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室内降尘是诸多有毒污染物质的运载体和反应床。其中所携带重金属可以通过手-口摄食、呼吸摄入、皮肤接触等途径进入人体并在脂肪和内脏组织中积累，可能引发癌症、皮肤病、心血管疾病和糖尿病等健康损伤[1-3]。手-口摄食是室内降尘的人体暴露主要途径[4]，因此对经胃肠道的降尘中重金属的健康风险评价尤为重要。目前降尘中重金属健康风险评价的研究多基于总量分析，即通过测定降尘中重金属的总暴露剂量以评价其人体健康风险。然而，降尘进入胃肠道环境后，其中的重金属并不能完全溶出，从而被人体吸收并造成危害。仅通过分析重金属的总量，可能会导致降尘中重金属的人体健康风险被高估。因此，需考虑重金属的生物有效性（bioavailability），从而更加真实、准确地评估室内降尘中重金属的人体健康风险[5]。
重金属的生物有效性测定常需开展动物实验，然而动物实验多存在费用高、周期长、重复性差等问题，同时也容易引起伦理方面的争议，限制了其广泛应用[6-7]。因此，目前普遍采用体外提取的方法测定重金属的生物可给性（bioaccessibility）。传统的体外提取方法众多，主要包括单步溶剂提取法、连续提取法和体外胃肠道模拟消化法。单步溶剂提取法的提取剂（如CaCl2和EDTA等）成本较低，操作简便，但试剂用量需要针对不同情况进行调整，提取量与实际生物可给性部分只存在统计学关系[8]。连续提取法（如Tessier法和BCR法等）可分析降尘中重金属的赋存形态，有较好的重现性，在一定程度上能反映大气降尘中重金属的生物有效性。但其缺少统一的操作规范，且提取剂的选择性差，各提取态之间存在交叉影响[9]。体外胃肠道模拟消化法的分析结果通常与动物实验相关性高，是目前优选的生物可给性分析法。然而，不同体外胃肠道模拟消化法所采用的消化液组分、pH值和消化时间等参数各不相同，结果缺乏可比性，并且操作较为复杂[1]。
软饮料是人们日常生活中的常见饮品，具有廉价易得的优势。特别是已有研究表明软饮料可作为提取剂，用于土壤中重金属生物可给性的分析。Schnug等[10]发现，普通可乐作为提取剂可用于分析基于作物生长情况的农田土壤中重金属的生物可给性，其分析结果与EDTA提取法存在着较好的相关性。Lottermoser等[11]进一步以3种可乐作为提取剂，分析铀废矿土壤中铀的生物可给性，发现其分析结果与传统的DTPA和CaCl2提取法均具有较好的相关性。然而，目前尚未有基于软饮料提取法对降尘中重金属生物可给性分析的研究。
综上所述，本文对中国南北方的典型地区室内降尘开展如下研究：（1）采用HNO3-HCl消解法对室内降尘中重金属进行总量测定，并对其污染水平进行评价；（2）采用改进的BCR连续提取法分析室内降尘中重金属的形态；（3）采用一种典型的体外胃肠道模拟法（solubility bioavailability research consortium, SBRC）和磷酸单步提取法分析重金属生物可给性；（4）以软饮料（普通可乐和零度可乐）作为提取剂，构建新型室内降尘中重金属的生物可给性模型。
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室内降尘样品采集于2019 年10—12 月，来自我国13 个城市的18 个室内环境，编号列为S1至S18。其中S1、S15和S17分别源自吉安、保定和西宁小区居民楼室内降尘，S2和S14分别源自吉安和北京办公区室内降尘，S3和S4源自井冈山不同县城的居民楼室内降尘，S13源自呼和浩特高校画室室内降尘，S5、S6、S9、S12、S16和S18分别源自金华、长沙、泉州、厦门、青岛和天津高校学生宿舍室内降尘，S7和S8源自泉州不同居民楼室内降尘，S10和S11源自昆明不同居民楼室内降尘。样品采用毛刷在天气晴朗干燥至少3 d后，选择无风的天气，在各采样点进行清扫采集。所有样品采集后密封保存，运输至实验室。室内降尘样品于室温条件下干燥，去除毛发、棉絮等大颗粒杂物后，过230 目（63 μm）的尼龙筛后用于后续分析。此外，室内降尘样品的pH和TOC分别采用pH计（美国奥利龙，pHS-29B型）和总有机碳分析仪（日本岛津，TOC-L）测定，其中pH平均值为8.07，TOC平均值为3.47%。
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室内降尘中重金属总量分析采用HNO3-HCl双酸消解[12]。形态分析采用改进的BCR连续提取法[13]，提取态分为F1（酸提取态）、F2（可还原态）、F3（可氧化态）和F4（残渣态）。重金属总量和形态分析样品均采用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS，7800，美国Agilen公司）测定。总量分析过程中用土壤成分分析标准物质[GBW07407(GSS-7)]和[GBW07405(GSS-5)]进行全程质量监控，回收率在80%—120%之间。
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室内降尘中重金属生物可给性分别采用SBRC胃相、磷酸、普通可乐和零度可乐等4种提取法进行分析。其中SBRC胃相提取法参考自文献[14]。磷酸单步溶剂法提取步骤为：称取0.1000 g室内降尘样品至15 mL离心管中，加入1 mL 0.3 mol·L−1磷酸溶液，在25 ℃，100 r·min−1条件下振荡2 h，提取液离心过滤后，用2% HNO3稀释至3 mL，保存于4 ℃待测。可乐提取法操作步骤为：称取0.5000 g室内降尘样品至15 mL离心管中，加入5 mL已超声去除气体的可乐（普通可乐和零度可乐），在25 ℃，100 r·min−1条件下振荡1 h，提取液离心后，取2 mL上清液加入40 μL的浓硝酸，消化12 h后，再加入0.2 mL 30% H2O2，放入水浴锅中75 ℃消化1 h，过滤后保存于4 ℃待测。所有提取液中重金属含量均采用ICP-MS（7800，美国Agilent公司）测定。
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地累积指数（geoaccumulation index，Igeo）被广泛应用于评估降尘重金属污染研究[15]。其计算公式为：Igeo = log2(Ci/1.5Cn)。式中，Ci表示重金属在该样品的实测值，Cn表示重金属在该样品对应省（市）地区的地质背景值[16]，1.5是考虑到造岩运动可能引起背景值波动而设定的常数。地累积指数根据指数大小分为7 个等级：Igeo ≤ 0表示无实际污染；0 < Igeo ≤ 1表示轻度污染；1 < Igeo ≤ 2表示中度污染；2 < Igeo ≤ 3表示中度至严重污染；3 < Igeo ≤ 4表示严重污染；4 < Igeo ≤ 5表示严重至极度污染；Igeo > 5表示极度污染。
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室内降尘中重金属生物可给性计算公式为：BA(%) = (Ce × V) / (C × m) × 100%，式中，BA为重金属的生物可给性；Ce为提取液中某种重金属元素浓度，mg·L−1；V为提取液体积，L；C为室内降尘重金属总量，mg·kg−1；m为提取液中的室内降尘质量，kg。
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采用SPSS 22.0对数据进行描述性统计和相关性分析，采用Origin 2019b进行作图。
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室内降尘样品中重金属V、Cr、Co、Ni、Cu、As、Mo、Cd和Pb的总量平均值（表1）分别为44.92、76.06、10.05、51.88、108.73、19.94、5.62、3.49、106.09 mg·kg−1，分别为中国土壤（A层）背景值[16]的0.55、1.25、0.79、1.93、4.81、1.78、2.81、35.97、4.08 倍，表明除V和Co之外的7 种重金属元素均存在不同程度的富集。与此相一致，除V和Co以外，其余重金属的变异系数均超过50.0%，呈强变异性，说明其空间分布不均匀，受人为活动的影响较为强烈，可能存在局部污染源。此外，本研究室内降尘中重金属含量与之前研究中所报道的全国非工业区中重金属含量较为接近[17]。
通过地累积指数进一步对室内降尘污染情况进行分析（图1）。室内降尘各元素污染程度表现为Cd > Cu > Pb > Mo > Ni > As > 0 > Cr > Co > V。除As、Co和V之外，均存在不同程度的污染。其中Cr、Pb、Ni和Mo普遍为轻度污染，Cu为中度污染，Cd为严重污染。值得注意的是，元素Ni和Cr地积累指数较高的采样点多位于南方，这可能与南方城市具有较多的冶金和电镀产业排放有关[18]。此外，As污染程度较严重的降尘样品多来自北方采样点，这可能是由于北方具有更高的燃煤需求[19]。
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研究区域内不同重金属形态如图2所示。9 种重金属占比最高的形态均为F4（残渣态），平均值依次为：Cr(86.94%) > As(86.88%) > V(85.46%) > Ni(82.29%) > Co(80.48%) > Pb(75.54%) > Cu(73.43%) > Mo(62.36%) > Cd(34.96%)。特别是V、Cr、Co、Ni和As的F4（残渣态）的平均比例高于80%，可能是因为这些元素大部分与铝硅酸盐矿物结合，稳定性较强，其潜在生物可利用性较小[20]。进一步分析发现，Cu和Pb的F3（可氧化态）的比例相对较高（范围分别为3.92%—46.67%和7.67%—33.84%），表明这两种元素可能易与室内降尘中有机质发生吸附作用。Mo在F1（酸提取态）和F3（可氧化态）中的比例相对较高（范围分别为1.47%—24.09%和5.56%—46.71%），表明Mo可能在降尘处于弱酸性和氧化性条件下易释放进入环境。Cd的F1（酸提取态）和F2（可还原态）的比例在上述9 种重金属中最高（范围分别为1.09%—48.08%和10.80%—74.97%）。由于F1（酸提取态）可在中性或弱酸性条件下释放，F2（可还原态）可在还原性条件下释放并造成二次污染，表明Cd可能在环境中容易发生迁移转化，被人体吸收，其环境健康风险特别值得关注。
此外，本研究中南北方室内降尘的形态分布规律较为接近。Zhou等[21]对合肥室内降尘中重金属进行形态分析，结果表明Cd、Pb和Zn的主要存在形态为可迁移态（F1、F2或F3），而V和Cr主要以F4（残渣态）形式存在。Ozcan[22]采用BCR提取法分析Sakarya工业区街道灰尘中重金属的形态，结果显示重金属生物可利用态（F1+F2+F3）占比从大到小顺序为Cd > Mn > Zn > Cu > Ni > Cr，与本研究结果一致。
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4种不同提取法（SBRC提取法、磷酸提取法、普通可乐提取法和零度可乐提取法）对室内降尘中重金属的生物可给性分析如图3所示。SBRC法生物可给性由大到小为：Pb(70.92%) > Cd(63.57%) > Cu(52.44%) > As(34.54%) > Co(30.26%) > Ni(27.22%) > V(20.89%) > Cr(16.62%) > Mo(13.48%)。Pd、Cd、Cu、As、Co、Ni和V生物可给性介于20%—80%之间，特别是其中Pb、As、Cd属于剧毒型元素，释放到环境后可对人体健康构成潜在威胁。Cr和Mo的生物可给性小于20%，表明其形态较为稳定。与此相一致，Zhao等[23]采用SBRC法分析厦门大气降尘中Cu、Cd及Pb生物可给性分别为18.22%—103.34%、31.00%—106.24%和38.81%—100.46%。此外，Dodd等[24]通过对比改良的EN-71（European Standard Toy Safety protocol）和SBRC两种体外胃肠道模拟法，发现六组研究数据中SBRC法对降尘中重金属Cu、Cd和Pb的提取率均高于60%。
普通可乐提取法和零度可乐提取法的各元素生物可给性结果处于同一数量级（均小于20%），但均远低于SBRC提取法结果。这可能是因为普通可乐和零度可乐均含有磷酸（普通可乐磷含量为172 mg·L−1；零度可乐磷含量为120 mg·L−1）[25]，而磷酸根可与铅等重金属阳离子发生沉淀反应，导致其较低的提取率。此外，与普通可乐相较，零度可乐中还添加了柠檬酸。已有研究表明，柠檬酸可从受污染的土壤中溶解更多的重金属[11]，导致基于零度可乐的生物可给性略高于普通可乐提取法。与本研究结果数据相似，Lottermoser等[11]采用3种可乐提取铀污染矿区3个分区土壤中的重金属，As和Ni平均提取率分别为0.6%—3.1%和0.2%—1.3%。
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新型可乐提取模型的构建需要与传统生物可给性方法分析数据进行对比，分析两者间是否存在相关性。在本研究中，分别对室内降尘中重金属总量、F1（酸提取态）、生物可利用态（F1+F2+F3）提取量、传统生物可给性分析法（SBRC提取法和磷酸提取法）和软饮料提取法（普通可乐和零度可乐）的提取量之间进行相关性分析，结果如图4和表2所示。
除Cr之外，SBRC提取法分别与生物可利用态（F1+F2+F3）和F1（酸提取态）均呈现极显著相关（P < 0.01）。这可能是因为对于Cr而言，F1、F2和F3三态，特别是F1+F2的含量较低，导致其SBRC与F1+F2+F3的相关性不显著。与此相对应，对于F1+F2+F3含量较高的Cd和Mo，SBRC与F1+F2+F3的相关性系数分别高达0.968**和0.977**。除V之外，磷酸提取法与F1（酸提取态）均呈现显著相关（P < 0.05）。这可能与V和Cr的F1（酸提取态）较低有关。此外，SBRC与磷酸对于除Cr和V的其余7种重金属均呈现极显著相关（P < 0.01）。
普通可乐和零度可乐对所有9 种重金属元素的提取量均呈现极显著相关（P < 0.01）。进一步分析发现，零度可乐与传统生物可给性方法具有更高的相关性。对于所有9 种重金属元素，零度可乐提取法分别与BCR法中的生物可利用态（F1+F2+F3）和SBRC提取法呈现显著相关（P < 0.05）。这表明，尽管两种可乐的提取原理较为相似，但由于零度可乐中去除了普通可乐中糖类的干扰，并加入柠檬酸等酸性物质，增强了零度可乐对于重金属生物可提取态，尤其是F1态的提取效果。特别是针对As和Cd这两种高毒重金属元素，零度可乐提取法具有较大的提取量，并且与SBRC的相关性系数分别高达0.882**（As）和0.769**（Cd）。此外，鉴于软饮料提取法中无需超纯水、优级纯的化学试剂，并且废液环保易于处置，具有方便快捷的特点，使得其在非发达地区和国家中具有较大的实用价值和可行性，可作为提取剂用于室内降尘重金属生物可给性的初步分析。与此同时，仍需注意的是，软饮料提取法尚存在着提取率低等问题，在后续的推广过程中，需进一步扩大样本量，建立体外软饮料生物可给性与动物实验（如小鼠等）生物有效性测试结果间的相关关系，以期用于更精准便捷的健康风险评估。
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（1）研究区域内室内降尘样品中Cr、Ni、Cu、As、Mo、Cd和Pb均存在不同程度富集，并且Cd污染最为严重。
（2）研究区域内室内降尘中9 种重金属均以F4（残渣态）为主。各分析方法生物可给性平均值由大到小依次为SBRC提取法>磷酸提取法>零度可乐提取法>普通可乐提取法。
（3）软饮料（特别是零度可乐）与传统生物可给性分析方法的提取量显著相关，具有构建新型室内降尘中重金属的生物可给性模型的潜力。
基于软饮料法分析室内降尘重金属生物可给性
Research on bioaccessibility of heavy metals in indoor dusts based on soft drink extraction
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摘要: 近年来，生物可给性被广泛用于降尘中重金属的健康风险评价，然而传统的生物可给性分析方法存在诸多局限性。鉴于软饮料具有廉价易得的优势，本研究以室内降尘为研究对象，在对其重金属总量、形态和传统生物可给性分析的基础上，进一步通过相关性分析，探讨基于软饮料的新型室内降尘中重金属生物可给性分析方法的可能性。结果表明，室内降尘样品中重金属V、Cr、Co、Ni、Cu、As、Mo、Cd和Pb的总量平均值分别为44.92、76.06、10.05、51.88、108.73、19.94、5.62、3.49、106.09 mg·kg−1。地积累指数法表明室内降尘中Cd为严重污染。9 种重金属形态占比最高的均为F4（残渣态）。各生物可给性分析方法总体提取率由大到小依次为SBRC提取法>磷酸提取法>零度可乐提取法>普通可乐提取法。软饮料提取法（特别是零度可乐法）的重金属提取量分别与BCR法中的生物可利用态（F1+F2+F3）和SBRC提取法的提取量均呈现显著相关（P < 0.05），具有较大的实用价值和可行性。本研究以期为降尘中重金属的健康风险评价提供更为详实的理论基础。Abstract: Recently, bioaccessibility has been widely applied in health risk assessment of dusts, while the traditional analysis methods for bioaccessibility have many limitations. Since the soft drinks have the low-cost advantage, the contents, chemical fractions, and bioaccessibility based on the traditional methods of heavy metals in the indoor dusts were firstly analyzed in this study, and then a new bioaccessibility analysis method based on soft drink extraction was established by correlation analysis. The results showed that the average contents of heavy metals (including V, Cr, Co, Ni, Cu, As, Mo, Cd and Pb) in the indoor dusts were 44.92, 76.06, 10.05, 51.88, 108.73, 19.94, 5.62, 3.49, 106.09 mg·kg−1, respectively. The geoaccumulation index showed that Cd was heavily contaminated in China. Among the chemical fractionations of all the heavy metals, the residual fraction (F4) had the highest concentration. For the extraction rates, the four different methods were ranked in the following order, SBRC > phosphoric acid extraction method > Coke Zero > Coca Cola Classic. The heavy metal concentrations extracted by soft drinks, especially Coke Zero, were well correlated with those extracted by BCR (F1+F2+F3) and SBRC (P < 0.05) methods, which showed that Coke Zero has greater practical value for the determination of bioaccessibility. This research will provide more theoretical basis for the health risk assessment of heavy metals in dusts.
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Key words:
- indoor dust /
- heavy metal /
- bioaccessibility /
- soft drinks
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近年来，由于世界范围内的工业发展，人们越来越重视污染物排放[1-2]。静电除尘器(ESP)作为一种能够有效地从干或湿空气流中去除细微颗粒物的装置[3-4]，被广泛应用于各种工业领域生产设施中的尾气处理[5-7]，其总体除尘效率超过99%，并且具有效率高、阻力小、适用性强等优点。然而，由于细颗粒携带的电荷较低，传统的静电除尘器对亚微米颗粒的去除率相对较低，而且尺寸较小的颗粒更倾向于与烟气一起运动而被排放到空气中，这些细微颗粒物很可能被人体吸入肺部而引起各种呼吸道疾病，特别是对儿童和老年人造成巨大的健康危害[8-9]。因此，提高静电除尘器对细微颗粒物的捕集性能，使其满足更严格排放标准已成为当前亟待解决的问题。
国内外学者对影响静电除尘器除尘效率的因素开展了较深入的研究，而烟气流速作为影响其性能的主要参数一直被广泛关注[10-11]。东明等[12]分析了不同烟气流速下静电除尘器的捕集性能，得出了烟气流速越大，颗粒捕捉效果越差、除尘性能就越低的结论。周海军[13]探究了烟气流速对除尘效率的影响，并对引起烟气流速变化的原因及其最佳选取值进行了深入讨论。为了测试不同环境下烟气流速对ESP除尘性能的影响，沈之旸等[14]针对宽间距ESP内大流量高温烟气中的细微颗粒物进行了研究，揭示了温度和烟气流速等关键因素对细微颗粒物静电捕捉的影响规律。
将磁场引入到ESP中因其良好的性能表现，而受到了广泛的重视[15-20]。磁分离技术最早应用于工业中金属粒子的分离[21-22]，之后将其引入到ESP[17, 20]，发现可以有效地提高除尘效率。孙英浩[23]分析了磁增强电晕放电的放电特性及其对细微颗粒物的荷电机理。米俊锋等[24]比较了磁增强预荷电器和传统预荷电器的荷电效率，揭示了磁增强电晕放电的放电机理。毕业武等[25]研究了磁增强负电晕放电特征，分析了这一过程的放电特性和磁场对极间不同区域的影响。ELABBAS[26]实验表明，放电电极附近磁场的增强对放电电流的增加有显著影响。ZHANG等[27]发现磁场对静电除尘器的捕集性能的促进作用。
鉴于上述的研究成果，为了更好地展现磁场对ESP颗粒物除尘效率的影响，本研究建立了磁场环境下静电除尘器的多场耦合模型，基于不同的烟气流速来探究ESP中同种颗粒的运动特性和捕集性能以揭示磁场的贡献及其规律，为设计新型ESP提供参考。
1. 理论模型
1.1 气体流场
烟气流动满足质量守恒方程(连续性方程)和动量守恒方程[28](Navier-Stokes方程)见式(1)和式(2)。
∂ρg∂t+∂∂xi(ρgui)=0 (1) ∂∂t(ρguj)+∂∂xi(ρgujui)=−∂P∂xj+μeff∂2uj∂xi2+Sj (2) 式中：
ρg 为烟气密度，kg⋅m−3 ；ui 和uj 为气体速度，m⋅s−1 ；P 为气体平均静压，Pa ；μeff 为有效扩散系数，μeff=μ+μt ；μ 为气体动力粘性系数，kg⋅(m⋅s)−1 ；μt 为湍流动力黏性系数，kg⋅(m⋅s)−1 ；Sj 为广义源项；下注“i ”和“j ”分别代表x 和y 方向。1.2 电磁场
对于线板式静电除尘器，在电晕稳定放电情况下，可由Poisson方程和电流连续性方程[29]进行描述，见式(3)和式(4)。
∇⋅⇀E=−∇2U=ρε0 (3) ∇⋅⇀J=0 (4) 式中：
⇀E 为电场强度，N⋅C−1 ；U 为电势，V ；ε0 为真空介电常数，F⋅m−1 ；ρ 为空间电荷密度，C⋅m−2 ，⇀J 为电流密度矢量，可分为x ，y 方向的分量，各分量的单位为A⋅m−2 。电流密度可以简化为式(5)。
⇀J=ρbion⇀E (5) 式中：
bion 为离子迁移率，m2⋅(V⋅s)−1 ；ρ 为空间电荷密度，C⋅m−2 。结合电场强度的表达式
⇀E=−∇U ，式(5)可表示为式(6)。⇀J=−ρbion∇U (6) 考虑离子迁移率为常数，
∇bion=0 ，结合式(3)和式(4)，得到电流连续性方程，见式(7)。∇U⋅∇ρ=ρ2/ε0 (7) 需要指出的是，本研究引入线板式ESP中的磁场是稳恒的，在时间和空间上是不变的，不涉及方程组的求解。
1.3 颗粒动力场
细微颗粒物在外加磁场作用下，x-y坐标下的动量方程包含颗粒惯性力、洛伦兹力、电场力和拖曳力，由于细微颗粒物质量很小，重力被忽略，则具体颗粒动力场动量方程见式(8)。
mpdudt=Fm+Fe+FD (8) 式中：
mp 为颗粒质量，kg ；u 为运动速度，m⋅s−1 ；洛伦兹力Fm=QpvpB ，其中QP=Qdiff+Qsat ，Qdiff 为扩散荷电带电量，Qsat 为电场荷电带电量，vp 为颗粒作回转的运动速度，B 为磁感应强度；电场力可表示为Fe=QPE ；拖曳力FD=mpFd ，指的是颗粒和黏性流体进行相对运动时，流体作用于颗粒上的阻碍物体相对运动的力，其中Fd=12ApρgCD(ug−up)|ug−up| ，Ap 为颗粒的迎流面积，ug 和up 分别为烟气平均流速¯ug 和尘粒平均速度¯up 的标量值，CD 是气流和颗粒间的阻力系数。2. 网格无关性验证
图1给出二维线板式ESP的网格划分图。这里将计算区域分为3个电晕区和其他部分。由于电晕区附近的电势梯度较高，因此，需要对这一区域的网格进行细化以确保计算准确性。
不同网格数下线板式ESP的除尘效率及其相对误差如图2所示，可以看出：随着网格数量的增加，除尘效率的相对误差呈下降的趋势。当网格数为41 440时，相对误差达到最小，仅为1.5%，满足工程实际计算的要求，因此，选择此网格数进行计算。
3. 数值模拟
3.1 可靠性验证
Deutsh-Anderson(D-A)公式是目前计算分级除尘效率普遍采用的公式，能准确地反映实际工况。为了使数值结果更加可靠，这里计算了与已有研究[30]相同结构和工况下的线板式ESP分级除尘效率，并与D-A公式的计算结果进行了对比，如图3所示。不难看出：相比于D-A公式，本研究的数值模拟结果更加接近于文献实验数据，分级效率的计算精度更高，从而验证了本研究理论数值模型及计算方法的可靠性。
3.2 不同烟气流速下的磁场效应
为了直观地考察磁场效应对颗粒轨迹的影响情况，本研究给出了工作电压为50 kV时2.5 μm粒径颗粒在线板式ESP的运动轨迹，如图4所示。可以发现：在同一烟气流速下，外加磁场作用时颗粒的运动轨迹更偏向于收尘板，这是由于磁场产生的洛伦兹力使得颗粒在ESP中作螺旋运动，颗粒荷电更充分，促进了颗粒的捕集作用；在同一外加磁场环境中，随着烟气流速的变小，颗粒更易靠近收尘板，这是因为烟气流速越小，颗粒停留时间越长，扩散荷电作用更明显，有利于颗粒的捕获。
图 4 有无外加磁场作用下的颗粒运动轨迹Figure 4. Particle trajectories with or without external magnetic field图5给出了不同烟气流速下磁感应强度对颗粒除尘效率影响的曲线，可以发现：不论是否存在外加磁场，除尘效率均随着烟气流速的增大不断下降，且下降幅度逐步减小；在同一烟气流速下，相比无磁场环境，磁场效应能有效地提高除尘效率，并且随着磁感应强度的增大，除尘效率呈增大的趋势；随着烟气流速的增大，除尘效率随磁感应强度变化的上升曲线越陡峭，说明了磁场作用在高烟气流速下对ESP除尘性能的提升幅度更大；相邻2条曲线的除尘效率差值逐渐减小，表明了烟气流速削弱除尘效率的程度在低磁感应强度时更大，且在无外加磁场时最大。
不同磁感应强度下除尘效率随速度的变化曲线如图6所示。由此得知：随着烟气流速的增大，除尘效率均呈非线性下降的趋势，并逐渐趋于平缓，而相邻2条曲线的差值逐渐变大，也说明了低烟气流速下磁场对颗粒物除尘效率的贡献更小；磁感应强度越大，除尘效率随速度变化的下降曲线越缓慢，说明了烟气流速降低除尘效率的幅度在高磁感应强度时更小；在同一烟气流速下，磁感应强度越大，颗粒的除尘效率越高，且随着磁感应强度等幅增大，除尘效率的增幅逐步减小，这表明磁场可有效地提高颗粒的捕集效果，但提高幅度随着磁感应强度的增大而降低。
为了进一步分析磁场对颗粒捕集性能的影响，根据图6中的数据，给出了不同烟气流速下贡献率，如图7所示。可以看出：随着烟气流速的增大，磁场对颗粒捕集的贡献率均呈增大且逐渐变缓的趋势，相邻2条曲线的差值逐渐增大，同样说明了高烟气流速下外加磁场的贡献率更显著；在同一烟气流速下，磁感应强度的增大使得ESP中同种颗粒除尘效率的贡献率不断增大，而增幅逐步减小，也表明了磁场对颗粒捕集的促进效果随着磁感应强度的增大不断减小。
4. 结论
1)无论烟气流速为何值，磁场环境下ESP的除尘效率均更高，证明了磁场的引入可有效提高线板式ESP的除尘性能。
2)随着烟气流速的增大，颗粒的除尘效率逐渐下降，而外加磁场对其贡献逐渐升高，说明高烟气流速时磁场效应更明显。
3)在磁感应强度不断增大时，烟气流速对除尘效率的削弱程度逐步降低，且同种颗粒的除尘效率逐渐增大，但增长幅度不断较小，表明磁场对除尘性能的贡献程度随着磁感应强度的减小而逐步增大。
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图 1 室内降尘中重金属地累积指数
Figure 1. The geoaccumulation index of heavy metals in the indoor dusts
图 3 室内降尘重金属不同提取方法提取率
Figure 3. Extraction ratio of heavy metals in indoor dusts by different extraction methods
图 4 不同提取法对重金属提取态的相关性
Figure 4. Relationship between extractable heavy metal concentrations using different methods
表 1 室内降尘中重金属总量(mg·kg-1）
Table 1. Heavy metal contents in the indoor dusts (mg·kg-1）
V Cr Co Ni Cu As Mo Cd Pb 室内降尘（n=18） 最小值 21.44 16.13 5.85 13.87 7.33 5.82 0.66 0.14 11.73 最大值 79.16 330.60 18.76 180.59 318.01 43.67 22.09 11.54 282.20 平均值 44.92 76.06 10.05 51.88 108.73 19.94 5.62 3.49 106.09 中位数 42.43 56.32 9.05 37.67 96.66 17.17 3.90 2.43 92.83 标准差 15.24 70.75 3.58 45.35 84.01 11.44 5.80 3.27 70.96 变异系数/% 35.92 125.62 39.55 120.39 86.91 66.61 148.81 134.63 76.44 全国-非工业区[17] — 132.82 — 42.51 116.12 38.16 — 3.31 170.97 全国-工业区[17] — 206.97 — 50.06 332.67 369.39 — 22.02 861.72 中国土壤背景值[16] 82.4 61.0 12.7 26.9 22.6 11.2 2.0 0.097 26.0 
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表 2 重金属不同提取态间的相关系数（n=16）
Table 2. Correlation coefficients for heavy metal concentrations detected in different extracts (n=16)
V Cr Co Ni Cu As Mo Cd Pb SBRC-F1 0.621** 0.465 0.847** 0.930** 0.879** 0.876** 0.974** 0.901** 0.881** SBRC- (F1+F2+F3) 0.787** 0.395 0.925** 0.956** 0.861** 0.846** 0.977** 0.968** 0.906** 磷酸-F1 0.423 0.616* 0.889** 0.988** 0.967** 0.879** 0.975** 0.953** 0.943** 磷酸- (F1+F2+F3) 0.588* 0.598* 0.923** 0.938** 0.868** 0.843** 0.965** 0.894** 0.740** SBRC-磷酸 0.447 0.456 0.897** 0.904** 0.770** 0.943** 0.943** 0.898** 0.776** 普通可乐-F1 0.641** 0.497 0.464 0.837** 0.802** 0.816** 0.976** 0.843** 0.921** 普通可乐-(F1+F2+F3) 0.778** 0.562* 0.416 0.732** 0.731** 0.812** 0.972** 0.765** 0.666** 普通可乐-SBRC 0.734** 0.293 0.535* 0.810** 0.810** 0.842** 0.964** 0.772** 0.762** 普通可乐-磷酸 0.547* 0.193 0.540* 0.815** 0.730** 0.956** 0.931** 0.877** 0.932** 零度可乐-F1 0.687** 0.807** 0.775** 0.909** 0.749** 0.864** 0.797** 0.838** 0.925** 零度可乐-(F1+F2+F3) 0.717** 0.546* 0.754** 0.909** 0.732** 0.840** 0.805** 0.770** 0.754** 零度可乐-SBRC 0.588* 0.525* 0.720** 0.885** 0.845** 0.882** 0.858** 0.769** 0.723** 零度可乐-磷酸 0.594* 0.342 0.689** 0.888** 0.632** 0.967** 0.677** 0.862** 0.951** 零度可乐-普通可乐 0.922** 0.734** 0.877** 0.875** 0.949** 0.971** 0.888** 0.988** 0.917** **P < 0.01；*P < 0.05.
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