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。

挥发性有机物治理技术的研究进展及应用前景分析

挥发性有机物(VOCs)是一类在常温下具有较高蒸汽压的有机化合物,包括烷类、酮类、醛类、苯类等多种化合物。VOCs主要来源于化工、印刷、油漆等行业,其排放会对环境和人体健康造成一定影响。因此,研究和开发高效、经济的VOCs治理技术具有重要意义。

“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。

挥发性有机物和半挥发性有机物在环境中的分析与监测

挥发性有机物(VOCs)和半挥发性有机物(SVOCs)在环境中具有不同的来源和分布。VOCs主要来自燃料燃烧、工业生产、溶剂使用和农业活动等人类活动,而SVOCs则主要来自植物、土壤、废水、动物废弃物和汽车排放等自然过程和人类活动。本文主要探讨挥发性有机物和半挥发性有机物在环境中的分析与监测,包括其来源、分布、影响等,以期为相关学者带来一定参考。

芹菜不同品种生长时期挥发性有机物质成分分析

【目的】探究芹菜挥发性有机物质在不同品种及不同生长时期的变化规律和分布特征。【方法】选取了不同叶柄颜色的芹菜品种‘特级白芹王’‘津南实芹2号’和‘黄嫩西芹’为试验材料,利用顶空固相微萃取(HS-SPME)技术对芹菜挥发物进行提取,结合气相色谱-质谱仪(GC-MS)对挥发物质进行测定与比较分析。【结果】3个芹菜品种共鉴定出161种化合物,其中‘津南实芹2号’品种整体挥发物含量最高;‘特级白芹王’和‘津南实芹2号’品种在成熟期挥发性有机物含量最高,而‘黄嫩西芹’挥发性有机物含量最高的时期则为快速生长期,表明3个品种在不同时期间挥发物质种类和含量上存在差异。基于OPLS-DA模型发现,(-)-camphene、2,4-dimethoxyamphetamine、3-methylheptyl acetate、(+)-camphene分别在‘特级白芹王’成熟期、‘津南实芹2号’幼苗期、‘津南实芹2号’成熟期、‘黄嫩西芹’快速生长期含量较高,这些化合物可作为区分3个品种和发育时期的重要标志性化合物。【结论】利用HSSPME-GC-MS技术明确了不同时期芹菜品种间挥发性有机物的分布和变化规律,为后续利用不同种质资源的芹菜及开展香气品质的遗传改良提供参考。

基于GC-IMS技术结合多元统计模型分析不同色泽小米粥挥发性有机物差异

为探究不同色泽小米粥的风味特性,利用气相色谱-离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)分析市售不同色泽小米(黑、绿、白和黄)蒸煮后米粥的挥发性有机物差异。结果表明,不同色泽小米粥中共鉴定出48种挥发性有机物,其中醛类22种(占68.58%~80.66%)、酮类11种(占6.52%~9.89%)、醇类9种(占5.99%~14.91%)、呋喃类2种(占2.09%~5.66%)、酯类2种(占1.13%~1.72%)和醚类2种(占0.39%~0.69%)。不同色泽小米粥挥发性有机物以醛类、醇类和酮类为主,其次是呋喃、酯类和醚类。黑小米粥中醛类、酮类、酯类相对含量较高,绿小米粥中酮类相对含量最高;白小米粥中醇类和呋喃类相对含量最高;黄小米粥中醛类和酯类相对含量最高。主成分分析和欧氏距离分析显示,GC-IMS挥发性有机物数据可实现不同色泽小米粥样品的较好区分。通过正交偏最小二乘判别分析建立稳定性较好的预测模型,结合变量重要性投影(variable importance in projection,VIP)筛选出13种差异挥发性有机物(VIP>1),也可对不同色泽小米粥样品进行较好分类。该研究为丰富不同色泽小米食味品质特性提供了一定参考信息。

企业挥发性有机物排放特征及替代分析

本研究通过对区域内特定行业进行调研,选取已开展部分原料替代的企业,通过开展VOCs采样检测,分析低VOCs含量原辅材料水性漆替代油性漆的VOCs排放特征,并进行环境效益与健康效益分析。调研发现,在环境效益方面,低VOCs含量原辅材料替代对环境存在一定的正面效益;低VOCs含量原辅材料替代前控制芳香烃,替代后优先控制含氧VOC;在健康效益方面,低VOCs含量原辅材料替代前后均可能存在非致癌健康风险和可能致癌风险或致癌风险,因此无论替代与否企业均需加强职业健康安全风险控制。企业存在VOCs收集效率较低,无组织排放较大,末端治理设施处理效率较低等情况。企业在考虑源头削减控制VOCs产生的同时需加强对VOCs的收集与处理管控。

大气中挥发性有机物的污染现状与光催化处理技术研究

本文主要对某地方大气中挥发性有机物(VOCs)的污染现状进行分析,提出主要污染源和挥发性有机物成分,并对自制复合光催化剂进行研究,将其应用在该地方的环境中,判定自制复合光催化剂在VOCs方面的治理效果。

某车型整车挥发性有机物溯源分析

为了对某车型整车的挥发性有机物进行溯源分析,对10辆配置相同的整车进行挥发性有机物(VOC)进行测试,探讨了车辆VOC的挥发特性,对样车内16类型号、配置和工艺一致的零部件及其原材料进行了VOC测试,对测试结果进行溯源分析,识别出车内VOC含量贡献较大的零部件及其原材料,为改善车内空气质量提供数据支持。

环境检测中挥发性有机物检测技术的应用

挥发性有机物(VOCs)是一类在常温下易挥发的有机化合物,其主要来源包括燃料燃烧和交通运输。在工业废气、汽车尾气以及光化学污染过程中,大量的挥发性有机物被释放到大气中,构成了空气污染的重要组成部分。化合物的排放不仅对大气质量造成负面影响,还对人类健康和生态系统产生潜在威胁。目前,通过气相色谱技术可以对空气中的挥发性有机物进行准确的检测和分析,进一步降低污染源对环境产生的负面影响,从而确保人类居住环境的健康和可持续发展。

环境检测中挥发性有机物检测技术的运用研究

研究综述了环境检测中挥发性有机物(VOCs)检测技术的现状和发展趋势,分析了VOCs检测面临的低浓度、高复杂度和多相态等挑战,探讨了未来VOCs检测技术的发展方向和前景,如在线监测、微型化等。文章还以某化工厂检测案例为例,介绍了气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术在环境检测中VOCs检测的应用和优势,旨在为VOCs检测技术的研究和应用提供一个参考框架和思路。

大气中挥发性有机物的污染治理策略分析

在我国当前生态环保建设持续推进的背景下,大气环境质量要求愈发严格,大气污染的治理力度不断加大,其中挥发性有机物作为引起大气污染问题的重要因素,有着较为广泛的来源,严重威胁了社会大众的身体健康,所以针对挥发性有机物采取切实有效的污染治理策略刻不容缓。本文以大气中挥发性有机物概述为切入点,探讨了其造成大气污染的基本情况,并重点分析了其污染治理策略。

大气中挥发性有机物监测技术研究

随着人类社会的持续发展,尤其是城镇化的快速推进,VOCs的排放日益增多,导致空气质量持续恶化,对人类生活环境造成了极大的威胁。在空气中,气态VOCs是形成光化学污染的关键前体物质,能够形成臭氧污染,对人体健康造成极大的危害。VOCs的检测技术是当前国内外研究热点。本文对空气中挥发性有机物的检测方法,进行了探究分析,并对其方法的优缺点进行了介绍,并在最后对废气在挥发性有机物的处理提出一些建议措施,以期对我国空气中VOCs的监测工作提供一定的参考。

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。

城市大气中挥发性有机物监测技术研究

城市大气污染作为现阶段严重的环境污染类型之一,一直是环保工作落实的难点。本文围绕挥发性有机物进行研究,分析了大气中挥发性有机物的概念、来源、类型与危害程度,并阐述了挥发性有机物监测项目中常用的技术手段,详细阐述各项技术的应用方法与注意事项,旨在建立完善的挥发性有机物监测技术体系,充分发挥技术优势,确保监测报告能够真实反映城市大气环境质量状况。

挥发性有机物治理现状及处理技术分析

挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)是形成O_(3)和PM_(2.5)的重要前体物,对人体健康和环境都有严重危害。治理VOCs是目前大气污染控制的关键。基于VOCs的治理现状,总结了VOCs的来源和种类,梳理了我国VOCs相关的政策法规和标准,详细阐述了VOCs的治理技术,重点分析了吸附法、催化燃烧法以及吸附-催化燃烧组合处理技术的研究现状,并对未来VOCs治理的发展方向进行了展望。

水产品挥发性风味化合物生成机理及其分析技术研究进展

水产品是海洋和淡水渔业生产的水产动植物产品及其加工产品的总称,营养丰富,蛋白质含量是禽畜产品的2~4倍,且易于人体吸收,含有维生素和矿物质(如维生素D、硒、磷和钙等)。此外,水产品提供的n-3多不饱和脂肪酸,包括二十碳五烯酸和二十二碳六烯酸,对大脑发育起着重要作用^([1])。随着我国居民收入、生活水平提高,国民膳食结构逐渐优化,水产品的食物健康功能越来越受到重视,水产品在居民膳食中的比重越来越高,消费需求量也越来越大。根据《中华人民共和国2021年国民经济和社会发展统计公报》报道,2021年我国全年水产品产量6693万t,比上年增长2.2%。2021年渔业产值14 507亿元,比2012年增加6103亿元,2013—2021年年均增长3.4%^([2])。

典型电子企业挥发性有机物排放特征及健康评价

通过对区域内特定行业企业进行调研,开展挥发性有机物(VOCs)采样分析,并对VOCs排放特征及健康效益进行评价。结果显示,粉体涂料喷涂主要污染物为烷烃(85.8%),UV漆喷涂主要污染物含氧VOC(91.4%),PU漆涂主要污染物为含氧VOC(72.4%)和烷烃(22.4%)。粉体涂料喷涂能够显著降低排放VOCs的臭氧生成潜势(OFP),粉体材料替代对环境存在一定的正面效益;在健康方面,喷粉车间可能存在致癌风险,UV漆泵房和PU漆泵房均存在一定的致癌风险,粉体材料替代UV漆和PU漆对环境存在一定的正面效益具有非致癌健康风险的正面健康效益;企业存在无组织排放较大,末端治理设施处理效率较低等情况,需加强对VOCs的收集与处理管控。

植物源挥发性有机物采样和分析方法研究进展

植物源挥发性有机物(BVOCs)排放量约占全球总VOCs排放的90%,其排放易受环境因子(温度、光照、土壤水分、饱和水汽压差、风速、风向、O_(3)和CO_(2)浓度等)的影响,对采样和分析要求极高,而BVOCs样品的精准采集与分析是获取BVOCs排放因子的基础。该文综述了国内外BVOCs采样和分析方法,根据采样系统是否能控制或模拟环境因子(温度、湿度、光照强度、空气湍流、二氧化碳浓度等),对采样叶室的适用性进行了分析。其中光合仪-动态封闭系统可精准控制温度、光照强度、二氧化碳浓度,易使空气形成自然交换且便于外场测量,适用于大多数植物BVOCs排放测量。依托高塔、系留球、飞机等开展测量的开放式采样系统适用于外场的长期观测。PTR-MS、PTR-TOF-MS、Vocus-PTR-TOF等在线分析系统逐步得到应用。微型传感器已应用于BVOCs的快速检测,碳同位素分析法已应用于BVOCs合成转化过程中组分的探究。对采样和分析系统发展的研究,将为精准获取BVOCs排放因子并评估其环境效应提供依据。

大气中挥发性有机物的监测和控制技术分析

本文通过逐一介绍国内挥发性有机化合物的分析检测标准、实验室监测方法(包括气相色谱法、气相色谱质谱法)、现场监测方法(包括便携式傅里叶红外仪法和便携式气相色谱—质谱法)、在线监控系统、污染物排放标准和控制限值,以及污染控制治理技术等方面的情况,综合分析当前挥发性有机化合物的监测现状,并明确治理的目标和方向。