挥发性有机污染物（VOCs）的精细化源谱对于精准控制和污染溯源至关重要。但随着行业分类和迭代、原辅材料替代等治理措施的精细化，相关的采样、监测和分析技术也在不断升级，更新精细化源谱会消耗更多的资源和时间。从而导致精细化源谱在区域污染控制和政策制定方面适用性相对较低。在低碳和降本增效的趋势下，需要提取VOCs源谱中的共性，并实施协同减排策略。研究选取了长三角地区大型化工集中区中14个行业，采用新方法识别出500余个VOCs污染物。从浓度、频次、行业占比和光化学等多个角度提取VOCs源谱的关键污染特征。机器学习用于模拟最大增量反应活性（MIR）值，并筛选不同类型化工集中区中具有共性污染特征的VOCs因子组。研究表明，由于VOCs物种繁多，减排方向错综复杂，重点对乙酸丁酯、二氯甲烷、对,间-二甲苯、1,2-二氯乙烷、顺式-2-丁烯、反式-2-丁烯、甲基丙烯酸甲酯、丙酮、1-丁烯和邻乙基甲苯等污染物质进行协同减排，会取得综合效果。
图1 图文摘要
图2 各行业排口VOCs的三级浓度水平分布
涂料行业和专用化学行业的高浓度排口相对较多。新方法分析所得的VOCs排放浓度高的行业是专用化学行业，而经典方法所得的VOCs排放浓度高的行业是废物管理行业和制药行业，两者VOCs排放浓度均高的行业是涂料行业。
图3 基于新方法识别的VOCs的污染特征共性
图3展示了新方法识别的污染物具有OVOCs比例高的共同特征。OVOCs高占比的行业包括汽车制造行业（99.6%）、塑料行业（99%）、涂料行业（96.8%）等。其中，塑料行业（2,3-二氢呋喃、环氧乙烷）和有机化学行业（环氧乙烷、环氧丙烷）均含有高浓度的含氧烷烃。
图4 同分异构体在不同行业中的排放行为共性
图4展示了同分异构体的频率具有显著的行业相似性。在碳链异构体中，正丁烷的分布（平均0.58）基本大于异丁烷的分布（0.47），正戊烷的分布大于异戊烷的分布。在位置异构体中，各行业间,对-二甲苯的分布（0.85）均大于邻二甲苯的分布（0.80），对乙基甲苯的分布基本高于邻乙基甲苯的分布。在顺反异构体中，反式-2-丁烯的分布（0.37）高于顺式-2-丁烯的分布（0.23）。总而言之，具有更稳定结构的同分异构体往往具有较低的反应性，在环境中的停留时间更长。
图5 VOCs在不同行业中的浓度和频次分布特征
图5（a）展示了在经典方法中，甲苯、间,对-二甲苯和丙酮在多个行业中占比较高。在图 5（b）和（c）中，OVOCs（醛、酯、醇和酮）、吡啶和腈类主要分布在聚合物、化学和涂料行业。醛类分布广泛，在其他聚合物和树脂行业中出现频率最高。酯类主要集中在聚合物、涂料和化学行业，乙酸丁酯和丙二醇乙酸甲醚在涂料行业中具有相对较高的浓度。醇类主要集中在专用化学和其他聚合物行业中，正丁醇在专用化学行业中的浓度最高。酮类中，环己酮和环戊酮分别在涂料和塑料行业中含量较高。吡啶和腈类在专用化学行业中的浓度和出现频率很高，在塑料和橡胶等行业也有类似的分布。
图6 化工集中区中不同行业与共性因子组的相关性
VOCs共性污染特征因子组为乙酸丁酯、二氯甲烷、对,间-二甲苯、1,2-二氯乙烷、顺式-2-丁烯、反式-2-丁烯、甲基丙烯酸甲酯、丙酮、1-丁烯和邻乙基甲苯，可代表化工集中区中近八成的污染特征。VOCs共性因子组与各行业污染物平均值之间的相关性见图6。将因子组中不同污染物组合和5个集群的排口浓度进行相关性分析，相关性最高为0.78。共性因子组在包含多个行业污染特征的大气环境中适用性更高。
大量研究表明，芳香烃和OVOCs在大多数行业中占主导地位。OVOCs正在逐步取代芳香烃，成为各行业的主要成分。与文献相比，本研究中OVOCs的平均百分比相对较高，这主要是由于本研究采用的新方法识别了许多OVOCs。
论文链接
Shuwei Zhang, Song Gao, Bo Wang, Zhukai Ning, Lingning Meng, Ming Hu, Xiang Che, Zheng Jiao, Insight into VOCs source profiles by machine learning: Role of commonalities in synergistic pollution controls, Journal of Hazardous Materials, 492, 2025, 138222.
https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2025.138222
