博士生汪琰Journal of Building Engineering: 室内环境因素对管式被动采样器甲苯采样速率的影响

2022年5月11日，《Journal of Building Engineering》杂志（IF: 5.318）在线刊登课题组博士生汪琰的论文：The influence of indoor environmental factors on toluene uptake rate of a tube-type diffusive sampler, 2022, 54, 104587. (https://doi.org/10.1016/j.jobe.2022.104587)

背景介绍
在工作场所及住宅等室内环境中的挥发性有机化合物(VOCs)对人体健康会造成慢性危害，因此对室内VOCs进行准确识别和浓度监测十分重要。使用含吸附剂的吸附管进行被动采样是获取环境中VOCs种类和浓度的常见方法。与主动采样相比，被动采样具有无需动力、操作成本低和适合暴露测量等优势。但使用被动采样时需要预先获得物质的被动采样速率。利用Fick扩散第一定律可以计算被动采样器的理想采样速率，吸附管制造商也会提供参考的被动速率。然而实际的采样速率（URp）常与理论速率有较大差别，且容易受采样时间、环境因素(温度、相对湿度和风速、VOCs浓度)的影响而发生变化。因此，直接使用制造商提供的恒定被动采样速率来计算VOCs浓度会产生较大误差。

成果介绍

(1) 定量研究了温度、相对湿度和浓度对甲苯采样速率的影响

本研究选取甲苯为目标污染物，以Tenax TA吸附管为例，在三个浓度范围（低浓度：0.2~0.8 mg/m³、中浓度：1~1.5 mg/m³、高浓度：2~3 mg/m³）下进行了15组实验。通过调控甲苯浓度、水蒸气浓度和温度（如图1），得到不同环境条件下的被动采样速率（如图2）。

采用Pearson和Spearman相关性分析方法，揭示了RH、温度对URp的负影响和浓度对被动采样速率的正影响具有统计学意义（p<0.05）。在本研究实验工况下，增大温度和湿度，可使甲苯被动采样速率最大降低25.9%和46.2%，而浓度升高则显著增大甲苯采样速率，最大可提高45.2%。

(2) 建立了不同环境因素(T、RH和浓度)下24h甲苯被动采样速率的多元线性回归方程

本研究总结了现有研究中报道的甲苯在Tenax TA吸附管上的被动采样速率URp，并结合本研究的实验数据，建立了一个综合模型来量化温度、湿度和浓度对URp的影响。通过多元线性回归得到兼顾环境因素影响的被动采样速率经验方程，可用于修正不同环境下的被动采样速率。进一步利用该方程量化了不同湿度(80% RH和20% RH)下的24h甲苯采样速率的相对变化率。选取了两个具有代表性的室内场景（低浓度长暴露时间的室内环境和高浓度短暴露时间的职业工作环境）进行比较，发现增大污染物浓度会降低湿度对URp的负影响（如图3）。

(3) 提出了Tenax TA管式吸附管的吸附质量与采样速率的幂律公式

通过本研究实验数据和文献数据，修正了Walgraeve等人提出的累积质量(mp)与暴露剂量(浓度ppmv与采样时间min的乘积)的关联式。当VOCs暴露剂量较大时，本研究修正后的拟合曲线与实验数据更为吻合（如图4）。结合本文建立的速率回归方程，可得到Tenax TA吸附管的吸附质量与采样速率的幂律公式。因此，只需测定出吸附质量、温度和相对湿度，就可以通过所建立的公式直接预测24h甲苯采样速率。

成果小结

本文研究了不同室内环境因素下Tenax TA管式采样器的甲苯被动采样速率。实验结果表明，温度和湿度的增加对甲苯被动采样速率有负影响，而浓度的增加对甲苯被动采样速率有正影响。采用多元回归方法，建立了环境因素（T、RH和浓度）与24h采样速率之间的经验公式。结合环境因素与被动采样速率的经验公式，改进了吸附质量与被动采样速率的幂律公式。通过测量吸附质量、温度和相对湿度，可直接准确预测被动采样速率。本文所建立的量化研究方法，可拓展至其他VOCs的被动采样，有助于推动被动采样在环境污染物监测和职业暴露监测中的应用。

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莫金汉长聘副教授，共同作者包括北京航空航天大学能源与动力工程学院、武汉第二船舶设计与研究所余涛高工。博士生汪琰主要从事室内挥发性气态污染物的采样及净化技术相关研究。

本文引用格式

Wang Y, Yu T, Mo JH*, The influence of indoor environmental factors on toluene uptake rate of a tube-type diffusive sampler, Journal of Building Engineering (IF: 5.318), 2022, 104587.

该工作受到国家自然科学基金面上项目（52078269）资助，特此致谢。

原文出处：https://doi.org/10.1016/j.jobe.2022.104587

免费全文下载链接（2022年6月29日之前有效）：
https://authors.elsevier.com/c/1f2~q8MyS92iRp

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