预浓缩-GC-MS技术研究室内空气中挥发性有毒有机物

研究了广州市８种典型室内环境中６２种挥发性有毒有机物(ＶＯＣｓ)的特征和分布,结果表明:(１)从低至高,家庭、歌舞厅、宾馆、餐厅、图书馆、办公室、大型商业城和停车库室内空气中总挥发性有毒有机物(ＴＶＯＣｓ)平均浓度分别为:０．２４１,０．２７１,０．４７１,０．４７６,０．５５６,０．９１０,１．１７７和２．１９０ｍｇ·ｍ－３;刑室外环境背景参照点白云山平均浓度为０．２１３ｍｇ·ｍ－３,略低于家庭;(２)室内空气污染物具有明显的源特征,根据其ＶＯＣｓ标志化合物和它们的混合比例可以初步判断其来源．     

石家庄大气中优先控制挥发性有机物筛选

综合考虑国内外优先控制污染物筛选的方法,结合实际调查情况,制定了石家庄市大气中优先控制挥发性有机物筛选的原则。对检出率高、贡献率高,可能对人体健康存在潜在危害性的挥发性有机物作筛选,提出了包含20种化合物的优先控制名单,其中卤代烃7种,芳香烃5种,酯类3种,酮类2种,烯烃、醛类和硫化物各1种。从化合物的用途和应用领域分析,医药化工行业可能是石家庄市区大气中挥发性有机物的主要排放源。     

天津市O3生成与其前体物NOx、VOCs排放的相关性研究

以天津市2010年污染源普查数据中SO2、NOx及颗粒物排放数据以及各行业挥发性有机物调查核算数据为主要数据源,制作天津市大气污染物排放清单,用MM5模型模拟2010年天津市地区1、4、7、10月的气象场,通过CMAQ模型,设置不同计算情景,分析天津市ρ(O3)变化与NOx及挥发性有机物的排放量变化关系。结果表明,天津市的O3生成处于VOCs控制区,随着天津市NOx减排力度的不断加大,ρ(O3)可能呈上升趋势,在夏季,需要削减40%以上挥发性有机物,以避免ρ(O3)进一步上升。     

厦门市光化学污染特征分析

在2013年4月11日—5月22日期间测定厦门市过氧乙酰硝酸酯,研究该地区光化学污染过程,并统计移动源、植物、工业VOCs的排放量。结果表明,光化学污染不仅产生PM2.5,引起市区NO2浓度升高,还会加重霾的产生和污染水平,提出通过优化树种以降低光化学污染。     

便携式气相色谱—质谱联用仪应急现场测定空气中54种VOCs

采用Inficon公司的HAPSITE四级杆气质联用仪,建立便携式气相色谱—质谱联用仪应急现场测定空气中54种挥发性有机物。对各种化合物的线性、加标回收率(56.3%~141.1%)、精密度(3.80%~22.69%)、检出限进行了测定,并将该方法运用到实际样品测定中。结果表明,该方法准确可靠、灵敏度好、分析速度快、操作简便,适用于空气中54种挥发性有机物的现场测定。     

生活生产类产品VOCs含量限值法规与标准研究

本文对国内生活生产类产品VOCs含量限值的国家标准、地方标准、行业标准以及中国香港、欧美等发达地区精细化的生活生产类产品VOCs含量限值法规和标准做了比较全面的综述,并从产品限值种类以及限值要求两个方面进行了对比研究和分析,提出了我国生产生活类产品VOCs 含量限值法规标准制定建议。笔者认为,应借鉴发达国家成功的生活生产类产品VOCs含量限值法规及标准制定经验,从做好标准和产品技术要求衔接、建立区域协同制定标准模式、结合经济因素或环境空气质量,分步推进相关标准制定和发布等方面入手,建立符合实际国情的产品种类较为全面、标准要求较高的生产生活类产品VOCs含量限值法规与标准体系,尤其是生活消费品方面,减少直接与人体接触的生活消费品VOCs排放。     

助剂强化生物滴滤法处理VOCs研究进展

介绍了近几年国内外通过添加各种助剂强化生物滴滤法处理疏水性VOCs的研究进展,并提出进一步利用助剂提高生物滴滤法处理效果的发展方向:研发新型助剂并探求其功效最优化、深入研究助剂作用机理、研究多类型助剂相互影响机制及解析助剂对多种疏水性VOCs去除的影响。     

膜分离—变压吸附耦合工艺处理催化剂载体生产废气

采用膜分离—变压吸附耦合工艺处理DQ催化剂载体生产过程产生的高浓度挥发性有机物（VOCs）废气。实验结果表明：在进气正己烷和非甲烷总烃的质量浓度分别为95 000~212 000 mg/m³和100 000 ~220 000 mg/m³、渗余侧压力0.25 MPa、渗透侧真空度0.09 MPa、进气流量15 Nm³/h的条件下,膜分离单元对废气中正己烷及非甲烷总烃的平均去除率分别为97.88%和97.29%;变压吸附单元对正己烷及非甲烷总烃的平均去除率分别为99.35%和99.33%;整套装置对正己烷及非甲烷总烃的平均总去除率分别为99.99%和99.98%。平均正己烷回收率达95.56%。处理后废气中非甲烷总烃质量浓度小于70 mg/ m³,达到北京市DB 11/ 447—2007 《炼油与石油化学工业大气污染物排放标准》的一级指标。     

炼油污水处理场无组织废气治理项目运行分析

由于炼油化工污水中恶臭物质的嗅阈值较低,所以污水处理场无组织废气产生的异味一直是影响区域环境质量的重要因素。针对炼油污水处理场异味扩散影响周边环境质量的现象,采用生物氧化技术处理无组织废气,从项目实施的必要性、采用工艺、原理进行论述,对运行效果进行总结分析,经过对炼油污水处理场无组织废气治理,区域环境质量明显改善。     

VOC composition of current motor vehicle fuels and vapors, and collinearity analyses for receptor modeling

The formulation of motor vehicle fuels can alter the magnitude and composition of evaporative and exhaust emissions occurring throughout the fuel cycle. Information regarding the volatile organic compound (VOC) composition of motor fuels other than gasoline is scarce, especially for bioethanol and biodiesel blends. This study examines the liquid and vapor (headspace) composition of four contemporary and commercially available fuels: gasoline (<10% ethanol), E85 (85% ethanol and 15% gasoline), ultra-low sulfur diesel (ULSD), and B20 (20% soy-biodiesel and 80% ULSD). The composition of gasoline and E85 in both neat fuel and headspace vapor was dominated by aromatics and n-heptane. Despite its low gasoline content, E85 vapor contained higher concentrations of several VOCs than those in gasoline vapor, likely due to adjustments in its formulation. Temperature changes produced greater changes in the partial pressures of 17 VOCs in E85 than in gasoline, and large shifts in the VOC composition. B20 and ULSD were dominated by C₉ to C₁₆n-alkanes and low levels of the aromatics, and the two fuels had similar headspace vapor composition and concentrations. While the headspace composition predicted using vapor-liquid equilibrium theory was closely correlated to measurements, E85 vapor concentrations were underpredicted. Based on variance decomposition analyses, gasoline and diesel fuels and their vapors VOC were distinct, but B20 and ULSD fuels and vapors were highly collinear. These results can be used to estimate fuel related emissions and exposures, particularly in receptor models that apportion emission sources, and the collinearity analysis suggests that gasoline- and diesel-related emissions can be distinguished.