进行分析.结果表明:北京城市空气中PAHs污染比较严重,大于4环的PAHs在颗粒相中占主导地位,小于4环的PAHs主要分布在气相中;采暖期的PAHs污染比非采暖期较为严重,取暖所带来的污染占主要地位;同时研究表明,夜间柴油车所产生的污染不容忽视.      

多环芳烃及其衍生物在SBR/MBBR工艺中的分布与去除

多环芳烃(PAHs)是一类重要的持久性有毒有机污染物,而其衍生物SPAHs的毒性更高.通过对青岛市城阳污水处理厂采样,分析在其SBR/MBBR工艺中16种PAHs及硝基PAHs(NPAHs),甲基PAHs(MPAHs)以及氧基PAHs(OPAHs)的分布与去除.结果表明,16种PAHs及13种SPAHs均有检出,进水中,PAHs与SPAHs的总质量浓度分别为3 835. 14 ng·L~(-1)与6 889. 46 ng·L~(-1),其浓度远远高于其他地区的污水处理厂.在出水中,PAHs与SPAHs的总质量浓度为1 148. 18 ng·L~(-1)与1 724. 57 ng·L~(-1),去除率分别为70. 06%与74. 97%,可见SBR/MBBR工艺能有效去除PAHs与SPAHs.水相中PAHs的去除主要是针对低环多环芳烃(LMW-PAHs)的生物降解;而颗粒相中PAHs的去除主要依靠初沉池对LMW-PAHs的吸附沉淀以及生物单元对高环多环芳烃(HMW-PAHs)的生物吸附.对于SPAHs,MPAHs去除效果最好,去除率达89. 15%,颗粒吸附以及生物降解是其主要的去除机制;其次是OPAHs,去除率为63. 36%,在水相中主要依靠一级处理的颗粒吸附去除,在颗粒相中则主要在二级处理的生物吸附去除; NPAHs的去除率为48. 85%,主要在生物池中去除. SPAHs在SBR/MBBR工艺中的去除机制不尽相同,污水处理厂应根据不同处理工段PAHs与SPAHs的分布特征采取相应控制措施,而污泥中富集的PAHs与SPAHs远高于出水的排放量,因此,还应加强污泥中PAHs与SPAHs的管理.     

青海瓦里关大气中多环芳烃的研究

2005年4月2日～5月23日,对瓦里关大气中的气相和颗粒相多环芳烃(PAHs)进行了连续观测.结果表明,总PAHs浓度为7.43～29.96ng/m³,气相PAHs的浓度为7.01～26.10ng/m³,颗粒相PAHs的浓度为0.28～7.84ng/m³,气相中PAHs占总浓度的66.5%～98.8%.气粒分配系数(K_p)与过冷饱和蒸汽压(PL0)呈良好相关性(R₂=0.67～0.92),斜率(mr)均>-1.瓦里关大气中PAHs的浓度受温度、风速、大气逆温层、大气长距离迁移等因素的影响.     

大气中多环芳烃气/粒分配的不确定性分析

于2010年8月10～14日用双层石英膜和双层聚氨酯泡沫（PUF）的方法采集并分析了厦门大学海洋楼顶大气中气态和颗粒态多环芳烃（PAHs）,并采用标准误差传递方法对气/粒分配系数（K_p）的不确定度进行了分析.测量结果显示,低分子量PAHs如萘、 苊、 二氢苊和芴在PUF吸附体系中的穿透能力最强,穿透率接近50％;如考虑第一层石英滤膜对气态萘、 苊和二氢苊的吸附影响,则校正后的K_p值比校正前相应的K_p值低1个数量级以上.采用标准误差传递方法得到PAHs气/粒分配系数K_p的不确定度,介于28.14%～50.37%之间,且表现为易挥发和难挥发性PAHs的K_p值皆具有较高的不确定度,而半挥发性PAHs的K_p值的不确定度则较小.K_p值的不确定度来源分析显示,气态PAHs浓度的不确定度的影响最大（方差贡献均值=77.9％）,其次为颗粒态PAHs浓度的不确定度（方差贡献均值=22.0％）,大气颗粒物浓度的不确定度影响最小（方差贡献均值=0.1％）.因此,选择合适的采样系统以获取更加准确的气态PAHs的浓度,是提高PAHs气/粒分配系数准确度的关键.     

2019—2020年天津市津南区多环芳烃和有机磷阻燃剂气固分配特征及健康风险评价

多环芳烃(PAHs)及有机磷阻燃剂(OPEs)种类繁多且具有易挥发性,通过气固分配行为完成气态和颗粒态的转化. 为准确评估天津市津南区PAHs、OPEs和各组分气固分配行为及风险评价,选择16种PAHs及7种OPEs作为研究对象,利用色谱质谱联用技术测定2019—2020年天津市津南区大气环境中的PAHs和OPEs浓度水平,利用气固分配实测及预测模型研究PAHs及OPEs分配行为,并通过健康风险评价模型对其健康风险进行评估. 结果表明:①天津市津南区2019—2020年∑G-PAHs (气态PAHs总和)年均浓度为36.7 ng/m3,PM_2.5中∑P-PAHs (颗粒态PAHs总和)年均浓度为7.3 ng/m3;∑G-OPEs (气态OPEs总和)年均浓度为5 142.0 pg/m3,PM_2.5中∑P-OPEs (颗粒态OPEs总和)年均浓度为2 752.0 pg/m3. ②研究期间,PAHs气固分配机制受吸收和吸附机制共同影响,低分子量、高分子量PAHs分别受吸附机制、吸收机制影响,而OPEs则主要受有机物吸收机制影响. ③颗粒态的2~3环PAHs、4环PAHs和5~6环PAHs的非致癌风险值占比分别为0.01%~8%、1%~31%和62%~98%,颗粒态的2~3环PAHs、4环PAHs和5~6环PAHs的致癌风险值占比分别为0.2%~1.5%、3%~71%和70%~99%,颗粒态的TNBP (磷酸三丁酯)、TCEP〔三-(β-氯乙基)磷酸酯〕、TCPP〔三(异氯丙基)磷酸盐〕、TPHP (磷酸三苯酯)和TDCPP〔三(1,3 -二氯异丙基)磷酸盐〕的非致癌风险值占比分别为36% (范围为10%~58%)、40% (范围为11%~72%)、45% (范围为13%~67%)、51% (范围为38%~75%)和49% (范围为37%~60%). 研究显示,OPEs的健康风险远低于PAHs,气态OPEs和颗粒态PAHs对人体健康的影响较显著.      

典型土壤中多环芳烃纵向迁移过程模拟研究

选择北京潮土、清源潮棕壤、江西红壤和黑龙江黑土4种典型土壤,采用土柱淋滤模拟实验方法,以菲和芘为代表,对比考察多环芳烃在不同土壤中的纵向迁移过程,综合分析土壤基本理化性质对多环芳烃纵向迁移过程的影响。结果表明:土壤细颗粒(0～20μm)含量和土壤有机质是制约多环芳烃在土壤中纵向迁移的主要因素,容重和阳离子交换量对该环境过程影响不大。淋滤结束后土柱中多环芳烃残留量监测结果显示:北京潮土中,菲和芘的平均浓度最低,分别为8.81,9.94 mg/kg;黑龙江黑土中,两者的残留浓度最高,分别达14.62、17.02 mg/kg。最后,SPSS相关性分析结果表明,土柱中菲、芘的残留量与土壤细颗粒(0～20μm)含量的相关系数分别为0.99和0.93,与土壤有机质的相关系数分别为0.74和0.88。     

兰州市2011年春节期间颗粒物浓度及其谱分布特征

研究了兰州市2011年1月25日~2月18日春节期间大气颗粒物浓度及其谱分布特征,并通过多元对数正态分布拟合方法对其体积浓度谱特征进行了分析.采用空气动力学粒径谱仪(APS-3321)对颗粒物数浓度及其谱分布进行了实时监测,以阐明兰州市春节期间烟花爆竹燃放对大气颗粒物浓度及其谱分布的影响.结果表明:2011年春节期间兰州市烟花燃放对2月3日~8日颗粒物浓度有不同程度的影响,正月初一00:00~01:00和21:00~22:00时受烟花爆竹燃放影响最大,其中在烟花燃放最为集中时段(2月3日0:00~1:00时)0.5~10μm大气颗粒物平均数浓度、表面积浓度和体积浓度分别为(310.3±97.2)个/cm3、(1061.6±396.0)μm2/cm3和(409.9±176.0)μm3/cm3,分别较未受烟花燃放影响的1月27日~30日0:00~1:00时平均值增加了6.10倍、7.72倍和9.93倍.烟花燃放对数浓度和体积浓度的影响分别主要集中在0.542~1.382μm和3.278~8.354μm粒径段,而对表面积浓度的影响主要集中在0.542~1.981μm和3.278~8.354μm粒径段.受烟花燃放影响的颗粒物体积浓度谱中位径在0.93, 5.50μm左右出现的比例最大,未受烟花燃放影响的颗粒物体积浓度谱中位径在0.85,5.50μm左右出现的比例最大,与未受烟花燃放影响日的颗粒物体积浓度谱相比,燃放烟花使位于积聚模态的体积中位径增加.     

武汉市洪山区春季PM2.5浓度及多环芳烃组成特征

分析了武汉市洪山区2014年春季PM2.5的浓度,并利用气相色谱/质谱(GC/MS)测定了多环芳烃(PAHs)的组成.结果表明,PM2.5的质量浓度为47.99～195.87μg/m3,平均质量浓度为(101.34±32.49)μg/m3,超标天数占总监测天数的81.82%;PM2.5质量浓度与各气象要素间的相关性不显著.PM2.5中PAHs日均浓度变化范围为8.44~34.45ng/m3,平均浓度为21.48±7.03ng/m3,其中4环PAHs的含量最高,达到11.72ng/m3,占总PAHs浓度的54.56%,结合典型污染来源中PAHs的特征比值和数学统计中主成分分析法,判断出其主要污染来源为车辆排放、燃烧源和燃煤源;PAHs日均总毒性当量(∑BaPeq)浓度范围为1.10~5.46ng/m3,平均值为2.99ng/m3,日均超标率达到60.61%.     

室内木柴燃烧排放水溶性离子粒径分布特征

基于实验室模拟燃烧和稀释通道采样系统,采用荷电低压撞击采样器采集了6种典型木柴燃烧排放的14级粒径段颗粒物.采用离子色谱分析了8种水溶性离子,获得水溶性离子的分粒径排放因子和排放特征.结果表明,Ca²⁺的排放因子呈双峰分布,在0.25~0.38和2.5~3.6μm粒径段出现峰值,分别为0.14和0.16mg/kg.其余离子的排放因子为单峰分布.NH₄⁺、NO₃^-和SO₄^2-的排放因子在0.25~0.38μm粒径段出现峰值,分别为0.41、0.58和0.84mg/kg.K⁺和Cl^-的排放因子在0.15~0.25μm内出现峰值,分别为0.89和0.99mg/kg.木柴燃烧排放总水溶性离子的质量中值粒径为（0.30±0.07）μm,各离子的质量中值粒径范围为0.24~0.44μm.PM_0.094、PM_0.94、PM_2.5和PM₁₀中水溶性离子的排放因子变化范围分别为1.04~9.33、5.00~48.87、5.46~52.00和6.14~53.68mg/kg.木柴燃烧排放颗粒物中K⁺/Cl^-、K⁺/NO₃^-、K⁺/SO₄^2-和SO₄^2-/NO₃^-比值随粒径变化而变化,其排放初始值在应用于源解析和生物质燃烧排放气溶胶传输老化研究时需引起关注.木柴燃烧排放PM₁₀中的阴阳离子当量比值为0.80±0.11,颗粒物的酸度随颗粒物粒径而改变,亚微米颗粒物和细颗粒物的酸度高于超细颗粒物和粗颗粒物的酸度.本研究对构建生物质燃烧排放分粒径水溶性离子清单,更新和改进相关气候和空气质量模型的参数设置,识别烟气传输过程中的老化具有重要意义.     

基于显微拉曼面扫的小尺寸微塑料检测方法

由于检测方法的限制,小尺寸（<50 μm）微塑料的检测研究较少.提出一种无须挑选、能够较为准确高效识别小尺寸微塑料的方法.筛选出2种合适的过滤膜作为分离和分析微塑料所用基底,使用显微拉曼光谱的面扫模式对5种常见的微塑料进行定性和定量检测.结果表明,该方法能够将最小粒径为1μm的小尺寸微塑料从滤膜背景上识别出来,并作伪彩色图直观显示微塑料的尺寸、形状和种类.以石英砂颗粒模拟环境样品中的杂质,该方法也可排除杂质的影响,准确定位微塑料.在3种浓度梯度下,不同粒径（5~50μm）的聚苯乙烯微塑料回收率为33.3%~79.0%.     

基于显微拉曼面扫的小尺寸微塑料检测方法

由于检测方法的限制,小尺寸（<50 μm）微塑料的检测研究较少.提出一种无须挑选、能够较为准确高效识别小尺寸微塑料的方法.筛选出2种合适的过滤膜作为分离和分析微塑料所用基底,使用显微拉曼光谱的面扫模式对5种常见的微塑料进行定性和定量检测.结果表明,该方法能够将最小粒径为1μm的小尺寸微塑料从滤膜背景上识别出来,并作伪彩色图直观显示微塑料的尺寸、形状和种类.以石英砂颗粒模拟环境样品中的杂质,该方法也可排除杂质的影响,准确定位微塑料.在3种浓度梯度下,不同粒径（5~50μm）的聚苯乙烯微塑料回收率为33.3%~79.0%.