一开车就头晕？慎防车内VOCs超标

建立数据库：通过动态顶空-超低温冷阱预浓缩的方式，采集汽车内饰的油漆、顶棚面料、座椅皮革、地毯、隔音棉、PP塑料、发泡PU、密封胶、密封条、座椅面料等10余种车内材料释放出来的VOCs，并利用GGT 0620进行上机检测，得出的数据用Canvas进行自动峰积分，结合NIST谱库保留指数对每个峰进行检索定性，得到每种材料的指纹特征库，随即建立此车企车内不同部件的特征因子数据库。以下为某两种车内部件的组分特征清单：

模拟溯源分析：取1.1g地毯、0.1g油漆及0.6g座椅皮革到40mL的Vail瓶中，组成一个混合样品，分析该样品释放的VOCs，得到该样品的谱图。将混合样品谱图与部件的指纹谱库进行相似度溯源及贡献分析，分析结果如下：

MDT软件识别该样品的VOCs来源，得出分析结果：混合样品的VOCs与内饰材料的指纹谱库中的油漆、地毯、座椅皮革指纹图高度匹配，说明混合样品中含有该三种材料，与混合样品的材料完全匹配。此外，MDT软件还可以用于分析混合样品中各个内饰材料的VOCs占比，结果如下：

实验结果表明，该方法能够精准定性各部件的挥发性成分，通过MDT软件的多种溯源模型以及各材料谱库分析模拟混合样品，可以准确识别模拟样品的样品源及其VOCs的贡献度占比。

该方案可协助用户分析车内目标VOCs组分的样品源，以及目标VOCs组分的贡献占比，达到精准分析不合格的车内VOCs的目的，为解决不合格的车内空气问题提供科学的数据支撑。