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            大氣VOCs吸附濃縮在線監(jiān)測系統(tǒng)
            大氣VOCs吸附濃縮在線監(jiān)測系統(tǒng)

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            廣東

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            暫無
            廣州禾信儀器股份有限公司

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            產(chǎn)品概述

            大氣VOCs吸附濃縮在線監(jiān)測系統(tǒng)采用GC-FID、GC-MS雙通道檢測方法,滿足《環(huán)境空氣揮發(fā)性有機物氣相色譜連續(xù)監(jiān)測系統(tǒng)技術要求及監(jiān)測方法》HJ 1010-2018標準要求,可同時實現(xiàn)環(huán)境空氣中C2~C12不少于125種揮發(fā)性有機物的在線定性與定量分析。為用戶提供實時、準確的空氣VOCs組分信息。該系統(tǒng)檢測限低、操作簡單、容易維護,可安裝在常規(guī)實驗室或監(jiān)測車內(nèi)運行。

            產(chǎn)品原理

            環(huán)境空氣或標準氣體等樣品通過不同進樣口被抽取進入AC-GCMS 1000雙通道氣體捕集系統(tǒng);并通過超低溫空管捕集技術,將樣品中VOCs全組分高效捕集并濃縮于捕集管中,其中**級超低溫冷阱,實現(xiàn)對VOCs的高效富集,同時有效除水、N2、O2、CO等物質;第二級常溫阱,吸附去除CO2;第三級超低溫冷阱實現(xiàn)VOCs的二次冷凍聚焦,優(yōu)化VOCs出峰效果;再采用高達50℃/s的速率將樣品快速加熱氣化并由載氣帶入GCMS完成在線定性與定量分析。

            特點與優(yōu)勢

            1)合理的進樣周期設置:24小時全自動采樣,周期內(nèi)平均分布采樣,采樣周期≤60min;

            2)三級高效預濃縮:三級鈍化濃縮系統(tǒng),實現(xiàn)對C2-C12碳氫化合物、鹵化烴、含氧化合物、含硫化合物等揮發(fā)性有機物等一百多種VOCs的全組分濃縮富集;

            3)成熟的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng):實時獲取各組分濃度并自動繪制濃度變化曲線,可定制其他數(shù)據(jù)處理功能;

            4)快速升溫優(yōu)化檢測結果:FID/MS雙通道檢測,超快速升溫解析實現(xiàn)高效脫附VOCs組分(升溫速率≥50℃/s),有效減小進樣峰展寬;

            5)多種進樣方式組合:可在線直接進樣,也可采用蘇瑪罐、吸附管、氣袋等方式實現(xiàn)離線進樣;

            6)完善的質控系統(tǒng):可周期性插入空白或標準樣品,滿足系統(tǒng)質控要求,系統(tǒng)內(nèi)置有用戶安全登錄、設備安全警報、操作日志,確保儀器安全運行。

            應用領域

            • 1)環(huán)境空氣質量實時在線監(jiān)測(VOCs/SVOCs)

            • 2)化工園區(qū)VOCs/SVOCs的固定或流動監(jiān)測

            • 3)氣象研究,如VOCs在環(huán)境中的遷移轉化、灰霾成因研究

            • 4)行業(yè)(涂料、石化、香料、煙草等)特定污染組分識別

            應用案例

            1) TVOCs變化情況跟蹤

            AC-GCMS 1000持續(xù)在線監(jiān)測大氣監(jiān)測大氣污染狀況,監(jiān)測出整體大氣VOCS濃度呈下降后回升的趨勢,與VOCs排放管控措施的實施情況較吻合。

            圖1 TVOCs變化趨勢

            2) 過程分析

            基于歷史數(shù)據(jù),分析臭氧觀測濃度的長期變化規(guī)律、趨勢,確定風場、氣壓場、地勢高度場等信息,開展臭氧前體物VOCs的在線和離線觀測,評估臭氧及其前體揮發(fā)性有機物污染狀況和污染特征。

            圖2 2016-2019年7月O3與NO2/NO關系

            3) 臭氧敏感性分析

            利用經(jīng)驗動力學模擬方法(EKMA曲線法)繪制出NOx-VOCs-臭氧等值曲線。確定該區(qū)域所屬的是NOx敏感區(qū)、VOCs敏感區(qū)或NOx與VOCs協(xié)同控制區(qū)。基于EKMA曲線,計算出環(huán)境中若需**程度削減臭氧所需的NOx與VOCs削減比例。判斷環(huán)境空氣臭氧污染形成的NOx與VOCs敏感性以及敏感性的時空變化規(guī)律。

            圖3 攀枝花市弄弄坪站點EKMA曲線

            4) 關鍵組分識別

            獲取目標組分對應的**增量反應活性(MIR),并根據(jù)《環(huán)境空氣臭氧污染來源解析技術指南(試行)》,獲取VOCs質量濃度與OFP的關系以及組分信息,提出相應的控制對策。從而獲取擁有高濃度水平、高OFP水平的組分名單以及濃度水平較低卻擁有高OFP濃度組分的組分信息。

            圖4 市政府OFP與濃度關系

            5) 臭氧生成量估算

            利用箱體模型對獲得的VOCs關鍵組分進行削減情景模擬。并獲得臭氧生成對關鍵VOCs組分濃度變化的靈敏度即相對增量反應性(RIR),從而表示某一關鍵組分的臭氧生成率。

            圖5 韶關臭氧相對增量反應活性結果圖

            6) 受體模型源解析

            利用實測的環(huán)境VOCs濃度水平數(shù)據(jù),借助受體模型解析出總VOCs以及關鍵組分來源結構,以確定重點VOCs排放源,得出VOCs臭氧生成關鍵組分的各個來源占比。

            圖6 六類污染源對VOCs的貢獻

            7) 控制對策及政策支撐

            利用在線EKMA曲線分析影響臭氧生成的主控因子,在模型情景擬合的輸出結果基礎上,提出多種針對性的VOCS:NOX的削減方案,滿足在不同臭氧污染狀況下進行分級管控,從而減少臭氧污染天數(shù)。

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