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101.
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
102.
利用蚕豆根法细胞和人在淋巴细胞的微核试验对6种硝基芳烃化合物的致突变性进行比较研究,结果表明,邻二硝基苯、间二硝基苯、2,4-二硝基甲苯,2,6-二硝基甲苯,对硝基氯苯和对硝基溴苯均能诱发两咱细胞的微核率增加,除了对硝基溴苯外均具有明显剂量一效应关系。引进标准剂量概念比较5种硝基芳烃人合物的致突变性,结果表明,致突变性强弱依次为2,4-二硝基甲苯〉对硝基氯苯〉间二硝基苯〉2,6-二硝基甲苯〉邻二硝 相似文献
103.
通过批量吸附实验考查了7种芳香族化合物在XAD-4上的吸附热力学行为.结果表明,在实验条件下,Freundlich方程能很好地拟合这7种化合物在XAD-4上的等温吸附数据,且都为优惠吸附,吸附能力均随着温度的升高而降低.结合7种化合物的分子结构描述符和Freundlich方程的吸附平衡常数,建立了QSPR模型,较高的可决系数R2(0.991)、去一法交互检验可决系数R2CV(0.985)和外部预测集交互检验系数Q2ext(0.994)表明,该模型具有较高的稳定性能和预测能力.模型结果表明,水杨酸等7种芳香族化合物在XAD-4上的Freundlich吸附平衡常数与溶质疏水性能呈正比关系,与温度、溶质分子极性和溶质分子的氢键酸度常数呈反比关系. 相似文献
104.
成都市工业挥发性有机物排源成分谱 总被引:2,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
105.
2019年3月1日~2019年5月31日期间采用Syntech Spectras GC955在线气相色谱仪对杭州市大气环境中挥发性有机物(VOCs)进行了在线连续监测,分析了VOCs体积分数的组成特征、 PM2.5和O3协同控制的优控VOCs物种和VOCs特征污染物比值.结果表明,烷烃是VOCs体积分数中最重要的组分,贡献了62.40%. C2~C6的烷烃、苯系物、乙烯和乙炔是VOCs关键物种.烯烃和芳香烃是OFP的主要贡献组分,贡献率分别为41.35%和37.50%.芳香烃是SOA的主要贡献者,贡献率超过90%.低碳的烷烃、低碳烯烃和苯系物是OFP的关键贡献物种,控制好甲苯、间/对-二甲苯和邻-二甲苯这3种苯系物,是O3和PM2.5协同控制的关键.采样点大气中VOCs除了受机动车尾气的影响外,溶剂使用等工业排放的影响也较为显著. 相似文献
106.
北京市典型餐饮企业油烟中醛酮类化合物污染特征 总被引:8,自引:8,他引:8
醛酮类化合物作为餐饮油烟的组成物质之一,是挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)中化学反应活性较强的一类物质.但目前国内还没有针对餐饮源醛酮类化合物的排放特征进行较为系统的研究.为进一步明确餐饮源醛酮类化合物排放水平和控制现状,获取城市群餐饮源VOCs排放控制决策依据,本研究选取北京市8家不同类型的餐饮企业,采用涂布2,4-二硝基苯肼(DNPH)的硅胶采样管进行油烟样品采集,用超高效液相色谱(UPLC)对油烟样品中的醛酮类化合物进行测定.结果表明按基准风量折算后,8家餐饮企业排放的油烟中醛酮类化合物浓度高低依次是:烤鸭中式烧烤家常菜西式快餐学校食堂中式快餐川菜淮扬菜.餐饮企业油烟中醛酮类化合物(C1~C9)浓度水平范围为115.47~1 035.99μg·m-3.不同类型餐饮企业油烟中醛酮类化合物组分构成存在较为明显的差异,中式餐饮企业醛酮类化合物C1~C3物质所占比例均在40%以上.快餐类餐饮企业醛酮类化合物C4~C9所占比例明显高于其他类型餐饮企业.从醛酮类化合物控制现状来看,北京市目前主流高压静电式油烟净化器对醛酮类化合物的去除效果十分有限. 相似文献
107.
广州大田山垃圾填埋场空气中微量挥发有机污染物组成 总被引:9,自引:1,他引:9
以广州大田山垃圾填埋场为例,研究了在不同季节填埋场空气中微量挥发性有机污染物的种类和含量变化情况。结果表明,在春、夏季样品中可分别检测出47和64种化合物,其中有些化合物为USEPA优先控制毒害有机污染物;夏季样品中微量挥发性有机污染物的浓度大多比春季样品高,有的甚至高1个数量级以上。因此加强对垃圾的卫生填埋,尤其是加强对夏季的垃圾卫生填埋的科学管理,减少挥发性有机污染物向大气中的扩散,应给予充分的关注。 相似文献
108.
109.
Yao Meng Junwei Song Lewei Zeng Yingyi Zhang Yan Zhao Xufei Liu Hai Guo Liuju Zhong Yubo Ou Yan Zhou Tao Zhang Dingli Yue Senchao Lai 《环境科学学报(英文版)》2022,34(1):104-117
We present the continuously measurements of volatile organic compounds(VOCs) at a receptor site(Wan Qing Sha, WQS) in the Pearl River Delta(PRD) region from September to November of 2017. The average mixing ratios of total VOCs(TVOCs) was 36.3 ± 27.9 ppbv with the dominant contribution from alkanes(55.5%), followed by aromatics(33.3%). The diurnal variation of TVOCs showed a strong photochemical consumption during daytime,resulting in the formation of ozone(O3). Five VOC sources were ... 相似文献
110.
为研究兰州市夏季大气挥发性有机物(VOCs)污染特征和来源,采用实时在线监测仪器TH-300B (GC-MS/FID)等多种设备联用,于2021年7月开展为期1个月的综合观测.结果表明,监测期间总挥发性有机物ρ(TVOCs)为99.77μg·m-3,烷烃占比最大,其次是芳香烃和含氧挥发性有机物(OVOCs),烯炔烃和卤代烃占比较小,各组分浓度呈现早晚高,中午低的日变化特征.VOCs臭氧生成潜势(OFP)前10种物质贡献率占57.3%,二次有机气溶胶(SOA)生成潜势前10种物质贡献率占93.10%,以芳香烃和高碳烷烃为主,其中,甲苯和间/对-二甲苯对OFP和SOA贡献最大.采用正交矩阵因子分解法(PMF)进行污染来源解析,其中工业溶剂源(22.25%)、油漆涂料源(21.70%)和机动车尾气源(16.25%)是研究区环境空气中VOCs的主要来源;基于污染源排放清单法,2017年兰州市VOCs排放量为94761.6 t,主要来自溶剂使用源和移动源,贡献率分别为56.70%和18.03%.因此解决兰州大气复合污染问题,实现O3和PM2.5协同控制,应以工业溶剂排放和机动车管控为主,重点减少VOCs中甲苯和间/对-二甲苯等芳香烃化合物排放. 相似文献