某工业园区VOCs臭氧生成潜势及优控物种

臭氧(O3)污染日趋严重,控制光化学反应前体物之一的挥发性有机污染物(volatile organic compounds,VOCs)对减少臭氧生成有重要意义.为研究天津某工业园区VOCs臭氧生成潜势,采集了园区6个代表企业厂界气体样品,使用质子转移反应飞行时间质谱仪(PTR-TOF-MS)对VOCs进行了定量分析,估算了各企业臭氧生成潜势,运用VOCs/NO_x研究了臭氧生成控制敏感性因素,并在熵值法基础上筛选出了减少臭氧生成优先控制VOCs物种.结果表明,通过PEC法估算臭氧生成F企业最高为0.423 3 mg·m~(-3),MIR法估算结果 C企业最高为1.573 3 mg·m~(-3);PEC法估算结果与臭氧浓度更接近,适用于园区对臭氧生成的估算;VOCs和NOx均为工业园区臭氧生成敏感性因素,需同时控制;园区内VOCs物种臭氧生成贡献大小为烷烃烯炔烃醇类芳香烃,优先控制物种为正庚烷及其同分异构体、正壬烷、正辛烷及其同分异构体、正十一烷、戊烷、正癸烷、甲醇.     

典型酿造业厂界无组织排放VOCs污染特征与风险评价

为探明酿造企业厂界无组织排放VOCs的浓度特征、恶臭污染及健康风险,采用便携式气相色谱-质谱仪对典型酿造企业醋厂和酒厂厂界无组织排放VOCs进行监测,分析研究其VOCs的浓度水平和组成特征,采用阈稀释倍数和感官测定法对VOCs进行恶臭分析,并进行了健康风险评价.结果表明,醋厂和酒厂厂界无组织排放VOCs的总浓度分别为0.968 mg·m~(-3)和0.293 mg·m~(-3).醋厂排放的VOCs中乙酸乙酯和乙酸含量较高,分别占总VOCs的76.3%和13.5%.酒厂排放的VOCs中以乙醇和己酸乙酯为主,分别占总VOCs的56.3%和30.4%.含氧VOCs是酿造企业污染源排放的主要组分.两厂总恶臭指数均大于1,表明其无组织VOCs排放对大气环境存在恶臭污染,且其臭气浓度均超过恶臭污染物厂界标准限值.醋厂和酒厂VOCs致癌风险指数分别为2.45×10~(-6)和5.25×10~(-6),超过了EPA致癌风险值(1.0×10~(-6)),但未超过OSHA致癌风险值(1.0×10~(-3))_及ICRP最大可接受的风险值(5.0×10~(-5)).     

考虑环境污染物减排的石油储运策略研究

随着经济的快速发展,科技水平不断地提高,中国石油行业发展迅速,石油储运的技术也在不断提高。对考虑环境污染物减排的石油储运策略进行研究,对石油储运的过程中出现污染源以及产生的危害进行论述,在此基础上对石油储运污染物减排存在的障碍性因素进行说明,最后针对上述问题,提出石油储运策略对污染物减排相应的解决措施,由变频调速污染物的减排技术、可燃气体的排放与回收技术等措施对石油储运策略的污染物减排进行优化,减少污染物的排放,对生态环境进行保护。     

天津隧道机动车VOCs污染特征与排放因子

应用隧道测试方法在天津市五经路隧道于工作日和非工作日对机动车挥发性有机物(VOCs)污染特征及排放因子(EFs)进行研究,采用3.2 L真空采样罐采集隧道内气体样品,应用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对罐内VOCs组分进行分析,得到99种组分的定量结果.对VOCs浓度水平与变化特征、EFs进行了分析,计算隧道内VOCs的臭氧生成潜势(OFPs)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAFPs),并与已发表的研究数据进行了对比.结果表明,隧道入口VOCs平均浓度为(190.85±51.15)μg·m~(-3),中点平均浓度为(257.44±62.02)μg·m~(-3).隧道总排放因子为(45.12±10.97) mg·(km·辆)-1,烷烃、烯烃、炔烃、芳香烃、卤代烃和含氧VOCs(OVOCs)的EFs分别为(22.79±7.15)、(5.04±1.20)、(0.78±0.34)、(9.86±2.81)、(0.26±0.17)和(6.25±2.27) mg·(km·辆)-1,与2009年测试结果相比下降明显.其中,异戊烷、甲苯、乙烯、甲基叔丁基醚(MTBE)和乙烷是机动车排放VOCs中排放因子较高的组分;甲基叔丁基醚/苯(MTBE/B)、甲基叔丁基醚/甲苯(MTBE/T)比值分别为1.07和0.77,说明蒸发排放对机动车排放VOCs的贡献不可忽视.隧道内VOCs的OFPs和SOAFPs分别为(145.50±37.85) mg·(km·辆)-1和(43.87±12.75) mg·(km·辆)-1,较2009年天津测试结果分别降低94.23%和90.88%,OFPs和SOAFPs的锐减与排放标准加严和油品升级密切相关.     

深圳大学城园区典型OVOCs污染特征与来源解析

采用质子转移反应质谱仪（PTR-MS）对深圳大学城园区2017年不同季节（分干湿两季）的6种典型OVOCs和其他非甲烷烃类（NMHCs）进行连续在线监测,分析其干湿季的浓度特征与日变化规律,并应用光化学龄的参数化方法开展OVOCs的来源解析.结果表明,在观测的6种OVOCs中,甲醇的平均浓度最高,达10×10^-9~12×10^-9,其次是乙酸、丙酮和乙醛,约2~5×10^-9,甲酸和丁酮的含量最低,仅1×10^-9~2×10^-9.通过日变化观察到的OVOCs湿季峰值浓度时间明显早于干季,乙醛表现出与臭氧（O₃）相似的日变化特征,揭示了其可能存在二次来源;甲醇和丁酮的峰值浓度时间均早于O₃,可能存在重要的一次排放源.采用光化学龄模型解析出日间污染物来源比例：在污染较重的干季,甲醇、乙醛、丙酮和丁酮的人为一次源占主导,甲酸和乙酸的二次源是主要贡献者;在较清洁的湿季,天然源成为乙醛、丙酮、丁酮、甲酸和乙酸的主要来源.     

2015年秋季长江口有机碳的分布特征及其影响因素

依据2015年11月对长江口及其邻近海域的综合调查,分析了秋季长江口颗粒有机碳（POC）和溶解有机碳（DOC）的分布特征及其与环境因子的关系。结果表明:2015年秋季长江口POC的质量浓度为0.65~8.25 mg/L,均值为1.34 mg/L,整体呈现近岸高、远岸低,表层低、底层高的分布趋势;DOC的质量浓度为0.77~2.69 mg/L,均值为1.49 mg/L,整体表现为近岸高、远岸低,表层高、底层低的变化特征。有机碳与总悬浮颗粒物（TSM）的线性回归关系表明,陆源输入对POC含量分布贡献很大;有机碳和盐度（S）的极显著相关性说明,S对有机碳的影响主要体现在海水对有机碳的稀释作用及促进POC向DOC转化两个方面;DOC与COD的显著相关性,揭示了DOC的来源与长江径流和河口沿岸工农业排污输入密切相关。     

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.     

成都双流夏秋季环境空气中VOCs污染特征

为了解成都市大气污染重点防治区域——双流地区的环境大气中挥发性有机物(VOCs)的污染特征和来源,2016年8月30日~2016年10月7日,VOCs外场观测在成都市双流区展开.结果表明,在线观测期间,采样站点总的大气挥发性有机物(TVOCs)的平均体积分数为(45. 15±43. 74)×10-9,其中烷烃的贡献最大(29%),其次是芳香烃(22%)、卤代烃(17%)、含氧挥发性有机物(OVOCs,15%)、烯烃(9%)、乙炔(7%)、乙腈(1%);优势物种为丙酮、二氯甲烷、乙炔、乙烯、苯、甲苯、间/对-二甲苯、丙烷、1,2-二氯乙烷以及丁酮.通过比较VOCs的化学反应消耗速率发现,反应活性最大的为芳香烃,其次是烯烃;反应活性最强的物种为苯乙烯、间/对-二甲苯、异戊二烯、乙烯等.整个观测期间,有两次明显的生物质燃烧活动.国庆假日期间,TVOCs浓度相比之前明显上升,平均体积分数达57. 65×10-9,其中,短链烯烃、卤代烃以及OVOCs浓度上升最为显著.分析某些关键的非甲烷总烃(NMHCs)和OVOCs的日变化特征发现,其变化规律反映了双流地区不同源排放特点.双流区环境空气中VOCs受本地工业源排放影响较大.     

全氟辛酸污染及检测方法的研究进展

全氟辛酸(PFOA)是一类典型的新型有机污染物,由于其独特的物理化学性质而广泛被生产和使用,对环境的影响越来越受到人们关注。近些年,国内外学者对全氟辛酸在环境、生物以及人类生活方面的影响开展了大量研究工作。文章介绍了全氟辛酸的性质及特征,概述了目前全氟辛酸在不同环境介质中的污染现状,并对全氟辛酸的检测方法和萃取技术进行了归纳、总结和展望。     

常州春季PM2.5中WSOC和WSON的污染特征与来源解析

为了解常州春季大气气溶胶中水溶性有机碳(WSOC)和有机氮(WSON)的特点和来源,在常州市城郊于2017年春季的3月1日~5月30日采集了84个细颗粒物(PM_(2.5))样品.分析了其中的水溶性组分包括水溶性有机碳、水溶性总氮(WSTN)、水溶性离子以及碳质组分(有机碳/元素碳,OC/EC)的浓度,探讨了WSOC和WSON的浓度水平及其来源.结果表明,采样期间,PM_(2.5)、WSOC和WSON日平均浓度分别为101.97、7.63和1.50μg·m~(-3).其中,WSON占WSTN的12.9%,水溶性无机氮主要以NH+4、NO-3两种形式存在,两者占WSTN的86.15%.WSOC与WSON弱相关(r=0.58),说明WSOC和WSON来源并不完全一致.WSOC与SOC、K+、二次离子(SO2-4、NH+4和NO-3)相关,说明WSOC主要来自生物质燃烧和二次转化;WSON与二次离子相关性强,说明主要来自二次转化.风速是影响WSOC和WSON浓度水平的主要因素,WSON与大气压正相关且与温度负相关.主成分分析结果表明,PM_(2.5)主要来自二次形成、扬尘和燃煤、生物质燃烧、海洋等4个来源.后向轨迹分析表明,长距离传输方向气团中PM_(2.5)和WSOC、WSON总浓度高于短距离传输,但不同传输路径中WSON/WSTN占比无明显差异.