添加剂对堆肥过程中挥发性有机物(VOCs)的减排效果

为明确添加剂对堆肥挥发性有机物(Volatile organic compounds,VOCs)排放的减排效果和影响因素,通过文献筛选出吸附类添加剂(活性炭和沸石)与有机酸类添加剂(柠檬酸和草酸)开展实验研究。在鸡粪-玉米秸秆堆肥实验中,设置5个处理,分别为对照(CK)、添加活性炭、添加沸石、添加柠檬酸和添加草酸处理。研究对象包括115种VOCs、三甲胺和6种含硫有机挥发气体(二甲硫醚、二甲基二硫醚、二甲基三硫醚、甲硫醇、乙硫醇、乙硫醚)。结果表明:在28 d的好氧发酵中,所有处理均达到50℃并维持7 d,满足无害化标准。检出110种VOCs、三甲胺和3种含硫有机挥发气体(二甲硫醚、二甲基二硫醚,二甲基三硫醚)。VOCs的排放集中在前9 d,在第3天时VOCs达到峰值。5个处理在堆肥第3天检测到的VOCs浓度范围为169.22~548.26 mg·m^(-3)。4种添加剂对各类VOCs均有减排效果。在第3天,活性炭、沸石、柠檬酸和草酸对烷烃类的减排效率分别为79%、26%、77%和46%,对卤烃类的减排效率分别为96%、38%、93%和97%,对芳香烃类的减排效率分别为28%、11%、24%和53%。从堆肥第6天开始只有沸石对各类VOCs有减排效果,最高减排效率为30%。针对含硫有机挥发气体减排,减排效果依次是草酸>柠檬酸>沸石>活性炭。4种添加剂对含硫有机挥发气体均有减排效果,但是对三甲胺没有减排效果。综合堆肥前9 d VOCs的减排情况,4种添加剂中沸石对各类VOCs减排效果最好。堆肥过程中添加沸石有利于VOCs和其他气体的协同减排,并且对土壤和农作物不存在风险,所以沸石在堆肥工程中有广阔的应用前景。

城市商业建筑地下车库挥发性有机物(VOCs)污染特征及健康风险评价

为研究城市商业建筑地下车库中挥发性有机物(VOCs)的污染特征及潜在影响,在所选取盐城市3个典型商场的地下车库里进行了VOCs采样监测,获得了VOCs浓度水平、组成和日变化特征,评价了人体健康风险.观测期间,3个地下车库在9:00—13:00时间段内所有样品的总挥发性有机物(TVOCs)平均值分别为(2547.9±1595.2)μg·m^(−3)、(1376.7±122.7)μg·m^(−3)、(1689.1±93.1)μg·m^(−3);在所分析的75种VOCs中3个地下车库VOCs检出率分别为52.0%、36.0%和34.7%.各地下车库所测VOCs占前几位的组分分别为甲苯(30.5%—48.2%)、异丙醇(4.5%—27.2%)、2-丁酮(3.8%—12.4%)、甲基环戊烷(2.2%—2.8%)、苯(1.5%—2.6%)、1,2-二氯乙烷(1.7%—2.2%).VOCs日变化浓度主要与车流量有关,在11:00和21:00时刻出现浓度峰值,分别为3785.4μg·m^(−3)、8694.3μg·m^(−3).健康风险评价结果表明,3个地下车库内所监测的VOCs的非致癌风险危害指数(HI)分别为4.1、4.3和7.4,均超过了美国环境保护局推荐的最大可接受水平(HI=1);苯和乙苯的终生致癌风险因子值(Risk)分别在(1.2×10^(−4)—6.2×10^(−4))、(3.8×10^(−6)—2.5×10^(−5)),均超出了安全阈值范围(Risk≤1×10^(−6)),3个地下车库均存在一定健康风险.

成品油公路运输全过程挥发性有机物(VOCs)无组织排放现状分析及对策

简要介绍了挥发性有机物(VOCs)的定义、来源、特性、危害以及成品油公路运输全过程VOCs排放管控的意义,分别对油罐车灌装、运输和卸油不同阶段造成的油气部分泄漏的原因进行了分析和实际检测,提出了相应管控对策,为成品油公路运输全过程VOCs无组织排放管控提供了参考。

整车企业挥发性有机物(VOCs)全流程治理的研究与实践

汽车制造业是挥发性有机物(VOCs)的主要工业排放源之一,加强汽车生产环节VOCs的治理,对于促进大气生态环境质量持续改善具有重要作用,对推动汽车制造业绿色转型高质量发展具有重要的战略和现实意义。本文在研究和实践的基础上,提出了整车企业全流程的VOCs治理方案,包含源头替代减量、过程控制优化、末端治理保障、数字化赋能持续改善等四个集成的环节。介绍了VOCs全流程治理方案四个环节的主要工作方法和关键技术,以及应用这些方法和技术进行VOCs治理所取得的实际效果。

大气中挥发性有机物(VOCs)的检测与分析技术

随着工业化和城市化的快速发展,大气中挥发性有机物(VOCs)的排放量不断增加,引起了人们对挥发性有机物与环境和人体健康的潜在影响的关注。一方面,VOCs参与大气二次有机气溶胶(SOAs)的形成,对大气颗粒物污染产生影响,另一方面,部分VOCs还会对人体健康产生负面影响,如损害神经系统、免疫系统和内分泌系统。基于此,本研究旨在分析VOCs的检测和分析技术,并在大气污染防治中发挥重要作用,为环境保护和空气质量管理提供科学依据。

加油站卸油过程中挥发性有机物(VOCs)的排放及控制

对部分加油站卸油过程中挥发性有机物(VOCs)排放超标的原因进行了分析:一是油罐车密闭性存在问题;二是油罐车与胶管及卸油口与胶管阴阳两端连接处密闭性存在问题;三是气温高的问题。为此提出改进措施:一是安装使用一种新型检视器,实现加油站全过程密闭卸油;二是确保油罐车油气回收系统密闭性良好;三是加强对油罐车和胶管密闭性的检测;四是尽量避开高温时段卸油。

我国挥发性有机物(VOCs)研究进展与态势分析

当前我国臭氧(O_(3))污染治理攻坚战已全面打响,挥发性有机物(VOCs)作为O_(3)和细颗粒物(PM2.5)的共同前体物,其污染防治已成为研究热点。采用文献计量学理论和方法,结合国内相关领域的宏观政策动态,综合分析了我国VOCs领域研究的总体进展与趋势、不同阶段研究热点,以及不同治理技术研究热度等,以期为后续相关领域研究提供科学借鉴。结果表明:1)自20世纪80年代我国起步探索VOCs治理以来,国内VOCs研究整体呈明显上升趋势;2)我国VOCs研究历程可划分为萌芽期(1981—1990年)、起步期(1991—2000年)、成长期(2001—2010年)和活跃期(2011—至今)等4个阶段,其中活跃期的出现与我国宏观政策动态密切相关,国家层面上管控政策的不断出台促进了国内VOCs研究快速升温;3)“十二五”是我国VOCs研究的分水岭,前期主要集中于室内空气污染以及吸附法、生物法等基础处理技术,“十二五”以后研究重点聚焦工业源污染治理及宏观管理政策决策;4)从不同VOCs治理技术的研究态势来看,吸附法、催化氧化法的相关研究开展最早,且最近几年的研究热度依然高涨,热力燃烧法在实际应用中较受关注,但热度相对较低;5)治理技术是贯穿我国VOCs研究的一条主轴线,预计在“十四五”甚至更长的时间里,我国VOCs研究将持续侧重于相关减排技术研发应用以及O_(3)污染管控政策决策等方面。

室内空气中总挥发性有机物(TVOC)的气相色谱测定法的探讨

本文旨在探讨室内空气中总挥发性有机物(TVOC)的气相色谱测定法。随着人们对室内空气质量的关注日益增加,TVOC成为一个重要的指标,其对人体健康和舒适性具有潜在影响。本文通过文献综述和实验研究,总结了当前常用的气相色谱测定法,并分析了各种方法的优缺点。基于研究结果提出了一种新的测定方法,以提高测量的准确性和灵敏度。实验结果表明,该方法在准确性、灵敏度和操作便捷性方面具有显著优势。最后,本文对未来的研究方向和改进空间进行了展望,以期进一步提高室内空气质量的评估和监测水平。

面向喷染车间的挥发性有机物质量浓度预测方法及应用研究

以喷染车间挥发性有机物为研究对象,对喷染车间挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)质量浓度预测方法进行研究。首先,使用随机森林(Random Forest, RF)算法对影响喷染车间挥发性有机物质量浓度的特征变量进行权重分析。同时,构建基于长短期记忆神经网络(Long-Term and Short-Term Memory Neural Network, LSTM)的挥发性有机物质量浓度预测模型,并在此基础上引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)进行参数优化选择。最后,以浙江省杭州市某汽车喷染车间7月29日—10月28日的数据为样本,将温度、相对湿度、室内大气压、室外大气压作为模型输入变量,并与LSTM模型、随机森林-长短期记忆神经网络(Random Forest-Long Short-Term Memory neural network, RF-LSTM)模型、随机森林-反向传播神经网络(Random Forest-BP neural network, RF-BP)模型进行对比试验。结果显示,基于随机森林-麻雀搜索算法-长短期记忆神经网络(Random Forest-Sparrow Search Algorithm-Long Short-Term Memory neural network, RF-SSA-LSTM)模型的预测效果最佳,平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为2.812 2、3.457 4、0.988。同时,为验证RF-SSA-LSTM模型性能,通过不同时间步长实现对喷染车间VOCs质量浓度预测,结果显示预测误差较小,在可接受范围内。RF-SSA-LSTM预测模型提高了挥发性有机物质量浓度的预测精度,为减少挥发性有机物排放提供科学依据。

汽车漆渣挥发性有机物释放特性及动力学研究

汽车油漆废渣(PS)是汽车制造喷漆环节产生的危险废物,由于存在挥发性有机物(VOCs)、重金属含量高和燃点低等危险特性,PS具有很高的环境污染风险.然而,PS在储存过程中释放的VOCs的环境风险尚未被探究.本文通过环境试验箱,考察了4种典型PS中VOCs的释放特性,并研究PS中VOCs的释放动力学.结果表明:PS的内扩散阶段在整个释放期间占主导地位,释放的VOCs中含氧化合物比芳香烃化合物更容易从PS中扩散到空气中,油基湿式油漆废渣(OBWPS)具有较高的总挥发性有机物(TVOC)和较长的释放时间.PS中个体以及TVOC的累积释放通量符合一级动力学方程,并且相关系数R^(2)>99%.

真空冻干/快速溶剂萃取-气相色谱-质谱法测定土壤中35种不同种类半挥发性有机物

建立了真空冻干/快速溶剂萃取-气相色谱-质谱法(GC-MS)测定土壤中35种不同种类半挥发性有机物(SVOCs)的方法。样品经真空冷冻脱水、快速溶剂萃取、旋转蒸发浓缩以及固相萃取SPE小柱净化后,氮吹定容,采用GC-MS上机测定。结果表明:土壤中35种SVOCs在10~1000μg/L范围内线性相关系数r^(2)≥0.991,方法检出限为0.034~0.40μg/kg,方法定量限为0.14~1.20μg/kg;以空白样品为基体进行加标回收实验,所得加标回收率为71.2%~113%,相对标准偏差(RSDs,n=7)为0.38%~13.3%,替代物荧蒽-D 10回收率为84.0%~92.5%;经实际样品检测验证,该方法灵敏、快速、准确可靠,适用于土壤中35种不同种类SVOCs的分析检测。

油田挥发性有机物治理的对象分析及措施

为了适应“十四五”期间大气污染防治形势,有效控制油田挥发性有机物的排放,针对某油田地面生产系统现状、原油生产工艺以及油田挥发性有机物排放点多、排放无规律且组分复杂的特点,按照GB 39728—2020《陆上石油天然气开采工业大气污染物排放标准》要求,通过对油气生产、集输、储存各环节进行分析梳理,确定挥发性有机物治理对象,并研究相应的治理措施,其中挥发性有机液体储存排放控制对象为某采油A厂4座净化油储罐和7座沉降罐(含水油),装卸控制对象为某卸油点的装载系统,甲烷排放治理对象为某站1处拉油点。对于挥发性有机液体的储存排放采用恢复站内密闭生产流程的治理措施;装卸采用法兰快速接头的半密闭装载方式;拉油点甲烷的排放治理,采用集输工艺。通过对以上油田挥发性有机物的治理,确保某油田挥发性有机液体储存和拉油点甲烷的达标排放。

泰安市区秋季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

采用罐采样预浓缩/气相色谱-质谱联用法,对泰安市区秋季(2020年10月17日至27日)115种大气挥发性有机污染物(VOCs)进行观测。结果表明,采样期间泰安市区秋季VOCs体积分数为(67.50±25.55)×10^(−9),其中以烷烃(34.86%)和含氧挥发性有机物(OVOCs)(32.03%)为主。分别应用臭氧生成潜势(OFP)和OH消耗速率LOH评估观测期间VOCs的大气化学反应活性,发现秋季泰安市区的OFP为(241.50±6.91)×10^(−9),主要由OVOCs(39.92%)和芳香烃(33.03%)贡献。LOH为7.34±0.33 s^(−1),OVOCs贡献56.32%。使用气溶胶生成系数法(FAC)估算观测期间VOCs对二次有机气溶胶(SOA)生成潜势的贡献,结果表明SOA生成潜势为(366.58±37.80)×10^(−9),以芳香烃(98.79%)为主。特征物种比值分析结果显示,泰安市区秋季VOCs受机动车尾气、溶剂使用和燃烧源等本地源的影响较大。PMF源解析结果表明,机动车排放对VOCs的贡献占比最高为26.1%,其中来自汽油车尾气排放和柴油车尾气排放的贡献分别为19.4%和6.7%;溶剂使用和工业源对VOCs的贡献占比相当,分别为20.1%和19.9%;固定燃烧源和液化石油气(LPG)使用的贡献分别为16.2%和12.3%;植物源贡献占比最低,为5.4%。

便携式气相色谱-质谱法测定炼化场地环境空气中的挥发性有机物

基于吸附管采样/热脱附便携式气相色谱-质谱技术(GC-MS),建立环境空气挥发性有机物(VOCs)分析方法,考察方法的线性关系、重复性、准确性等。结果表明,该方法可以得到54种VOCs定量分析结果,化合物种类包括C_(3)~C_(12)的正构烷烃、异构烷烃、烯烃、环烷烃及苯系物。结合气相色谱流出时间及质谱谱库比对,可以准确进行化合物识别并得到单体化合物含量,校准曲线相关系数≥0.99,重复测定相对标准偏差范围分布在0.4%~8.2%之间,准确度分布在71%~101%之间,丙烷、丙烯检出限均为10 nmol/mol,C_(4)~C_(12)挥发性有机物检出限为1~5 nmol/mol,样品采集及分析总时间可以控制在30 min以内,可满足炼油化工场地日常监测预警及突发状况排查的需求。对炼油厂代表性样品的测定结果表明,不同采样点位化合物组成及浓度存在明显差异,可为后期在炼油厂区进行环境空气VOCs多组分监测、构建源排放化学特征谱库等工作提供基础数据。

侧柏枝叶挥发性有机物(VOCs)的月份差异和日变化分析

采用热脱附-气相色谱/质谱联用(TDS-GC/MS)技术对侧柏[Platycladus orientalis(Linn.)Franco]枝叶挥发性有机物(VOCs)的月份(7月至11月)差异和日变化进行检测分析。结果表明:在侧柏枝叶VOCs中鉴定出133个化合物,化合物总数在9月和13:00—14:00最多(均为74),各月份和时段的烯烃类化合物数量和相对含量最高,且烯烃类相对含量在上午低于下午、夜晚低于白天。综上所述,侧柏枝叶VOCs以烯烃类为主,且化合物数量和相对含量存在明显的月份差异和日变化规律。

“罐采样-实验室分析”测定环境空气中117种挥发性有机物要点分析

“罐采样-实验室分析”是当前测定环境空气中挥发性有机物的主流方法。结合已有资料,针对方法涉及的采样、样品运输与保存、分析测试等环节,考察了环境空气中挥发性有机物监测的主要影响因素。罐选择、清洁度、气密性、惰性化是样品保存的先决条件;采样流量控制器的气密性、流量校准等是保证监测准确的基本要素;温度变化对样品保存产生影响;标准气体的湿度、配置平衡时间、保存时间、配制准确性和内标气体的保存时间等会导致校准和溯源产生偏差。样品中的水分及二氧化碳是分析过程中影响监测结果准确性的干扰因素,实验室有机溶剂也会干扰分析的准确性。

挥发性有机物检测应用于肺癌筛查的研究进展

肺癌是全世界发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一。呼出气中可挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)作为一类新型肺癌诊断的标识物,是一种无创、便捷的肺癌筛查理想介质。基于VOCs的检测方法已成为无创检测的新手段。本文针对肺癌患者呼出气体中VOCs的主要检测分析方法进行了综述,包括表面增强拉曼(surface enhancement of raman scattering,SERS)检测、电化学检测、质谱检测等方法,并介绍了这些不同检测方法在肺癌诊疗方面的各自特点及应用前景。科学研究发现新标志物的方法应以高精密质谱为主,而床旁检测的应用场景需要以更便携的光谱或小型化质谱为主。

柴达木盆地南翼山地区油田卤水中挥发性有机物分析

柴达木盆地南翼山地区油田卤水中无机盐资源丰富,但油田卤水中高含量的有机物会对该地区卤水资源的开发利用产生一定的影响。挥发性有机物(VOCs)是油田卤水中广泛存在的一类物质,对VOCs的系统研究有助于全面了解油田卤水有机物的组成特征。文章采用单因素分析法,通过优化顶空-固相微萃取实验条件,建立非目标性分析油田卤水VOCs物质组成的方法。结果显示,四种不同萃取纤维头对油田卤水中VOCs的非目标性富集效果存在较大差别,富集效率由好到差依次为50/30μm Divinylbenzene/Carboxen/Polydimethylsiloxane(DVB/CAR/PDMS)、75μm CAR/PDMS、65μm PDMS/DVB和100μm PDMS。基于富集到的VOCs组分总峰面积和峰数目,选择50/30μm DVB/CAR/PDMS萃取纤维头,最佳萃取条件为在80℃下恒温30 min、萃取50 min、解吸3 min。从南翼山地区油田卤水中共检出56种VOCs,主要包含苯系物、烷烃类化合物、多环芳烃类化合物以及部分含杂原子有机化合物。本研究结果可丰富南翼山地区油田卤水中有机物的物质组成数据,为该地区油田卤水综合利用过程中有机物的有效处理或去除提供科学依据,并为其他地区高盐油田卤水中VOCs的分析方法提供借鉴。

燃煤机组烟气挥发性有机物排放特征

为了解不同容量燃煤机组烟气挥发性有机物(VOCs)的排放特性和不同尾部空气污染物控制设备(APCDs)对VOCs的控制作用,在福建省国投云顶湄洲湾电力公司400 MW亚临界对冲燃烧机组和1 000 MW超超临界切圆燃烧机组进行在线法和离线法采样测试,获取烟气中甲烷、非甲烷总烃和其他VOCs的全流程浓度。结果表明,1 000 MW机组SCR前的非甲烷总烃质量浓度(24.66 mg/m^(3))低于400 MW机组(33.36 mg/m^(3))。由于1 000 MW机组负荷和炉膛温度高,且煤在切圆燃烧炉内比对冲燃烧停留时间长,故煤燃烧更彻底。两机组SCR系统均能脱除超过70%的非甲烷总烃,400 MW和1 000 MW机组的SCR脱除效果分别为88.43%和74.32%。而在静电除尘过程(ESP)中,高压静电场可能会导致飞灰释放部分VOCs,增加烟气VOCs浓度。经所有APCDs后,400 MW机组和1 000 MW机组的VOCs排放质量浓度分别为8.40和8.47 mg/m^(3),整体脱除率为73.98%和63.02%,几乎未检出甲烷。离线测试结果:印尼煤燃烧后VOCs主要为正己烷、苯系物和苯甲醛。各固体样品(如煤、灰、石膏)有机物浓度分析显示,VOCs种类与机组大小无明显关联。这些发现有助于深入理解燃煤电厂对空气质量影响及优化污染控制设备设计。燃煤电厂实际运营中需依具体情况优化污染控制设备,以达到最大脱除效果,也需考虑机组大小和运行效率,有效控制VOCs排放。

6 种园林植物挥发性有机物成分分析

为探究北京市6种常见园林植物挥发性有机化合物(BVOCs)的组成,采用动态顶空套袋法采集和热脱附-气相色谱-质谱联用法对侧柏、雪松、矮紫杉、银杏、北京丁香以及月季的挥发性有机物进行分析鉴定,并利用离子峰面积归一化法对植物释放挥发性有机物的峰面积进行百分比标准化,测算化合物的相对含量。结果表明:侧柏BVOCs包括8类62种,雪松BVOCs包括8类64种,矮紫杉BVOCs包括7类65种,银杏BVOCs包括8类56种,北京丁香BVOCs包括8类57种,月季BVOCs包括9类56种;6种园林植物BVOCs均含有烯烃类、烷烃类、芳香烃类、醇类、醛类、酮类、酯类7类化合物,但各类别化合物的相对含量有明显差异且挥发性有机物中均含有(+)-α-蒎烯、(+)-柠檬烯、甲苯、正己醛、反式-3-己烯-1-醇5种共有成分,其含量分别占侧柏、雪松、矮紫杉、银杏、北京丁香和月季挥发性成分总量的12.24%、40.1%、2.44%、10.74%、24.32%、4.65%。研究结果对于北京市城市园林绿化树种的合理选择及科学配置具有参考意义。