用源接收器方法表征受工业排放影响的法国城市区域的挥发性有机化合物的特征外文翻译资料

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用源接收器方法表征受工业排放影响的法国城市区域的挥发性有机化合物的特征

第二部分：用化学物质平衡（CMB）模型进行的源贡献评估

摘要：

第一部分：对研究区域的描述，数据采集和对采集到的数据的定性分析。

第二部分：目前在研究区域的每个活动都建立了源配置文件，6个简要介绍（城市供热，溶剂利用，天然气泄漏，生物排放，汽油蒸发和汽车尾气）已经从文献中提取来描述城市源，通过在工厂附近进行的罐采样，7个工业简要介绍被建立（烃裂解，炼油厂，烃类储存，润滑油储存，润滑剂炼油厂，表面处理和冶金）。

CMB模型被简要描述，并且通过源配置文件和配件种类来讨论模型的完成。对敦刻尔克区域的CMB模型的结果呈现在以下几个方面：

1.对风电行业源贡献的每日演变表明车辆排气的源贡献在40%到55%之间，并且在交通高峰时段相关的增长是不可预知的。

2.车辆排气的相关贡献从冬天的55%降到夏天的30%，这个下降是因为油气储存源在夏季达到了20%。

3.随着风向的源贡献的演变证实了在城市的风矢量中汽车尾气主导了将近45 - 55%，在其他的包括一些工厂的风矢量中，工业源的贡献达到了60%，甚至可以达到80%，这与密集的工业区是相吻合的。

4.考虑到一整年的风向频率和每种风向的源贡献，敦刻尔克的污染显示出全球化的特点。得出的结论是工业源的贡献低于20%，而汽车尾气贡献率则超过40%。

1.简介

在第一次出版中（badol等人，2007年），为描述在城市区域受工业排放影响的VOC行为特征而采集的数据已经被广泛的解释了。我们选择一个接收点并且每年有大量的数据被采集（从2002.09到2003.08每小时不间断的测量53种VOC）并且主要的VOC发射源已经被本土化了。第一部分还提供了数据的定性分析。几个图形方法已被用来突出不同的源头在不同时间段对周围VOC浓度的影响，交通废气、天然气泄漏，蒸发排放和工业废气排放以及白天的不同时段，季节和风向的影响已被阐述过。

现在的第二部分包括通过CMB模型决定不同源头对周围VOC水平的贡献。

目前，很多研究都致力于受体模型和环境挥发性有机化合物的源解析。最近，watson等人（2001）全面回顾了几种关于烃源解析研究的CMB受体模型。城市地点被主要研究并且可移动的源头主导了周围VOC的测量。最近的源分配研究在工业厂房附近进行。在最近的研究中,PMF模型被首选因为它创建了自己的模型。在两个最近的研究中，相对于UNMIX，PMF更受青睐，因为相比UNMIX，他可以找到更好和清洁的源配置文件。

在我们的研究中，CMB模型一直是首选模型（相较于PMF和UNMIX），主要有两个原因：（1）工业区很复杂，有很多工业活动（冶金，烃类裂解，炼油厂，烃储存，润滑油储存，润滑油精炼，表面处理）。因此，PMF可以收集几个工业活动在一个配置文件并且不能许可完成源解析。（2）源文件的建立，特别是工业源是这项工作的原始要点，并且已通过罐采样完成。对工业区域有良好的知识是非常有效的并且精确的定性数据分析已开展。这些初步的分析将有助于开展有用且相关的CMB模型。另外一个原因是在第一部分提及的对于特定风向的一小部分数据。如果对于100或150个样本，PMF模型在数学上是可行的，获得的配置文件的相关性不是最大的，这使得解读更难。

所以CMB模型被应用于数据来估计源贡献时间（每日的和季节性的）和空间（风向）的演变。

2.化学物质平衡（CMB）模型

CMB模型是一个受体模型，所有的受体模型基于以下等式：

CMB模型由一组最小二乘解表达每个受体的质量平衡方程作为源的线性和的化学浓度，剖面丰度和源贡献（沃森等人）。源配置文件包含每种VOC的质量百分比，所有目标VOC的总和是1.对于基础CMB模型更详尽的描述可以在Hopke (1991)和 Watson et al. (1984)的研究中找到。

根据等式1，在源中观察到的物种浓度和质量分数对CMB模型的建立是关键的，因此，即使源配置文件的建立是一个困难的步骤，这是绝对必要的。环境VOC浓度和源配置文件将是CMB模型的两个输入量。

关于CMB模型的输出量，源贡献和它们的不确定性将和预示模型质量的性能参数结合起来。

3.源配置文件的建立

在将第一部分的城市，交通和工业源本地化之后，并且考虑CMB模型的其他VOC研究，6种类型的城市来源和7种类型的工业来源被保留。在文献中引用的数据以及对描述源头有帮助的数据已被翻阅，比如关于人口密度的数据基础。因为我们用来确定源配置文件的方法取决于源类型，所以在接下来的段落中将依次讨论每种源。

3.1城市源

3.1.1 城市供热

首先，我们使用英国的NAEI（国家排放清单）数据库，它给我们提供了每种燃料的源配置文件。在Grande-Synthe城市，每种类型燃料（天然气，燃料，煤，木材，电力）的使用已被INSEE（法国国家统计局）估计。然而，在Grande-Synthe，天然气供热代表着全球超过75%的供热，并且NAEI天然气燃烧文件并没有包含乙烷的任何数据，所以我们计算出的文件将展示一个近乎不可能的低百分比的乙烷。

因为在文献中关于城市供热排放的数据非常少，仅有的可以帮助我们建立源配置文件的数据在GENEMIS数据库被发现，这个数据库在EUROTRAC的欧洲项目中被开发，促成这个城市供热的两个文件是“商业和公共机构工厂”和“住宅工厂”。关于目标化合物的数据已从数据库中被提取并且源配置文件已被计算，城市供热的源配置文件在表1中展示，对于此源头的主要化合物为乙烯（37.3%），乙烷（18.9%）和苯（13.2%）。GENEMIS的数据库不能被用于其他源配置文件的建立。事实上，这个数据库仅仅给出了对于每个源类型的主要化合物。因此，如果主要化合物是氯化或氧化的，就没有可用的烷烃、烯烃、炔烃的数据。此外，由族化合物给出的数据（以烷烃的总和为例）在源配置文件建立的情况下是不可以被利用的。

3.1.2 溶剂的使用

这个源头，经常使用CMB模型在源分配中结合，是非常困难去描述它的特征因为巨大的多样性。实际上，在英国的国家排放清单（NAEI）清点了14种不同溶剂的文件，这些文件并不适合我们所研究的这种情况，因为我们需要一个可以反映整个活动的全球的文件。

在文献中展现的所有文件都一致同意轻化合物（C2-C5）的缺失，相比于重化合物（C6以上）。Vega等人的研究展现了四种文件，它们每个都描述了联系于溶剂使用的一种类型的活动的特征，Scheff和Wadden的研究展现了一个与印刷活动相一致的文件。我们决定通过这五个文件的平均值来描述溶剂使用文件的特征。主要的化合物是甲（33.3%）、环己烷（20.3%）（表1）。

3.1.3 天然气泄漏

我们在文献中的研究已经允许面对3个配置文件。差不多是完整的，来自不同的国家，埃及，美国和英国，对于这三个研究建立的文件是非常连贯的。例如，乙烷的贡献在62% 到 69.4%之间变动。因为由NAEI提供的数据是最近的且仅有的欧洲数据，所以在我们的研究中，这个文件被保留来描述天然气泄漏的VOC排放特征。（表一）

3.1.4 生物源排放

整个文献表明异戊二烯是这种文件类型的主要化合物，与其他一些萜类如alpha;-蒎烯、alpha;-蒎烯、柠檬烯beta;，都没有在我们研究中被测量。因此，具有100%异戊二烯的文件被考虑表征“生物排放”。

3.1.5 汽油蒸发

几个出版物展示了处理燃料蒸发的文件，九个文件被比较。所有的文件展现了相同的四种化合物：正丁烷、异戊烷，异丁烷和正戊烷占据了50%到88%，所有这些文件的差别都非常小。所以在我们的研究中，文献中的9个文件的平均值被计算来描述汽油蒸发的特征（表1），有30.2%的正丁烷和21%的异戊烷。

3.1.6 汽车尾气

这个研究重点关注在周围VOC集中的条件下工业和城市源的分布。所以相比很多的CMB研究，我们只需要一个汽车尾气文件，它经常处理不同动力的分布并且展示了4个汽车尾气文件。

多亏了CCFA（法国汽车制造商协会）的数据，我们获得了2003年车辆数的第一个估计，第二个估计是关于旅行停车场的，它包括通过给定车型的驾驶里程的数量来计算车辆数的权重（例如柴油车有更多的驾驶里程）。我们列出了八种类型：柴油和汽油车，催化和非催化车辆、客车和轻型商用车。关于2003年的旅行停车场的数据在表2中。

汽车尾气排放因子（EF）已由方丹和加洛（2002）在法国的一项对每个上面描述的车辆类型的研究中确定。多亏了这些EF和 “旅游停车场”的分配，我们可以在考虑所有动力和不同类型的车辆的情况下计算每种VOC的EF。

3.2 工业源

基本没有数据是关于工业源文件的。此外， 全世界采用的工艺过程和原材料是非常不同的，所以是不能换位的。然而，我们的实验室在VOC测量领域有很强的专业知识，所以决定进行实地活动来确定Dunkerque当地排放的VOC并且在以下方面建立我们自己的源文件：冶金，碳氢化合物，裂解，炼油厂，烃类储存，润滑油储存，润滑油精制和表面处理。

3.2.1 方法论

在工业厂房周围进行了现场取样，选择罐取样有3个原因：（1）容易带到各处（2）能源供应的自主性（3）采样量为6升，这允许进行几个分析。分析应该在实验室来进行以确保VOC良好的鉴定和量化。实际上，在我们的检测系统中，我们对于每个样品必须进行至少两次检测，第一个检测是用GC / MS分析仪识别样品中存在的所有化合物。第二个是用GC / FID分析仪精确地定量分析这些挥发性有机化合物。

采样地点位于工厂外，在盛行的风下，目的是描述考虑它所有活动的整个工厂的特征，没有进行没有烟囱测量。

通过几个实地活动，超过40个样本被收集。每个源类型至少有3个样本，并且对于主要排放工厂最多有7个样本。相同活动的所有样本的平均值被计算。当对于主要化合物的标准偏差太高时，通过这些标准一个或多个样本被排除。1）总挥发性有机化合物的低量（低于观察到的关于一个工业源的所有样本的25%），这意味着样本不能成为工业源的代表，因为工业样本的VOC被认为是变化的，采样期间风向变化不能保证在采样地点仅有的一个源头被收集。最终，在ppb获得的结果以质量分数表达。表3展现了从我们实地测量计算的7个工业源配置文件。

3.2.2 冶金方法学验证

我们的方法的一个重要步骤是与文献中很少的数据进行比较，比较是为有一点描述的冶金文件而进行的，尽管只有NAEI数据像这里的研究一样展示全球的相同化合物。结果在针对主要化合物的表4中给出，同时给出的还有我们研究的标准偏差，NAEI数据和我们实验源配置文件的良好吻合表明了对于工业源配置文件的一个可信赖的估计通过这种方法达成了。

3.2.3 其他工业文件

遵循相同的方法，其他六个工业文件被建立：烃类裂解，炼油厂，碳氢化合物

储存，润滑油储存，炼油厂和表面处理（表3）。

4. CMB模型的输入

4.1 环境VOC数据

在Dunkerque收集的数据包含了在一年之内不间断测量的53中VOC每小时的数据，对应于将近7000个样本，这样的数据作为一个输入量的优势是可以确保其代表性。

另一个结果是对于数据进行的CMB分析的一定数量的可能性是有重要意义的。每个样本的CMB模型显然不并相关。因此我们使用平均的样本，有共同特征的样本（季节，时间，风向）被收集来突出在不同时间段和不同风向下的源贡献的变化。

在ppbV中一开始被表达的浓度被换位为mu;g m^minus;3，目的是与以质量百分比表达的源配置文件相吻合。

所有测量的化合物的不确定性在线性分析系统中已被固定到10%

4.2 源配置文件

我们的研究涉及13个源配置文件：6个“城市”的来源（汽车尾气，汽油蒸发，天然气泄漏，生物排放，溶剂使用，城市供热）和7个工业来源（冶金，烃类裂解，石油

炼油厂，碳氢化合物储存，润滑油储存，润滑剂炼油厂，表面处理）。所有在CMB模型中表明源头的代码在表5中给出。

根据文献，15%的不确定度一般适用于源文件中的质量百分比，研究中用的13个文件和15%的不确定度在表6中给出。

5.CMB模型输出

5.1源贡献与不确定性

CMB模型的主要输出是每个涉及的源的贡献，这个数据通过模型以mu;gm.³的形式给出（代表53个VOC的总和），并且通常在文献中以质量分数显示以使比较更容易。

对于环境浓度的源贡献和它的不确定性一起给出。

5.2 其他性能参数

测量的性能参数有：（1）源贡献的不确定性的比率应该超过2， (2)通过衡量检测的浓度和从源贡献和源配置文件计算出的浓度的不同评价模型的质量来确定R2的系数，它在0到1之间变化，根据Watson等人，当R2超过0

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