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            德國AIRSENSE電子鼻在化學工業區惡臭監測中的應用研究

            更新時間:2020-04-13      點擊次數:2216

                   德國 AIRSENSE 公司 Olfosense 型電子鼻以三點嗅袋法為理論依據,用氣敏元件(即傳感器)技術代替人鼻子進行感官測定,直接得出臭氣濃度值,即 OU 值,它由多個性能彼此重疊的氣敏傳感器和適當的模式分類方法組成的具有識別單一和復雜氣體能力的裝置。并且具有兩種電化學傳感器和一個 PID 傳感器,能夠直接給出氨氣、硫化氫、VOC 氣體的濃度值。如果發現環境惡臭超標,可通過遠程控制啟動自動留樣系統。Olfosense 型電子鼻一般由氣體采集控制系統、氣敏傳感器陣列、信號處理子系統和模式識別子系統等四大部分組成。工作時,通過控制器將氣味分子采集回來,并流經氣敏傳感器,氣味分子被氣敏傳感器陣列吸附,產生信號;生成的信號被送到信號處理子系統進行處理和加工;并終由模式識別子系統對信號處理的結果作出判斷。

                  由于它具有便捷、快速、高效、成本低、可操作性強、對不同的樣品有多種進樣方式加以選擇、可在線連續進樣等特點,被廣泛用于工業生產的各個部門,如石油化工、環保監測等。由于惡臭監測取樣困難,使用常規的化學分析或嗅覺測試法測試時,直接反映惡臭強度的能力、平行性、結果重現性都比較差,而且無法在線監測污染物的排放情況,發生突發狀況時也不能及時監測予以應對,而德國 Olfsense 型電子鼻在這些方面具有很大的優勢[17, 18],而且在這方面做了大量的跟三點比較式嗅袋法對比的實驗測試,結果具有很強的相關性和一致性。

            檢測地點:天津濱海新區大港化工區

            實驗設備:  德國 AIRSENSE 公司 Olfosense 型電子鼻

            實驗結果:

                   從圖 2 和圖 3 可以直觀的看出,化工廠的惡臭氣體和石油化工廠的是*不同的,惡臭氣體的組成是*不一樣的。4 個金屬氧化傳感器對不同類型的惡臭氣體有很好的響應。

                   對某一個化工廠進行 24 小時,一個月連續監測。從圖 4 我們發現,某石化廠在每天的凌晨 12點至 4 點之間,臭氣濃度值普遍的高于其他時間段,經過考察后發現,12 點至 4 點時間段,經常有拉貨的大卡車排隊拉貨物,更多的是汽車尾氣造成的環境污染。VOC 值在 100ppb 至 300ppb 之間波動。這個時間段有機物會發明顯高于其他時間段。

                   對大港化工區某幾個路段進行綜合比對,計算平均值后,比對冬天和夏天的數據,如圖 5 所示,從圖中我們可也看出,12 月份、1 月份、2 月份數據明顯高于其他月份,綜合分析,可能是因為空氣濕度比加大,再加上霧霾天氣比較多的原因。今年冬季的數據又將如何呢,屆時我們還會做出分析。

                    如圖 5 所示是某工廠發生了短時的氨氣泄漏,電子鼻di一時間進行了響應,工作人員發現數據異常后,在di一時間通知了工廠進了快速的處理。

            結論:

                  德國 Airsense 公司的 Olfosense 型電子鼻,在天津濱海新區大港化工區有很多的成功的案例,因為安裝到了大約 40 家工廠,電子鼻在 24 小時在線監測,數據實時的發送到終端進行分析和比對。一旦發生事故可第yi之間進行響應報警提示。分布在各個重點異味源周邊的 Olfosense 型電子鼻,不但能夠在線實時監測異味源的排放情況,還能夠及時啟動預警,幫助環境監察執法人員快速“鎖定” 排放源,對污染企業進行處罰和懲戒。異味的發生具有瞬時性和不確定性,在大港地區異味治理過程中,存在著大氣污染源定位困難、缺乏監測執法手段等問題。比如采取人工采樣與嗅辨員嗅辯方式進行執法時,在接到信訪投訴到環境監察執法人員趕到現場之間存在著時間差,難以及時采集到有效證據,對于異味源的準確判斷也十分困難。115 套 Olfosense 型電子鼻的投入使用將讓這種困境得到很好的解決。

                  它們實現了對大港城區周邊污染排放“第yi時間采樣、第yi時間監測、第儀時間預警”。“每個電子鼻收集到的數據信息都將實時傳送到監控終端平臺,一旦電子鼻發生預警,監控人員將立即根據實時數據進行研判。如果排放物濃度接近超標值,將提醒企業注意,及時處理,預防污染事故發生,大限度減少異味對居民生活的影響。如果排放確實超標,還可以通過遠程控制操作電子鼻進行自動采樣,鎖定證據,為下一步依法懲處提供依據。監測預警系統已經處于全面運行狀態,可實時顯示來自 115 個電子鼻的實時數據,并能準確無誤的發布預警信息,準確率達到 80%以上。

             

             

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