中国显示器件行业VOCs排放特征及控制对策

为掌握和了解我国电子行业VOCs的排放特征,以显示器件行业为研究对象,梳理和分析其生产工艺及排污环节;通过典型企业有机废气的实际排放监测,掌握其VOCs排放水平;利用排放因子法,核算了2011-2016年我国显示器件行业VOCs的排放量,分析其排放量的变化趋势及空间分布特征.结果表明:受产量和污染控制效率变化的双重影响,2011-2016年我国显示器件行业VOCs排放量（文中涉及"全国"的各要素范围均未包含港澳台地区）呈先增后降的趋势,2015年达到最大值（15 605 t）,此后在产量增长放缓和污染控制效率提高的作用下,2016年的排放量有所下降;从排放占比来看,显示器件行业无组织VOCs排放占比从2011年的45%升至2016年的53%,车间无组织VOCs逸散,以及废水处理过程、有机原辅料和有机废液储运等环节的VOCs无组织排放是行业污染控制的重点和难点.研究显示,我国显示器件行业VOCs无组织排放量占比逐年上升,为控制未来行业VOCs排放,企业应将无组织排放转化为有组织排放,之后再通过高效的末端处理装置来减少VOCs排放量.      

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.     

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.     

Emission of intermediate volatility organic compounds from a ship main engine burning heavy fuel oil

Intermediate volatility organic compounds (IVOCs) are crucial precursors of secondary organic aerosol (SOA). In this study, gaseous IVOCs emitted from a ship main engine burning heavy fuel oil (HFO) were investigated on a test bench, which could simulate the real-world operations and emissions of ocean-going ships. The chemical compositions, emission factors (EFs) and volatility distributions of IVOC emissions were investigated. The results showed that the main engine burning HFO emitted a large amount of IVOCs, with average IVOC EFs of 20.2–201?mg/kg-fuel. The IVOCs were mainly comprised of unspeciated compounds. The chemical compositions of exhaust IVOCs were different from that of HFO fuel, especially for polycyclic aromatic compounds and alkylcyclohexanes. The volatility distributions of IVOCs were also different between HFO exhausts and HFO fuel. The distinctions in IVOC emission characteristics between HFO exhausts and HFO fuel should be considered when assessing the IVOC emission and related SOA formation potentials from ocean-going ships burning HFO, especially when using fuel-surrogate models.     

汽车零配件涂装过程VOCs排放特征与案例分析

VOCs（挥发性有机物）现已被列为我国大气环境领域的核心污染物.随着汽车零配件制造行业减排要求的提出,于2018年6月选取典型汽车零配件制造企业,采用美国TO-15方法分析VOCs物种,采用FID（氢离子火焰检测器）对NMHC（非甲烷总烃）进行实测,分析汽车零配件涂装过程的VOCs排放特征.结果表明:①由于分析方式的不同,有组织排放的ρ（NMHC）比ρ（VOCs）高1.3~1.9倍,其中末端未安装VOCs处理设施的排气筒排放的ρ（NMHC）最高.②汽车零配件涂装过程排放的主要VOCs物种质量浓度占比范围分别为46.72%~98.33%（芳香烃）、1.20%~52.90%（含氧VOCs）,其中ρ（二甲苯）、ρ（苯系物）超标（DB 31/933—2015《大气污染物综合排放标准》）情况较为严重.③未进入VOCs处理装置前的VOCs物种组成与原辅料中VOCs物种组成一致,二者主要VOCs物种的质量分数大致相同,说明生产工艺的不同对VOCs的排放组成影响较小.④比较RTO（蓄热式热力燃烧装置）和活性炭吸附装置处理VOCs前、后废气组成的差异发现,活性炭吸附装置处理对VOCs排放的组成基本无影响,经RTO处理后排放物种以芳香烃和含氧VOCs为主,但是w（芳香烃）和w（含氧VOCs）变化不一致,说明RTO对芳香烃和含氧VOCs处理效率不同.研究显示,为满足国家对汽车零配件制造行业VOCs的减排要求,源头使用高固分涂料或水性涂料替代溶剂型涂料,优化过程收集系统,增强末端处理技术的净化效果、安全性和稳定性,是实现汽车零配件制造行业全过程减排的重要手段.      

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.     

鸟粪石天然沸石复合材料对水中铅离子的去除

将一种含鸟粪石的氮磷回收产物(NZ-MAP)应用于水中重金属离子铅的去除.通过XRD、FTIR、SEM/EDS分析手段对NZ-MAP进行表征,并探究投加量、溶液初始pH、反应时间对去除过程的影响.结果表明NZ-MAP材料主要成分为负载有鸟粪石的天然沸石;当投加量为0. 4 g·L~(-1)时,最大吸附量为749. 74 mg·g~(-1),同时NZ-MAP对溶液中Pb~(2+)的吸附量随pH的增大呈先增加后趋于平衡的趋势,其去除机理主要为Pb_(10)(PO_4)_6(OH)_2沉淀作用,且当pH为5. 0时效果最佳.该材料对于水中铅离子的去除过程更加符合准二级动力学模型.为深入探讨共存重金属离子对NZ-MAP去除水中铅离子的影响,发现共存Ni~(2+)和Cu~(2+)对NZ-MAP吸附Pb~(2+)的影响较小,共存Zn~(2+)和Al~(3+)明显抑制了NZ-MAP对Pb~(2+)的吸附.研究显示,NZ-MAP材料可高效去除水中铅离子,可为水体中铅离子的去除提供有效的方法     

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.     

多级A/O工艺强化城市生活污水再生过程的污染物去除效果研究

北京市某城市污水厂在传统的A ²/O工艺基础上特别增设多级A/O(MAO)工艺强化脱氮除磷效果。以该污水厂各工艺单元出水为研究对象,通过对水质常规理化指标、紫外吸收光谱及其相关参数分析,并结合多元数据统计学手段,分析该工艺对城市污水中污染物的去除效果,特别是溶解性有机物(DOM)的去除。经MAO工艺强化后COD_Cr、DOC、TN、TP和N$H^{+}_{4}$-N的去除率分别为95.14%、89.70%、94.53%、97.26%和99.74%,达到GB 18918—2002《城镇污水处理厂污染物排放标准》一级A标准;增设MAO工艺后,提高了对DOM的去除率,DOM分子量和团聚化程度显著提高,化合物的稳定性增强。对污水再生过程处理单元水质化学指标与紫外光谱参数的相关性分析表明,芳香环上取代基类型以脂肪链为主时对脱氮除磷促进作用更加明显。     

天津工业区春夏季VOCs污染特征及精细化来源解析

2021年3—8月,采用热脱附气相色谱质谱法对天津工业区环境空气中109种挥发性有机物（VOCs）进行离线监测,研究了VOCs组成特征、臭氧生成潜势（OFP）及来源,并对工业源进行精细化分析。结果表明：观测期间VOCs浓度为（46.6±19.7）~（136.8±55.7）µg/m³,对VOCs浓度贡献较高的物种是烷烃、卤代烃、含氧挥发性有机物（OVOCs）,烷烃、芳香烃浓度呈中午低、早晚高的日变化趋势,OVOCs反之;OFP贡献占比较大的物种有烷烃、芳香烃、烯烃和OVOCs,烷烃的OFP贡献占比主要受其浓度占比影响,夏季芳香烃、烯烃的OFP贡献占比明显升高,臭氧（O₃）治理应加强二者的排放管控。来源解析显示,春夏季VOCs的主要来源为工业源、溶剂使用源、柴油车尾气排放源、油气挥发源和天然源。工业源精细化分析表明,芳香烃浓度与焦炭、纯碱产量,OVOCs浓度与天然气、乙烯、农用氮磷钾化肥产量,卤代烃浓度与天然气、汽车、农用氮磷钾化肥、纯碱产量,烯烃浓度与发电设备产量均呈正相关,初步判断,本地区环境空气中的芳香烃、OVOCs、卤代烃、烯烃可能来自于以上细分工业企业。