CN103884780B - 家具油漆车间voc浓度的建模和预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明是家具油漆车间VOC浓度的建模及预测方法，VOC浓度建模方法包括：在家具油漆涂饰车间，根据油漆车间涂饰工序布置特点设置若干个浓度采样点，获得车间内VOC浓度较高的测试点；在选取的浓度较高的测试点用塔尺设置多个高度采样，获得该点同一时刻不同高度的VOC浓度；获取采样时间内的采样温度、湿度、气压、喷漆量四个参数；根据温度、湿度、气压、喷漆量对VOC浓度影响建立VOC浓度高度预测模型。预测方法包括：获取该采样点的上述四个参数的数据，将参数输入模型中，求解不同高度处的VOC浓度。优点：可实现家具车间VOC浓度在高度方向的预测，为家具企业实现车间VOC浓度的在线监测和治理提供了科学依据。

Description

家具油漆车间VOC浓度的建模和预测方法

技术领域

本发明涉及的是一种家具油漆车间VOC浓度的建模和预测方法，属于气相色谱技术测量VOC浓度技术领域。

背景技术

家具生产中由于使用涂料、胶黏剂等材料，会有大量VOC产生。VOC是大气污染的主要来源之一，对生物及环境危害性极大，VOC浓度过高严重伤害工人的身体健康，由甲苯、二甲苯等物质引起的工人中毒事件常有发生，因此职业健康管理与职业病防治是企业面临的新难题。目前，家具油漆车间VOC浓度现场监测方法还不太成熟，在实验室阶段运用的比较成熟的方法是气相色谱分析法，虽然该项技术在检测VOC的成分和浓度方面准确率非常高，但操作过程复杂、耗时长，且对操作人员的专业水平要求较高，因此不能实现家具车间内VOC浓度的实时精确监测。因此利用气相色谱法在其他工作条件保持正常的前提下检测不同环境下车间内固定采样点的VOC浓度，分析其中的规律后建立VOC浓度随环境变化的模型用于车间内VOC浓度预测就显得极为重要。

发明内容

本发明提出的是一种家具油漆车间VOC浓度的建模和预测方法，其目的旨在克服现有技术所存在的上述缺陷，利用气相色谱法在其他工作条件保持正常的前提下检测不同环境下车间内固定采样点的VOC浓度。

本发明的技术解决方案：家具油漆车间VOC浓度的建模方法，包括如下步骤：

1）根据油漆车间的工序点设置若干浓度采样点，获得车间内VOC浓度较高的采样点；

2）在多个浓度较高的采样点用塔尺设置多个高度采样，获得采样点同一时刻不同高度的VOC浓度；

3）获取采样时间内的采样温度、湿度、气压、喷漆量参数；

4）根据温度、湿度、气压、喷漆量参数和VOC浓度建立VOC浓度高度模型。

一种家具油漆车间VOC浓度预测方法，包括如下步骤：

a.获取该采样点的温度、湿度、气压、喷漆量等环境参数；

b.将参数及高度变量输入模型中，求解出模型的Y值；

c.利用指数模型将Y值转换成不同高度处的VOC浓度。

本发明的优点：操作简便，1）可实现家具车间VOC浓度在高度方向的预测，为家具企业实现车间VOC浓度的在线监测和治理提供了科学依据；2）可实现在没有仪器分析的前提下对家具车间VOC浓度的精确预测，并帮助企业获得车间内的浓度分布数据后采取合理的VOC治理措施进行浓度控制。

附图说明

下面结合数据及图表的方式来详细说明本发明：

图1是家具车间的采样点布置图。

图2是各采样点的VOC平均浓度分布示意图。

图3是高度模型预测趋势图。

图4是1.5m高度处预测的VOC浓度与气相色谱仪实测的浓度的对比图。

具体实施方式

家具油漆车间VOC浓度的建模方法，包括如下步骤：

1）根据油漆车间的工序点设置若干浓度采样点，获得车间内VOC浓度较高的采样点；

2）在多个浓度较高的采样点用塔尺设置多个高度采样，获得采样点同一时刻不同高度的VOC浓度；

3）获取采样时间内的采样温度、湿度、气压、喷漆量参数；

4）根据温度、湿度、气压、喷漆量参数和VOC浓度建立VOC浓度高度模型。

所述的1）步骤车间中VOC的浓度是通过气相色谱仪对单组份分别进行定量分析后，得出各组分标准状态下的浓度，然后相加求和得到车间中总VOC的浓度C_voc，由下列方程计算：

C_voc=∑C_i

公式来源于GB50325室内空气中总挥发性有机化合物VOC的测定，

式中：C_voc为标准状态下所采样品的总VOC浓度，mg/m3；C_i是涂装过程空气样品中各待测组分的浓度，为标准状态下挥发性有机物i组分的浓度，

所述的涂装过程空气样品中各待测组分的浓度C_i由下列方程式给出：

                                                 

公式来源于GB50325室内空气中总挥发性有机化合物VOC的测定，式中，

C_i为标准状态下挥发性有机物i组分的浓度，mg/m3；m_i为样品管中i组分的量，μg；m₀为未采样管（空白管）中i组分的量，μg；V₀为标准状态下采样体积，L；R为回收率，%。

所述的标准状态下采样体积的计算公式为下列方程式给出：

公式为理想气体状态方程，式中：V₀和V为换算成标准状态下的采样体积和实际采样体积，L；T₀为标准状态的绝对温度，273K；T：采样时采样点现场的温度（t）与标准状态的绝对温度之和，（t+273）K；P₀为标准状态下的大气压力，101.3KPa；P为采样时采样点的大气压力，KPa。

所述的采样体积V由大气采样仪的采样流量和采样时间决定，采样流量应根据吸附管的穿透体积来确定，即保证样品的采样体积不超过吸附管的穿透体积；具体测试方法是将两支吸附管串联测试其吸附效率，若后支吸附管的测定结果超过总量即两支管之和的30%，则认为已经穿透，根据采样仪的性能和吸附管的穿透体积，设置采样时间45min，采样流量100ml/min，采样体积为4.5L。

所述的1）步骤中，根据油漆车间的工序点及车间的面积大小合理设置采样点，要正确反映室内空气污染物的污染程度；设置原则为：

a.每个工序点附近至少一个；

b.面积小于50㎡的房间应设1~3个点；50~100㎡设3~5个点；100㎡以上至少设5个点；

c.多点采样时，应按对角线或梅花式均匀布点，采样点的周围应相对较开阔，应避开通风口，离墙壁的距离应大于0.5m，离门窗距离应大于1m；

d.采样高度应有同一标准，采用人的呼吸高度1.5m。

所述2）步骤中，在各采样点中选择VOC浓度较高的几个采样点，作为VOC浓度建模的高度采样点，高度设置是根据车间的剖面结构和工人的工作的高度决定，利用塔尺设置多个高度采样点。

所述的3）步骤中，在采样时测的采样温度、湿度、气压、喷漆量，其中温度、湿度以机械式温湿度盘计量；气压以气压计计量；喷漆量根据调漆房中的流量计计量，即采样时间内消耗的油漆总量。

所述的4）步骤中，建立VOC浓度随温度、湿度、气压、喷漆量及高度变化的模型，VOC浓度为因变量，温度、湿度、气压、喷漆量及高度为自变量，利用SPSS数据处理软件的逐步回归，排除相关性不大的因子，建立多元线性方程；建立方程形式为：

y=β₀+β₁x₁+β₂x₂+…β_ix_i

方程为多元线性方程公式，式中：β为方程系数，x为方程自变量；Y为方程因变量；因变量和自变量之间表面上并不存在明显的线性关系，需通过变换可转换为线性方程；将因变量VOC浓度进行对数转换，将其转化为线性方程，其方程形式如下：

lnY = y

式中：y为模型的因变量；Y为车间内测的VOC浓度。

家具油漆车间VOC浓度的建模方法的VOC浓度预测方法，包括如下步骤：

a.获取该采样点的温度、湿度、气压、喷漆量环境参数；

b.将参数及高度变量输入模型中，求解出模型的Y值；

c.利用指数模型将Y值转换成不同高度处的VOC浓度。

下面结合附图进一步描述本发明的技术解决方案：

根据车间的面积及工序点设置VOC浓度采样点，设计原则为：在家具车间喷涂工序在每个工序点的下风向设置一个采样点，共11（A-K）个；在干燥车间依据对角线对称原则设置3（L-M）个采样点，如图1所示。

利用大气恒流采样仪采集VOC样品，用气相色谱法检测各采样点的VOC浓度，多次采集后计算平均值，得出车间内各采样点VOC浓度分布状况，如图2所示。

在根据图2的数据分析可知，图中11个采样点中VOC浓度较高的为M、P、C点，在M、P、C三点做高度方向上VOC浓度采样，得出车间内的VOC浓度高度分布规律。以M点为例在不同环境下对8个不同的高度，分别为5m、4m、3m、2m、1.5m、1.2m、0.8m、0.4m，用自制的高度采样装置（塔尺-大气采样仪）采样，用气相色谱法检测分析，得到VOC浓度在垂直高度上分布状况，如图3所示。

同步测得的采样温度、湿度、气压、喷漆量四个参数分别作为自变量x₁、将高度因子作为自变量x₅，对应高度处的VOC浓度进行对数转化后作为因变量Y。

点模型因子设定

 

经过SPSS数据处理软件逐步回归分析后得出各因子的逐步回归排除和模型估计表：

逐步回归排除变量探讨

 

模型汇总

 

模型系数估计

 

由模型汇总表可知：4种预测模型中相关系数R²最接近1的为第4号模型，为0.964，因此预测M点的VOC浓度模型应选择第4号模型，将估计的各非标准化的系数代入模型后得到该点的VOC浓度模型为：

LnY=4.642-0.035x₁-0.009x₂+0.384x₄-0.043x₅

根据上述模型进行验证，在车间的M点利用上述步骤进行采样分析，得出气相色谱仪测得的实际VOC浓度。再将采样时测得的采样温、湿度、气压、喷漆量四个参数及高度因子代入模型，得到预测估计的VOC浓度。将预测的VOC浓度和实测的浓度进行比较，如图4所示。

Claims (2)

1.家具油漆车间VOC浓度的建模方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

1）根据油漆车间的工序点设置若干浓度采样点，获得车间内VOC浓度较高的采样点；

2）在多个浓度较高的采样点用塔尺设置多个高度采样，获得采样点同一时刻不同高度的VOC浓度；

3）获取采样时间内的采样温度、湿度、气压、喷漆量参数；

4）根据温度、湿度、气压、喷漆量参数和VOC浓度建立VOC浓度高度模型；

所述1）步骤车间中VOC的浓度是通过气相色谱仪对单组份分别进行定量分析后，得出各组分标准状态下的浓度，然后相加求和得到车间中总VOC的浓度C_voc，由下列方程计算：

C_voc=∑C_i

式中：C_voc为标准状态下所采样品的总VOC浓度，mg/m3；C_i是涂装过程空气样品中各待测组分的浓度，为标准状态下挥发性有机物i组分的浓度；

所述的油漆车间空气样品中各待测组分的浓度C_i由下列方程式给出：

式中，C_i为标准状态下挥发性有机物i组分的浓度，mg/m3；m_i为采样管中样品i组分的质量，μg；m₀为未采样前采样管中残留的i组分量，μg；V₀为标准状态下采样体积，L；R为回收率，%；

所述的标准状态下采样体积的计算公式为下列方程式给出：

式中：V₀和V为换算成标准状态下的采样体积和实际采样体积，L；T₀为标准状态的绝对温度，273K；T：采样时采样点现场的温度（t）与标准状态的绝对温度之和，（t+273）K；P₀为标准状态下的大气压力，101.3KPa；P为采样时采样点的大气压力，Kpa；

所述的采样体积V由大气采样仪的采样流量和采样时间决定，采样流量应根据吸附管的穿透体积来确定，即保证样品的采样体积不超过吸附管的穿透体积；具体测试方法是将两支吸附管串联测试其吸附效率，若后支吸附管的测定结果超过总量即两支管之和的30%，则认为已经穿透，根据采样仪的性能和吸附管的穿透体积，设置采样时间45min，采样流量100ml/min，采样体积为4.5L；

所述的1）步骤中，根据油漆车间的工序点及车间的面积大小合理设置采样点，要正确反映室内空气污染物的污染程度；设置原则为：

a.每个工序点附近至少一个；

b.面积小于50㎡的房间应设1~3个点；50~100㎡设3~5个点；100㎡以上至少设5个点；

c.多点采样时，应按对角线或梅花式均匀布点，采样点的周围应相对较开阔，应避开通风口，离墙壁的距离应大于0.5m，离门窗距离应大于1m；

d.采样高度应有同一标准，采用人的呼吸高度1.5m；

所述2）步骤中，在各采样点中选择VOC浓度较高的几个采样点，作为VOC浓度建模的高度采样点，高度设置是根据车间的剖面结构和工人的工作的高度决定，利用塔尺设置多个高度采样点；

所述的3）步骤中，在采样时测的采样温度、湿度、气压、喷漆量，其中温度、湿度以机械式温湿度盘计量；气压以气压计计量；喷漆量根据调漆房中的流量计计量，即采样时间内消耗的油漆总量；

所述的4）步骤中，建立VOC浓度随温度、湿度、气压、喷漆量及高度变化的模型，VOC浓度为因变量，温度、湿度、气压、喷漆量及高度为自变量，利用SPSS数据处理软件的逐步回归，排除相关性不大的因子，建立多元线性方程；建立方程形式为：

y=β₀+β₁x₁+β₂x₂+…β_ix_i

式中：β为方程系数，x为方程自变量；y为方程因变量；因变量和自变量之间表面上并不存在明显的线性关系，需通过变换可转换为线性方程；将因变量VOC浓度进行对数转换，将其转化为线性方程，其方程形式如下：

lnY = y

对数转换公式中：y为模型的因变量；Y为车间内测的VOC浓度。

2.一种基于权利要求1所述的家具油漆车间VOC浓度的建模方法的VOC浓度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

a.获取该采样点的温度、湿度、气压、喷漆量环境参数；

b.将参数及高度变量输入模型中，求解出模型的y值；

c.利用指数模型将y值转换成不同高度处的VOC浓度。