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淺析商業餐飲油煙中醛酮類化合物的污染特征及應對措施

更新時間:2021-08-30      點擊次數:1125

 李婧婧

安科瑞電氣股份有限公司 

摘要:近幾年隨著城市的高速發展,餐飲企業數量也在迅猛增長,導致城市油煙污染問題日益嚴重,為更加科學的治理商業餐飲油煙,對廣州市6家不同類型的餐飲企業進行監測,通過分析商業餐飲油煙中醛酮類化合物的排放濃度、組成特征和大氣反應,得出商戶對相應的油煙排放標準認識不夠;不同類型餐飲企業對比,中式快餐店油煙中醛酮類化合物基準風量排放濃度較高;C1~C3醛酮類化合物是所有類型油煙中醛酮類化合物主要組成部分,甲醛和乙醛是對環境污染貢獻的較大的兩種組分。以期為更好地治理城市商業餐飲油煙提供科學參考。

關鍵詞排放濃度;醛酮類化合物;臭氧生成趨勢;餐飲油煙監測云平臺;安科瑞

 

0.引言

餐飲油煙與工業廢氣和機動車尾氣一起被列為城市大氣污染的“三大殺手",已成為影響城市環境空氣質量和居民健康水平的主要因素[。醛酮類化合物是油煙中的重要組成成分,可與氮氧化物(NOx)生成臭氧、與OH自由基等發生一系列的光化學氧化反應經過物理成核、凝結和氣/粒兩相分配過程,然后生成氣溶膠,是大氣光化學反應的重要中間體。目前很多大城市油煙中醛酮類化合物的來源及影響因素和污染特征均有學者進行相應的研究,廣州市對于油煙污染情況雖有相關的分析調查但缺少對餐飲油煙醛酮類化合物污染特征的相關研究。

本研究通過對廣州市北京路步行街6家典型餐飲企業油煙中的醛酮類污染特征進行分析,科學合理地分析對比不同餐飲企業之間醛酮類化合物排放濃度水平、組成特征和大氣反應,以期對不同餐飲企業類型的油煙排放監測力度、油煙治理方案和為未來油煙相關環境標準的制定、新監測方法和儀器的開發提供科學依據,更加更好的治理城市商業餐飲油煙問題。

 

1. 材料與方法

1.1 樣品采集與分析

  分別在每日的午、晚用餐高峰期選擇1h進行采樣,油煙中醛酮類樣品使用嶗應3072型智能雙路煙氣采樣器串聯碘化鉀臭氧去除柱和2,4-二xiaoji苯肼(NDPH)采集柱進行采樣,以500mL·min-1的采樣流速采集60min,采樣后將NDPH采樣柱兩端用密封帽密閉,用錫紙包裹,避光低溫(<4℃)保存,當天送回實驗室按照《環境空氣醛、酮類化合物的測定液相色譜法》[法分析,共分析8天。

1.2 基準風量排放濃度計算

本研究參照《飲食油煙排放標準(試行)》里的規定,將油煙中醛酮類實測排放濃度轉換為基準風量排放濃度進行比較(以下簡稱實測排放濃度與基準風量排放濃度)。公式如下:

 

式中:C基為折算為單個灶頭的基準排風量排放濃度(μg·m-3);C測為實測排放濃度(μg·m-3);Q為實測排風量(m3·h-1);n為折算的工作灶頭個數;q為單個灶頭基準排風量,大、中、小型均為2000m3·h-1。

1.3 大氣化學反應分析

常用評價大氣反應方法有較大增量反應法(MIR)、等效丙烯法和OH自由基反應速率法(LOH),評價對象主要為大氣環境中的VOCs,本研究選取以臭氧生成趨勢OFP方法對目標醛酮類化合物進行分析,采用Cater提出的較大增量反應系數法(MIR),計算不同種類的醛酮類化合物的O3生成趨勢(OFP)。計算公式如下:

 

式中:OFPi為物質i的臭氧生成趨勢(μg·m-3);Ci為物質i的排放濃度(μg·m-3);MIRi為物質i的臭氧較大增量反應系數(g·g-1)。

 

1. 結果與討論

2.1 餐飲企業醛酮類化合物排放濃度分布

   1廣州市餐飲油煙中醛酮類化合物濃度分布/μg·m-3

1餐飲油煙中醛酮類化合物實測排放濃度和基準風量排放濃度

餐飲企業信息和油煙中醛酮類化合物總濃度監測結果分布見表1,餐飲油煙醛酮類化合物實測濃度與基準風量排放濃度對比見圖1。各餐館基準風量排放濃度均大于實測排放濃度,表明各家餐館的單個灶頭實際排風量均大于規定的灶頭基準排風量,需對商戶加強對應的環境標準教育,使其按標準合理安裝設置灶頭的排風量。相比于其他類型餐館,中式快餐店基準油煙排放濃度較高,接近限值范圍,表明需要對這類型企業加大監測力度。

1.2 油煙中醛酮類化合物的組成特征

 

餐飲企業油煙中醛酮類化合物組成見圖2,甲醛為餐飲企業油煙中占比較高的醛酮類化合物;火鍋店油煙中僅檢測到5種目標醛酮類化合物,種類較少,其中C1~C3醛酮類化合物占比達較高,達到96.08%;其余餐飲企業C1~C3醛酮類化合物占比范圍在63~78%之間;各餐飲企業油煙中醛酮類化合物中丙醛占比均在2.5%~7%之間,己醛為C4~C8醛酮類化合物中的主要成分。表明餐飲油煙醛酮類化合物中C1~C3醛酮類化合物為主要組成物質,日后對對油煙中的醛酮類進行治理應著重關注。

 

1.2 大氣化學反應結果

各企業餐飲油煙中的各種醛酮類化合物OFP占比見圖3,各餐飲企業油煙中醛酮類化合物OFP貢獻率較高為甲醛,占比范圍為44.8%~63.9%;其次為乙醛,占比范圍為18.2%~61.7%;各餐館甲醛和乙醛的貢獻率之和均超過了67%。除火鍋店外,己醛在油煙中醛酮類OFP值貢獻率范圍為7%~11.1%,丙醛在其他餐館的醛酮類OFP值貢獻率范圍為3.1%~8.1%。表明甲醛和乙

 

3廣州市餐飲油煙中醛酮類化合物OFP占比

 


3.安科瑞AcrelCloud3500餐飲油煙監測云平臺

為了彌補現存餐飲行業在煙油監測上的漏洞,同時便利監管部門的監察,安科瑞油煙監測云平臺應運而生。油煙監測模塊通過2G/4G與云端平臺進行通信和數據交互,系統能夠對企業餐飲設備的開機狀態、運行狀態進行監控;實現開機率監測,凈化效率監測,設施停運

告警,待清洗告警,異常告警等功能;對采集數據進行統計分析、排名等統計功能;較之傳統的靜電監測方案,更具實效性。平臺預留與其他應用系統、設備交互對接接口,具有很好的擴展性。

3.1平臺結構

平臺GIS地圖采集餐飲油煙處理設備運行狀態和油煙排放的濃度數據,自動對超標排放及異常企業進行提示預警,監管部門可迅速進行處理,督促餐飲企業整改設備,并定期清洗、維護,實現減排環保,不擾民等目的?,F場安裝監測終端,持續監測油煙凈化器的工作狀態,包括設備運行的電流、電壓、功率、耗電量等等,同時結合排煙口的揮發性物質、顆粒物濃度等進行對比分析,一旦排放超標,系統會發出異常信號。

■油煙監測設備用來監測油煙、顆粒物、NmHc等數據

■凈化器和風機配合對油煙進行凈化處理,同時對凈化設備的電流、電壓進行監測

■設備通過4G網絡將采集的數據上傳至遠程云端服務器

3.平臺主要功能

1)在線監測

 

對油煙排污數據的監測,包括油煙排放濃度,顆粒物,NmHc等數值采集監測;同時對監控風機和凈化器的啟停狀態、運行數據進行監測。

 

(2)告警數據監測

系統根據采集的油煙數值大小,產生對應的排放超標告警;對凈化器的運行數據分析,上傳凈化設備對應的運行、停機、故障等告警事件。

(3)數據分析

運行時長分析,離線分析;告警占比、排名分析;歷史數據統計等。

(4)隱患管理

系統對采集的告警數據分析,產生對應的隱患記錄,派發、處理隱患,及時處理告警,形成閉環。

(5)統計分析

包括時長分析、超標分析、歷史數據、分析報告等模塊。

6)基礎數據維護

個人信息、權限維護,企業信息錄入,對應測點信息錄入等。

(7)數據服務

數據采集,短信提醒,數據存儲和解析。

3.油煙監測主機

油煙監控主機是現場的管理設備,實時采集油煙濃度探測器和工況傳感器的信號,進行數據處理,通過有線或無線網絡通訊將數據傳輸到服務器平臺。同時,對本地數據進行存儲,監控現場設備狀態,提供人機操作界面。

具體技術參數如下:

3.設備選型方案

注:雙探頭適合雙排煙通道的場合,每路探頭監測1路排煙通道。

4.結語

隨著城市化的進程越來越快,城市人口飛速增長,城市在不斷擴張,各種餐飲企業的數量也在不斷增加,餐飲油煙問題成為城市環境空氣質量和居民健康水平的主要影響因素,成為城市環境保護關注對象。通過此次研究分析可以得出:

1)餐飲企業商家普遍存在不按標準安裝使用灶頭排風量的現象,需要加強對應標準的宣貫和教育。

2)中式快餐店相對于其類型餐飲企業,其基準風量排放濃度較高,日后需加強監測力度。

3)餐飲企業油煙中的醛酮類化合物組成中,C1~C3醛酮類化合物占比范圍在63~78%之間,是主要組成部分。

4)甲醛和乙醛為餐飲油煙醛酮類化合物中對環境污染貢獻較大的兩種化合物,OFP占比超過67%,成為治理的醛酮類化合物。

通過此次研究,日后環保監測方面可以針對不同的餐飲企業類型的基準排放濃度更加合理地制定監測頻次、監測因子;環境治理方面可以根據不同企業類型的組成特征和不同組分的污染貢獻更加有針對性的對油煙進行凈化;儀器開發方面可以根據要監測的因子特定進行更加科學合理地設計;商家可以以更低的成本處理油煙問題,多方發展合作共贏,一起使油煙凈化更加科學,讓城市越來越美好,提升人民幸福感。

 

 【參考文獻】

[1]蔣燕,尹元暢,王波,等.成都市川菜烹飪油煙VOCs排放特征及其對大氣環境的影響[J].環境化學,2014,33(11):201-202.

[2]虞小芳,程鵬,古穎綱,等.廣州市夏季VOCs對臭氧及SOA生成潛勢的研究[J].中國環境科學,2018,38(03):830-837.

[3]唐躍城,張,向運榮航商業餐飲油煙中醛酮類化合物的污染特征分析.[J].資源節約與環保2021.

[4]安科瑞AcrelCloud-3500餐飲油煙監測云平臺.2020.05版.

 

作者簡介

李婧婧,女,現任安科瑞電氣股份有限公司,主要從事餐飲油煙監測的研發與應用。


安科瑞電氣股份有限公司
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