[发明专利]一种挥发性有机物在线来源解析方法、系统、设备及介质

说明书

本发明提供一种挥发性有机物在线来源解析方法、系统、设备及介质，属于空气污染物来源解析技术领域。本发明利用ToF‑MS在线测量仪器对空气中的VOCs进行实时测定，获得高时间分辨率(约1分钟)的、准确的VOCs监测数据，进一步基于PMF受体来源解析模型和各种来源的示踪物，运用自主设计、建立的模型输入参数自动筛选规则、浓度数据与不确定度自动处理方法、源谱自动识别方法、贡献率自动计算方法，快速、在线识别大气中VOCs的主要来源并定量其贡献率，因此具有良好的实际应用之价值。

技术领域

本发明属于空气污染物来源解析技术领域，具体涉及一种挥发性有机物在线来源解析方法、系统、设备及介质。

背景技术

公开该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不必然被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

我国空气污染物来源广泛、成分复杂，逐渐呈现出复合污染的趋势，以臭氧(O₃)和细颗粒物为首的二次污染物的防治难度很大，已成为环境空气质量改善工作的瓶颈。挥发性有机物(VOCs)作为大气中一类重要的气态前体物，不仅参与大气光化学过程，导致O₃、醛、酮、过氧乙酰硝酸酯等污染物的生成，形成光化学烟雾污染，而且还可以生成二次细颗粒物，导致细颗粒物浓度升高，出现灰霾污染，对空气质量、人体健康、区域气候带来不利影响。大气VOCs的来源包括天然源与人为源，天然源VOCs主要来自于自然界中植物释放的萜烯类化合物以及细菌发酵、天然湿地、海洋排放等过程。VOCs的人为源非常复杂，包括汽车尾气排放、工业生产、煤炭燃烧、生物质燃烧、溶剂使用、石油化工等。因此，快速、准确识别VOCs的来源并定量不同来源的贡献，是精准开展VOCs治理及大气污染防治的基础和前提。

大气污染物来源解析技术是基于污染物的物理化学性质，利用统计学方法来识别大气污染物来源并进行定量的一种方法。目前，对大气污染物进行源来解析的方法可分为源清单、扩散模型法及受体模型法。源清单法是基于统计污染源的排放因子及活动水平，从而估算污染源的贡献率。扩散模型法是根据污染源排放特性、化学转化、迁移扩散条件等特征，评估污染源在不同气象条件下对污染物浓度的贡献。然而由于污染物性质的差异性、所需源排放清单的不确定性、大气污染扩散的复杂性，使得上述两种方法计算量庞大、难以快速实现来源解析。受体模型是以污染物浓度与组成特征为基础，根据大量采样数据推算排放源特性及其贡献率。化学质量平衡(CMB)模型和正交因子矩阵分解(PMF)模型是目前主流的定量来源解析手段。其中，PMF受体源解析模型因为无需输入污染物详细源成分谱而能识别各类排放源被广泛使用，该模型运算简单、速度快，解决了分解矩阵中载荷因子可为负值的问题，利用标准偏差估计对受体浓度进行加权和优化，更加合理地处理数据中的缺失值与异常值，实现数据的最大化利用，为大气VOCs快速来源解析提供了方法基础。

PMF来源解析模型需要大量污染物浓度数据作为模型运行的输入数据。传统的VOCs监测数据主要依赖手动非连续采样、样品离线分析(如气相色谱-质谱联用仪GC-MS)、数据处理等过程，耗时长、操作繁琐复杂，不能满足快速来源解析需求。即使近年来大气环境超级观测站应用较多的在线热脱附-气相色谱-质谱联用仪(TD-GC-MS)，也只能获得1小时分辨率的VOCs监测数据，需要运行多天(例如5天)积累足够数据量之后才能运行模型，而且目前主要依赖人工筛选输入模型的组分、确定数据量，需要手动根据源谱特征识别来源、计算贡献，无法满足实时在线来源解析的需要。随着飞行时间质谱(ToF-MS)高分辨率在线技术在VOCs监测领域的发展和应用，可以在城市环境、工业园区等通过车载走航实时测量并输出高时间分辨率(约1分钟)和高空间分辨率的VOCs监测数据，为VOCs快速、精准来源解析提供了必要的输入数据。然而，要想实现基于ToF-MS高分辨率监测数据和相关模型的VOCs在线来源解析，目前仍然缺乏模型输入参数自动筛选、浓度数据与不确定度自动处理、源谱自动识别、贡献率自动计算的规则方法以及上述自动运算过程的集成技术，因此急需研究、开发相关技术和方法，从而实现空气中VOCs的快速、实时、在线来源解析，服务于我国VOCs污染的精准治理与环境空气质量持续改善。

发明内容