博士生汪琰Energy and Built Environment: 室内VOCs轴向被动采样器的采样速率预测与验证

2024年2月，《Energy and Built Environment》杂志在线刊登课题组博士生汪琰的论文：Prediction and validation of diffusive uptake rates for indoor volatile organic compounds in axial passive samplers (https://doi.org/10.1016/j.enbenv.2022.07.004)。

文章提出了一种基于轴向被动采样器传质过程的VOCs被动采样速率快速预测方法。在吸附管传质过程的基础上建立理论模型，通过对甲苯采样速率的实验测定，验证了预测模型的正确性。从文献中获取典型室内VOCs的扩散吸附速率，通过统计回归拟合校正模型中的关键表观参数。预测模型能够提供不同采样时间下VOC的被动采样速率，平均偏差小于5%。该研究可为快速、准确地预测各种室内环境的扩散吸附速率提供依据，为VOCs扩散吸附速率的数值预测提供了一种可靠的方法。

【背景介绍】

监测室内气态污染物（VOCs）对于评估其人体健康暴露风险至关重要。使用含吸附剂的热脱附管进行被动采样是获取环境中VOCs浓度的常见方法。与需要动力泵的主动采样相比，被动采样具有无需电力、操作成本低和适合暴露测量等优势。但由于没有使用采样泵，被动采样速率（Uptake Rate，UR）是一个未知量，通常需要借助实验标定或理论模型计算的方式获得。然而由于污染物种类及吸附器类型众多，只有一小部分VOCs的UR值在实测或实验室中进行了测定。现有的理论模型则需要专门描述VOC分子从环境到吸附剂表面活性部位的整个传质过程，物理参数的准确获取相对困难。此外，不同的吸附剂材料必须获得相应的物理参数，不能直接推广到其他不同填充方法和密度的吸附管。这些实际因素使这些被动采样速率模型的建立和求解变得复杂，且推广效果较差。因此，我们需要建立快速准确获取被动采样器在室内VOC中的采样速率的方法。

【核心内容】

(1) 建立了挥发性有机物被动采样速率预测模型

本研究将轴向进样器中的传质简化为一维传质过程，主要考虑沿吸附管轴向的传质，基于传质过程将吸附管简化为两部分，吸附管入口到吸附剂前端的空气段，及吸附剂段，如图1所示。将两个部分均视为均质，并进行空间离散化，如图2所示。对各部分列出相应的控制方程并整理成统一形式，编写MATLAB计算程序迭代求解离散方程。通过定性传质分析和定量建模计算，建立了可求解及预测轴向被动采样器在不同采样时长下的VOC被动采样速率。

通过定性传质分析和定量建模计算，可求解及预测轴向被动采样器在不同采样时长下的VOC被动采样速率。得到了甲苯的被动采样速率 (mL/min)和吸附在管式被动采样器上的质量(ng)随时间变化的曲线。

图 3. 在恒定的环境甲苯浓度(0.1 mg/m3)下，计算得到的甲苯的URmodel (mL/min)和吸附在管式被动采样器上的质量(ng)随时间变化的曲线

(2) 测定了轴向被动采样器对典型室内VOCs的被动采样速率，并验证了所建立的理论吸附模型

实验台架的配置如图 4 所示，风道由不锈钢制成（120 mm × 120 mm × 450 mm），左侧连接污染配气部分，风道内部布置采样位点用于垂直放置被动采样管。被动采样器在甲苯浓度约为0.1 mg/m3的受控条件下暴露1-7天，同时每天以100 mL/min 的气流速率进行主动采样10分钟，用于监测气道浓度及标定被动采样速率。实验测定了不同采样天数下的甲苯被动采样速率，并与被动采样速率预测模型的结果进行比较，模型计算值与实验吸附率数据吻合较好，实验数据与模型计算值的相对误差在1～20.25%之间（如图5）。

(3) 采样装置的实际效迭代求解预测模型的关键表观参数

验证了模型的准确性后，使用文献中提供的典型 VOC 被动采样速率来训练模型。本研究收集了文献中典型VOC的8小时和 24 小时被动采样速率作为目标值，通过迭代调整模型的关键参数（扩散系数Dapp和分配系数 K），使模型计算结果尽可能接近文献值。模型训练完成后，模型计算值与文献的被动采样速率数据吻合较好，平均偏差小于5%。模型值与实验数据对比如图 6 所示。本研究中建立的轴向被动采样管模型可以用于计算不同VOC的URs，我们计算了 21 种常见 VOC 在 25°C (D298) 下的扩散系数Dapp及其在吸附剂中的扩散系数和分配系数 K，可用于在今后的研究应用或工程实践中使用本文提出的模型预测被动采样速率。

图 6. 模型计算值与实验数据的比较。(a) 8 h采样速率，(b) 24 h采样速率

【成果小结】

本研究通过定性传质分析和定量建模计算，计算并预测了轴向被动采样器在不同时长下的VOC被动采样速率，提出了一种计算并预测轴向采样器被动采样速率的数值方法。研究通过实验和文献数据对模型中的关键参数：分配系数 K 和表观扩散系数 D_app进行了相应的校准。结果表明，该模型与本研究实验得到的吸附率和文献数据一致。本研究提出的方法可以有效计算不同采样时间下VOCs和吸附剂的扩散吸附率，提高工程实践中的应用适应性。

本研究所提出的方法是基于吸附管的传质过程，并不特定于某种吸附材料。除了本文研究的Tenax-TA，其他使用高吸附性吸附剂的管式被动采样器，如 Carboxen、Carbotrab 和 Carbopack，也可以使用本文中提出的方法来计算模型的关键参数。由于传质原理相同，本研究提出的方法也可以推广到与管式采样器不同结构的其他吸附剂采样器，如Radiello、GABIE和OVM 3500等。

【作者介绍】

该论文的第1作者为清华大学建筑技术科学系博士生汪琰，通讯作者为清华大学建筑技术科学系副教授莫金汉，现为深圳大学土木与交通工程学院特聘教授，共同作者包括北京航空航天大学能源与动力工程学院余涛。博士生汪琰主要从事室内挥发性气态污染物的采样及传感监测技术相关研究。

本文引用格式

Wang, Y., Yu, T., Mo, J., 2024. Prediction and validation of diffusive uptake rates for indoor volatile organic compounds in axial passive samplers. Energy and Built Environment. 5, 24-31. https://doi.org/10.1016/j.enbenv.2022.07.004.

该工作受到国家自然科学基金委员会面上项目资助（项目号：52078269），特此致谢。

原文出处：https://doi.org/10.1016/j.enbenv.2022.07.004

相关阅读