Characteristics of volatile organic compounds, NO2, and effects on ozone formation at a site with high ozone level in Chengdu

Chengdu is a megacity in the southwest of China with high ozone (O₃) mixing ratio. Observation of volatile organic compounds (VOCs), NO₂ and O₃ with high temporal resolution was conducted in Chengdu to investigate the chemical processes and causes of high O₃ levels. The hourly mixing ratios of VOCs, NO₂, and O₃ were monitored by an online system from 28 August to 7 October, 2016. According to meteorological conditions, Chengdu, with relative warm weather and low wind speed, is favorable to O₃ formation. Part of the O₃ in Chengdu may be transported from the downtown area. In O₃ episodes, the average mixing ratios of NO₂ and O₃ were 20.20?ppbv and 47.95?ppbv, respectively. In non-O₃ episodes, the average mixing ratios of NO₂ and O₃ were 16.38?ppbv and 35.15?ppbv, respectively. The average mixing ratio of total VOCs (TVOCs) was 40.29?ppbv in non-O₃ episodes, which was lower than that in O₃ episodes (53.19?ppbv). Alkenes comprised 51.7% of the total O₃ formation potential (OFP) in Chengdu, followed by aromatics which accounted for 24.2%. Ethylene, trans-pentene, propene, and BTEX (benzene, ethylbenzene, toluene, m/p-xylene, o-xylene) were also major contributors to the OFP in Chengdu. In O₃ episodes, intensive secondary formations were observed during the campaign. Oxygenated VOCs (OVOCs), such as acetone, Methylethylketone (MEK), and Methylvinylketone (MVK) were abundant. Isoprene rapidly converted to MVK and Methacrolein (MACR) during O₃ episodes. Acetone was mainly the oxidant of C3-C5 hydrocarbons.     

兰州市典型企业VOCs排放特征及反应活性分析

基于兰州市大气VOCs排放清单,选取石化厂、乙烯厂、涂料厂3个典型企业采集VOCs样品,分析其无组织排放特征,并采用MIR（最大增量反应活性）法和LOH（·OH反应速率）法综合评价其化学反应活性,识别各企业的VOCs活性优势物种,同时探究不同企业特征VOCs比值.结果表明:不同排放源φ（VOCs）差异较大,范围为20.8×10-9~6 520.3×10-9.从VOCs物种构成上来看,涂料厂芳香烃占比最高,而石化厂、乙烯厂均以烷烃物种最为丰富,石化厂不同工艺VOCs物种构成略有差异.从活性上看,涂料厂VOCs活性最高,其LOH和OFP（臭氧生成潜势）分别为2 676.9 s-1和72 519.0×10-9,约为其他行业的18~1 000倍,间/对-二甲苯、乙苯、邻二甲苯等物种活性较大;其次为石化厂,其LOH和OFP分别为273.2 s-1和4 039.1×10-9,正戊烷、异戊烷、乙烯、丙烯等物种活性贡献率高,其中柴油工艺对石化厂VOCs活性贡献率最大;乙烯厂的OFP最低,其LOH和OFP分别为4.6 s-1和69.7×10-9,其VOCs活性主要来自乙烯、丙烯、正丁烯等烯烃物种.各工业源BTEX（苯、甲苯、乙苯及3种二甲苯异构体的合称）分布具有一定的差异,对于指示不同VOCs来源有一定的参考价值,但不同源比值的重叠性也表明并非全部VOCs来源可以通过特征物种比值来区分.研究显示,控制工业源特别是涂料与石化工业VOCs的排放有助于控制兰州市O₃的生成.      

低温等离子体技术在乙烯装置VOCs治理中的应用

针对乙烯裂解装置污水会逸散出少量的VOCs气体,其苯系物及烯烃类物质含量高、恶臭明显、湿度大、浓度波动大,治理难度极大,所处环境为火灾爆炸危险区域且废气可能达到爆炸下限,安全控制措施要求高这一情况,建成了国内首套防爆型低温等离子体VOCs废气治理设施,在某石化公司防爆1区安全运行一年,实践证明:苯系物、烯烃、硫化物的去除效率可达98%以上,达到国标的各项要求,电气安全控制措施能够满足防爆1区。     

基于PMF量化工业排放对大气挥发性有机物(VOCs)的影响:以南京市江北工业区为例

挥发性有机物(VOCs)在臭氧(O3)和二次有机气溶胶(SOA)生成中起着关键作用.南京市江北地区工业密集,为评估工业排放对大气VOCs的影响,本研究于2017年3月在工业区受体点南京信息工程大学(南信大)开展了为期近1个月的VOCs采样和测量.监测数据显示南信大站点大气VOCs浓度波动大,范围(体积分数)在10.3×10-9~200.5×10-9之间,烯烃、芳香烃和卤代烃等组分(例如:乙烯、丙烯、苯、苯乙烯、二氯甲烷等)存在明显的异常高值.利用正交矩阵因子模型(PMF)对VOCs进行来源解析,结果显示在观测期间与工业排放相关源的平均贡献为50.0%,其中石化源、化工源以及涂料和溶剂使用源的贡献分别为14.9%、19.3%和15.8%.在VOCs高污染时段,与工业排放相关源的占比高达74.9%.进一步结合风速和风向数据,确定了不同类型工业源的主导方位,追溯排放源的潜在位置.     

杭州市工业源VOCs排放清单及排放特征

杭州市作为2016年国际峰会、2022年亚运会等一系列重大活动的举办地,对VOC源排放清单的研究,尤其是工业源VOCs的影响越来越受到管理部门和当地居民的重视.通过采取自下而上的方式,首次对杭州市涉及VOCs排放的30多个行业的3 518家企业逐一进行了详细的调查和估算,并在此基础上建立了杭州市工业源VOCs排放清单.从区域排放、排放强度、空间分布等不同角度对杭州市工业源VOCs排放特征进行了系统分析.研究结果表明,2015年杭州市工业源VOCs排放量为36 839.5 t;印刷和记录媒介复制、化学原料和化学制品制造、金属制品、纺织、橡胶和塑料制品行业是杭州市工业源VOCs排放量最大的五个行业;排放总量最大是萧山区,其次是富阳区和大江东产业集聚区;工业源VOCs排放强度最高的区域为富阳区、建德市和临安市;工业源VOCs排放主要集中在萧山区、大江东、富阳区、余杭区等工业企业较为密集的区域.     

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)).     

江苏省人为源VOCs排放清单及其对臭氧生成贡献

基于江苏省工业、能源、环境等活动水平数据,结合排放因子法和源成分谱研究成果,建立了江苏省分市、分行业、分物种人为源VOCs排放清单,利用最大增量反应活性(MIR)估算了其对臭氧的生成贡献.结果显示,江苏省2015年VOCs人为源排放量为192.78万t,化石燃料燃烧、工业过程源、有机溶剂使用源、生物质燃烧源、移动源、有机溶剂储运源排放质量分数分别为7.38%、27.93%、39.56%、3.55%、16.18%、5.39%.苏州、南京、徐州3市VOCs排放量居全省前三位,均超过20万t.56种臭氧前驱物所产生的臭氧生成潜势(OFP)总量为542.95万t,行业分布与VOCs排放总量的行业分布相似,机械设备制造、交通工具制造、建筑装饰等涂装行业对OFP的贡献比例是VOCs排放总量贡献比例的1.3~1.6倍,控制喷涂行业等量的VOCs会产生更大的OFP削减.对OFP贡献大的前10位物种分别是间/对-二甲苯、乙烯、丙烯、1,3-丁二烯、甲苯、邻-二甲苯、1-丁烯、乙苯、1,2,4-三甲基苯、对-乙基甲苯,对总OFP的贡献为75.63%.     

天津市郊夏季VOCs化学特征及其时间精细化的来源解析

夏季为环境空气中臭氧污染事件的频发时期,针对挥发性有机化合物(VOCs)及其臭氧生成潜势(OFP)的时间精细化的来源解析研究,对有效地进行臭氧污染防控具有非常重要的作用.利用2019年夏季(6～8月)天津市郊区点位监测的小时分辨率VOCs在线数据,分析臭氧污染事件和非臭氧污染时期环境受体中VOCs及其OFP的变化特征,并利用正定矩阵因子分解(PMF)模型进行精细化的来源解析研究.结果表明,夏季环境受体中VOCs平均体积分数为24.42×10-9,臭氧污染事件中的VOCs平均体积分数为27.72×10-9,较非臭氧污染时期增加15.69％.夏季总VOCs(TVOCs)的OFP为87.92×10-9,其中烯烃的OFP最高,对TVOCs的OFP的贡献达58.28％.臭氧污染事件中TVOCs的OFP为102.68×10-9,较非臭氧污染时期增加19.59％.臭氧污染事件中VOCs的来源分别为石化工业及汽油挥发(29.44％)、柴油车尾气(23.52％)、液化石油气及汽油车尾气(22.00％)、天然气及燃烧(13.41％)、溶剂使用(6.14％)和植物排放(5.49％).相比于非臭氧污染时期,液化石油气及汽油车尾气和柴油车尾气分别增长4.84％和5.29％.石化工业及汽油挥发和植物排放的贡献均表现为08:00开始上升,11:00达到最高,这与太阳辐射增强和温度不断上升密切相关.液化石油气及汽油车尾气和柴油车尾气均具有明显的早晚高峰特征,并在夜间(00:00～06:00)保持较高贡献水平.根据PMF结果并结合OFP的计算方法,解析了不同源类对臭氧生成潜势的 贡献.石化工业及汽油挥发(31.01％)和柴油车尾气(36.64％)是较高贡献源类,相比非臭氧污染时期分别增加了 1.74％和8.27％;并且石化工业及汽油挥发贡献率在臭氧污染事件发生过程的上升阶段显著增加,而在下降阶段明显下降.     

基于响应曲面法的臭氧生成敏感性分析

准确判断臭氧(O₃)生成敏感性对O₃污染成因分析和防控对策的制定至关重要.首次利用响应曲面方法设计最优试验方案,基于盒子模式模拟结果,快速量化O₃对其前体物变化的响应.结果表明,CO对O₃有正贡献,NO_x和VOCs与O₃呈现显著非线性关系,当φ(VOCs)与[φ(NO_x)-13.75]比值大于4.17时,为NO_x控制区,小于4.17时,为VOCs控制区;烯烃为影响O₃生成的关键VOCs组分,当φ(烯烃)与[φ(NO_x)-15]比值小于1.10且φ(烯烃)<35×10^-9时,烯烃有利于O₃的生成.响应曲面法在多因素和其交互作用对O₃生成影响的研究中取得了良好效果,为高效判断O₃敏感性提供了新的思路和方法.     

沈阳工业区夏季VOCs组成特征及其对二次污染形成的贡献

利用2019年和2020年夏季沈阳市工业区大气挥发性有机物(VOCs)的观测数据,研究沈阳市夏季工业区大气VOCs的组成特征并初步判断其来源,并利用最大增量反应活性(MIR)和气溶胶生成系数(FAC)法分别估算该地大气VOCs的臭氧生成潜势(OFP)及二次有机气溶胶生成潜势(AFP).结果表明,观测期间沈阳市工业区ρ(总VOCs)平均值为41.66μg·m^-3,烷烃、烯烃、芳香烃和乙炔分别占总VOCs浓度的48.50%、 14.08%、 15.37%和22.05%.浓度排名前10的物种累计占总VOCs浓度的69.25%,其中大部分为C2～C5的烷烃,还包括乙炔、乙烯和部分芳香烃.总VOCs整体上呈现出早晚浓度高、中午浓度低的日变化特征,峰值分别出现在06:00和22:00,11:00～16:00处于较低水平.由甲苯/苯(T/B)和异戊烷/正戊烷的比值判断工业区主要受机动车尾气排放、溶剂使用、燃烧源和LPG/NG的影响.工业区大气VOCs的总AFP为41.43×10^-2μg·m^-3,其中芳香烃的贡献最大;总OFP贡献值为1...