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1.
利用便携式车载排放测试系统(PEMS)对2辆加装氧化催化转化器(DOC)和催化型柴油颗粒捕集器(CDPF)与否的国III重型柴油货车进行实际道路排放测试.结果表明,2辆改造重型柴油车的CO、THC、固态颗粒物粒数(SPN)和黑碳(BC)实际道路排放因子分别为(1.31±0.37)g/(kW×h)、(0.20±0.03) g/(kW×h)、(7.13×1010±5.27×1010)个/(kW×h)和(0.69±0.06)mg/(kW×h),相对于原始排放(拆除DOC+CDPF)分别降低52.48%、55.69%、99.91%和99.22%.从低速、中速到高速,CO和THC减排比例呈现上升趋势,然而运行工况对SPN和BC减排比例则无显著影响.加装DOC+CDPF会导致NO2在NOx中的占比升高,且从低速、中速到高速涨幅依次增大,但对NOx无明显减排效益,其排放因子为9.53~9.83g/(kW×h),远高于实验室排放限值.  相似文献   
2.
北京市2017年动态交通流模型开发和模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
3.
黄玥润  杨文  王秀艳  王雨燕  程颖  王帅 《环境科学》2023,44(9):4832-4842
为了评估淄博市涂装行业的挥发性有机物(VOCs)排放水平和减排潜力,对3个具有代表性的涂装行业:汽车制造涂装行业、木制家具涂装行业和金属表面涂装行业的8个典型企业展开实地调研;在此基础上采用实测法、物料衡算法和排放因子法核算企业的VOCs排放量,建立本地化排放因子,并与包括AP-42在内的国内外其他研究进行对比,评估企业排放水平;基于物料衡算法核算减排潜力;并采用显著性差异分析法研究各环节管控的影响程度.结果表明,淄博市汽车制造行业VOCs的排放因子为4.38 kg ·辆-1,木制家具涂装行业的排放因子(以涂料计)为212.52 g ·kg-1,金属表面涂装行业的排放因子(以涂料计)为42.79 g ·kg-1;家具企业C的源头减排潜力及金属G和F的过程减排潜力能够达到50%以上;各环节管控的影响程度从高到低依次为:源头>过程>末端.  相似文献   
4.
为研究制药行业采用不同工艺生产不同产品所产生的挥发性有机物(VOCs)的排放特征,以及评估不同废气处理技术对VOCs排放的影响,以山东省淄博市两个典型制药企业A、B为研究对象,采集了不同生产工艺、不同处理技术的的VOCs样品,采用分歧系数法比较了不同排放环节的臭氧前体物(PAMs)源谱相似性;以非甲烷总烃(NMHC)表征了VOCs总体排放情况;应用实测法计算了制药行业的排放因子;选用净化效率这一指标评估了不同废气处理技术对VOCs排放的影响。结果表明,淄博制药行业典型企业A、B的平均VOCs排放量为1.56 g∙kg−1,是《大气挥发性有机物源排放清单编制技术指南》限值的1/276。不同生产工艺下的PAMs排放特征存在显著差异,发酵类企业排放的PAMs以芳香烃和烷烃为主,经过RTO处理后,芳香烃类物质占比从49%升高到58%,其他物质占比均有降低,而经过“水喷淋+UV光氧”处理后,烷烃类物质占比从75%降低到69%,其它物质占比均有升高。化学合成类企业排放PAMs以烷烃为主,经过“冷凝+喷淋+活性炭吸附”处理后各类物质占比几乎无变化。不同处理技术对不同种类PAMs的净化效率不同,“UV光氧+水喷淋”更适用于污水站对VOCs和异味的去除,而RTO更适用于处理高浓度VOCs的废气。  相似文献   
5.
本文基于淄博市2019年18个自动监测站连续1 a的O3与前体物(NOx、 VOCs和CO),及常规气象监测数据(气温、相对湿度、风速和能见度),选取城区和郊区代表性站点,研究了O3与前体物的污染特征以及O3生成的影响因素.结果表明,淄博市2019年O3-8h浓度超标率为25.8%,超标天多出现在5~9月;城区NOx浓度高于郊区,而O3和VOCs浓度较低;各污染物的小时变化率具有明显的季节特征,秋冬季节O3上升和前体物下降时间均较春夏季节晚1 h左右,且O3生成累积的高峰时段缩短,城区O3浓度的整体上升速率高于郊区;对O3及各影响因素的相关性分析、偏相关分析及线性回归分析得到,O3与前体物和相对湿度呈负相关,与能见度、气温和风速呈正相关,各因素间存在相互影响;城区站点O3生成的主控因子有相对湿度、 NO<...  相似文献   
6.
王帅  王秀艳  杨文  王雨燕  白瑾丰  程颖 《环境科学》2022,43(3):1277-1285
近年来,我国城市的臭氧(O3)污染问题日益突出.挥发性有机物(VOCs)是O3生成的重要前体物,因此,了解VOCs主要特征以及来源对控制O3污染具有重要意义.于2019年5~9月在淄博市开展了在线VOCs观测,共计监测56个物种.观测期间,O3超标率为67.8%,ρ(VOCs)平均值为140.71μg·m-3,O3超标日的VOCs浓度为非超标日的1.04倍.从VOCs组分结构上看,浓度从高到低依次为:芳香烃>烷烃>烯烃>炔烃.其中1,3,5-三甲苯、邻-乙基甲苯、 1-丁烯和正己烷为超标日和非超标日排放较高的物种.臭氧生成潜势(OFP)中芳香烃和烯烃贡献较大.由PMF源解析结果得出,该城区VOCs来源主要包括机动车源、固定燃烧源、溶剂使用源、工艺过程源和天然植物源,其中机动车源为该城区最主要的VOCs来源.此外,O3超标日的机动车源占比为32.3%,固定燃烧源占比为24.2%,相比于非超标日分别升高了3.3%和6.9...  相似文献   
7.
北京市2017年典型日动态交通流特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
  相似文献   
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