浅谈餐饮企业VOCs排放特征研究与对策

　　简婷 

　　安科瑞电气股份有限公司  上海嘉定   201801 

　　摘要：选取南京市10家典型餐饮企业,采集烹饪过程中灶头周围的环境空气,对餐饮油烟中的挥发性物进行定性定量分析。结果表明,烧烤的环境空气中TVOC浓度较高,其次是西式快餐,中式餐饮中TVOC浓度湘菜>川菜>苏菜>徽菜。通过分析VOCs的组分构成发现,徽菜环境空气中芳香烃和酯类占比明显高于中式餐饮其他菜系；川湘菜环境空气中以烷烃、烯烃和卤代烃为主；苏菜馆主要为烷烃、烯烃;西式快餐特征组分为酯类；小吃店主要为烷烃、烯烃、卤代烃。烧烤过程中,环境空气中芳香烃的组分明显升高。 

　　关键词：餐饮；油烟；VOCs；组分特征；餐饮油烟监测云平台；安科瑞 

0.前言 

　　近年来,我国面临细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)污染的双重压力。VOCs作为二者共同的重要前体物,其源头的防控和治理事关PM2.5和O3的污染控制。大气环境中的VOCs除了来自植物排放,还可能来自于石化、化工、包装印刷、工业喷涂、垃圾填埋场、污染场地和餐排放。针对化工、喷涂等过程中的VOCs释放问题,我国已出台相应排放标准,而烹饪活动引起的环境污染和健康影响往往被忽视。 

　　随着我国居民生活水平的不断提升,餐饮行业发展迅速,餐饮油烟污染问题日益突出。《餐饮产业蓝皮书:中国餐饮产业发展报告(2019)》显示,中国餐饮产业收入达到4.27万亿元,成为世界较大餐饮市场,餐饮油烟污染扰民问题成为投诉热点之一。油烟是指食物在烹饪、加工过程中挥发的油脂、其加热裂解产物。研究发现,餐饮油烟由PM2.5、PM10、CO、VOCs等物质组成,VOCs是其主要成分。VOCs是二次气溶胶和臭氧的前体物,长时间暴露于一定浓度的VOCs氛围会使人头疼、目眩、恶甚至有损呼吸道系统及神经系统。研究餐饮企业VOCs的排放特征有助于掌握餐饮油烟污染状况,追溯污染源头,从而制定污染防控措施,为民众提供科学的餐饮VOCs风险信息。 

　　不同菜系、烹饪方式等均会影响VOCs的排放。为了切实解决餐饮油烟污染扰民问题,人居环境质量,不少城市已针对当地餐饮VOCs污染状况进行相应的研究。崔彤等研究了北京市餐饮业中的烧烤、中式快餐、西式快餐、川菜和浙菜5种典型菜系,其中浙菜的VOCs排放浓度较低,醇类为主要成分。烧烤排放的VOCs组分主要有丙烯、1-丁烯和正丁烷等,而西餐以醛酮类、醇类和烷烃类为主。尹元畅等集了成都市8家不同类型及规模的川菜餐饮企业烹饪高峰期的环境空气样品,共检测到14VOCs,TVOC平均质量浓度为(370±450)μg/m-3,主要成分包括48%苯系物、22%烷烯烃、4%卤代烃、20%酮类。 

　　南京市餐饮企业数量众多,环境问题突出,针对餐饮行业VOCs排放问题,有必要进行详细研究。本研究针对南京市餐饮企业较为聚集的地区,选择了10家不同类型的餐饮企业,通过采集其在营业过程中灶头周围的环境空气样品,分析不同企业在烹饪过程中VOCs的排放特征,以期为进一步治理餐饮排放引起的大气污染,制定合理的管理措施提供科学的数据支撑。 

1. 材料与方法 

　　1.1样品采集 

　　使用苏玛罐(Entech,美国,3.2L)瞬时采集烹饪过程中灶头周围的环境空气,采样时间约为30s。现场采样规范执行《固定污染源排气中颗粒物测定与气态污染物采样方法》(GB/T16157—1996)、《固定源废气监测技术规范》(HJ/T397—2007)。 

　　1.2分析方法 

　　按照《环境空气挥发性的测定罐采样-气相色谱-质谱法》(HJ759—2015)的要求,采用苏码罐采样-冷阱富集、气相色谱-质谱法,对TO-15和PAMS标气中的107种物质进行定性定量分析。 

　　仪器分析条件如下: 

　　1.2.1三级冷阱方法参数 

　　1级冷阱:捕集阱温度-150℃,预热温度10℃,解析温度10℃,烘烤温度130℃烘烤时间5min。 

　　2级冷阱:捕集阱温度-50℃,解析温度180℃,解析时间3.5min,烘烤温度190℃。 

　　3级冷阱:捕集阱温度-150℃,烘烤时间2min。 

　　1.2.2GC-MS方法参数 

　　色谱柱:60m×0.32mm×1μmDB-1。 

　　载气流量:1.5mL/min。 

　　柱温箱:35℃保持5min;以5℃/min升至 

　　120℃保持0min;以10℃/min升至200℃保持5min。 

　　源温度:250℃。 

　　传输线温度:250℃。 

　　扫描范围:m/z29~180;m/z35~270。 

　　样品进样量:环境空气200mL,内标:50mL。 

　　1.3质量控制 

　　为保证采样数据的准确性,采样过程中设置平行样,每批次平行样品数量低于10%,平行样的较大相对偏差为30%。计算VOCs浓度时采用多点校正方法,并进行检出限与重复性测试。TO-15标准气中57种物质的检出限范围为0.13~3.4μg·m-3,重复性测试的相对标准偏差均小于30%,合格率为99%。多点校正中,57种标准物质的相关系数范围为0.9251~0.9999。 

2.结果与分析 

　　2.1典型菜系的VOCs排放浓度 

　　为了研究南京市不同餐饮企业的VOCs排放特征,本研究采集了10家不同类型餐饮企业烹饪过程中的厨房环境空气样品,餐饮企业的基本信息如表1所示: 

　　表1采样餐饮企业的基本信息 

　　餐饮企业空气样品中共检测到46种VOCs组分,表2为本研究选取的典型餐饮企业饪过程中的厨房环境空气中VOCs的浓度。将VOCs组分浓度总和视为总挥发性(TVOC),其浓度总和代表环境空气中TVOC浓度的大小,并对同一类型餐饮企业的TVOC浓度进行了加和平均。典型菜系的VOCs排放浓度如图1所示,从图中可知,烧烤的空气样品中TVOC浓度较高,为636.12μg·m-3,其次是西式快餐,为319.82μg·m-3,小吃店较低,为146.07μg·m-3,中式餐饮空气中TVOC浓度湘菜>川菜>苏菜>徽菜。烧烤类餐饮企业虽然规模较小,但其开店成本较低,流动性大,对大气环境质量的影响远高于非烧烤类餐饮企业,应是主要管控对象。 

　　所选的中式餐饮企业中,湘菜馆规模较大,在采样期间其厨房灶头基本处于满负荷工状态,因此,环境空气中TVOC浓度较高。徽菜馆规模较小,基准灶头数2个,因此TVOC浓度较低。烧烤的TVOC浓度较高,是西、中式餐饮TVOC浓度的2~3倍,主要与烧烤过程肉类食材中油脂的高温气化、酱料的挥发以及木炭等燃料的燃烧有关。小吃店主要提供油炸类食物,且规模较小,营业过程中主要使用大量食用油,检测到的TVOC含量较低。这一研究结果与Adeniran等的结论一致,在合适的温度下使用大量食用油可以减少食用油加热过程中释放的污染物含量。 

图1典型菜系的VOCs排放浓度 

　　2.2典型菜系的VOCs组分构成 

　　2.2.1主要排放组分 

　　10家餐饮企业排放的VOCs组成如表2所示。11种VOCs的检出率均大于60%,分别为2-甲基丙烷、2,3-二甲基丁烷、环己烷、丙烯、对/间-二甲苯、邻二甲苯、三氯氟甲烷、1,2-二氯乙烷、乙酸乙烯酯、乙酸乙酯、甲基丙烯酸甲酯。其中2,3-二甲基丁烷、丙烯在10家餐饮企业中均有检出,检出率是99%。 

　　典型餐饮企业排放的VOCs主要组分如图2所示。中式餐饮中徽菜系排放的VOC中,2,3-二甲基丁烷排放浓度较高,其次为乙酸乙酯、丙烯,浓度范围为46.34~17.26μg·m-3；川菜系排放的VOCs中2,3-二甲基丁烷排放浓度较高,其次为丙烯、三氯氟甲烷,三者占比超过了70%；湘菜系排放的VOCs以丙烯、2,3-二甲基丁烷、异戊烷为主,浓度范围为90.31~31.22μg·m-3,三者占比超过了65%；苏菜系排放的2,3-二甲基丁烷较高,其次为丙烯、甲苯,浓度范围为120.21~22.76μg·m-3,三者占比超过了80%。西式快餐除2,3-二甲基丁烷、丙烯外,异戊烷的浓度较高。烧烤类排放的VOCs中苯、2,4-邻二甲苯、对/间-二甲苯等苯系物浓度明显高于其他餐饮企业。 

　　表2典型餐饮企业厨房环境空气中VOCs组分质量浓度及检出率 

图2典型餐饮企业排放VOCs的主要组分 

续图2典型餐饮企业排放VOCs的主要组分 

　　2.2.2组分构成 

　　为了进一步研究南京市典型餐饮企业的VOCs组分特征,将46种VOCs按照化学结构不同,划分为6类,分别为烷烃、烯烃、酯类、芳香烃、卤代烃、其他类。 

图3典型餐饮企业的VOCs组分占比 

　　从图3可以看出,典型餐饮企业的VOCs组分各不相同。根据前期研究,厨房中的烷烃主要来自液化气的使用、肉类脂肪的不*燃烧以及花生油、大豆油的使用,烯烃主要来自食用油加热过程中氢化、大分子羰基化合物的断裂。中式餐饮中,徽菜擅长烧、炖、蒸,而爆、炒菜少,芳香烃和酯类占比明显高于其他菜系,VOCs主要为芳香烃、烷烃和酯类,分别占50.1%,29.1%和16.9%；川湘菜油大、味厚,VOCs组分中烷烃、烯烃和卤代烃占比较高,三类物质之和占比分别达到了90.3%和87.9%；选取的苏菜馆以南京风味为主,擅长炖、焖、叉、烤,VOCs组分以烷烃、烯烃为主,但在烤制的过程中会有芳香烃产生,占比分别为51.1%,30.9%和8.5%。 

　　西式快餐以肉类加工为主,酯类为其特征组分,烷烃、烯烃和酯类的占比分别为59.7%,27.0%和6.9%。本研究选取的小吃店以油炸、煎为主,组分主要为烷烃、烯烃、卤代烃,占比分别为40.9%,36.5%和12.5%。烧烤排放的VOCs主要为烷烃、烯烃、芳香烃,卤代烃、酯类占比较低,食物烤制过程中,芳香烃的组分明显升高,占比达到了14.4%。与其他不同地区烧烤VOCs组分特征进行对比,从表3中可以看出,烷烃、烯烃、芳香烃为烧烤过程的特征VOCs组分,其余组成的不同可能是由食材、燃料以及佐料不同造成的。 

　　表3不同地区烧烤VOCs排放组分特征对比 

3.安科瑞AcrelCloud3500餐饮油烟监测云平台 

　　为了弥补现存餐饮行业在烟油监测上的漏洞，同时便利监管部门的监察，安科瑞油烟监测云平台应运而生。油烟监测模块通过2G/4G与云端平台进行通信和数据交互，系统能够对企业餐饮设备的开机状态、运行状态进行监控；实现开机率监测，净化效率监测，设施停运 

　　告警，待清洗告警，异常告警等功能；对采集数据进行统计分析、等统计功能；较之传统的静电监测方案，更具实效性。平台预留与其他应用系统、设备交互对接接口，具有很好的扩展性。 

　　3.1平台结构 

　　平台GIS地图采集餐饮油烟处理设备运行状态和油烟排放的浓度数据，自动对超标排放及异常企业进行提示预警，监管部门可迅速进行处理，督促餐饮企业整改设备，并定期清洗、维护，实现减排环保，不扰民等目的。现场安装监测终端，持续监测油烟净化器的工作状态，包括设备运行的电流、电压、功率、耗电量等等，同时结合排烟口的挥发性物质、颗粒物浓度等进行对比分析，一旦排放超标，系统会发出异常信号。 

        ■油烟监测设备用来监测油烟、颗粒物、NmHc等数据 

　　■净化器和风机配合对油烟进行净化处理，同时对净化设备的电流、电压进行监测 

　　■设备通过4G网络将采集的数据上传至远程云端服务器 

　　3.2平台主要功能 

　　(1)在线监测 

　　对油烟排污数据的监测，包括油烟排放浓度，颗粒物，NmHc等数值采集监测；同时对监控风机和净化器的启停状态、运行数据进行监测。 

       (2)告警数据监测 

　　系统根据采集的油烟数值大小，产生对应的排放超标告警；对净化器的运行数据分析，上传净化设备对应的运行、停机、故障等告警事件。 

　　(3)数据分析 

　　运行时长分析，离线分析；告警占比、分析；历史数据统计等。 

       (4)隐患管理 

　　系统对采集的告警数据分析，产生对应的隐患记录，派发、处理隐患，及时处理告警，形成闭环。 

       (5)统计分析 

　　包括时长分析、超标分析、历史数据、分析报告等模块。 

        (6)基础数据维护 

　　个人信息、权限维护，企业信息录入，对应测点信息录入等。 

　　(7)数据服务 

　　数据采集，短信提醒，数据存储和解析。 

　　3.3油烟监测主机 

　　油烟监控主机是现场的管理设备，实时采集油烟浓度探测器和工况传感器的信号，进行数据处理，通过有线或无线网络通讯将数据传输到服务器平台。同时，对本地数据进行存储，监控现场设备状态，提供人机操作界面。 

具体技术参数如下： 

        3.4设备选型方案 

        注：双探头适合双排烟通道的场合，每路探头监测1路排烟通道。

 

【参考文献】 

　　[1]刘芃岩,马傲娟,邱鹏,等.保定市餐饮源排放PM2.5中污染物特征及来源分析[J].环境化学,2019,38(4):770-776. 

　　[2]王敏,印红玲,李乾钱,等.川菜烹调源VOCs排放浓度及特征分析[J].环境化学，2013，32(9):1809-1810. 

　　[3]张腾,彭林,李颖慧,等.餐饮源油烟中PM2.5的化学组分特征[J].环境科学研究，2016，29(2):183-191. 

　　[4]李洁，赵欣，马红璐，王丹丹.南京市典型餐饮企业VOCs排放特征研究.[J]河北环境工程学院学报.2021. 

　　[5]安科瑞AcrelCloud-3500餐饮油烟监测云平台.2020.05版. 

作者简介：简婷，女，现任安科瑞电气股份有限公司，主要从事餐饮油烟监测的研发与应用。