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131.
采用热脱附-气相色谱/质谱联用法对4辆处于静止状态下的车辆内部空气中挥发性有机物(VOCs)进行了研究,共定性检出了48种有机物,其中C6~C9之间的组分较多;并对VOCs的总浓度进行了定量,1#~4#车分别为1846、2289、1104和3146 μg/m^3;其中BTEX占VOCs总量的20%~30%;车内VOCs浓度与温度及车辆使用年限密切相关.  相似文献   
132.
在介绍硫的生物地球化学循环的基础上,概述了几种挥发性有机硫气体DMS,COS,MSH,CS2和DMDS从各种自然源(主要是生物源)释放的情况,着重阐述了陆地生态系统中各种生物硫源的释放情况,列举了测定这些释放的硫通量的方法,并且对有机硫气体的大气行为及环境影响也作了论述。  相似文献   
133.
成都市工业挥发性有机物排源成分谱   总被引:6,自引:4,他引:2  
选取成都市汽车制造和石油化工等典型工业行业,通过瓶采样和SUMMA罐采样及GC-MS分析方法,研究了不同生产工艺环节的挥发性有机物(VOCs)排放特征.结果表明,汽车制造各工艺环节均有各自的优势组分,其中喷漆排放以烷烃(32%)和芳香烃(35%)为主.家具制造排放特征与使用原辅料高度相关,以芳香烃(50%)和OVOCs(38%)为主.石油化工各装置区VOCs浓度范围为49~1 387μg·m~(-3),不同装置区存在较大差异,主要是由于炼油区主要产品为C_5~C_9的汽油和苯系物等,化工区则较多使用了溶剂同时生成烯烃类产品.电子制造均以OVOCs为主,占VOCs总排放的50%以上.制鞋行业排放VOCs主要由烷烃和OVOCs贡献,平均占比分别为52%和36%,与所用溶剂组分高度相关.汽车制造VOCs排放组分差异较大,主要以正十二烷和2-丁酮等为主.家具制造排放组分主要为苯乙烯、乙酸乙酯和间/对-二甲苯等,为涂料和稀释剂的典型组分.石油化工各装置区排放组分有差异,炼油区以苯乙烯等为主,化工区主要为1,3-丁二烯等,仓储区主要为C_3~C_5烷烃等,废水处理则主要为C_6~C_8烷烃等.电子制造主要组分均为乙醇和丙酮等醛酮组分.制鞋企业排放组分以C_5和C_6等烷烃为主.通过臭氧生成潜势计算比较,汽车制造和石油化工行业对臭氧生成潜势贡献较大的VOCs排放组分以烯烃和芳香烃为主,具有较高的污染源反应活性.研究表明各工业行业OVOCs排放比例(17%~96%)和对臭氧生成潜势贡献均较为显著,因此在进行VOCs排放控制时,除重点管控芳香烃和烯烃外,亦应提高对OVOCs组分的关注.  相似文献   
134.
基于长三角典型城市大气VOCs排放清单识别的8个VOCs主要排放行业,选择11家代表性企业,实测研究了VOCs治理装置、排放现状、排放组成特征,并计算相关行业排放的臭氧生成潜势.结果表明,不同净化技术对非甲烷总烃(NMHC)的去除效率差异大,存在净化后浓度增加的现象,目前的环保装置对废气的处理有待优化.本次采样的大部分企业存在NMHC、苯、甲苯、二甲苯超标现象,其中甲苯的超标情况最严重.对于筛选的8个主要行业,芳香烃和含氧VOCs,是最主要的排放化合物,芳香烃是对臭氧生成贡献最大的化合物.在不同行业中,VOCs组成存在显著差异,因此在制定VOCs减排控制措施时,应优先减排对臭氧生成贡献大的行业.  相似文献   
135.
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.  相似文献   
136.
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.   相似文献   
137.
北京市二次有机气溶胶生成潜势的日变化规律   总被引:3,自引:2,他引:1  
刘俊  楚碧武  贺泓 《环境科学》2018,39(6):2505-2511
二次有机气溶胶(secondary organic aerosol,SOA)是大气细粒子(PM_(2.5))的重要组成部分.研究实际大气SOA生成潜势的日变化规律对于认知SOA生成转化机制及其对大气细粒子污染的影响具有重要意义.首次使用氧化流动管反应器(oxidation flow reactor,OFR)研究了北京夏季城市大气SOA生成潜势的日变化规律,利用高浓度的羟基自由基(·OH)氧化进入反应器内的环境空气,直接测定SOA的生成潜势.结果表明,一天内,SOA生成潜势的小时均值在3.9~9.4μg·m~(-3)范围内变化,呈现夜间高白天低的趋势,在16:00左右达到最低.SOA生成潜势和甲苯等城市典型挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)变化趋势一致,而和臭氧浓度反相关.实验结果表明,除了边界层高度变化影响污染物浓度进而影响SOA生成潜势以外,夏季白天强烈的光化学反应导致环境大气VOCs的消耗,对降低环境气体白天的SOA生成潜势值也有重要影响.同国外同类研究相比,北京环境大气由于具有更高的VOCs浓度,其SOA生成潜势要明显高于其他地区,可能对北京地区细颗粒物污染具有重要贡献.  相似文献   
138.
成都双流夏秋季环境空气中VOCs污染特征   总被引:5,自引:4,他引:1  
邓媛元  李晶  李亚琦  吴蓉蓉  谢绍东 《环境科学》2018,39(12):5323-5333
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.  相似文献   
139.
中国工业源挥发性有机物排放清单   总被引:13,自引:5,他引:8  
以工业源挥发性有机物(VOCs)为研究对象,在前期建立的工业源典型污染源分类系统基础上,对污染源系统和重要污染源排放系数进行修正和更新,采用排放系数法建立了2018年我国工业源VOCs排放清单.结果表明,2018年我国工业源VOCs排放量为12698 kt.含VOCs产品的使用环节贡献最大,占工业源排放总量的59%.工业涂装、印刷和包装印刷、基础化学原料制造、汽油储存与运输和石油炼制是排放量贡献最大的5大污染源,占工业源排放总量的54%;广东、山东、浙江和江苏是工业VOCs贡献最大的4个省份,排放总量占工业源VOCs总量的41%.海南、宁夏、西藏、黑龙江和新疆这5个省单位工业增加值VOCs排放强度最大,均超过了80 t ·(亿元)-1.大多数省份工业VOCs排放主要来自含VOCs产品的使用环节;采用Monte Carlo模拟2018年我国工业源VOCs排放清单95%置信区间不确定度为[-32%,48%].  相似文献   
140.
利用AA3流动注射分析仪,同时对地表水中的挥发酚和氰化物进行测定,分析流程中使用了在线恒温蒸馏器。同传统的分析方法相比,本法分析测定数据准确、可靠、高效,大大缩短了测定时间,只需将两种标准配制成混合标样,一次取样完成两个项目的测定。回收率为90%~110%,相关系数达到0.9992以上。  相似文献   
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