趙娜
安科瑞電氣股份有限公司 上海嘉定 201801
摘要：采用在線監測和采樣分析等手段對深圳市4家規模相當的餐廳(粵菜館、茶餐廳、西餐廳、職工食堂)烹飪過程排放顆粒物的質量濃度、微觀形貌、化學組分進行研究。結果表明，不同餐廳的烹飪方式、用油量、原材料及調料都會影響到餐廳排放顆粒物的理化性質。各餐廳午市烹飪時段排放的PM2．5/PM10約為7．5%—96．9%，說明餐飲源排放顆粒物在細顆粒和粗顆粒均有分布。餐飲源排放顆粒物主要包含6種形態:片狀、塊狀、簇狀、絮狀、球狀、不規則狀，其中數量較多的為不規則狀(30%)和塊狀顆粒物(21%)。塊狀、片狀、球狀顆粒物粒徑較小，處于小于2．5μm范圍內；絮狀和簇狀顆粒物粒徑普遍偏大，且大部分大于4．0μm；不規則狀顆粒物在各個粒徑段均有分布。Cu、Fe、Zn、Ca2+、Cl－、SO2－4等6種物質在餐飲源排放顆粒物中均偏高，此外，粵菜館和西餐廳的CH3COO－占比偏高。烹飪排放是環境揮發性化合物(VOCs)的來源之一，嚴重威脅著環境空氣質量和人類健康。結合餐飲油煙VOCs的組成特征，總結近幾年餐飲油煙VOCs凈化技術的研究現狀及其難點，同時闡述了油煙VOCs凈化組合工藝的優勢和必要性。針對現有問題對油煙VOCs凈化組合工藝的發展做出了展望。
關鍵詞：PM2.5；PM10；餐飲源；化學組成；形貌特征；餐飲油煙監測云平臺；安科瑞
0．引言
目前，世界范圍內存在的空氣污染已成為嚴重的公共衛生問題。據世界衛生組織(WHO)統計，每年超過370萬人死于空氣污染。在不同的大氣污染物中，顆粒物(particulatematter，PM)的性質、組成和粒徑分布等較為復雜。因此可吸入顆粒物(inhalableparticles，PM10)、細顆粒物(fineparticulatematter，PM2．5)為特征污染物的治理工作受到廣泛關注。研究表明顆粒物的來源主要包括:機動車尾氣、燃煤、工業生產、揚塵等。近年來，相關研究結果顯示餐飲源排放的顆粒物中顆粒物的排放量已接近交通源排放，餐飲油煙顆粒物也應該作為大氣顆粒物的重要來源之一。此外，烹飪過程中產生的油煙顆粒物會吸附大量有毒、有害物質，如苯并芘等，會對室內人員的健康造成很大的危害。因此，國內外學者針對顆粒物的排放特征進行了大量的研究。
吳芳谷等對飲食業油煙的排放特征進行了研究，油煙中顆粒物粒徑小于10μm的粒子占總懸浮顆粒物(totalsuspendedparticulate，TSP)的90%以上，小于2．5μm的粒子占TSP的70%左右。譚德生等對北京市內餐飲單位烹飪時廚房內油煙中進行了采樣分析，發現油煙中可吸入顆粒質量濃度峰值粒徑為6．56—9．99μm。林立等選擇了上海城區9家典型餐飲企業進行了餐飲油煙排放監測，發現餐飲企業排放源PM2．5的濃度在0．14—1．67mg·m－3之間；另一方面，國內學者也對餐飲油煙顆粒物的化學組成特別是組分進行了研究，確定了油煙顆粒物中豆甾醇、左旋葡聚糖、壬二酸和β-谷甾醇等特征物質的存在。而Yao等發現油炸比油煎產生更多的多環芳烴和苯并芘(分別為其1．3倍和10．9倍)。袁暢等認為大氣環境PM2．5中的As、Zn、Cu、Pb、Sb、Ni、Cd等元素主要來自于人為源。
從前人的研究結果中發現，顆粒物的濃度、大小和理化組成對人體健康有重要影響。因此，為了制定戰略來減少這些污染物對空氣的影響，了解大氣中的毒性效應，并確定可能的排放源，有必要對顆粒物進行化學和形態表征。在全球范圍內，大量研究圍繞在城市和農村地區的烹飪油煙排放顆粒物特征，并且大氣化學反應往往發生在粒子表面。但是，很少有研究涉及這些顆粒物的表面化學。此外，顆粒物被人體吸入后其表面可迅速與生物液體和組織相互作用，因此顆粒物形態分析對于了解其對人類健康的影響至關重要。而SEM-EDX由于側重于單個粒子的分析，并能提供元素和分子組成的信息，成為研究顆粒物形態的合適方法。
本次研究在深圳市篩選出4家具有代表性的商業餐廳，采集餐飲油煙中的顆粒物，并通過ICP、HPLC、SEM-EDX對顆粒物的形態特征和理化性質進行了詳細的分析，將不同餐廳的顆粒物排放特征進行了對比，并得出結論。餐飲油煙顆粒物排放特征信息的獲得能為當地大氣環境治理、政策的制定提供必要的理論支持。
1.實驗部分
1.1采樣點描述
本次研究中的4家餐廳都位于深圳市內，4家餐廳的規模類似，具體信息見表1。
1.2樣品采集
采樣地點均位于采樣餐廳的廚房內，距離灶臺約2m、距離地面約1m、流速60L·min－1，利用兩臺中流量采樣器(嶗應公司，2030型)分別采集PM2．5和PM10采樣時間為2018年6到2018年7月，每周進行1次中午用餐高峰的1h(12:00—13:00)采樣，每家餐廳每次采集1份PM2．5樣品、1份PM10樣品，每家餐廳共采集3次，成分測定取3次平均值。采樣所使用的是直徑90mm的石英濾膜(型號是MK360，Munktell，Sweden)。同時利用2臺顆粒物監測儀(TSI公司，型號DusttrakAerosolMonitor)分別在線監測餐飲源排放顆粒物PM2．5和PM10的質量濃度，質量濃度分析所用為一次采樣監測值。
表1采樣餐廳基本信息表
采樣前將石英纖維濾膜置于馬弗爐內于450℃烘烤4h去除濾膜上的雜質。稱量濾膜之前，需要將濾膜放于恒定溫濕度((25±1)℃，(50±5)%)下保存24h，然后用精度為0．01mg的分析天平進行稱量，每片濾膜稱量次數應不少于3次，每次誤差小于0．02mg，取3次平均值。收集樣品時，使用潔凈的鑷子將濾膜從采樣器中取出，然后裝入干凈的膜盒中，放置于冰箱(－18℃)中保存。
1.3樣品分析
1．3．1顆粒物顯微形貌及能譜的測定
顆粒物顯微形貌和元素組成的測定于北京大學深圳研究院環境模擬與污染控制實驗室進行，使用的SEM是荷蘭PhenomWorld公司生產的Phenompro型掃描電子顯微鏡。能譜使用的是蔡司公司生產的MerlinCompact高分辨率場發射掃描電鏡。
1.3.2水溶性陰陽離子的測定
采集樣品之后，將石英濾膜的四分之一利用超純水超聲提取濾膜中的水溶性陰陽離子。將提取液經(德國Membrana公司，孔隙0．45μm)濾紙過濾。用(ICS3000)型離子色譜儀測定陰陽離子。陽離子測試條件:用CS-12A型陽離子色譜柱，CG-12A型保護柱(淋洗液為20mmol·L－1甲磺酸溶液)測定水溶性無機陽離子(Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)．離子色譜較小檢出限為:Na+0．019μg·m－3、NH+40．020μg·m－3、K+0．025μg·m－3、Mg2+0．020μg·m－3、Ca2+0．037μg·m－3。
陰離子測試條件:用AS-14型陰離子色譜柱，AG-14型陰離子保護柱(淋洗液為3．5mmol·L－1Na2CO3+1．0mmol·L－1NaHCO3)測定提取液中水溶性無機陰離子(F－、Cl－、NO－3、SO2－4);(洗脫液為18．2MΩ·cm－3水(A)和30mmol·L－1NaOH(B))測定提取液中水溶性離子(CH3COO－)，梯度淋洗．離子色譜較小檢出限為:F－0．004μg·m－3、Cl－0．004μg·m－3、NO－30．001μg·m－3、SO2－40．010μg·m－3、CH3COO－0．004μg·m－3。
1．3．3金屬元素的提取及測定
采集樣品之后，將石英濾膜的四分之一采用電熱板消解法提取濾膜中的微量和常量元素。首先配置硝酸－鹽酸混合消解液:于約500mL水中加入55．5mL硝酸及167．5mL鹽酸，用水稀釋并定容至1L。然后將濾膜樣品剪成小塊，置于50mL燒杯中，加入20mL硝酸-鹽酸混合消解液，使濾膜碎片浸沒其中，蓋上表面皿，置于電熱板(100℃)上加熱回流2h。用水淋洗燒杯內壁及表面皿內壁，靜置0．5h后進行浸提，將浸提液過濾到100mL容量瓶中，用水定容至100mL。
測試儀器是島津公司生產的ICPE-9000型電感耦合等離子光譜發生儀。元素的方法檢出限為:Al1．2ng·m－3、As2．0ng·m－3、Cd1．0ng·m－3、Co0．3ng·m－3、Cr0．3ng·m－3、Cu2．0ng·m－3、Fe2．0ng·m－3、Mn0．3ng·m－3、Ni1．0ng·m－3、Pb2．0ng·m－3、Ti1．0ng·m－3、V1．0ng·m－3、Zn3．0ng·m－3。
2.結果與討論
2.1PM2．5/PM10質量濃度特征
如圖1為不同餐廳烹飪過程中產生顆粒物的質量濃度變化曲線，由圖1(a)可見，粵菜餐廳的PM2．5和PM10質量濃度變化趨勢幾乎相同，二者均存在1個大峰多個小峰，高峰出現在采樣后期。PM2．5和PM10的質量濃度分別分布在0．046—1．95mg·m－3和0．096—2．07mg·m－3范圍內。在采樣中期，PM2．5和PM10濃度突然升高且在45min時迅速下降，其原因是這段時間內店內招牌菜烤乳鴿的烹制，本菜品的過程中使用了果木作為燃料，且烤制食物時會較蒸煮清炒的烹飪方式釋放更多顆粒物造成的。
由圖1(b)可見，茶餐廳的PM2．5和PM10質量濃度變化趨勢幾乎相同，存在3個波峰，其中2個峰值接近，高峰出現在采樣后期。PM2．5和PM10的質量濃度分別分布在0．012—0．683mg·m－3和0．161—1．82mg·m－3范圍內。茶餐廳的PM2．5質量濃度整體較低，波動并不劇烈，且變化范圍小，PM10質量濃度則相反，整體變化范圍也較大，在25min和40min處分別出現了峰值，這可能是蒸煮過程中形成大量水霧，其易吸附微小顆粒形成大顆粒物。盡管如此，茶餐廳的PM2．5和PM10質量濃度仍均處于較低水平，這可能與茶餐廳的調味料主要添加在半成品食材中，烹飪過程中使用較少，且蒸煮的烹飪方式會釋放較少的顆粒物。
由圖1(c)可見，西餐廳的PM2．5和PM10質量濃度變化趨勢幾乎相同，高峰出現在采樣后期。PM2．5和PM10的質量濃度分別分布在0．836—7．71mg·m－3和1．74—14．4mg·m－3范圍內。西餐廳烹飪過程中顆粒物質量濃度均較高且波動劇烈，是因為該餐廳的烹飪方式以油煎為主，而奉水東等也發現油煎和油炸的烹飪方式油溫普遍較高，這會使食用油中部分物質達到沸點，釋放大量氣溶膠，導致顆粒物濃度偏高。
由圖1(d)可見，職工食堂的PM2．5和PM10質量濃度變化趨勢也幾乎相同，顆粒物質量濃度波動較明顯，高峰值出現在采樣前期。PM2．5和PM10質量濃度分別分布在0．051—1．65mg·m－3和0．138—3．92mg·m－3范圍內．顆粒物質量濃度在整個采樣過程中都有劇烈的波動，但是顆粒物的濃度卻偏低，由于前人的研究表明油基烹飪產生的顆粒物比水基烹飪多，因此可能是本次采樣的職工食堂在烹飪過程中用油量少造成的。
圖1餐飲源排放顆粒物(PM2．5和PM10)的質量濃度變化曲線
(a)粵菜餐廳，(b)茶餐廳，(c)西餐廳，(d)職工食堂
表2餐飲源排放顆粒物(PM2．5和PM10)質量濃度
表2為4類餐飲源排放顆粒物(PM2．5和PM10)質量濃度的統計情況。從平均值來看，PM2．5濃度由高到低依次為西餐廳、粵菜、職工食堂、茶餐廳，PM10濃度由高到低依次為西餐廳、職工食堂、粵菜、茶餐廳．可以看出無論是PM2．5還是PM10，西餐廳的排放量都是較高的，這是因為本次研究中西餐廳在烹飪過程中用油量較多，這與Long等的研究結果一致． 另一方面，西餐廳主要的烹飪方式是煎，粵菜餐廳和職工食堂主要是炒，而茶餐廳則是煮或蒸，結合PM2．5和PM10的排放情況可以發現不同烹飪方式排放的顆粒物質量濃度的大小順序為:油煎＞炒＞煮，這與前人得出爆炒類菜系比蒸煮類菜系排放的PM2．5濃度高［24］的結論一致。此外，茶餐廳和職工食堂的PM2．5平均濃度很接近，PM10濃度有所差距，造成這種現象的原因是茶餐廳以蒸煮為主的烹飪方式，而職工食堂通的菜品用油量通常很低，兩者都具有水多油少的特征，因而顆粒物濃度均偏低。但是，職工食堂在烹飪過程中，單個菜品通常使用較多的食材，加入調味料量大，從而造成PM10稍高于茶餐廳。
表2還列出了各餐廳的PM2．5與PM10濃度的比值。從表2可以發現，粵菜餐廳的PM2．5/PM10變化范圍較高，為47．9%—96．9%;其次為西餐廳，為39．2%—57．2%；再次為職工食堂，為21．6%—48．5%；較小為茶餐廳，為7．5%—46．1%。又考慮到4家餐廳的油煙凈化設備均為靜電除塵，原理相同，因此粵菜餐廳烹飪排放的顆粒物以細顆粒物為主，西餐廳烹飪排放的顆粒物細顆粒物與粗顆粒物占比相差不多，茶餐廳與職工食堂烹飪排放顆粒物比值相似，主要為粗顆粒物。從各餐廳PM2．5/PM10范圍來看，由大到小依次為:粵菜餐廳、茶餐廳、職工食堂、西餐廳。這反映了在采樣過程中，各餐廳顆粒物粒徑構成變化是否明顯，質量濃度較高的西餐廳，其PM2．5/PM10范圍反而較小，說明在烹飪過程中加入的調料和用油量沒有顯著變化，并且烹飪手段較單一；同樣范圍較小的還有職工食堂，職工食堂屬于大鍋菜，雖然烹制過程中以大火為主，但量也大，食材入鍋后不能進行爆炒，要使食物熟透還需加水烹煮，烹飪過程中加入的調料和用油量沒有顯著變化，與西餐廳原因相似。粵菜餐廳和茶餐廳的PM2．5/PM10范圍大小相差不多，但是顆粒物構成相反，粵菜餐廳主要為細顆粒物，茶餐廳主要為粗顆粒物，這可能與烹飪方式有關，粵菜雖以清淡為主但是其用料豐富，燉、炒、煎、蒸等烹飪手段多樣，多種調味料的添加也會使顆粒物構成更復雜。
2.2化學元素的特征
根據元素組分和離子組分的分析結果，4類餐飲源油煙排放顆粒物中各化學組分的成分譜如表3所示。粵菜餐廳的金屬元素中占比較高的是Zn、Fe、Cu，分別為1．1640%、0．9810%、0．6859%，它們通常來源于海鮮、蔬菜、蛋類。此外，因為As和Cd容易在水體中富集而被魚蝦吸收，而粵菜的烹飪原料側重海鮮，所以As、Cd含量較高，分別達到了0．0209%和0．0101%。
茶餐廳中占比較高的金屬的元素組分同樣為:Zn(1．4241%)、Fe(1．2295%)、Cu(0。9330%)，同時，茶餐廳排放的PM2．5顆粒物中As的濃度也處于較高的水平，且明顯高于其他3類餐飲源，其質量分數達到0．0387%，這主要源于茶餐廳在烹飪，過程中使用大量水，而As在高溫情況下形成的氧化物As2O3有利于其在水蒸氣中的溶解度增加，使含As元素的顆粒相在茶餐廳餐飲油煙中大量存在。
從西餐廳的金屬元素組分中可發現前3種元素Fe、Zn、Cu的占比順序與粵菜不同，Fe元素較高，為1．3369%，通常認為Fe、Ni來自于不銹鋼鍋具中，而西餐的烹飪過程中，此類鍋具的使用程度明顯高于粵菜餐廳和茶餐廳。并且西餐廳煎牛排基本是旺火，高溫會導致Ni的釋放量相應增多。此外，在烹飪過程中食用油中含有的檸檬酸與金屬元素發生螯合反應生成不溶物，使這些金屬元素更多保留在顆粒相中。西餐廳以煎炸為主，高用油量的烹飪方式導致油煙中Cr、Cu、Mn、Pb等金屬含量更高。
職工食堂的前3種金屬元素Fe、Zn、Cu的組分占比順序與西餐廳一致，同樣是Fe元素較高，為1．3697%，這與職工食堂具有較高的不銹鋼鍋具使用率和鍋鏟碰撞頻率有關。除此之外，職工食堂的Pb、Co的占比均低于粵菜餐廳，這與職工食堂不常使用海鮮有關。
4類餐飲源均檢測了13種金屬元素，其中含量較高的3種元素一致，為Cu、Fe、Zn，屬于烹飪油煙富集金屬元素。4家餐廳的Cu、Fe、Zn元素的平均濃度水平由大到小為:西餐廳＞職工食堂＞茶餐廳＞粵菜餐廳(對應的烹飪方式煎炸＞炒＞蒸煮)，與研究結果致。鍋具的頻繁使用會影響到某些元素的釋放，尤其是Cr、Fe、Ni等元素。Pb、Cd和As等微量元素易于富集在魚類頭部和動物內臟，經常使用上述食材的餐廳，油煙顆粒物中此類元素的含量較高，會對人體健康造成傷害。
表3中同樣表示了餐飲油煙顆粒物中離子組分的質量分數。粵菜餐廳和茶餐廳的SO2－4(7．3826%、6．8437%)和F－(0．6570%、0．7814%)占比較高，這是由于烹飪過程中加入大量水，而前人研究表明SO2－4和F－主要來源于飲用水中。此外，茶餐廳的Ca2+含量較高。粵菜餐廳和西餐廳的CH3COO－含量遠高于另外2類餐飲源，為4．8411%和1．8925%．CH3COO－一般出現在食醋中，但是粵菜和西餐烹飪基本不用醋，但是酒類使用量很高，可能是乙醇發生氧化作用形成醋酸導致的。
表3各類餐飲源油煙化學成分譜(%)
總體來說，4類餐飲源由于烹飪方式和食材的不同，導致不同菜系的元素種類含量存在差異，但主要化學特征是相似的。Cu、Fe、Zn、Ca2+、Cl－、SO2－4等6種物質在4家餐廳的油煙顆粒物中均偏高。
2.3顆粒物形貌及能譜特征
本次研究將4個采樣點的PM10樣品膜分別隨機剪取了3份，每1份1cm2，在每一份中隨機統計了100個顆粒物的形態和元素組成．因此本次研究共統計了1200個顆粒物，將總體樣品和各餐廳的樣品分別進行了分析。從總體來看，雖然4家餐廳排放的餐飲油煙質量濃度相差懸殊，但都主要由6種不同形態的顆粒物組成，包括:片狀、塊狀、簇狀、絮狀、球狀、不規則狀。
在各個形態的顆粒物中，不規則狀的顆粒物(圖2(a))占比較高，為30%，尺寸范圍較大，處于1．8—6μm之間，其主要包含的元素有:Al、Si、O、Ca，由此推測可能是鋁硅酸鹽，而前人的研究表明大多數不規則形的顆粒物主要來自于自然源，因此這類形態的顆粒物可能來自于蔬菜根部殘留的土壤。當然本次采樣過程有些采樣點的煙道是用磚石修葺的，所以部分不規則顆粒物也可能來源于墻壁或者煙道。
圖2餐飲源排放顆粒物的SEM顯微形貌圖
(a)不規則狀，(b)塊狀，(c)絮狀，(d)片狀，(e)簇狀，(f)球狀
其次為塊狀(圖2(b))，其占比為21%，尺寸較小，粒徑分布于1—4μm之間，絕大多數小于2．5μm。從元素組成來看，含量較高的元素是Ca和S元素以及O元素，結合阿依克孜·吾吉等的研究，推測類似于圖2(b)規則形長條狀顆粒主要是石膏。
絮狀顆粒物(圖2(c))占比14%，尺寸較大，處于2—6μm之間。圖3(a)是餐飲源PM10樣品中的絮狀單顆粒形貌圖和能譜圖，其元素峰由強到弱依次是:O、Si、Ca、Al(Au為濾膜表面鍍金成分)．Si和O原子量比例接近1∶3，經過計算可知該顆粒物可能是硅酸鹽顆粒物，結合上一節的化學元素分析，推測其他無機組分為Ca2+和Al。
片狀(圖2(d))顆粒物占比為13%，處于1．5—5μm之間．其主要包含的元素有:O、Ca、Si。且O的原子量分數高達77．5%，很可能有氧化鈣等氧化物或硅酸鹽存在。與阿依克孜·吾吉等的研究結論，餐廳單顆粒主要為“富Si"“富Ca"的研究結論一致。
簇狀(圖2(e))顆粒物占比為13%，大部分尺寸大于2．5μm。圖3(b)是是餐飲源PM2．5樣品中的簇狀單顆粒形貌圖和能譜圖，其元素峰由強到弱依次是:O、S、Na、Au、Ca、Si、F、N，O的原子量分數高達62．8%，同時含有Ca和S，簇狀顆粒物大體與單個塊狀顆粒物的元素組成相似．實際上從鏡下觀察來看，這類簇狀顆粒物就是由多個塊狀顆粒物聚集而成。此外，相較于其他3家餐廳，粵菜餐廳的塊狀和簇狀顆粒物占比較高，分別為25%和16%，這2類顆粒物主要成分與上一節粵菜餐廳的化學元素組成特征一致，烹飪油煙中富含Ca和SO2－4。
球狀(圖2(f))顆粒物占比9%，尺寸很小，處于0．5—2μm之間。通常這類規則顆粒物主要來源于人工源，能譜結果顯示這類顆粒物可能是鋁硅酸鹽或富鐵粒子，這與Conner等的研究是一致的。本研究還發現球狀顆粒物在西餐廳中占高達14%，這符合上一節西餐廳烹飪油煙中富含Fe元素的結論，可以說明顆粒物形態與化學元素組成具有一致性。
圖3餐飲源排放單顆粒物形貌圖及能譜圖
(a)絮狀，(b)簇狀
圖4所示為PM10包含的6種顆粒物粒徑分布統計圖。不規則狀顆粒物(圖4(a))在0—10μm范圍內均有分布，且數量差異不大．不規則狀顆粒物在＜2．5μm范圍內數量較多，達到30%，其次是4．0—6．0μm范圍內，占比為27%。塊狀顆粒物(圖4(b))與片狀顆粒物(圖4(d))粒徑分布相似，二者在0—10μm范圍內均有分布，且數量差異明顯。塊狀顆粒物與片狀顆粒物的粒徑分布比例由大到小均為:＜2．5μm、2．5—4．0μm、4．0—6．0μm，另外大于6．0μm的顆粒物均存在很少。另外絮狀顆粒物(圖4(c))與簇狀顆粒物(圖4(e))粒徑分布相似，二者主要分布在粒徑大于4．0μm的大顆粒范圍內，其占比達到80%以上。球狀顆粒物(圖4(f))粒徑分布特點較為突出，絕大部分為小于2．5μm的顆粒物，且比例高達98%。
由圖4同樣可以觀察到，PM2．5中主要包含5種顆粒物，其占比由大到小為:球狀顆粒物、塊狀顆粒物、片狀顆粒物、不規則狀顆粒物、絮狀顆粒物．綜上，塊狀、片狀、球狀顆粒物均為單顆粒狀態，導致其大部分粒徑處于小于2．5μm范圍內;絮狀和簇狀顆粒物屬于顆粒物孔隙較多或由多個塊狀顆粒物聚集而成，使這二者粒徑普遍偏大，且大部分處于大于4．0μm的大顆粒范圍內．此外，不規則狀顆粒物形狀各異，因此這一類顆粒物在各范圍內分布特征并不突出。
圖4PM10顆粒物中6種形態顆粒物粒徑分布圖
3.安科瑞AcrelCloud3500餐飲油煙監測云平臺
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地圖采集餐飲油煙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)餐飲源油煙的排放量與烹飪菜式所用的食材及烹飪方式有直接關系，特別是油重味濃、翻炒頻繁的菜品會在烹飪過程中釋放更多顆粒物．各餐廳午市烹飪時段的PM2．5質量濃度與PM10質量濃度的比值處于7．5%—96．9%范圍內，說明餐飲油煙顆粒物在細顆粒和粗顆粒均有分布。
(2)4類餐飲油煙顆粒物主要包含6種形態:片狀、塊狀、簇狀、絮狀、球狀、不規則狀。其中數量較多的為不規則狀和塊狀顆粒物，分別占觀察到總顆粒物的30%和21%。
(3)Cu、Fe、Zn、Ca2+、Cl－、SO2－4的占比在4類餐飲油煙顆粒物中均較高，但是在西餐廳和職工食堂的Fe元素占比明顯高于其余2家餐廳，這是不銹鋼鍋具使用率和鍋鏟碰撞率高造成的。
【參考文獻】
[1]王興，張雷波，尹立峰，等．天津市PM2．5在線源解析成分特征譜庫構建研究［J］．環境科學與技術，2018，41(8):24-28，50.
[2]李杏茹，白羽，陳曦，等．北京冬季重污染過程大氣細顆粒物化學組成特征及來源分析［J］．環境化學，2018，37(11):67-79．
[3]李英紅，譚吉華，饒志國，等．蘭州市大氣細顆粒物中水溶性離子的污染特征［J］．環境化學，2016，35(9):1799-1807.
[4]趙紫微，童夢雪，李源遽，李勤勤，李鷙.。深圳市餐飲源排放顆粒物的特征[J].環境化學,2020.
[5]安科瑞AcrelCloud-3500餐飲油煙監測云平臺。2020.05版.
作者簡介：
趙娜，女，現任安科瑞電氣股份有限公司，主要從事餐飲油煙監測的研發與應用。
您的位置：
在線交流