某精细化工园区VOCs污染特征及来源解析

为实现精细化工园区精准溯源,基于某园区2018年3~12月挥发性有机物(VOCs)在线监测数据及气象监测数据,分析整体污染水平和组分特征,利用正定矩阵因子分解(PMF)模型开展源解析研究,并结合条件双变量概率函数(CBPF)对主要排放源进行精准定位。结果表明,园区VOCs平均体积分数为(381.92±183.62)×10-9,优势组分为卤代烃,优势物种依次为二氯甲烷、甲苯、1,2-二氯甲烷等,体现了精细化工园区的高VOCs污染特性;PMF分析表明精细化工排放源贡献为59.18%,道路移动源贡献为27.48%,是园区制定管控措施需要重点考虑的2个方面;CBPF分析表明园区东南部和东北部重污染企业分布较多,园区周边敏感区域易受园区高浓度VOCs排放的影响。

基于最小二乘法和时频原子变换的谐波/间谐波测量算法

提出了最小二乘法与时频原子变换相结合的谐波/间谐波测量方法。应用最小二乘法对整个测量频段扫频,获取谐波/间谐波分量的个数和大致频率。依次对各个分量跟踪配置时频原子变换对应的带通滤波器,精确测量其频率和幅值。时频原子变换是具有自适应复带通滤波特性的新型时频分析方法,其频窗宽度与频窗中心相互解耦,可以灵活调整而不受窗函数中心频率的限制。通过构造频窗互不交叉的复带通滤波器来抑制频率邻近分量之间的干扰,同时能在非同步采样条件下抑制基波频率波动对测量精度的影响。仿真结果表明该方法具有测量精度高、计算量小、抗噪性能好等优点。

纤维刨花板制造工艺研究

对纤维刨花板的基本制造工艺参数进行了研究,分析了温度、压力、时间、配比和密度等五个因子对纤维刨花板基本性能的影响,并优化了热压工艺参数。

天津市应急响应期间VOCs污染特征及来源解析

为探究重污染天气污染过程VOCs化学组分特征及主要来源,利用2019~2020年天津市11次重污染天气预警及应急响应前后逐小时VOCs在线数据,分析环境受体中VOCs化学组分变化特征,并利用正定矩阵因子分解(PMF)模型及二元条件概率函数(CBPF)解析其来源.结果表明,在重污染天气预警及应急响应期间,观测点φ(VOCs)均值为35.7×10^(-9).冬季应急响应期间VOCs体积分数较秋季有所增加,其中烯烃增加48%,烷烃增加4%.重污染天气预警及应急响应期间污染累积阶段,不同VOCs组分其变化幅度有明显差异,橙色预警期间,烷烃占比增加36%,乙炔占比下降32%;黄色预警期间,烷烃占比增长14%,乙炔占比下降5%.重污染天气预警及应急响应期间,机动车排放源、天然气挥发源及溶剂使用源是环境受体中VOCs主要贡献源,贡献率分别为17.5%、15.4%和15.2%.相比应急响应前,黄色预警期间机动车排放源和柴油挥发源对环境受体中VOCs的贡献率分别减少2.0%~5.5%和2.1%~6.6%,溶剂使用源贡献率减少0.2%~2.4%;橙色预警期间,机动车排放源贡献率减少0.1%~8.3%,溶剂使用源贡献率减少0.5%~6.2%.

基于多通道分布式VOCs在线监测质谱系统精准识别企业污染源

建立一套适用于工业园区VOCs无组织排放的监管溯源系统,该系统通过多通道分布式质谱在企业内部和厂界进行多个在线监测点位连续监测,实现对VOCs的无组织排放污染源的初步识别.监测数据结合正交矩阵因子分解(PMF)模型和二元条件概率函数(CBPF)方法精准识别园区内不同范围尺度的污染源.该系统成功应用于台州市化工园区内某医药化工厂,并对于该厂区10个监测点位进行了为期3个多月VOCs在线监测,运用PMF模型解析厂区环境大气VOCs的污染源因子,再结合CBPF方法识别各个污染源因子的地理位置信息.结果表明,在监测期间氯苯排放的贡献率和预警次数远大于其他物种,相对于其他物种,丁烯的异常排放频率更高,甲苯的异常排放频率较低;在浓度排名前10的物种中,只有氯苯在不同监测点位中有明显的浓度变化;园区环境空气中VOCs来自于丁烯排放、甲苯排放、氯苯排放、溶剂使用、涉硫工艺和工业生产;基于各污染源因子相对于10个监测点位的CBPF结果区分了厂区的本地污染源和外部污染源,并识别出了本地污染源的具体位置和外部污染源的传输方向.