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PM2.5主要来源于汽车尾气、垃圾焚烧、火力发电厂、餐饮油烟等。本论文在前期研究的基础上,已有成熟的高效液相色谱检测PM2.5在非细胞的人工肺流体中产生OH自由基的方法。通过对汽车尾气和餐饮油烟两个污染源进行连续7天采样,用HPLC和ICP-MS分别检测两种典型源PM2.5样品在人工肺流体中产生的OH自由基的量和水溶态金属离子的含量。结果表明:单位质量的PM2.5汽车尾气样品比餐饮油烟样品产生的OH自由基多,且PM2.5样品中含量最高的Fe离子是诱导PM2.5产生OH自由基的原因之一。 相似文献
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选择雾霾天气对徐州市城郊大气PM_(2.5)采样,利用SEM/EDS对采集后PM_(2.5)颗粒物的物化特性进行分析,并利用DGGE法分析PM_(2.5)颗粒物上微生物的群落结构。结果表明:滤膜上PM_(2.5)大多为亚微米系颗粒物,颗粒物多数表面光滑无棱角,存在C、O、S、Si、Al、K、Na、Ca、Mg、Fe等元素;PM_(2.5)中的微生物种群分属于3个细菌类群:壁厚菌门,β变形细菌门和绿弯菌门。 相似文献
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《化工时刊》2017,(5)
根据齐齐哈尔大学监测点2014年3月~2015年5月间的大气实时监测数据及所采集的PM_(2.5)样品的分析数据,研究了监测期间各种气体污染物浓度在不同时段的变化特征,以及气象因素、各种气体污染物浓度之间的相关性。PM_(2.5)质量浓度与气象要素的相关性分析显示,PM_(2.5)质量浓度与大气压、风向呈正相关,与温度、湿度和风速呈负相关。PM_(2.5)质量浓度与气体污染物浓度的相关性分析表明,不同季节PM_(2.5)质量浓度与气体污染物浓度相关性不同,整个监测期间PM_(2.5)质量浓度与SO_2、CO、NO_2浓度呈现正相关,与O_3浓度呈较小的负相关。 相似文献
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在徐州市的7个典型城市功能区采集大气颗粒物样品,对PM_(10)和PM_(2.5)的污染水平进行了分析。结果表明,徐州市PM_(10)和PM_(2.5)的污染较严重,超标率分别为26.3%和31.2%;空间上,工业区和交通居住混合区污染严重;时间上,污染水平呈现为冬季春季秋季夏季;PM_(2.5)在PM_(10)中的比重大于粗颗粒物,约占58%,应重视对其监测与治理。 相似文献
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涂装作业时产生的大量漆雾是重要的细颗粒物(PM_(2.5))污染源之一。开展涂装喷涂时PM_(2.5)分布规律的研究,对于保护工人身体健康、提高大气质量有重要意义。本文使用粉尘传感器分析了喷涂距离、时间、风速、偏移距离等因素对PM_(2.5)分布的影响。结果表明:随着喷涂距离增加,PM_(2.5)浓度开始时逐渐提高,而后逐渐降低,在0. 9~1. 2 m达到最大稳定状态;随着喷涂时间增加,PM_(2.5)浓度逐渐提高;有风时PM_(2.5)浓度迅速降低,随着风速增加,PM_(2.5)浓度逐渐降低;随着距漆雾中心径向偏移距离增大,PM_(2.5)浓度降低,漆雾中心下方PM_(2.5)浓度相对于漆雾中心上方降低较慢;将传感器布置在距离喷嘴0. 9~1. 2 m、漆雾中心下方0. 3~0. 4 m处,可以较好地监测喷漆时PM_(2.5)浓度。 相似文献
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《中国洗涤用品工业》2014,(1):77
正记者2013年12月30日从中科院获悉,中科院大气物理研究所研究员张仁健课题组与同行合作,对北京地区PM2.5化学组成及源解析季节变化研究发现,北京PM2.5有6个重要来源,分别是土壤尘、燃煤、生物质燃烧、汽车尾气与垃圾焚烧、工业污染和二次无机气溶胶,这些源的平均贡献分别为15%、18%、12%、4%、25%和26%。据介绍,科研人员对2009年至2010年不同季节在北京城区采集的121对特氟龙和石英膜PM2.5样 相似文献
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夏秋两季对两个典型的污泥脱水车间(CY和HT)采集大气颗粒样品,对PM_(10)与PM_(2.5)质量浓度进行分析。结果表明,通风性较差的HT点的PM_(10)与PM_(2.5)污染严重,超过《环境空气质量标准》(GB3095-2012)规定2至3倍;颗粒物浓度季节变化规律:秋季夏季;PM_(2.5)/PM_(10)比值在0.5以上,表明颗粒物以PM_(2.5)为主;CY点通风好,利于室内颗粒物排放;HT点通风差,不利于室内颗粒物排放。HT点应改善通风设备,保障工人生命健康安全。 相似文献
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《过程工程学报》2017,(3)
采集河北省某钢铁企业烧结、高炉和转炉工序中的PM_(2.5)和PM_(10)样品进行单颗粒物形貌、粒径和元素分布特征分析,与全颗粒物的化学组成进行对比,采用分歧系数对不同工序细颗粒物成分进行相似性比较.结果表明,3个工序排放的颗粒物主要为富铁、富铅、无机盐复合、富硅、富钙和碳质颗粒等6类,烧结工序颗粒物粒径主要为1.5~10.0μm,高炉和转炉工序主要为0~2.5μm.烧结工序排放源主要成分为Cl,K,OC,Fe,Na和SO_4~(2-),高炉和转炉工序中PM_(2.5)和PM_(10)的主要成分为Fe.相同工序中PM_(2.5)与PM_(10)成分较一致,不同工序中颗粒物成分差异较大. 相似文献
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2015年在广州城区开展为期一年的PM_(2.5)样品采集,对其质量浓度以及主要的化学组分(水溶性离子、碳组分和元素)进行分析测定。结果表明:PM_(2.5)质量浓度的年均值为39.7±25.4μg/m3,有机物(Organic matter,OM)是其主要组成(38.3%),SO42-次之(21.8%),除K外,其他所检测出的金属元素对PM_(2.5)的贡献很小(≤1.0%)。PM_(2.5)及其主要的化学组分浓度季节变化特征显著,整体呈现冬高夏低的趋势。气团后向轨迹分析结果表明,北部地区的远距离传输是广州冬季PM_(2.5)的主要来源。此外,冬季生物质燃烧的贡献不容忽视。 相似文献
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《化学与粘合》2016,(5)
为了研究采暖期金属元素在大气颗粒物PM_1中的污染特征以及富集程度,分别采集哈尔滨市采暖期PM_1和PM_(2.5)样品,分析16种金属元素在PM_1和PM_(2.5)中的质量浓度变化,并采用富集因子法对金属元素在PM_1中的富集情况进行分析,与此同时,对其来源进行解析。分析结果显示,在采暖期,轻金属元素和重金属元素质量浓度的变化范围分别是0.4~12.5μg/m3和0.018~0.8μg/m~3。在PM_(1-2.5)中,金属元素的占比较小,金属元素更易在PM_1中富集。富集因子分析结果显示,大多数金属元素(除Mn和Ti之外)的EF值都大于10,说明源自人为污染(燃煤、燃烧秸秆、汽车尾气,燃放烟花等)。与化石燃料燃烧有关的As、Pb等元素的EF值均在1000左右,说明采暖期燃煤以及其它化石燃料的燃烧是导致一些重金属元素含量升高的主要原因。 相似文献
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PM_(2.5)是造成灰霾天气、降低能见度而影响交通安全并通过呼吸道进入肺泡危害人体健康的主要因素。PM_(2.5)因粒径小、吸附能力强且捕集困难而成为世界各国共同关注的大气环境问题,我国也将PM_(2.5)纳入空气质量强制监测范围。设计的无机陶瓷膜过滤器过滤元件与主体设备采用可拆卸机械密封连接,并对单根无机陶瓷膜管的通量、膜污染控制以及对PM_(2.5)捕集性能进行了研究。 相似文献
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分析佛山市南海区PM_(2.5)的污染特征。结果表明,南海区PM_(2.5)日变化特征显著,其夜间值高于白天,呈典型的双峰型变化;对南海气象局站点一次冬季持续高污染过程进行模拟分析表明,该站点PM_(2.5)的潜在污染源区主要分布在该站点以北的2~3 km内。 相似文献
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《广州化工》2016,(11)
从2013年冬季至2015年秋季对电子废弃物拆解场地周边进行大气监测,对不同季节的大气污染物PM_(2.5)含量以及PM_(2.5)中所含As、Cu、Cd、Pb、Zn等重金属含量随时间的变化做了污染分析。研究发现从2013年冬季至2015年秋季每个季度PM_(2.5)含量的平均值分别为152.87、205.45、62.20、173.69、273.89、164.57、192.76、188.90μg/m~3,均超过了国家空气质量二级标准(GB3095-2012)的浓度限值75μg/m~3,超标倍数分别为2.04、2.74、0.83、2.32、3.65、2.19、2.57、2.52倍。PM_(2.5)中的各种重金属元素在不同采样点随着季节的变化差异显著,这和每个季节的不同风向以及拆解厂区的拆解工作有很大关系。由电子废弃物拆解场地周边PM_(2.5)中重金属的相关性分析可以初步推断As、Cd、Cu和Pb、Zn可能来源相同。 相似文献
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《化工学报》2017,(11)
采用二级稀释采样方法对1台电厂煤粉炉、1台电厂CFB锅炉和2台工业层燃炉配备的WFGD前后烟气中PM_(2.5)进行现场采样。采用ELPI分析PM_(2.5)的数量及质量浓度粒径分布;通过SEM分析PM_(2.5)的显微结构,通过XRF、ICP-OES和离子色谱法分别对PM_(2.5)中次量、痕量元素及水溶性离子含量进行测定。研究结果表明,相比于WFGD前,煤粉炉和CFB锅炉WFGD后PM_(2.5)质量浓度减少,而层燃炉WFGD后PM_(2.5)质量浓度增加。WFGD后PM_(2.5)中存在大量块状、层状、片状、细小柱状和球形颗粒聚合体的结构,浆液成分及脱硫产物的附着会使PM_(2.5)的外观形貌特征发生显著变化。脱硫后由于脱硫浆液的参与,PM_(2.5)中Ca、S及相应Ca~(2+)、SO_4~(2-)含量显著增加,Si和Al的含量下降;气相的As、Se和Hg也会发生不同的化学变化从而进入PM_(2.5)。湿法脱硫过程中浆液会捕集烟气中颗粒物,但脱硫浆液成分及脱硫产物会经由干化作用直接形成颗粒或与原有颗粒经碰撞聚合形成新颗粒。 相似文献
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《化学工程与装备》2016,(10)
为研究泉州城区与近郊区PM_(10)与PM_(2.5)浓度的时空分布特征,对2014年泉州市涂山街和万安两个空气自动监测站的PM_(10)、PM_(2.5)监测数据进行了分析,并观察PM_(10)与PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO的相关关系。结果表明,泉州城区PM_(10)与PM_(2.5)的浓度均高于泉州近郊区,城区和近郊区的PM_(10)与PM_(2.5)具有明显的相关性且均出现出明显的月变化趋势,PM_(10)及PM_(2.5)最高月均浓度均出现于1月,而其最低月均浓度则分别出现于2月及7月。受周边环境及扩散条件的影响,涂山街PM_(10)与PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO的相关性较万安明显。 相似文献