劉細鳳

安科瑞電氣股份有限公司  上海嘉定   201801

摘要：選取南京市10家典型餐飲企業,采集烹飪過程中灶頭周圍的環境空氣,對

中的揮發性物進行定性定量分析。結果表明,燒烤的環境空氣中TVOC濃度較高,其次是西式快餐,中式餐飲中TVOC濃度湘菜>川菜>蘇菜>徽菜。通過分析VOCs的組分構成發現,徽菜環境空氣中芳香烴和酯類占比明顯高于中式餐飲其他菜系；川湘菜環境空氣中以烷烴、烯烴和鹵代烴為主；蘇菜館主要為烷烴、烯烴;西式快餐特征組分為酯類；小吃店主要為烷烴、烯烴、鹵代烴。燒烤過程中,環境空氣中芳香烴的組分明顯升高。

關鍵詞：餐飲；油煙；VOCs；組分特征；監測云平臺；安科瑞

0.前言

近年來,我國面臨細顆粒物(PM2.5)和臭氧(O₃)污染的雙重壓力。VOCs作為二者共同的重要前體物,其源頭的防控和治理事關PM2.5和O₃的污染控制。大氣環境中的VOCs除了來自植物排放,還可能來自于石化、化工、包裝印刷、工業噴涂、垃圾填埋場、污染場地和餐排放。針對化工、噴涂等過程中的VOCs釋放問題,我國已出臺相應排放標準,而烹飪活動引起的環境污染和健康影響往往被忽視。

隨著我國居民生活水平的不斷提升,餐飲行業發展迅速,污染問題日益突出。《餐飲產業藍皮書:中國餐飲產業發展報告(2019)》顯示,中國餐飲產業收入達到4.27萬億元,成為世界較大餐飲市場,污染擾民問題成為投訴熱點之一。油煙是指食物在烹飪、加工過程中揮發的油脂、其加熱裂解產物。研究發現,由PM2.5、PM10、CO、VOCs等物質組成,VOCs是其主要成分。VOCs是二次氣溶膠和臭氧的前體物,長時間暴露于一定濃度的VOCs氛圍會使人頭疼、目眩、甚至有損呼吸道系統及神經系統。研究餐飲企業VOCs的排放特征有助于掌握污染狀況,追溯污染源頭,從而制定污染防控措施,為民眾提供科學的餐飲VOCs風險信息。

不同菜系、烹飪方式等均會影響VOCs的排放。為了切實解決污染擾民問題,人居環境質量,不少城市已針對當地餐飲VOCs污染狀況進行相應的研究。崔彤等研究了北京市餐飲業中的燒烤、中式快餐、西式快餐、川菜和浙菜5種典型菜系,其中浙菜的VOCs排放濃度較低,醇類為主要成分。燒烤排放的VOCs組分主要有丙烯、1-丁烯和正丁烷等,而西餐以醛酮類、醇類和烷烴類為主。尹元暢等集了成都市8家不同類型及規模的川菜餐飲企業烹飪高峰期的環境空氣樣品,共檢測到14VOCs,TVOC平均質量濃度為(370±450)μg/m-3,主要成分包括48%苯系物、22%烷烯烴、4%鹵代烴、20%酮類。

南京市餐飲企業數量眾多,環境問題突出,針對餐飲行業VOCs排放問題,有必要進行詳細研究。本研究針對南京市餐飲企業較為聚集的地區,選擇了10家不同類型的餐飲企業,通過采集其在營業過程中灶頭周圍的環境空氣樣品,分析不同企業在烹飪過程中VOCs的排放特征,以期為進一步治理餐飲排放引起的大氣污染,制定合理的管理措施提供科學的數據支撐。

1. 材料與方法

1.1樣品采集

使用蘇瑪罐(Entech,美國,3.2L)瞬時采集烹飪過程中灶頭周圍的環境空氣,采樣時間約為30s。現場采樣規范執行《固定污染源排氣中顆粒物測定與氣態污染物采樣方法》(GB/T16157—1996)、《固定源廢氣監測技術規范》(HJ/T397—2007)。

1.2分析方法

按照《環境空氣揮發性的測定罐采樣-氣相色譜-質譜法》(HJ759—2015)的要求,采用蘇碼罐采樣-冷阱富集、氣相色譜-質譜法,對TO-15和PAMS標氣中的107種物質進行定性定量分析。

儀器分析條件如下:

1.2.1三級冷阱方法參數

1級冷阱:捕集阱溫度-150℃,預熱溫度10℃,解析溫度10℃,烘烤溫度130℃烘烤時間5min。

2級冷阱:捕集阱溫度-50℃,解析溫度180℃,解析時間3.5min,烘烤溫度190℃。

3級冷阱:捕集阱溫度-150℃,烘烤時間2min。

1.2.2GC-MS方法參數

色譜柱:60m×0.32mm×1μmDB-1。

載氣流量:1.5mL/min。

柱溫箱:35℃保持5min;以5℃/min升至

120℃保持0min;以10℃/min升至200℃保持5min。

源溫度:250℃。

傳輸線溫度:250℃。

掃描范圍:m/z29~180;m/z35~270。

樣品進樣量:環境空氣200mL,內標:50mL。

1.3質量控制

為保證采樣數據的準確性,采樣過程中設置平行樣,每批次平行樣品數量低于10%,平行樣的較大相對偏差為30%。計算VOCs濃度時采用多點校正方法,并進行檢出限與重復性測試。TO-15標準氣中57種物質的檢出限范圍為0.13~3.4μg·m-3,重復性測試的相對標準偏差均小于30%,合格率為100%。多點校正中,57種標準物質的相關系數范圍為0.9251~0.9999。

2.結果與分析

2.1典型菜系的VOCs排放濃度

為了研究南京市不同餐飲企業的VOCs排放特征,本研究采集了10家不同類型餐飲企業烹飪過程中的廚房環境空氣樣品,餐飲企業的基本信息如表1所示:

表1采樣餐飲企業的基本信息

餐飲企業空氣樣品中共檢測到46種VOCs組分,表2為本研究選取的典型餐飲企業飪過程中的廚房環境空氣中VOCs的濃度。將VOCs組分濃度總和視為總揮發性(TVOC),其濃度總和代表環境空氣中TVOC濃度的大小,并對同一類型餐飲企業的TVOC濃度進行了加和平均。典型菜系的VOCs排放濃度如圖1所示,從圖中可知,燒烤的空氣樣品中TVOC濃度較高,為636.12μg·m-3,其次是西式快餐,為319.82μg·m-3,小吃店較低,為146.07μg·m-3,中式餐飲空氣中TVOC濃度湘菜>川菜>蘇菜>徽菜。燒烤類餐飲企業雖然規模較小,但其開店成本較低,流動性大,對大氣環境質量的影響遠高于非燒烤類餐飲企業,應是主要管控對象。

所選的中式餐飲企業中,湘菜館規模較大,在采樣期間其廚房灶頭基本處于滿負荷工狀態,因此,環境空氣中TVOC濃度較高。徽菜館規模較小,基準灶頭數2個,因此TVOC濃度較低。燒烤的TVOC濃度較高,是西、中式餐飲TVOC濃度的2~3倍,主要與燒烤過程肉類食材中油脂的高溫氣化、醬料的揮發以及木炭等燃料的燃燒有關。小吃店主要提供油炸類食物,且規模較小,營業過程中主要使用大量食用油,檢測到的TVOC含量較低。這一研究結果與Adeniran等的結論一致,在合適的溫度下使用大量食用油可以減少食用油加熱過程中釋放的污染物含量。

圖1典型菜系的VOCs排放濃度

2.2典型菜系的VOCs組分構成

2.2.1主要排放組分

10家餐飲企業排放的VOCs組成如表2所示。11種VOCs的檢出率均大于60%,分別為2-甲基丙烷、2,3-二甲基丁烷、環己烷、丙烯、對/間-二甲苯、鄰二甲苯、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家餐飲企業中均有檢出,檢出率是100%。

典型餐飲企業排放的VOCs主要組分如圖2所示。中式餐飲中徽菜系排放的VOC中,2,3-二甲基丁烷排放濃度較高,其次為乙酸乙酯、丙烯,濃度范圍為46.34~17.26μg·m-3；川菜系排放的VOCs中2,3-二甲基丁烷排放濃度較高,其次為丙烯、三氯氟甲烷,三者占比超過了70%；湘菜系排放的VOCs以丙烯、2,3-二甲基丁烷、異戊烷為主,濃度范圍為90.31~31.22μg·m-3,三者占比超過了65%；蘇菜系排放的2,3-二甲基丁烷較高,其次為丙烯、甲苯,濃度范圍為120.21~22.76μg·m-3,三者占比超過了80%。西式快餐除2,3-二甲基丁烷、丙烯外,異戊烷的濃度較高。燒烤類排放的VOCs中苯、2,4-鄰二甲苯、對/間-二甲苯等苯系物濃度明顯高于其他餐飲企業。

表2典型餐飲企業廚房環境空氣中VOCs組分質量濃度及檢出率

圖2典型餐飲企業排放VOCs的主要組分

續圖2典型餐飲企業排放VOCs的主要組分

2.2.2組分構成

為了進一步研究南京市典型餐飲企業的VOCs組分特征,將46種VOCs按照化學結構不同,劃分為6類,分別為烷烴、烯烴、酯類、芳香烴、鹵代烴、其他類。

圖3典型餐飲企業的VOCs組分占比

從圖3可以看出,典型餐飲企業的VOCs組分各不相同。根據前期研究,廚房中的烷烴主要來自液化氣的使用、肉類脂肪的不*燃燒以及花生油、大豆油的使用,烯烴主要來自食用油加熱過程中氫化、大分子羰基化合物的斷裂。中式餐飲中,徽菜擅長燒、燉、蒸,而爆、炒菜少,芳香烴和酯類占比明顯高于其他菜系,VOCs主要為芳香烴、烷烴和酯類,分別占50.1%,29.1%和16.9%；川湘菜油大、味厚,VOCs組分中烷烴、烯烴和鹵代烴占比較高,三類物質之和占比分別達到了90.3%和87.9%；選取的蘇菜館以南京風味為主,擅長燉、燜、叉、烤,VOCs組分以烷烴、烯烴為主,但在烤制的過程中會有芳香烴產生,占比分別為51.1%,30.9%和8.5%。

西式快餐以肉類加工為主,酯類為其特征組分,烷烴、烯烴和酯類的占比分別為59.7%,27.0%和6.9%。本研究選取的小吃店以油炸、煎為主,組分主要為烷烴、烯烴、鹵代烴,占比分別為40.9%,36.5%和12.5%。燒烤排放的VOCs主要為烷烴、烯烴、芳香烴,鹵代烴、酯類占比較低,食物烤制過程中,芳香烴的組分明顯升高,占比達到了14.4%。與其他不同地區燒烤VOCs組分特征進行對比,從表3中可以看出,烷烴、烯烴、芳香烴為燒烤過程的特征VOCs組分,其余組成的不同可能是由食材、燃料以及佐料不同造成的。

表3不同地區燒烤VOCs排放組分特征對比

3.安科瑞AcrelCloud3500監測云平臺

為了彌補現存餐飲行業在煙油監測上的漏洞，同時便利監管部門的監察，安科瑞油煙監測云平臺應運而生。油煙監測模塊通過2G/4G與云端平臺進行通信和數據交互，系統能夠對企業餐飲設備的開機狀態、運行狀態進行監控；實現開機率監測，凈化效率監測，設施停運

告警，待清洗告警，異常告警等功能；對采集數據進行統計分析、排名等統計功能；較之傳統的靜電監測方案，更具實效性。平臺預留與其他應用系統、設備交互對接接口，具有很好的擴展性。

3.1平臺結構

平臺GIS地圖采集處理設備運行狀態和油煙排放的濃度數據，自動對超標排放及異常企業進行提示預警，監管部門可迅速進行處理，督促餐飲企業整改設備，并定期清洗、維護，實現減排環保，不擾民等目的。現場安裝監測終端，持續監測油煙凈化器的工作狀態，包括設備運行的電流、電壓、功率、耗電量等等，同時結合排煙口的揮發性物質、顆粒物濃度等進行對比分析，一旦排放超標，系統會發出異常信號。

■油煙監測設備用來監測油煙、顆粒物、NmHc等數據

■凈化器和風機配合對油煙進行凈化處理，同時對凈化設備的電流、電壓進行監測

■設備通過4G網絡將采集的數據上傳至遠程云端服務器

3.2平臺主要功能

（1）在線監測

對油煙排污數據的監測，包括油煙排放濃度，顆粒物，NmHc等數值采集監測；同時對監控風機和凈化器的啟停狀態、運行數據進行監測。

(2)告警數據監測

系統根據采集的油煙數值大小，產生對應的排放超標告警；對凈化器的運行數據分析，上傳凈化設備對應的運行、停機、故障等告警事件。

(3)數據分析

運行時長分析，離線分析；告警占比、排名分析；歷史數據統計等。

(4)隱患管理

系統對采集的告警數據分析，產生對應的隱患記錄，派發、處理隱患，及時處理告警，形成閉環。

(5)統計分析

包括時長分析、超標分析、歷史數據、分析報告等模塊。

(6)基礎數據維護

個人信息、權限維護，企業信息錄入，對應測點信息錄入等。

(7)數據服務

數據采集，短信提醒，數據存儲和解析。

3.3油煙監測主機

油煙監控主機是現場的管理設備，實時采集油煙濃度探測器和工況傳感器的信號，進行數據處理，通過有線或無線網絡通訊將數據傳輸到服務器平臺。同時，對本地數據進行存儲，監控現場設備狀態，提供人機操作界面。

具體技術參數如下：

3.4設備選型方案

注：雙探頭適合雙排煙通道的場合，每路探頭監測1路排煙通道。

4.結論

(1)10家餐飲企業中檢測到46種VOCs組分,燒烤的TVOC濃度較高,為636.12μg·m-3,其次是西式快餐,為319.82μg·m-3,小吃店較低,為146.07μg·m-3,中式餐飲中釋放的TVOC濃度順序為:湘菜>川菜>蘇菜>徽菜。

(2)不同類型的餐飲企業在烹飪過程中釋放出的VOCs組分和含量有所不同。中式餐飲中徽菜系排放的VOCs主要為3-二甲基丁烷、乙酸乙酯、丙烯；川菜系主要為3-二甲基丁烷、丙烯、三氯氟甲烷;湘菜系主要為丙烯、3-二甲基丁烷、異戊烷；蘇菜系主要為3-二甲基丁烷、丙烯、甲苯。西式快餐除3-二甲基丁烷、丙烯外,異戊烷的濃度較高。燒烤類排放的VOCs中苯、鄰二甲苯、對/間-二甲苯等苯系物濃度明顯高于其他餐飲企業。

(3)中式餐飲中徽菜芳香烴和酯類占比明顯高于其他菜系；川湘菜中烷烴、烯烴和鹵代烴占比較高；蘇菜館VOCs組分以烷烴、烯烴為主。西式快餐以肉類加工為主,酯類為其特征組分。小吃店以油炸、煎為主,組分主要為烷烴、烯烴、鹵代烴。燒烤過程中,芳香烴的組分明顯升高。

(4)本研究僅分析了灶頭周圍環境空氣中VOCs組分特征,尚缺乏對餐飲企業廚房油煙凈化系統的研究,今后可進一步研究凈化系統排放口的污染特征,以此檢驗凈化裝置是否能減輕餐飲VOCs污染。

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[5]安科瑞AcrelCloud-3500監測云平臺.2020.05版.

作者簡介：

劉細鳳，女，現任安科瑞電氣股份有限公司，主要從事監測的研發與應用。