有机化学品不同温度下(过冷)液体蒸气压预测模型的建立与评价

(过冷)液体蒸气压(PL)是评价化学品在环境中分配、迁移和归趋行为的重要参数。PL具有较强的温度依附性。发展一种能够精确预测不同环境温度下化学品PL的方法,有助于填补化学品生态风险评估的大量数据缺失。本研究收集整理了661种有机化合物在不同温度下(200~830 K)共计10 478个log PL值。在此基础上,采用偏最小二乘(PLS)回归和支持向量机(SVM)方法,构建了PL的线性和非线性预测模型。结果表明:2种模型均具有良好的拟合度、稳健性及预测能力,SVM模型的预测性能略高于PLS模型(PLS:R2adj.tra=0.912,RMSEtra=0.477,Q2ext=0.910;SVM:R2adj.tra=0.997,RMSEtra=0.092,Q2ext=0.967)。机理分析表明,温度是影响PL的主要因素,温度越高,蒸气压越大;其次,X1sol也影响PL大小,X1sol用来描述分子间的色散作用,分子间色散力越小,蒸气压越大;此外,化合物的氢键个数、极性和分子构型等因素也影响PL大小。采用Wiliams plot方法表征了PLS模型应用域。所建立的模型可用来预测烷烃、烯烃、醇、酮、羧酸、苯、酚、联苯、卤代芳香烃、含N化合物及含S化合物在不同温度下的PL数据。     

隧道顶部障碍物下游火灾烟气密度跃变特性

为考查隧道火灾烟气越过顶部障碍物时关键流动参数的变化及其对人员疏散和防排烟设计的影响,采用盐水试验研究不同障碍物高度与火源热释放速率下,火灾烟气越过隧道顶部障碍物后发生密度跃变的条件,并获得质量卷吸比与密度跃变前后烟气层厚度比等特性参数。结果表明：顶部障碍物的出现可使其下游的火灾烟气弗劳德数(Fr)突增至1以上而后再骤降至1以下,即从超临界状态转变为亚临界状态,这是诱发烟气密度跃变的原因;该跃变过程造成烟气卷吸大量空气,烟气厚度增大。障碍物的高度是影响烟气密度跃变特性的关键参数,密度跃变后与跃变前的烟气厚度之比、跃变前后Fr之比以及质量卷吸比均随障碍物高度增加而增大;当障碍物的无量纲高度超过0.267后,上述3个参数随障碍物高度增加而减小。障碍物下游的烟气密度跃变产生的质量卷吸比可能超过0.3,且高于既有理论模型计算值。     

改进YOLOv3算法下通航机场场面运动目标检测

为获得更好的检测精度和更快的检测速度,保障通航机场场面运行安全,提出一种改进的YOLOv3算法,分别从网络结构和损失函数2方面进行改进。首先,在主干网络中使用深度可分离卷积代替原卷积,构建基于距离交并比(DIoU)的目标框回归损失函数;然后,以某通航机场为研究对象,搭建通航机场场面目标检测场景,采用迁移学习和冻结训练相结合的训练方法,以提升场面目标检测的速度;最后,比较分析所提算法与传统的YOLOv3、YOLOv4算法的识别效果。结果表明：飞机目标的检测效果明显优于车辆和人员目标,改进的YOLOv3算法对目标的检测精度、召回率、全类平均精度(mAP)分别达到92.96%、80.51%、91.96%,图形处理器处理速度高达74帧/s,较传统的YOLOv3、YOLOv4算法性能均有明显提升,可实现通航机场场面运动目标的有效检测。     

南京秋冬季非难熔性亚微米颗粒物来源解析

利用Aerodyne高分辨率飞行时间气溶胶质谱仪（HR-ToF-AMS）对南京北郊秋冬季非难熔性亚微米气溶胶（NR-PM₁）的化学组分（包括有机物、硝酸盐、硫酸盐、铵盐和氯化物）和特征进行实时在线监测,并利用多元线性模型（ME-2）对其中复杂的有机物进行来源解析.观测期间,有机物、硝酸盐、硫酸盐、铵盐、氯化物对NR-PM₁的贡献分别为42%,28%,15%,13%和2%.有机物解析出6类有机气溶胶：烃类有机气溶胶（HOA）、烹饪类有机气溶胶（COA）、生物质燃烧有机气溶胶（BBOA）、高氧化有机气溶胶（MO-OOA）、低氧化有机气溶胶（LO-OOA）、液相反应生成氧化有机气溶胶（aq-OOA）,平均浓度分别占总有机气溶胶的18%,14%,19%,19%,11%和19%.通过不同污染事件的对比结果表明,本次观测期间二次气溶胶在污染时期占比会明显上升并且液相反应对二次组分的形成有显著的促进作用.     

吸附VOCs活性炭真空热再生及影响因素实验

活性炭的再生及循环利用对降低吸附法治理含VOCs废气的成本、减少危废产生量具有重要意义。采用真空热再生法对吸附乙酸乙酯的活性炭进行了再生实验,考察不同再生温度及保温时间对活性炭再生效果的影响及真空热再生法对活性炭的循环再生性能。结果表明:活性炭的损失率随再生温度升高而增大,并且当再生温度<200 ℃时,活性炭损失率最大仅0.7%;在最佳实验条件(200 ℃并保温30 min)下,乙酸乙酯脱附率达到93.8%,再生后活性炭的平衡吸附量为108.1 mg/g。比表面积及孔径分布显示,200 ℃以下的真空热再生对活性炭结构几乎无影响;300,400,500 ℃下真空热再生后活性炭的比表面积较新活性炭分别增加22,19,42 m2/g。在最佳再生条件下循环再生6次后,活性炭对乙酸乙酯的平衡吸附量达到新活性炭的97%,表明真空热再生法对活性炭具有良好的再生性能。     

北京市不同季节室外细菌气溶胶分布特征及其环境影响因素分析

为了解北京市室外细菌气溶胶的分布特征,基于培养法分析了2020年9月—2021年5月不同季节细菌气溶胶浓度及粒径的分布特征,探讨气象因素(温度和相对湿度)和空气颗粒物(PM₁₀和PM_2.5)对细菌气溶胶分布特征的影响. 结果表明:①北京市室外细菌气溶胶平均浓度为447.10 CFU/m3 (每立方米空气中的菌落形成单位),呈春季〔(648.55±537.24)CFU/m3〕>冬季〔(324.50±181.99)CFU/m3〕>秋季〔(319.59±305.07)CFU/m3〕的特征,不同季节细菌气溶胶浓度差异不显著. ②北京市室外约80%的细菌气溶胶直径大于2.1 μm,细菌气溶胶浓度在第2级(粒径为4.7~7.0 μm)显著降低,峰值粒径出现在第1级(粒径>7.0 μm). 粒径大于7.0 μm的细菌气溶胶在春季与秋季以及春季与冬季之间均存在统计学差异 (p均小于0.05). 可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶(≤4.7 μm)比例近50%(冬季、秋季、春季占比分别为61.0%、58.9%、41.6%),冬季空气中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例最高. ③Spearman相关性分析表明,室外环境细菌气溶胶浓度与相对湿度呈显著负相关(p<0.05),与PM₁₀浓度呈显著正相关(p<0.05),表明细菌气溶胶浓度受气象因素和空气污染物的影响. 研究显示,北京市室外环境中可进入人体下呼吸道的细菌气溶胶比例近50%,冬季细菌气溶胶暴露风险最高.      

基于遥感数据估算近地面PM2.5浓度的研究进展

卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)具有广泛的空间覆盖度和相对较高的时空分辨率. 基于AOD与PM_2.5的相关关系来估算PM_2.5浓度已成为监测近地面PM_2.5的有效途径,其估算结果较可靠,能够为治理PM_2.5污染提供数据基础和科学依据. 从反演AOD数据集和PM_2.5浓度估算模型2个方面进行梳理归纳,从卫星轨道运行类型角度分析各类传感器的产品特征,并对缺失AOD的插补方法进行分类评价;对PM_2.5浓度的估算模型进行比较分析,指出不同模型的优缺点和适应性. 结果表明:①各类卫星传感器均具有特定功能及优缺点,其中地球同步轨道(GEO)卫星的快速发展,使其在估算PM_2.5浓度的应用上越来越广泛. ②插补后的AOD比AOD初始产品具有更连续的时空分布和更高的准确性,基于模型的多变量估算不仅可以实现数据的全面覆盖,还可以获得更好的估算精度. ③组合模型成为估算PM_2.5浓度的重要方法,机器学习模型的加入能够有效提高PM_2.5浓度的估算精度. 研究显示,利用AOD估算近地面PM_2.5浓度不仅弥补了地面PM_2.5监测的空间不连续性,更有助于解析PM_2.5浓度的时空分布特征及污染来源.      

我国重型柴油货车黑碳排放影响因素分析

柴油车的黑碳排放对空气质量和气候变化有重要影响,但我国柴油车黑碳排放清单编制仍有较大局限性. 为进一步提高柴油车黑碳排放清单编制精度,采用整车转毂台架和热光折射的方法研究不同排放标准、行驶工况和负载状况对重型柴油货车黑碳排放的影响. 结果表明:我国排放标准升级对重型柴油货车的黑碳排放有重要影响,从国Ⅰ、国Ⅱ排放标准升级到国Ⅲ、国Ⅳ和国Ⅴ排放标准,黑碳在颗粒物中的占比由41%左右逐步提至72%左右. 行驶工况对重型柴油货车的黑碳排放也有一定影响,车辆在C-WTVC (中国重型商用车燃料消耗量测试工况)下的黑碳排放占比较VECC (重型车典型道路行驶工况)下高5%~10%. 与半载状态相比,重型柴油货车在满载状态下黑碳排放占比更高,国Ⅲ、国Ⅳ重型柴油货车满载状态下黑碳排放占比较半载状态高7%~8%,国Ⅱ重型柴油货车满载状态下黑碳排放占比较半载状态高15%左右. 研究显示,柴油货车黑碳排放清单编制要综合考虑排放标准、驾驶特征、负荷状况等对黑碳排放的影响,不宜使用固定系数利用颗粒物排放因子外推黑碳排放因子.      

华南背景山区云中草酸的形成机制及影响因素

草酸(C₂)是大气颗粒物中有机物的重要组成部分,现有研究推测草酸主要来源于云中液相反应,然而,关于其云中形成机制的研究较少. 本文系统分析对比了华南背景山区的云水和云间隙颗粒物中二羧酸类物质,包括直链饱和二羧酸(C₂~C₉)、支链饱和二羧酸(iC₄~iC₆)、不饱和二羧酸〔马来酸(M)、富马酸(F)、柠康酸(mM)〕以及多官能团羧酸〔苹果酸(hC₄)、丙酮酸(Pyr)和乙醛酸(ωC₂)〕的浓度分布. 利用随机森林和多元线性回归方法进一步定量评估了草酸前体物、温度及云水性质(云水中液态水含量、pH、化学组成)对云水中草酸形成的影响. 结果表明:①云水和云间隙颗粒物中草酸的平均浓度分别为431 μg/L和27.28 ng/m3,分别占直链饱和二羧酸浓度的78.9%和70.0%,占水溶性有机碳浓度的2.4%和1.1%. ②云水中C₂/总二羧酸类物质(浓度比)与二羧酸类物质浓度比〔如C₂/(C₃~C₉)、C₂/(iC₄~iC₆)、C₂/(hC₄+Pyr+ωC₂)和C₂/(M+F+mM)〕均呈显著正相关(R2为0.47~0.76, P均小于0.01),表明C₃~C₉、iC₄~iC₆、hC₄+Pyr+ωC₂和M+F+mM可能是云水中草酸形成的重要前体物. ③前体物对云水中草酸浓度变化贡献最大,贡献率为79%,其中hC₄+Pyr+ωC₂是最重要的前体物;其次是云水性质,贡献率为20%;温度的贡献率为1%. 研究显示,云中过程是草酸形成的重要途径,其形成过程受前体物、云水性质和温度等因素的影响.      

复合污染条件下人为源VOCs的SOA生成研究进展

大气细颗粒物(PM_2.5)仍是我国空气质量持续改善的重大挑战.近年来,二次有机气溶胶(SOA)对PM_2.5的贡献日益凸显.因此,深入认识复合污染条件下SOA生成机制和影响因素可以为进一步降低PM_2.5提供重要理论依据.实验室模拟是深入认识SOA生成机制的关键途径,也是模式模拟参数化方案的可靠来源之一.主要综述了我国多污染物共存条件下典型人为源挥发性有机物(VOCs)的SOA生成研究进展,包括汽油蒸气VOCs、生物质燃烧VOCs和含氧VOCs形成SOA过程中,前体物浓度、芳香烃含量、无机气体、种子气溶胶和相对湿度(RH)等不同因素对SOA生成的影响;阐述了实际大气VOCs的SOA生成潜势及其影响因素,最后提出了目前在SOA机制研究方面存在的关键科学问题,并对未来的研究方向进行了展望.