-
挥发性有机污染物(volatile organic compounds,VOCs)是指在常温下饱和蒸汽压大于70 Pa、常压下沸点在50~260 ℃以内的有机化合物[1]。VOCs作为PM2.5和O3的重要前驱体,会对大气环境和人类健康造成危害[2-3]。近年来,工业源VOCs排放量有所上升[4],已成为我国VOCs排放的主要来源[5]。企业工厂VOCs排放除了有组织污染排放源外,还存在较多的无组织排放源。无组织排放的VOCs具有物质种类多、排放无规则、排放总量大等特点,其连续在线监测难度大,很难对其进行监测和管理[6-8]。若对无组织排放VOCs的监测不及时,易造成恶臭扰民、厂界排污纠纷等问题。因此,对VOCs排放集中的区域进行实时无组织排放VOCs监测,及时了解环境中不同位置VOCs变化情况,防止其对环境以及人体健康造成危害,具有重要意义。
目前,化工厂VOCs监测方式可分为点、线、面3大类[9]。点监测又可以分为离线点监测和在线点监测。离线点监测为利用苏玛罐[10-11]、气袋[12-13]和吸附管[14-15]等采样工具采集某个位置样品,然后将样品送回实验室进行分析。这种监测方法常规简便,且所用到的实验室仪器如气相色谱/质谱联用仪[16-17]等精度较高、性能优异。然而,该监测方法所采集的样品为某一时间段的VOCs,其特征不具有时效性;且该方法无法监控区域VOCs浓度的长时期时空变化[18]。在线点监测为GC-MS[19-20]、传感器[21]、便携式GC[22]等在线分析仪器对某个位置进行监测分析。这种监测方法通常能够长期自动采样监测,数据具有时效性。但是该方法监测范围单一,难以通过一个位置的VOCs组成与浓度情况实时反映该区域所有位置的情况。线监测为开放光路长光程傅里叶变换红外光谱仪[23]等对直线上最远1 km的距离进行监测。线监测方法速度快,范围比点监测要广,数据有时效性,但能够识别的物质较少,且不能对大面积范围进行采样监测。面监测则为红外气体相机[24]等对最小直径1 km范围内的空间进行监测。红外气体相机监测覆盖范围较大,分析速度快,能够连续在线监测,但无法进行组分定性分析。
综上所述,现有VOCs点与线监测方法中存在监测覆盖面小,而面监测存在无法对未知污染物进行组分分辨的难题。因此,需要结合点监测所用到的高灵敏度、高分辨率仪器与面监测所覆盖的较大监测范围,进行点面联合在线连续监测。使用单台仪器对大范围多个点位VOCs监测的系统有Sentinel哨兵系统[25]等。Sentinel 哨兵系统能够在1 h以内监测50个不同点位VOCs,采样直径可达500 m。但是,该系统检测限为1~100 μmol·mol−1,无法进行低浓度VOCs监测,且只能针对特定物质进行定量分析,无法对未知混合VOCs进行定性分析。
为实现单台分析仪器对化工厂多个不同点位的VOCs连续在线监测,本课题组使用多管路长距离的采样装置进行连续采样,将采样装置与高性能飞行时间质谱仪搭建为一套远距离多通道VOCs连续在线监测系统(以下简称监测系统)。监测系统通过对PAMS与有机硫标气的采样分析,得到其性能指标,以期为化工厂VOCs在线监测提供参考。
远距离多通道的无组织排放VOCs连续在线监测系统
Remote multi-channel continuous online monitoring system for fugitive emissions of VOCs
-
摘要: 研制了一套远距离多通道VOCs连续采样在线监测系统。监测系统主要由远距离多通道VOCs连续采样装置与真空紫外灯单光子电离源飞行时间质谱仪组成。通过PAMS与有机硫标准气体对该系统进行了性能表征测试。结果表明:各物质连续7次实验RSD≤7%;最优检测限为0.004 μmol·mol−1;在0.01~1.00 μmol·mol−1浓度范围内各物质判定系数大于0.99;定量误差在−13%~25%之间,可以满足环境中VOCs监测要求。该监测系统采样距离为500 m,可在1 h内完成10个不同点位的采样,并可对C4~C10烃类、有机硫化物和苯系物VOCs进行在线分析。该系统可应用于化工园区无组织排放VOCs的在线监测中。Abstract: In this study, an online remote and multi-channel VOC monitoring system is developed. The monitoring system is mainly composed of a remote and multi-channel continuous sampling device and a vacuum ultraviolet single-photon ionization time-of-flight mass spectrometer. The system was characterized by PAMS and organic sulfur standard gases. Results showed that the RSD (n=7) of each substance was less than 7% and the detection limit was 0.004 μmol·mol−1. The linear range was 0.01~1 μmol·mol−1 and the determination coefficient of each substance was greater than 0.99. The quantitative error is between −13% and 25%, which meets the monitoring requirements of VOCs in the environment. By using the monitoring system, analysis of samples from 10 different sampling points can be completed within 1 h; the sampling sites were 500 m away from the monitoring site. On-line analysis of C4~C10 hydrocarbons, organic sulfides and benzene VOCs have been successfully demonstrated. This study has broad application prospects in the monitoring of fugitive emissions of VOCs in chemical parks.
-
表 1 PAMS标气稀释样品性能测试结果
Table 1. Test results of PAMS diluted sample
序号 化合物 相对标准偏差 检测限/(μmol·mol−1) 回归方程 判定系数 1 2-丁烯 4% 0.004 y = 249.551x + 2 420.425 0.996 4 2 异戊二烯 5% 0.007 y = 95.257x + 905.937 0.998 0 3 戊稀 4% 0.004 y = 361.425x + 3 362.243 0.996 8 4 苯 3% 0.009 y = 465.552x + 283.246 0.998 1 5 甲基环环己烷、1-己烯 6% 0.011 y = 232.521x + 1 037.603 0.995 8 6 甲苯 3% 0.006 y = 892.119x + 2 894.267 0.997 5 7 甲基环己烷 3% 0.012 y = 158.074x + 1 246.552 0.997 9 8 正庚烷 7% 0.013 y = 86.066x + 671.171 0.999 4 9 苯乙烯 3% 0.005 y = 2 005.573x – 13254.431 0.998 9 10 乙苯、二甲苯 2% 0.005 y = 6 558.624x – 28 344.486 0.999 6 11 甲基庚烷、正辛烷、三甲基戊烷 4% 0.004 y = 219.464x - 113.732 0.999 2 12 丙苯、乙基甲苯、三甲基苯 2% 0.005 y = 16 219.341x – 146 784.243 0.999 4 13 正壬烷 3% 0.010 y = 147.171x + 1 295.787 0.999 1 14 二乙基苯 2% 0.010 y = 3 837.434x – 61 056.438 0.996 3 15 正癸烷 4% 0.010 y = 217.974x − 372.583 0.999 1 16 甲硫醇 4% 0.004 y = 184.071x + 5 440.735 0.998 6 17 甲硫醚、乙硫醇 5% 0.007 y = 687.545x + 8349.737 0.998 8 18 二硫化碳、丙硫醇 4% 0.004 y = 507.624x + 6444.181 0.997 5 19 乙硫醚、丁硫醇 3% 0.009 y = 1890.564x + 10091.348 0.998 1 20 二甲基二硫醚 6% 0.011 y = 6656.976x + 53850.376 0.998 0 表 2 定量误差测试结果
Table 2. Quantitative error test results
序号 化合物 定量误差 序号 化合物 定量误差 1 2-丁烯 −10%~−1% 11 甲基庚烷、正辛烷、三甲基戊烷 −3%~13% 2 异戊二烯 −6%~5% 12 丙苯、乙基甲苯、三甲基苯 11%~25% 3 戊稀 −6%~8% 13 壬烷 −1%~16% 4 苯 −7%~3% 14 二乙基苯 14%~21% 5 甲基环环己烷、1-己烯 8%~12% 15 正癸烷 10%~20% 6 甲苯 −10%~7% 16 甲硫醇 1%~4% 7 甲基环己烷 −4%~12% 17 甲硫醚、乙硫醇 3%~8% 8 正庚烷 −13%~4% 18 二硫化碳、丙硫醇 1%~4% 9 苯乙烯 1%~16% 19 乙硫醚、丁硫醇 3%~7% 10 乙苯、二甲苯 3%~19% 20 二甲基二硫醚 1%~10% -
[1] 李玉桂. VOC与涂料配方[J]. 企业科技与发展, 2010(22): 50-51. doi: 10.3969/j.issn.1674-0688.2010.22.018 [2] DERWENT R G, JENKIN M E, UTEMBE S R, et al. Secondary organic aerosol formation from a large number of reactive man-made organic compounds[J]. Science of the Total Environment, 2010, 408(16): 3374-3381. doi: 10.1016/j.scitotenv.2010.04.013 [3] ATKINSON R. Atmospheric chemistry of VOCs and NOx[J]. Atmospheric Environment, 2000, 34(12/13/14): 2063-2101. [4] 杨利娴. 我国工业源 VOCs 排放时空分布特征与控制策略研究[D]. 广州: 华南理工大学, 2012. [5] LIU Y, XIE Q, LI X, et al. Profile and source apportionment of volatile organic compounds from a complex industrial park[J]. Environmental Science: Processes & Impacts, 2019, 21(1): 9-18. [6] 蔡琢, 蒋军成, 丁晓晔. 化工园区安全及环境危险性分析[J]. 工业安全与环保, 2008, 34(1): 24-26. doi: 10.3969/j.issn.1001-425X.2008.01.010 [7] 李佳羽, 刘利民, 韩建华, 等. 典型化工园区 VOCs 排放控制技术的评价[J]. 化工进展, 2016, 35(4): 1250-1256. [8] 何梦林, 肖海麟, 陈小方, 等. 化工园区基于排放环节的VOCs排放特征研究[J]. 中国环境科学, 2017, 37(1): 38-48. [9] 张珊, 高松, 崔虎雄, 等. 上海市典型化工园区 VOCs 特征及臭氧生成潜势分析[J]. 安徽农学通报, 2016, 22(15): 71-72. doi: 10.3969/j.issn.1007-7731.2016.15.036 [10] WEI W, CHENG S, LI G, et al. Characteristics of volatile organic compounds (VOCs) emitted from a petroleum refinery in Beijing, China[J]. Atmospheric Environment, 2014, 89: 358-366. doi: 10.1016/j.atmosenv.2014.01.038 [11] 贾记红, 黄成, 陈长虹, 等. 炼焦过程挥发性有机物排放特征及其大气化学反应活性[J]. 环境科学学报, 2009, 29(5): 905-912. doi: 10.3321/j.issn:0253-2468.2009.05.002 [12] 刘锦, 王秀艳, 杨文, 等. 天津临港石化企业VOCs排放特征及环境影响[J]. 环境科学研究, 2018, 31(2): 215-220. [13] 展先辉, 仝东超, 邵艳珊, 等. 挥发性有机物采样方法的综合评价[J]. 天津理工大学学报, 2015, 31(4): 61-64. [14] GUO F Y, LIU X Y, CHENG X J, et al. Study on VOCs emission characteristic of a petrochemical enterprise in Tianjin Lingang[J]. Chinese Environmental Science, 2017, 37(6): 2072-2079. [15] ELBIR T, CETIN B, CETIN E, et al. Characterization of volatile organic compounds (VOCs) and their sources in the air of Izmir, Turkey[J]. Environmental Monitoring and Assessment, 2007, 133(1/2/3): 149-160. doi: 10.1007/s10661-006-9568-z [16] 何秋生, 王新明, 赵利容, 等. 炼焦过程中挥发性有机物成分谱特征初步研究[J]. 中国环境监测, 2005, 21(1): 61-65. doi: 10.3969/j.issn.1002-6002.2005.01.019 [17] 韩博, 吴建会, 王凤炜, 等. 天津滨海新区工业源VOCs及恶臭物质排放特征[J]. 中国环境科学, 2011, 31(11): 1776-1781. [18] NA K, KIM Y P. Seasonal characteristics of ambient volatile organic compounds in Seoul, Korea[J]. Atmospheric Environment, 2001, 35(15): 2603-2614. doi: 10.1016/S1352-2310(00)00464-7 [19] 黄振, 梁胜文, 胡柯, 等. 空气中挥发性有机物在线监测系统运维及质控问题探讨[J]. 环境科学与技术, 2017, 40(S1): 282-285. [20] 何丽. 成都城区大气挥发性有机物污染特征及来源研究[D]. 成都: 西南交通大学, 2018. [21] 苏爱华. 环境空气VOC在线监测系统在化工业园区环境监测中的应用研究[J]. 环境科学与管理, 2018, 43(11): 97-101. [22] PACE C, KHALAFW, LATINO M, et al. E-nose development for safety monitoring applications in refinery environment[J]. Procedia Engineering, 2012, 47: 1267-1270. doi: 10.1016/j.proeng.2012.09.384 [23] 张欢, 张晶晶. 固相微萃取/便携式气相色谱质谱联用仪在大气分析中的应用[J]. 环境研究与监测, 2016, 29(3): 41-43. [24] GRIFFITHS P R, SHAO L, LEYTEM A B. Completely automated open-path FT-IR spectrometry[J]. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 2009, 393(1): 45-50. doi: 10.1007/s00216-008-2429-6 [25] 庄义成, 徐波, 彭永强, 等. 工业区VOC控制与空气质量自动监测[C]//中国仪器仪表学会分析仪器分会、中国仪器仪表行业协会分析仪器分会, 中国仪器仪表学会环境与安全检测仪器分会. 高效、优质、低耗、安全、环保: 第6届中国在线分析仪器应用及发展国际论坛暨展览会论文集. 2013: 14. [26] 霍蕾, 高伟, 苏海波, 等. 高灵敏 VOCs 在线真空紫外单光子电离飞行时间质谱仪的研制[J]. 质谱学报, 2018, 39(2): 171-179. doi: 10.7538/zpxb.2017.0066 [27] 谭国斌, 高伟, 黄正旭, 等. 真空紫外灯单光子电离源飞行时间质谱仪的研制[J]. 分析化学, 2011, 39(10): 1470-1475. [28] GAO W, TAN G, HONG Y, et al. Development of portable single photon ionization time-of-flight mass spectrometer combined with membrane inlet[J]. International Journal of Mass Spectrometry, 2013, 334: 8-12. doi: 10.1016/j.ijms.2012.09.003