禾信大氣VOCs吸附濃縮在線監(jiān)測系統(tǒng)
禾信大氣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(jī)物氣相色譜連續(xù)監(jiān)測系統(tǒng)技術(shù)要求及監(jiān)測方法》HJ 1010-2018標(biāo)準(zhǔn)要求，可同時(shí)實(shí)現(xiàn)環(huán)境空氣中C2~C12不少于125種揮發(fā)性有機(jī)物的在線定性與定量分析。為用戶提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)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(hù)，可安裝在常規(guī)實(shí)驗(yàn)室或監(jiān)測車內(nèi)運(yùn)行。
一、產(chǎn)品原理
環(huán)境空氣或標(biāo)準(zhǔn)氣體等樣品通過不同進(jìn)樣口被抽取進(jìn)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(shù)，將樣品中VOCs全組分高效捕集并濃縮于捕集管中，其中一級超低溫冷阱，實(shí)現(xiàn)對VOCs的高效富集，同時(shí)有效除水、N2、O2、CO等物質(zhì)；第二級常溫阱，吸附去除CO2；第三級超低溫冷阱實(shí)現(xiàn)VOCs的二次冷凍聚焦，優(yōu)化VOCs出峰效果；再采用高達(dá)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。
二、特點(diǎn)與優(yōu)勢
1)合理的進(jìn)樣周期設(shè)置：24小時(shí)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(yù)濃縮：三級鈍化濃縮系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對C2-C12碳?xì)浠衔铩Ⅺu化烴、含氧化合物、含硫化合物等揮發(fā)性有機(jī)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(shí)時(shí)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(jié)果：FID/MS雙通道檢測，超快速升溫解析實(shí)現(xiàn)高效脫附VOCs組分(升溫速率≥50℃/s)，有效減小進(jìn)樣峰展寬；
5)多種進(jìn)樣方式組合：可在線直接進(jìn)樣，也可采用蘇瑪罐、吸附管、氣袋等方式實(shí)現(xiàn)離線進(jìn)樣；
6)完善的質(zhì)控系統(tǒng)：可周期性插入空白或標(biāo)準(zhǔn)樣品，滿足系統(tǒng)質(zhì)控要求，系統(tǒng)內(nèi)置有用戶安全登錄、設(shè)備安全警報(bào)、操作日志，確保儀器安全運(yùn)行。
三、大氣VOCs吸附濃縮VOCs在線監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域
1)環(huán)境空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)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(zhuǎn)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
四、應(yīng)用案例
1)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(fēng)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(jī)物污染狀況和污染特征。
2) 臭氧敏感性分析
利用經(jīng)驗(yàn)動力學(xué)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)?；贓KMA曲線，計(jì)算出環(huán)境中若需削減臭氧所需的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(shí)空變化規(guī)律。
3) 關(guān)鍵組分識別
獲取目標(biāo)組分對應(yīng)的大增量反應(yīng)活性(MIR)，并根據(jù)《環(huán)境空氣臭氧污染來源解析技術(shù)指南(試行)》，獲取VOCs質(zhì)量濃度與OFP的關(guān)系以及組分信息，提出相應(yīng)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。
4) 臭氧生成量估算
利用箱體模型對獲得的VOCs關(guān)鍵組分進(jìn)行削減情景模擬。并獲得臭氧生成對關(guān)鍵VOCs組分濃度變化的靈敏度即相對增量反應(yīng)性(RIR)，從而表示某一關(guān)鍵組分的臭氧生成率。
5) 受體模型源解析
利用實(shí)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(guān)鍵組分來源結(jié)構(gòu)，以確定重點(diǎn)VOCs排放源，得出VOCs臭氧生成關(guān)鍵組分的各個來源占比。
6) 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(jié)果基礎(chǔ)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(jìn)行分級管控，從而減少臭氧污染天數(shù)。
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