2. 中国汽车技术研究中心有限公司, 天津 300300;
3. 天津市生态环境监测中心, 天津 300191
2. China Automotive Technology and Research Center Co., Ltd., Tianjin 300300, China;
3. Tianjin Eco-Environmental Monitoring Center, Tianjin 300191, China
近年来, 由于机动车保有量持续增长, 城市空气质量改善面临着严峻的挑战.多个城市的颗粒物来源解析表明, 机动车排放已经成为城市颗粒物的重要来源, 甚至是第一大污染源[1~3].传统燃油车对颗粒物的贡献不仅来源于尾气排放, 还来源于轮胎磨损和制动磨损等非尾气排放.随着机动车第六阶段(国Ⅵ)排放标准的实施和新能源汽车的大力推广, 尾气排放量将呈现下降趋势, 这进一步凸显了非尾气排放的重要性.
制动磨损颗粒物(brake wear particles, BWPs)是由刹车片/垫和刹车盘/鼓的磨损产生的. BWPs中大约有35%~55%会释放到空气中, 其余部分则粘附在制动器表面或沉积在路面上.随着机动车行驶, 粘附的颗粒物会被重新释放, 而车辆运动引起的湍流会将沉积在路面上的颗粒物再悬浮于空气中.有研究表明, BWPs占非尾气相关PM10的16%~55%, 占交通相关PM10的11%~21%[4~6], 是非常重要的城市颗粒物来源.
BWPs的化学组分主要取决于刹车片的材质[7], 具有多样性和复杂性, 甚至驾驶习惯也会对其产生影响[8].有研究发现, BWPs载带着很多有毒性的重金属, 对人体有潜在的健康风险[9, 10], 比如Ba、Mg、Mn、Ni、Sn、Cd、Cr、Ti、K和Sb等元素均在BWPs中被检出[9].此外, 还有研究分析了BWPs中碳组分的含量, 结果显示有机碳(OC)含量较高[11].
基于颗粒物组分的源解析, 是精准治理城市大气污染的重要技术手段.然而, 目前对机动车排放BWPs组分的了解还不够充分, 特别是对碳组分和多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons, PAHs)的研究甚少, 更鲜见有分析制动过程中挥发性有机物(volatile organic compounds, VOCs)的报道.基于此, 本研究利用制动惯性实验台, 采集了6种类型的刹车片磨损颗粒物, 并收集了制动过程中的气体样品, 以期获得完整的BWPs成分谱和VOCs构成.
1 材料与方法 1.1 实验装置与采集本研究利用TS102B型制动惯性实验台对车辆制动过程进行模拟, 并设计了一个L(500 mm)×W (600 mm)×H1 000 mm的密封采样箱, 采样装置如图 1所示.采样箱的入风口加装带有活性炭吸附剂的高效过滤器(HEPA H13), 以减少背景环境的影响; K型热电偶镶嵌在刹车片中, 用于监控刹车片温度.采样管道内的风速设定在6 m·s-1.利用4台HY-100WS型中流量采样器(青岛恒远, 100 L·min-1)分别采集PM2.5和PM10颗粒物, 每种粒径的颗粒物分别采集在石英膜(Q膜, Φ90 mm)和有机膜(P膜, Φ90 mm)上, 用于不同组分的分析; 荷电低压冲击器ELPI+(Dekati, 10 L·min-1)可将6 nm~10 μm的颗粒分为14级, 每级撞击器配备Φ25 mm的滤膜, 用于分粒径收集颗粒物样品; 只在制动进行时打开Summa罐(ENTECH)进气阀门采集气体样品.在制动前后, 分别采集采样箱内颗粒物和气体样品, 用于测量本底值.
根据市场调研, 本研究选取了中国市场上占有率较高的5款车型(model1~model5)共6套制动系统(type1~type6, 图 2)进行实验.这5款车型均为前轮驱动, 其中model5和model6为运动型多用途汽车, 其他均为轿车.其他参数如表 1所示.制动条件设计为初速度v=60 km·h-1, 末速度v′=0, 减速度a=-2 m·s-2, 制动初温T=100℃.单个制动系统的实验次数为100次.
1.3 样品处理与分析 1.3.1 无机金属元素
利用Agilent 7500a型电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)分析BWPs中Li、P、As、Cd、Be、La、W、Bi、Y、Co、Cr、Cu、K、Mn、Mo、Na、Ni、Pb、Sb、Sn、V、Zn、Ce、Sc、Rb、Tl、Cs、Sm、U和Th的含量, 利用电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)分析Al、Ba、Ca、Fe、Mg、Si、Ti、Sr和Zr的含量.样品处理与分析参照吴琳[12]和孙友敏[13]等的方法.分析时, 同步做空白实验.
1.3.2 水溶性离子BWPs中的水溶性离子使用DX-120型离子色谱仪进行检测, 分析了5种阳离子(Na+、NH4+、K+、Mg2+和Ca2+)和7种阴离子(F-、Cl-、Br-、NO2-、NO3-、SO42-和PO43-).样品处理与分析参照张金等[14]的方法.分析时, 同步做空白实验.
1.3.3 碳组分使用DRI Model 2001A型热光碳分析仪分析BWPs中的碳组分, 得到OC1、OC2、OC3、OC4共4种OC和EC1、EC2、EC3共3种元素碳(EC), 以及在OC碳化过程中形成的裂解碳(OPC).分析条件与过程参照张静等[15]的方法.分析时, 同步做空白实验.
1.3.4 PAHs利用气相色谱质谱联用仪(GC-MS, Agilent 7890A-5975C)对BWPs中的18种PAHs进行检测. PAHs提取与分析参照吴琳等[12]的方法.分析时, 同步做空白实验.
1.3.5 VOCs气体样品通过低温冷阱预浓缩仪进行预处理, 然后利用气相色谱-火焰离子化检测器-质谱法(GC-FID/MS, Agilent 7820A-5977B)进行VOCs全组分的双通道分离和检测.详细测试分析参见孙露娜等[16]的方法.
2 结果与讨论 2.1 元素 2.1.1 元素构成与含量特征本研究测定了BWPs中的39种元素, 数据经过本底值和空白实验校正.含量较高的12种元素(在PM2.5和PM10的39种元素中的质量分数平均值分别为98.4%和98.4%)如图 3所示.这12种元素占PM2.5的质量分数为34.7%~59.0%, 平均值为43.4%, 占PM10的质量分数为37.0%~45.9%, 平均值为40.3%. Fe的质量分数平均值最高, 在PM2.5和PM10中分别为16.6%和13.1%; 其次是Ba, 在PM2.5和PM10中的质量分数平均值分别为4.9%和5.6%; 然后是Zr, 在PM2.5和PM10中的质量分数平均值分别为4.4%和4.6%.含量较为丰富的其他元素, 如Al、Si、Ca、Ti、Zn和Cu, 占PM2.5的质量分数平均值分别为: 4.2%、3.2%、3.2%、1.9%、1.5%和1.7%, 占PM10的质量分数平均值分别为: 2.6%、3.1%、3.6%、2.0%、1.7%和1.9%.此外, 27种质量分数平均值低于0.5%的元素列在表 2中.
刹车片原材料中Fe占比可高达60%[7, 17], 并且刹车盘主要是铸铁材质的, 因此在BWPs中Fe的质量分数最高.部分研究中Cu的质量分数在11.2%~17.6%[18~20], 远高于本研究; 也有研究表明Cu的质量分数在1.5%~2.7%[21], 与本研究接近. Iijima等[22]的研究发现BWPs中Ba的质量分数为7.3%~13.2%, 略高于本研究.与Sanders等[23]的研究结果不同, 本研究中K的含量较低. Wahlström等[24]对不同粒径的BWPs进行组分分析, 认为细颗粒物主要由Fe、Cu、Ti、Al和含碳物质组成, 而粗颗粒物主要由Fe的氧化物组成.不同类型的刹车片/盘的生产原材料种类与配比的不同, 导致产生的颗粒物中元素组分含量差异较大.比如, type3产生的PM2.5中含量较高的12种元素所占质量分数为59.0%, 远高于type4(34.7%).又如, type6产生的颗粒物中Sb含量是其他几种刹车片的2倍以上, type1和type4产生的颗粒物中Fe含量只有其他几种刹车片的1/3~1/2.
Zn常被视作BWPs标志性元素而用于大气颗粒物来源解析.本研究中, PM10中Zn的质量分数平均值为1.7%, 该数值低于已有的研究结果[7, 18, 19, 25, 26], 但略高于Iijima[27]等的结果. Sb含量较低, 但因为其在刹车片原材料中使用的广泛性和独特性, 也是BWPs组分研究的重点[21, 22, 27, 28].此外, 由于我国已全面禁止销售和使用含铅汽油, BWPs成为机动车排放中重要的Pb来源.已有研究中, Pb含量在120~2 900 μg·g-1[18, 29], 明显高于本研究.除标志性元素外, 特征元素比值也常被用于大气颗粒物来源解析[30]. Sternbeck等[31]提出将含量之比Cu/Sb=4.6±2.3作为BWPs元素特征比值的标准值.本研究中, PM2.5和PM10中Cu/Sb的平均值分别为6.3±3.5和5.4±2.8, 均高于标准值. type1的PM2.5和PM10中Cu/Sb分别为13.1和11.1, 明显高于其他几种刹车片.其他研究中的Cu/Sb也存在明显差异(表 3).因此, 在对不同地区进行大气颗粒物来源解析时, 应充分考虑当地市场的机动车构成.
2.1.2 元素粒径分布
利用ELPI+的滤膜, 本研究重点分析了含量较高且具有代表性的K、Cu、Zn、Sb、Zr和Ba共6种元素的粒径分布.由图 4可知, 6种元素的粒径分布基本呈现单峰分布. K的峰值在1.1~2.2 μm. Cu的峰值在1.3~2.0 μm, 此外type4中的Cu在40 nm出现了一个较小的峰. type1中的Zn呈双峰分布, 第一个在1.7 μm左右, 第二个在5~6 μm, 其他几种刹车片的Zn峰值在1.3~2.1 μm. Sb、Zr和Ba的粒径分布都比较一致, 峰值在1.3~2.1 μm.图 5展示了基于ELPI+膜质量的颗粒物粒径分布.可以看出, 粒径分布基本为单峰分布, 峰值粒径在1~2.3 μm, 说明元素的粒径分布规律与颗粒物质量的粒径分布保持一致. Iijima等[22]利用安德森小流量颗粒物采样器进行样品采集, 发现Ti、Fe、Cu、Zn、Sb和Ba的粒径分布规律相似, 含量均在1 μm时开始明显升高, 到4 μm左右时达到最高, 之后开始下降. Kukutschová等[7]利用Berner低压冲击器(BLPI)对25 nm~13.5 μm粒径的颗粒物进行采集, 并检测了Fe、Cu、Sn和Zn的含量, 发现4种元素均在1.221 μm和4.776 μm处存在明显的峰, 此外Fe还在127 nm处有一个峰.与已有研究相比[7, 22], 本研究中各元素的峰值粒径较小.造成这种差异的原因, 除了刹车片原材料的不同, 可能还与测量方法有关.
图 6列出了BWPs中7种阴离子和5种阳离子的含量. 12种水溶性离子占PM2.5的质量分数为8.6%~28.4%, 平均值为16.5%.阴离子所占质量分数为5.0%~17.9%, 平均值为10.1%, 质量分数最高的是NO3-, 为4.5%; 阳离子所占质量分数为3.6%~10.6%, 平均值为6.4%, 质量分数最高的是Ca2+, 为2.8%. 12种水溶性离子占PM10的质量分数为6.4%~20.4%, 平均值为12.6%.阴离子所占质量分数为3.8%~11.7%, 平均值为7.1%, 质量分数最高的是SO42-, 为2.7%; 阳离子所占质量分数为2.3%~8.7%, 平均值为5.6%, 质量分数最高的是Ca2+, 为3.0%.从刹车片类型来看, type4中水溶性离子的质量分数最高, 在PM2.5中占到28.4%, 在PM10中占到20.4%. type6的PM2.5中水溶性离子的质量分数最低, 为8.6%, 而type3的PM10中水溶性离子的质量分数最低, 为6.4%.从离子种类来看, type2、type3、type4和type5的PM2.5中NO3-含量均最高, 而type6中NO3-含量非常低, 仅为0.24%. type1的PM2.5中SO4-含量最高, type6的PM2.5中Ca2+含量最高.对于PM10, SO42-在type1、type2和type3中含量最高, NO3-在type4中含量最高, Ca2+在type5中含量最高, PO43-在type6中含量最高.
关于BWPs中水溶性离子的研究比较少. Hildemann等[38]对刹车磨损粉尘中Mg2+、Cl-、NO3-、SO42-和NH4+等进行了分析, 其质量分数分别是8.3%、0.15%、0.16%、3.34%和0.003%.其中, Mg2+的质量分数明显高于本研究, 而NH4+的质量分数远低于本研究.可见, 不同研究结果之间的差异较大, 也说明需要更多更全面的研究.
2.3 碳组分图 7展示了BWPs中碳组分的含量.总碳(TC)占PM2.5的质量分数为11.2%~30.8%, 平均值为21.9%, 其中OC的质量分数为9.6%~26.5%, 平均值为17.9%, EC的质量分数为1.5%~5.1%, 平均值为3.9%. TC占PM10的质量分数为7.3%~29.3%, 平均值为18.1%, 其中OC的质量分数为6.4%~22.4%, 平均值为15.0%, EC的质量分数为0.8%~6.9%, 平均值为3.1%.可见, OC的质量分数明显高于EC.从组分来看, OC中OC3的质量分数最高, 占PM2.5的平均值为6.5%, 占PM10的平均值为5.2%, 其次为OC2和OC4. EC中EC1的质量分数最高, 占PM2.5的平均值为2.2%, 占PM10的平均值为1.5%, 其次为EC2.从刹车片类型来看, type3的PM2.5中碳组分的质量分数最高(30.8%), type6的PM2.5中最低(11.2%); type3的PM10中碳组分的质量分数最低(7.3%), type5的PM10中最高(29.3%). BWPs中含有大量碳组分的原因可能是由于在制造刹车片的过程中添加了大量的炭黑、酚醛树脂、芳纶纤维和天然橡胶等.制动温度是影响BWPs中OC和EC含量的重要因素, Hagino等[37]的研究证明, 部分碳组分可能在制动过程中挥发和/或被氧化.
在不同的热解过程中, EC可分为char-EC(即EC1-OPC)和soot-EC(即EC2+EC3). 对于PM2.5, char-EC/soot-EC含量比值范围为0.31~1.65, 平均值为0.95±0.43; 对于PM10, char-EC/soot-EC范围为0~1.36, 平均值为0.68±0.55. OC/EC含量比值对于了解颗粒物的有机污染具有重要意义. PM2.5中, OC/EC范围为2.41~6.40, 平均值为4.76±1.49. PM10中, OC/EC范围为3.25~7.84, 平均为5.59±1.70. Hildemann等[38]的研究结果显示, OC/EC的值约为4.1, 略低于本研究结果.本研究显示, BWPs对环境中OC和EC的贡献不容忽视, 了解BWPs碳组分对于精细化源解析具有重要意义.
2.4 PAHs本研究对BWPs中18种PAHs进行了检测, 其中检出率≥ 50%的PAHs共有6种, 如表 4所示. PM2.5和PM10中6种PAHs的含量平均值分别为26.24 μg·g-1和19.24 μg·g-1.除Pyr外, PM2.5中其他5种PAHs的含量平均值均高于PM10. PM2.5和PM10中Nap含量最高, 分别为(7.36±3.05)μg·g-1和(5.39±4.65)μg·g-1, 其次为BbF. PM2.5中含量最少的是Pyr, 为(3.60±1.69)μg·g-1, 而PM10中含量最少的是BghiP, 为(1.85±2.37)μg·g-1.在本研究中, PM2.5中的Fla/(Fla+Pyr)含量比值为0.58, 在PM10中为0.49, 其比值与煤和木材等生物质燃烧源相似[39].
Rogge等[40]对BWPs中的PAHs进行了检测, 共检出了16中PAHs, 检出率高于本研究, 但是含量(BghiP: 2.6 μg·g-1, BbF: 0.42 μg·g-1, Phe: 0.97 μg·g-1, Fla: 0.69 μg·g-1, Pyr: 1.1 μg·g-1)要低于本研究.在制动过程中, 刹车片局部产生高温, 原材料中的酚醛树脂、三聚氰胺树脂、环氧树脂和聚酰胺树脂等有机物可能发生某些化学反应, 这可能是BWPs中PAHs的来源.目前对于BWPs中PAHs的研究比较少, 其形成机制有待进一步探索.同时, 还应优化PAHs的提取和检测方法, 以提高数据质量.
2.5 VOCs利用Summa罐采集了制动过程中排放的VOCs, 并检出74种组分(如图 8), 所有样品中VOCs的浓度平均值为316.04 μg·m-3.其中, 二甲基苯的浓度最高, ρ(间-二甲基苯)、ρ(对-二甲基苯)和ρ(邻-二甲基苯)的平均值分别为(28.4±15.97)、(28.35±15.94)和(25.29±14.4)μg·m-3. 74种VOCs中, 有38种VOCs的浓度平均值<1 μg·m-3.
检出的74种VOCs可以分为6类, 分别是烯烃(12种)、烷烃(18种)、炔烃(1种)、含氧VOCs(8种)、卤代烃(18种)和芳香烃(17种).图 9展示了6种类别VOCs的占比.芳香烃占比最高, 为49.69%, 其次为烷烃和卤代烃.占比最低的是炔烃, 为1.23%.刹车片原材料中酚醛树脂等多种有机物在高温下的分解, 可能是VOCs产生的重要途径.比如, 酚醛树脂、三聚氰胺树脂、环氧树脂和聚酰胺树脂等物质裂解, 可能产生芳香烃; 石墨、橡胶粉和碳纤维等则有可能产生烷烃、烯烃和卤代烃等不含苯环的VOCs.目前, VOCs的产生机制仍有待于深入研究.
(1) 含量较高的12种无机元素(Sb、Mg、Cu、Zn、Ti、Ca、Si、Zr、K、Ba、Al和Fe)占PM2.5和PM10的质量分数平均值分别为43.4%和40.3%, 其中Fe的质量分数最高, 其次为Ba和Zr.作为特征比值, PM2.5和PM10中Cu/Sb分别为6.3±3.5和5.4±2.8.无机元素的粒径主要呈现单峰分布, 峰值在1~3 μm.
(2) 12种水溶性离子占PM2.5和PM10的质量分数平均值分别为16.5%和12.6%.阴离子中NO3-和SO42-的质量分数较高, 阳离子中Ca2+的质量分数最高.
(3) TC占PM2.5和PM10的质量分数平均值分别为21.9%和18.1%.其中, 在PM2.5和PM10中OC的质量分数分别为17.9%和15.0%, 是EC的5倍左右.
(4) 检出率大于50%的PAHs共有6种, 在PM2.5和PM10中的含量平均值分别为26.24 μg·g-1和19.24 μg·g-1.其中Nap含量最为丰富, 其次为BbF. PM2.5和PM10中Fla/(Fla+Pyr)含量比值分别为0.58和0.49.
(5) 74种VOCs的浓度平均值为316.04 μg·m-3.其中有38种VOCs的浓度平均值<1 μg·m-3.芳香烃占比最高, 为49.69%, 炔烃占比最低, 为1.23%.
(6) BWPs中各组分合计占PM2.5的质量分数为81.8%, 占PM10的质量分数71.0%.本研究提供了较为完整的BWPs和制动排放VOCs成分谱, 可以为大气精细化源解析提供数据支撑.
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