VOC检测仪禾信质谱大气VOCs吸附浓缩在线监测系统 智慧石化园区大气污染多方位立体监控及预警预报平台建设(禾信质谱)

禾信质谱大气VOCs吸附浓缩在线监测系统AC-GCMS 1000用于测定空气，符合行业标准0。适用挥发性有机污染物项目。

结合历史环境监测数据+企业信息，建立大气污染动态评估地图，形成点、线、面三位一体，移动与固定监控动、静结合，建立石化园区排放常态化监管机制，建成排放-传输-受体全面覆盖的智慧园区环境监控预警应急体系，帮助园区实现环境空气快速预警预报、应急响应、污染溯源、环境评估等大气环境精准化管理，为持续改善环境质量、切实保障群众健康提供技术支撑。

一、产品概述

       大气VOCs吸附浓缩在线监测系统采用GC-FID、GC-MS双通道检测方法，满足《环境空气挥发性有机物气相色谱连续监测系统技术要求及监测方法》HJ 1010-2018标准要求，可同时实现环境空气中C2~C12不少于125种挥发性有机物的在线定性与定量分析。为用户提供实时、准确的空气VOCs组分信息。该系统检测限低、操作简单、容易维护，可安装在常规实验室或监测车内运行。

二、产品原理

      环境空气或标准气体等样品通过不同进样口被抽取进入AC-GCMS 1000双通道气体捕集系统；并通过超低温空管捕集技术，将样品中VOCs全组分高效捕集并浓缩于捕集管中，其中一级超低温冷阱，实现对VOCs的高效富集，同时有效除水、N2、O2、CO等物质；第二级常温阱，吸附去除CO2；第三级超低温冷阱实现VOCs的二次冷冻聚焦，优化VOCs出峰效果；再采用高达50℃/s的速率将样品快速加热气化并由载气带入GCMS完成在线定性与定量分析。

三、特点与优势

　　1）合理的进样周期设置：24小时全自动采样，周期内平均分布采样，采样周期≤60min；

　　2）三级高效预浓缩：三级钝化浓缩系统，实现对C2-C12碳氢化合物、卤化烃、含氧化合物、含硫化合物等挥发性有机物等一百多种VOCs的全组分浓缩富集；

　　3）成熟的数据处理系统：实时获取各组分浓度并自动绘制浓度变化曲线，可定制其他数据处理功能；

　　4）快速升温优化检测结果：FID/MS双通道检测，超快速升温解析实现高效脱附VOCs组分（升温速率≥50℃/s），有效减小进样峰展宽；

　　5）多种进样方式组合：可在线直接进样，也可采用苏玛罐、吸附管、气袋等方式实现离线进样；

　　6）完善的质控系统：可周期性插入空白或标准样品，满足系统质控要求，系统内置有用户安全登录、设备安全警报、操作日志，确保仪器安全运行。

四、应用领域

　　1）环境空气质量实时在线监测(VOCs/SVOCs)

　　2）化工园区VOCs/SVOCs的固定或流动监测

　　3）气象研究，如VOCs在环境中的迁移转化、灰霾成因研究

　　4）行业（涂料、石化、香料、烟草等）特定污染组分识别

五、应用案例

　　1）应用案例-2017厦门金砖国家峰会VOCs监测保障

　　　● TVOCs变化情况：

      　峰会开展期间，AC-GCMS持续在线监测大气污染状况，整体大气VOCs浓度呈下降后回升的趋势，与VOCs排放管控措施的实施效果较吻合。

　　　● 特殊VOCs日变化特征：

     　 AC-GCMS成功反映出植物源示踪物异戊二烯浓度的日变化规律，在正午达到高峰值与植物光合作用强度的变化相吻合。甲苯的光化学活性较高，白天期间甲苯污染浓度处于低值；而夜间光化学反应较弱，处于相对高值。

　　　● VOCs臭氧生成潜势（OFP）分析：

     　 峰会监测期间，芳香烃类化合物是主要的生成OFP组份，而卤代烃类化合物则是OFP贡献小的组分。总体上，并未出现各类VOC占比有突变的情况。

　　2）液化石油气（LPG）示踪物

        AC-GCMS能够有效检测LPG示踪物丙烷、正丁烷、异丁烷，具有很好的相关性，同时能够有效反映三种VOC的日变化趋势，能有效检测液化石油气中的挥发性组分。

　　3) 过程分析

       基于历史数据，分析臭氧观测浓度的长期变化规律、趋势，确定风场、气压场、地势高度场等信息，开展臭氧前体物VOCs的在线和离线观测，评估臭氧及其前体挥发性有机物污染状况和污染特征。

图： 2016-2019年7月O3与NO2/NO关系

　　4) 臭氧敏感性分析

      利用经验动力学模拟方法（EKMA曲线法）绘制出NOx-VOCs-臭氧等值曲线。确定该区域所属的是NOx敏感区、VOCs敏感区或NOx与VOCs协同控制区。基于EKMA曲线，计算出环境中若需最大程度削减臭氧所需的NOx与VOCs削减比例。判断环境空气臭氧污染形成的NOx与VOCs敏感性以及敏感性的时空变化规律。

图：攀枝花市弄弄坪站点EKMA曲线

　　5) 关键组分识别

       获取目标组分对应的最大增量反应活性（MIR），并根据《环境空气臭氧污染来源解析技术指南（试行）》，获取VOCs质量浓度与OFP的关系以及组分信息，提出相应的控制对策。从而获取拥有高浓度水平、高OFP水平的组分名单以及浓度水平较低却拥有高OFP浓度组分的组分信息。

图：市政府OFP与浓度关系

　　6）臭氧生成量估算

      利用箱体模型对获得的VOCs关键组分进行削减情景模拟。并获得臭氧生成对关键VOCs组分浓度变化的灵敏度即相对增量反应性（RIR），从而表示某一关键组分的臭氧生成率。

图：韶关臭氧相对增量反应活性结果图

　　7) 受体模型源解析

      利用实测的环境VOCs浓度水平数据，借助受体模型解析出总VOCs以及关键组分来源结构，以确定重点VOCs排放源，得出VOCs臭氧生成关键组分的各个来源占比。

图：六类污染源对VOCs的贡献

　　8) 控制对策及政策支撑

       利用在线EKMA曲线分析影响臭氧生成的主控因子，在模型情景拟合的输出结果基础上，提出多种针对性的VOCS:NOX的削减方案，满足在不同臭氧污染状况下进行分级管控，从而减少臭氧污染天数。

VOC检测仪禾信质谱大气VOCs吸附浓缩在线监测系统 智慧石化园区大气污染多方位立体监控及预警预报平台建设,AC-GCMS 1000

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