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91.
消费电子产品生产过程中挥发性有机物(VOCs)排放特征的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
选取塑胶零件、印刷线路板及主板3类消费电子产品部件为研究对象,利用活性炭管采样,样品溶剂解吸后采用GC/MS分析,获得了各排气筒及车间内VOCs含量水平与组分特征.通过计算排放量,得出了分物种VOCs排放系数.结果表明,塑胶零件生产线排气筒总挥发性有机物(TVOCs)浓度为48.01~115.05 mg·m-3,印刷线路板为6.08~11.36 mg·m-3,主板为29.81~30.21 mg·m-3.塑胶零件生产车间内TVOCs浓度为4.23~120.58 mg·m-3,印刷线路板为1.50~2.02 mg·m-3,主板为7.01~9.93 mg·m-3.环烷烃类、酯类、苯类为主要排放物质.对于不同产品生产线的排气筒及车间废气,浓度和物种均有很大差异;对于相同产品,浓度有差异但物种基本相同.按产品分类,共计算得出了36个分物种VOCs排放系数,其中,塑胶零件、印刷线路板及主板TVOCs排放系数分别为0.626 kg·kg-1涂料用量、0.123 kg·kg-1油墨用量、0.028 kg·kg-1印刷线路板用量.通过排放量计算结果分析,3种产品中,塑胶零件生产为VOCs主要排放源,车间内无组织排放为主要排放方式. 相似文献
92.
2014年春节期间北京市空气质量分析 总被引:24,自引:5,他引:19
对2014年1月30日(除夕)13时到1月31日(初一)12时期间北京市官园、怀柔和良乡监测站的CO、SO2、NOx、PM10、PM2.5浓度及PM2.5化学组分和能见度等监测数据进行分析,探讨了污染源减排和烟花爆竹燃放对北京市空气质量的叠加影响.研究发现,烟花爆竹的集中燃放会在短时间内造成严重的大气污染,其中,对PM10、PM2.5和SO2的影响最为显著.官园、怀柔和良乡监测站在1月31日凌晨1时的PM10浓度值分别为377.8、253.2和627.0μg·m-3,分别为1、2月份平均值的2.4、2.0和3.6倍;PM2.5浓度值分别为292.0、184.7和522.4μg·m-3,分别为1、2月份平均值的2.1、1.5和3.2倍.烟花爆竹的燃放对PM2.5化学组分中的K+、SO2-4、Cl-、Mg2+和Na+等影响最大,1月31日凌晨1时这5种离子在PM2.5浓度中占的比例高达92.1%.烟花爆竹的燃放造成1月31日凌晨1时监测中心和良乡的能见度分别降至2422 m和3591 m,是1、2月份能见度均值的22.9%和32.8%.2010—2014年"春节半月"期间官园、怀柔和良乡PM10平均浓度大多低于冬季均值和年均值,2014年"春节半月"这3个监测站的PM2.5浓度相比于冬季均值分别下降了33.3%、20.6%和39.2%,表明污染源减排对空气质量的正影响非常明显. 相似文献
93.
北京市典型排放源PM_(2.5)成分谱研究 总被引:6,自引:1,他引:5
为了建立和完善北京市PM_(2.5)本地化源谱,对北京市11类排放源PM_(2.5)进行采集,并测定其26种组分,分析了不同排放源源谱的组分特征.结果表明,在有组织排放源中,燃煤电厂PM_(2.5)中OC和Si含量很高,占PM_(2.5)的质量分数分别为8.56%和6.19%(平均值),而供热/工业锅炉排放PM_(2.5)中则是SO_4~(2-)(占48.38%)和OC(11.0%)比例最高,水泥窑炉PM_(2.5)中OC(7.12%)、Ca(4.81)和Si(4.41%)占有较大比例;垃圾焚烧排放的PM_(2.5)中Si、Ca、K和SO_4~(2-)均较高,分别占8.15%、9.36%、7.17%和6.79%,且Cl~-含量(2.5%)高于其他所有源,生物质燃烧源PM_(2.5)中OC(21.7%)、Si(6.75%)、Ca(6.15%)较为丰富,餐饮源PM_(2.5)中OC(19.44%)、SO_4~(2-)(5.76%)和K(3.11%)含量均较高;无组织开放源中,道路扬尘和土壤风沙PM_(2.5)化学组分含量变化较为一致,均是Si(分别为16.8%和9.3%)和OC(分别为8.89%和6.61%)最高,建筑水泥尘PM_(2.5)中Ca(17.46%)含量高于其他源;流动排放源PM_(2.5)中OC、EC比例最高,其中,重型柴油车的OC(29.79%)与EC(26.5%)排放比例相当,而轻型汽油车OC排放占有绝对优势(占75%).本文通过对比国内外部分排放源PM_(2.5)成分谱的差异,指出不同区域相同源类排放的PM_(2.5)化学组分差异较大,在应用受体模型中的化学质量平衡模型(CMB)判断受体颗粒物来源时,应基于本地的排放源成分谱,以避免较大的误差. 相似文献
94.
北京市PM_(2.5)主要化学组分浓度水平研究与特征分析 总被引:2,自引:1,他引:1
为研究北京市大气环境PM_(2.5)中主要化学组分特征,于2012年8月—2013年7月期间,在北京市定陵、车公庄、东四、石景山、通州、房山、亦庄和榆垡等8个点位开展为期1年的样品采集,共计采集472组样品,分析每组样品中OC、EC、水溶性离子和18种无机元素等组分.研究结果表明,本次研究的组分重建后和实际PM_(2.5)浓度相关性显著,相关系数为0.94,所测组分平均占PM_(2.5)总量的90%;各点位不同季节PM_(2.5)中主要的组分均为OC、NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+,呈南高北低的趋势,冬季OC是夏季的1.7倍,NO_3~-和SO2--4在四季呈交替状态,除榆垡点位的SO_4~(2-)NO_3~-外,其他点位均是NO_3~-SO_4~(2-),4种主要的组分质量浓度分别为(23.1±21.4)、(20.3±23.4)、(19.4±22.2)、(13.6±15.2)μg·m-3,占PM_(2.5)总含量的18.5%、16.3%、15.6%、10.9%;研究水溶性离子发现,8个点位全年SNA/PM_(2.5)比例为42.8%,其中,夏季最高(49.9%),秋季较低(31.1%),NO_3~-/SO_4~(2-)比值平均为1.05,相对往年研究结果 NO_3~-/SO_4~(2-)比值有增加的趋势. 相似文献
95.
单壁碳纳米管材料对水稻幼苗的毒性效应 总被引:3,自引:1,他引:2
随着碳纳米管材料(CNTs)被广泛地应用于工业和商业等多个领域,其将不可避免地进入到大气、水和土壤环境中,从而对生态系统结构和功能产生一些负面影响.为明确进入水环境中的碳纳米管材料对农业生产的潜在危险,本实验采用水培法,研究了不同浓度(10、20、40mg·L~(-1))的单壁碳纳米管材料(SWCNTs)对萌发期内水稻的发芽率、根长耐性指数和幼苗生长期内水稻的鲜重、叶绿素和可溶性蛋白的影响,以及单壁碳纳米管材料在水稻根部的累积.结果表明,在萌发期,胁迫处理4 d后,与对照相比,10、20、40 mg·L-1SWCNTs处理组对水稻发芽率没有任何抑制作用,但会延迟种子的发芽时间;水稻根长耐性指数随着单壁碳纳米管材料浓度的增加而下降.在幼苗生长期,胁迫处理30 d后,与对照相比,水稻鲜重随着单壁碳纳米管材料浓度的增加而分别下降14.2%、21.0%和38.8%;与此相类似,水稻叶绿素和可溶性蛋白质含量随着单壁碳纳米管材料浓度的增加而下降;另外,通过透射电镜观察(TEM)发现,SWCNTs颗粒分布在水稻幼苗根尖表皮细胞的细胞壁中.SWCNTs对水稻生长起抑制作用,且随着浓度的增加抑制作用逐渐增强. 相似文献
96.
《环境科学与技术》2015,(8)
2013年9月20-24日,通过采集成都市无车日前后禁行区域内PM2.5样品,分析样品中主要的可溶性无机离子、碳组分和金属元素,研究无车日期间PM2.5污染特征变化并评估机动车尾气排放对成都市大气污染的影响。结果表明:在无车日期间,可溶性无机离子中二次离子NO3-、SO42-、NH4+的含量分别下降了29.2%、21.6%、20.5%;有车日期间,OC/EC的平均比值为2.64,而无车日OC/EC比值为1.95,表明减少机动车尾气排放有助于减少二次有机碳的转化;PM2.5中Pb、Cs、Ni、Cu、Zn、Cr、As富集因子大,主要来源于人为污染;Pb、Cu和Zn主要来源于机动车,无车日质量浓度分别下降3.7%、16.3%和19.4%。机动车对PM2.5中的二次离子(NO3-、SO42-、NH4+)、碳组分和重金属(Pb、Cu、Zn)均有较大贡献。因子分析表明,机动车排放源对成都市大气污染物细颗粒物PM2.5贡献量达25.8%。 相似文献
97.
采集新疆干旱区石化废水库附近区域土壤,以苯、甲苯、乙苯、二甲苯(间、对二甲苯)等典型苯系物为研究对象,系统研究低浓度苯系物在干旱区土壤上的吸附行为,分析土壤有机质含量,溶液p H、溶液含盐量、温度对苯系物吸附的影响。结果显示土壤对低浓度苯系物的吸附16 h达到平衡;吸附等温线经拟合后符合Henry直线型吸附模型;土壤对苯系物的吸附量随着土壤有机质含量的增加而增加,土壤有机质含量与吸附量呈显著正相关(P0.01,R2≥0.919);溶液p H值对吸附过程无明显作用;随着溶液含盐量增大,土壤对苯系物的吸附量表现为先减小,再稳定;温度升高会抑制土壤对苯系物的吸附作用。 相似文献
98.
99.
100.
近年来我国各类典型固定源排放可过滤颗粒物(Filterable Particulate Matter,FPM)的水平已经明显降低,然而固定源可凝结颗粒物(Condensable Particulate Matter,CPM)的排放水平却逐渐引起人们的关注和重视.因此研究不同类型固定源CPM的排放特征对进一步了解和控制固定源颗粒物的排放具有重要意义.本研究根据美国EPA Method 202搭建了一套CPM的采样装置,对5个不同固定源排放的CPM进行了采样.实验结果表明在两个燃煤电厂、一个烧结厂和两个垃圾焚烧厂中,CPM的排放浓度分别为 7.65、26.00、28.89、6.82和5.53 mg·m-3,无机组分在CPM中的占比分别为69%、62%、43%、62%和71%.其中SO42-是燃煤电厂和烧结厂排放CPM中最主要的水溶性离子,占总离子的67%以上.Cl-是垃圾焚烧厂排放CPM中最主要的水溶性离子,占总离子的37%以上.K、Ca、Na、Fe、Mg和Al等元素在各类固定源CPM排放的总元素中占比较高,大约在80%以上.此外,在燃煤电厂和烧结厂排放CPM中的未知组分比例大约在20%以上,说明现阶段我们对CPM组成成分的研究还有限,未来应当继续探索研究. 相似文献