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民用煤燃烧排放亚微米颗粒物数浓度粒径分布和排放因子
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作者 覃旭菁 孔少飞 +3 位作者 吴剑 郑淑睿 严沁 祁士华 《中国环境科学》 北大核心 2025年第2期593-605,共13页
基于实验室模拟燃烧以及稀释通道采样系统,利用扫描电迁移率粒径谱仪,采集分析了不同地区7种蜂窝煤和11种块煤燃烧排放亚微米颗粒物的数浓度和粒径分布特征,并获得了分粒径段数浓度排放因子和呼吸道沉积通量.结果表明,蜂窝煤和块煤燃烧... 基于实验室模拟燃烧以及稀释通道采样系统,利用扫描电迁移率粒径谱仪,采集分析了不同地区7种蜂窝煤和11种块煤燃烧排放亚微米颗粒物的数浓度和粒径分布特征,并获得了分粒径段数浓度排放因子和呼吸道沉积通量.结果表明,蜂窝煤和块煤燃烧过程中会排放大量亚微米颗粒物.亚微米颗粒物数浓度在核模态以及爱根核模态内下降趋势明显,在积聚模态低粒径段(100nm≤Dp≤200nm)下降趋势减弱,在积聚模态高粒径段(200nm≤Dp)颗粒物数浓度随粒径增长逐渐上升.蜂窝煤和块煤燃烧排放颗粒物总数浓度排放因子分别为(9.9×10^(14)±5.3×10^(14))个/kg和(1.4×10^(15)±7.9×10^(14))个/kg.块煤燃烧排放的三模态平均数浓度排放因子分别为(1.0×10^(15)±5.9×10^(14))、(2.8×10^(14)±2.5×10^(14))和(6.4×10^(13)±3.5×10^(13))个/kg,块煤在3个模态当中的数浓度排放因子分别是蜂窝煤1.3倍、1.9倍以及1.5倍.采用ICRP计算模型得出,蜂窝煤和块煤的总沉积通量(RDF)分别为7.6×10^(12)~4.7×10^(13)个/min和5.7×10^(12)~3.3×10^(13)个/min.燃烧排放的亚微米颗粒物中核模态与爱根核模态颗粒在呼吸道的沉积量占比超过90%.在呼吸系统的3个区域中,颗粒RDF尺寸分布均呈递减分布.本研究对比分析了不同地区民用煤燃烧排放不同粒径段颗粒物数浓度粒径分布、排放因子和吸入暴露,可为数浓度清单构建、效应模拟改进和健康风险评估等提供基础数据和有效支撑. 展开更多
关键词 民用煤燃烧 颗粒物数浓度 粒径分布 排放因子 吸入暴露
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2008年1月广州颗粒物数浓度污染特征 被引量:19
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作者 张涛 陶俊 +3 位作者 王伯光 朱李华 韩静磊 许振成 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期31-34,共4页
于2008年1月利用颗粒物计数器(CPC)、颗粒物在线观测仪(TEOM1400a)、自动气象站以及现时天气现象传感器(PWD22)获得了大气颗粒物中每分钟颗粒物数浓度、每30分钟PM2,浓度、风速、相对湿度、降雨量等气象因子以及大气能见度。结... 于2008年1月利用颗粒物计数器(CPC)、颗粒物在线观测仪(TEOM1400a)、自动气象站以及现时天气现象传感器(PWD22)获得了大气颗粒物中每分钟颗粒物数浓度、每30分钟PM2,浓度、风速、相对湿度、降雨量等气象因子以及大气能见度。结果发现,1月份能见度低于10km的天数达到25天,其中灰霾天气有17天。灰霾天气下,颗粒物数浓度为22032±4731个,立方厘米,PM2.5浓度为123.1±64.5μg/m^3。非灰霾和灰霾天气下颗粒物数浓度日变化趋势总体比较接近,但在13:00-16:00时段,非灰霾天气条件下颗粒物数浓度变化比较明显,而灰霾天气条件下颗粒物数浓度变化比较平缓。观测期内颗粒物数浓度与大气能见度、相对湿度、风速呈负相关,与PM2.5质量浓度、温度呈正相关。灰霾天气下颗粒物数浓度与PM2.5浓度、相对湿度的相关性系数绝对值明显高于非灰霾天气下颗粒物数浓度与这两者的相关性系数绝对值。 展开更多
关键词 颗粒物数浓度 PM2.5 大气能见度 相对湿度
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北京城区2007~2012年细颗粒物数浓度时空演化 被引量:12
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作者 熊秋林 赵文吉 +2 位作者 宫兆宁 赵文慧 唐涛 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期2123-2130,共8页
为反映近年来北京城区细颗粒物数浓度时空演化过程,利用MODEL3886GEO-α手持式激光粒子计数仪连续采集了2007-2012年北京城区93个采样点6月上旬~7月上旬(非采暖期)和12月上旬~次年的1月上旬(采暖期)细粒径颗粒物PM(0.3,0.3-0.5,... 为反映近年来北京城区细颗粒物数浓度时空演化过程,利用MODEL3886GEO-α手持式激光粒子计数仪连续采集了2007-2012年北京城区93个采样点6月上旬~7月上旬(非采暖期)和12月上旬~次年的1月上旬(采暖期)细粒径颗粒物PM(0.3,0.3-0.5,0.5-1.0)的粒子数浓度数据,然后在地统计和空间分析方法的基础上,探究了北京城区细颗粒物数浓度的时空演化特征.结果表明,PMo3在采暖期的数值均高于其在非采暖期的浓度值,而PM0.3-0.5和PM0.5-1.0在两个不同的采样期浓度值有高有低;采暖期不同下垫面细颗粒浓度差异较明显,而非采暖期下垫面类型对细颗粒浓度的影响相对较弱;非采暖期,北京城区南部的丰台区和东部的朝阳区细颗粒物污染最严重,市中心次之,而北部的海淀区和西部的石景山区污染相对较轻;采暖期,北京城区细颗粒物污染主要集中在朝阳区的东部和东南部,以及市中心及其周边区域. 展开更多
关键词 颗粒物 颗粒物数浓度 时空演化 采暖期 非采暖期
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北京新粒子生成事件期间颗粒物数浓度变化及颗粒增长特征 被引量:3
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作者 马立亚 姚小红 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期22-32,共11页
本研究分析了2011年冬季、2012年春季和2014年夏季3次短期观测实验中北京城市大气新粒子生成(NPF)事件的季节特征。结果显示,116天的观测中,共发生37次NPF事件(频率为32%)。尽管不同于NPF事件中新粒子核模态颗粒物数浓度的最大净增长量(... 本研究分析了2011年冬季、2012年春季和2014年夏季3次短期观测实验中北京城市大气新粒子生成(NPF)事件的季节特征。结果显示,116天的观测中,共发生37次NPF事件(频率为32%)。尽管不同于NPF事件中新粒子核模态颗粒物数浓度的最大净增长量(NMINP)变化显著,春、夏季观测期间的NMINP平均值非常接近,分别为1.60×104和1.57×104 cm-3,冬季均值大幅下降至0.83×104 cm-3。统计分析发现,NMINP和新粒子生成速率(J8~20 nm)及SO2浓度在特定条件下存在相关性,此时NMINP可以由J8~20 nm和SO2浓度近似计算;但是除特定条件外,新粒子形成受多因素共同影响,导致J8~20 nm和NMINP之间缺乏相关性,NMINP和SO2浓度相关性也显著下降。考虑新粒子对气候的潜在影响,即只有粒径增大到50 nm以上的新粒子可在大气超饱和度大于0.6%的条件下活化为云凝结核,而粒径达到70~80 nm的新粒子可以在常见大气超饱和度下活化为云凝结核,本研究引入了新粒子的最大中值粒径(Dpgmax)这一概念。根据最终Dpgmax将观测到的37例NPF事件分为3类,类型I(最终Dpgmax在10~15 nm)、类型II(最终Dpgmax在27~48 nm)和类型III(最终Dpgmax可达75~120 nm)。类型I,II,III分别占总观测事件的22%,16%,30%,其余32%的事件无法确定最终Dpgmax。值得注意的是,只在夏季观测到了类型III。统计分析显示,低Ox(NO2+O3)浓度不利于新粒子增长到类型II和III。基于类型II和III的分析,发现硫酸蒸汽浓度对此类新粒子增长的贡献小于10%,日间Ox氧化有机物很可能是促使新粒子增长的主要原因,夜间硝酸铵和有机物均可能促使新粒子增长。 展开更多
关键词 新粒子生成 新粒子增长 颗粒物数浓度 硝酸铵 二次有机气溶胶
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蚊香类散发污染物排放因子及颗粒物分布特征研究 被引量:9
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作者 朱春 李景广 +3 位作者 姚小龙 沈嗣卿 张亚雷 王丽娜 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期38-42,共5页
应用大型空气质量实验舱平台,分别测试盘式固体蚊香、片型电蚊香和液体电蚊香的PM2.5和主要气态污染物散发量。采用定释放浓度法,获得PM2.5和主要气态污染物排放因子。结果显示,盘式固体蚊香、液体电蚊香、片型电蚊香的PM2.5排放因子分... 应用大型空气质量实验舱平台,分别测试盘式固体蚊香、片型电蚊香和液体电蚊香的PM2.5和主要气态污染物散发量。采用定释放浓度法,获得PM2.5和主要气态污染物排放因子。结果显示,盘式固体蚊香、液体电蚊香、片型电蚊香的PM2.5排放因子分别为12.9、1.3、2.6mg/h,总挥发性有机物(TVOC)排放因子分别为103.4、69.5、58.8mg/h,甲醛排放因子分别为16.0、8.9、12.5mg/h,3种蚊香排放的主要苯系污染物排放水平相当,此外盘式固体蚊香还散发CO,排放因子为925.4mg/h。对盘式固体蚊香散发颗粒物的数浓度谱分布进行了拟合分析,发现数浓度谱分布具有良好的自模性,拟合得出计数中位径(CMD)为90nm,几何标准差(GSD)为1.65;假设蚊香释放颗粒物为密度1.4g/cm3的球形颗粒,利用质量浓度和数浓度谱分布特征反算得出各类蚊香散发颗粒物的数浓度排放因子。通过案例计算,发现房间在正常通风条件(换气次数为2.0次/h)下使用各类蚊香时散发的TVOC浓度将超标1.8~3.2倍,甲醛超标1.5~3.0倍;盘式固体蚊香散发的PM2.5超标近1.5倍,CO超标1.7倍。对封闭环境下,通风条件很差(换气次数为<0.5次/h),此时所有污染物浓度将增大4倍,污染更加严重。 展开更多
关键词 蚊香类排放因子(EF)PM2 5 颗粒物数浓度TVOC粒径分布 甲醛
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合肥市一次重污染过程细颗粒物的粒径分布特征及影响因素分析 被引量:4
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作者 薛超 张红 +3 位作者 笪春年 汪水兵 秦志勇 包翔 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期900-906,共7页
利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)采集的颗粒物数浓度和粒径数据,对合肥市2018年1月中下旬一次重污染过程中细颗粒物(PM_(2.5))粒径分布及数浓度的影响因素进行分析。结果表明:重污染过程分为污染积累、重污染、污染反弹和污染消散4个阶段... 利用单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)采集的颗粒物数浓度和粒径数据,对合肥市2018年1月中下旬一次重污染过程中细颗粒物(PM_(2.5))粒径分布及数浓度的影响因素进行分析。结果表明:重污染过程分为污染积累、重污染、污染反弹和污染消散4个阶段,不同污染阶段颗粒物粒径分布特征不同,污染积累、重污染和反弹阶段的颗粒物粒径主要分布在0.5~1.5μm,污染消散阶段的颗粒物粒径主要分布在0.4~1.2μm;重污染过程中,气象因素和大气污染程度对颗粒物数浓度均有重要影响;气象因素方面,颗粒物数浓度与温度、太阳辐射强度呈正相关,与风速、气压呈负相关,与相对湿度不是单一的相关关系;大气污染方面,SO_(2)和NO_(2)质量浓度越高,颗粒物数浓度越高,而O_(3)质量浓度则与颗粒物数浓度呈负相关。 展开更多
关键词 PM2.5 颗粒物数浓度 粒径分布 影响因素
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EGR与喷油定时对柴油机预混燃烧颗粒排放的影响 被引量:8
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作者 鹿盈盈 于文斌 +1 位作者 裴毅强 苏万华 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期193-199,共7页
采用试验方法研究了小负荷单次早喷射模式下EGR率和喷油定时对柴油机预混燃烧过程和颗粒排放的影响.结果表明:当喷油定时处于45°~35°,CA BTDC、EGR率不超过60%,时,积聚态颗粒物数浓度受EGR影响而增加的趋势较为缓慢,此时平均... 采用试验方法研究了小负荷单次早喷射模式下EGR率和喷油定时对柴油机预混燃烧过程和颗粒排放的影响.结果表明:当喷油定时处于45°~35°,CA BTDC、EGR率不超过60%,时,积聚态颗粒物数浓度受EGR影响而增加的趋势较为缓慢,此时平均粒径大小在50~60,nm;当EGR率超过60%,达到70%,时,积聚态颗粒物数浓度急剧增加,此时数浓度的最大值所对应的平均粒径却减小到30~40,nm.当喷油定时处于30°~26°,CA BTDC时,积聚态颗粒物数浓度受EGR影响并不明显.随着喷油定时的推迟,核态颗粒物数浓度逐渐升高.当ηEGR≤60%,,总颗粒物数浓度受EGR率变化影响不大,但随喷油定时的推迟呈现逐渐升高的趋势,与核态颗粒物变化趋势一致;当ηEGR>60%,,总颗粒物数浓度随EGR率升高急剧增加,这是积聚态和核态颗粒物共同作用的结果. 展开更多
关键词 柴油机 预混燃烧 喷油定时 废气再循环 颗粒排放 颗粒物数浓度
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国六轻型车实际道路与实验室工况排放特性对比研究 被引量:13
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作者 罗佳鑫 温溢 +2 位作者 杨正军 朱庆功 潘朋 《车用发动机》 北大核心 2019年第6期64-70,共7页
分析了26辆国六轻型汽油车在NEDC、WLTC循环工况与RDE工况下的排放试验结果。结果表明:在不同工况下,国六轻型车CO与THC的符合性因子基本低于0.6;NOx排放在RDE工况下的符合性因子可适当降低;RDE工况下的PN排放成为目前国六轻型车需要关... 分析了26辆国六轻型汽油车在NEDC、WLTC循环工况与RDE工况下的排放试验结果。结果表明:在不同工况下,国六轻型车CO与THC的符合性因子基本低于0.6;NOx排放在RDE工况下的符合性因子可适当降低;RDE工况下的PN排放成为目前国六轻型车需要关注的重点,其中直喷汽油车PN排放较高;直喷汽油车在实际道路行驶工况下的PN排放与车速、加速度存在较强的相关性,PN排放主要集中于车速高于50 km/h且加速度大于0.5 m/s^2的加速工况内;RDE工况下冷起动过程中车辆的CO与PN排放较高,是否包含冷起动过程,对RDE试验结果产生的影响较大。 展开更多
关键词 汽油车 实际道路排放 WLTC NEDC 颗粒物数浓度
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Characteristics of ventilation coefficient and its impact on urban air pollution 被引量:1
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作者 路婵 邓启红 +2 位作者 刘蔚巍 黄柏良 石灵芝 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第3期615-622,共8页
The temporal variation of ventilation coefficient was estimated and a simple model for the prediction of urban ventilation coefficient in Changsha was developed. Firstly, Pearson correlation analysis was used to inves... The temporal variation of ventilation coefficient was estimated and a simple model for the prediction of urban ventilation coefficient in Changsha was developed. Firstly, Pearson correlation analysis was used to investigate the relationship between meteorological parameters and mixing layer height during 2005-2009 in Changsha, China. Secondly, the multi-linear regression model between daytime and nighttime was adopted to predict the temporal ventilation coefficient. Thirdly, the validation of the model between the predicted and observed ventilation coefficient in 2010 was conducted. The results showed that ventilation coefficient significantly varied and remained high during daytime, while it stayed relatively constant and low during nighttime. In addition, the diurnal ventilation coefficient was distinctly negatively correlated with PM10 (particle with the diameter less than 10 μm) concentration in Changsha, China. The predicted ventilation coefficient agreed well with the observed values based on the multi-linear regression models during daytime and nighttime. The urban temporal ventilation coefficient could be accurately predicted by some simple meteorological parameters during daytime and nighttime. The ventilation coefficient played an important role in the PM10 concentration level. 展开更多
关键词 ventilation coefficient mixing layer height particulate matter multi-linear regression
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