需求驱动的臭氧辅助氧化技术在循环式家用厨房排风罩中的应用：实验评估与RSM优化 Erdener ?z?etin, Cenk ???z, Adil Hasan ünal

《Applied Sciences》：Demand-Driven Ozone-Assisted Oxidation in a Recirculating Domestic Kitchen Hood: Experimental Evaluation and RSM Optimization Erdener ?z?etin, Cenk ???z and Adil Hasan ünal

　　摘要：与烹饪相关的排放是住宅厨房室内空气污染的主要来源，会产生挥发性有机化合物（VOCs）、气味气体、油蒸气、颗粒物（PM2.5）以及燃烧相关污染物（CO和NOx）的复杂混合物。本研究将一种受控的臭氧辅助氧化方法集成到带有封闭反应室的循环（无管道）家用厨房排风罩中，并在封闭循环操作条件下进行了实验评估，处理后的空气被重新释放到室内环境中。采用基于Box–Behnken设计的多变量响应面方法（RSM）框架，量化并优化了温度（20–30°C）、相对湿度（40–60%）、臭氧剂量（封闭反应区内1–3 ppm）和气流速度（150–250 m3/h）对多污染物去除性能的联合影响。结果表明，臭氧辅助显著改善了易氧化污染物的去除效果，尤其是VOCs和气味，而气流速度则对PM2.5和油蒸气等受传输主导的污染物影响较大。相比之下，CO和NOx的改善效果有限，这表明在循环排风罩的短停留时间内，仅靠臭氧辅助氧化不足以全面控制燃烧相关气体。本研究的主要贡献是实施了需求驱动的臭氧管理策略，通过双臭氧传感器实现反应区控制和出口安全验证，仅在存在反应性气体污染物时启动臭氧生成，并在污染物浓度低于预设阈值时自动减少或终止臭氧生成，从而最小化不必要的氧化剂释放。在反应阶段之后，持续监测剩余臭氧，以防止过量臭氧返回居住区。总体而言，所提出的封闭循环、反馈控制的臭氧辅助循环排风罩概念在受控条件下降低了VOC/气味信号水平，同时也强调了需要额外的后处理组件来处理颗粒物和燃烧相关污染物。然而，本研究未对二次氧化副产品的形成进行表征，因此结果应理解为设备级别的污染物去除效果，而不是全面的室内空气质量改善。

1. 引言
随着城市化进程的加快、生活方式的变化以及在室内度过的时间增加，室内空气质量已成为一个关键的环境和公共卫生问题[1]。住宅厨房是室内空气污染的主要来源。高温烹饪、油脂挥发以及燃料燃烧会产生包括挥发性有机化合物（VOCs）、气味气体、油基气溶胶、细颗粒物（PM2.5）、一氧化碳（CO）和氮氧化物（NOx）在内的复杂污染物混合物[2,3]。长期暴露于这些污染物中与呼吸系统刺激、心血管疾病风险以及室内环境质量下降有关[3]。排风罩被广泛应用于住宅厨房以捕获和处理烹饪排放物。在许多住宅中，这些系统采用循环（无管道）模式运行，捕获的空气经过处理后被重新释放到室内环境中。传统的循环排风罩通常依赖油脂过滤和活性炭吸附阶段[4]。尽管这种配置能有效捕获粗大的油滴和部分气体成分，但其性能受到紧凑几何形状、有限的接触时间和内部流速的影响[5]。因此，在持续或高强度烹饪条件下，部分烹饪相关的VOCs和气味物质可能仍存在于居住空间中。这些限制促使人们探索更适合紧凑型、封闭循环住宅设备的更好处理方法。

基于臭氧的空气处理技术因臭氧的强氧化能力和其与多种有机污染物的反应潜力而受到关注，包括产生气味的化合物和不饱和VOCs[6,7]。臭氧氧化可将反应性有机物转化为气味较弱或更容易去除的物种。然而，臭氧在室内环境中的应用仍存在争议。臭氧化学反应对温度、相对湿度、污染物组成和停留时间非常敏感。众所周知，未经控制的臭氧使用可能会增加暴露风险并促进二次氧化产物的形成，包括氧化产物和二次有机气溶胶[8]。因此，住宅系统中的臭氧辅助净化必须在严格的安控措施下进行[9]。烹饪排放物的多污染物特性进一步复杂化了处理策略。像VOCs和气味物质这样的反应性气体污染物可能受益于氧化驱动的去除，而颗粒物（PM2.5和油基气溶胶）主要受空气动力捕获、传输动力学和过滤机制的影响[2,3]。燃烧相关气体（如CO和NOx）在紧凑管道几何结构下的短停留时间内对臭氧的反应性较低。因此，住宅排风罩系统的去除效果不能归因于单一主导机制，而是反映了化学氧化、流动驱动传输和过滤过程之间的相互作用。在紧凑型排风罩系统中，性能受温度、湿度、臭氧浓度和气流的影响，这些因素共同决定了反应速率和有效停留时间。由于这些变量之间存在相互作用，单独评估它们无法充分反映实际运行情况。因此，响应面方法（RSM）提供了一种分析综合效应和定义可行操作区域的实际方法[10,11]。然而，专门针对紧凑型循环家用排风罩的多变量研究仍然有限。

本研究在受控且现实的操作条件下，实验评估了一种集成到家用循环排风罩中的臭氧辅助过滤系统。使用Box–Behnken设计在RSM框架内评估了温度（20–30°C）、相对湿度（40–60%）、臭氧浓度（封闭反应区内1–3 ppm）和气流速度（150–250 m3/h）对VOCs、气味化合物、油蒸气、PM2.5、CO和NOx去除效率的影响。该系统采用封闭循环、需求驱动的臭氧应用策略，并通过双传感器监测来验证下游臭氧水平，以确保安全的住宅运行。

本研究主要做出了四项贡献。首先，它在多污染物条件下实际展示了臭氧辅助氧化在家用排风罩中的性能。其次，它通过区分氧化主导和传输主导的去除机制，区分了不同污染物的去除机制。第三，它应用基于RSM的多变量建模来定义在保持臭氧剂量控制的同时提高去除性能的操作区域。最后，它阐明了在短停留时间家庭条件下臭氧辅助处理对燃烧相关气体（CO和NOx）的实际限制。

2. 材料与方法
2.1. 系统配置和实验设置
测试环境使用了一个最大额定风量为300 m3/h的60厘米循环（无管道）排风罩模型，该模型模拟了标准住宅条件。定制的变速推进单元配备了精密风扇控制器，以确保稳定和可重复的气流条件。不锈钢外壳包含一个有效长度为1.2米的封闭处理段（反应区），位于排风罩内部流道中。该设计旨在延长氧化剂与污染物的接触时间，同时保持封闭循环操作（即处理后的空气被重新释放到厨房）（见图1a）。
2.1.1. 臭氧生成和安控策略
所使用的臭氧发生器（自行制造，图1b）是一种便携式电晕放电装置，可调输出量为0–5 ppm。臭氧通过扩散器注入风扇下游，以改善反应区的混合效果。研究的臭氧浓度（1–3 ppm）是指在封闭反应区内测量的浓度，该浓度定义了有效的氧化区。

实施了需求驱动的臭氧控制策略，以确保操作安全并防止不必要的臭氧释放。仅在检测到反应路径入口侧有反应性气体污染物（主要是VOCs）时才启动臭氧生成。在没有臭氧反应性污染物的情况下，臭氧发生器处于被动待机状态，不释放臭氧。为满足封闭循环的安全要求，使用了两个臭氧传感器：传感器1用于监测反应区内/处的臭氧浓度以进行过程控制，而传感器2用于监测活性炭阶段后的臭氧浓度（供应/出口侧）以验证出口安全。如果下游臭氧浓度超过预定义的安全阈值（50 ppb），控制器会自动减少臭氧生成和/或关闭发生器。所有实验都在循环操作模式下进行，即处理后的空气被重新释放到室内。选定的50 ppb下游臭氧安全阈值符合既定的室内空气质量指南。特别是，它符合WHO的臭氧空气质量指南（100 μg/m3，相当于8小时平均50 ppb），并位于NIOSH推荐的保守暴露限值内，确保在循环室内条件下的安全运行。图2展示了电晕放电臭氧发生装置的位置、1.2米封闭反应区和双传感器安全控制的位置。

2.1.2. 环境条件和气流控制
使用数字温湿度计（Testo 605-H1，Lenzkirch，德国）监测温度和相对湿度，精度为±0.5 °C和±2%相对湿度。通过变速风扇控制器调节气流速度在150–250 m3/h之间。使用校准的数字风速计（Lutron AM-4201，台北，台湾）测量出口速度来验证气流精度。根据有效反应段长度（1.2米）和 applied 的气流速度（150–250 m3/h），估计的封闭反应区内停留时间大约在0.35–0.85秒之间。
2.1.3. 污染物测量策略
如前所述，本研究评估了六种不同的污染物：VOCs、气味化合物、油蒸气气溶胶、PM2.5、CO和NOx。选择PM2.5作为主要颗粒物指标，因为烹饪产生的气溶胶和油蒸气主要由细颗粒和超细颗粒组成，与较粗的颗粒物（如PM10）相比，它们对呼吸健康的威胁更大。在稳态条件下，污染物浓度在处理前（捕获后）和处理后（供应出口）进行测量。Cin在油脂过滤器后、臭氧注入前测量，而Cout在活性炭过滤器后的最终出口处测量。这样，Cin代表进入氧化阶段的气体，Cout代表返回厨房的空气。

VOC浓度使用光电离检测器（PID，ppbRAE 3000，San Jose，CA，USA）测量。需要注意的是，PID提供总VOC（TVOC）信号，不区分主要VOCs和臭氧生成的氧化产物。因此，测量结果代表整体VOC变化，而不是特定物种的浓度。气味水平使用电子鼻系统（PEN3，Airsense Analytics，Schwerin，德国）进行量化，该系统配备有能够检测复合气味特征的金属氧化物半导体（MOS）传感器阵列。系统在稳态条件下运行，并记录传感器响应以进行比较分析。在每次实验前后，通过将传感器阵列暴露在过滤后的环境空气中（零空气基准）10分钟来校准传感器，以建立稳定的参考信号。每次实验后监测传感器漂移，并在偏差超过初始参考值的5%时重新校准。系统按照制造商推荐的室内空气监测协议操作。需要注意的是，电子鼻传感器可能对氧化气体（如臭氧）表现出交叉敏感性。因此，测量到的气味减少值应解释为整体传感器信号变化，而不是特定化合物的气味去除。

油蒸气气溶胶使用便携式气溶胶光谱仪（Grimm 1.109，Grimm Aerosol Technik，Ainring，德国）进行测量。此外，PM2.5浓度是使用PMS7003传感器（Plantower，北京，中国）进行测量的，其精度为±10 μg/m3，这使得能够评估由于臭氧应用而可能导致的颗粒物积累。虽然VOC（PID）和气味（E-nose）传感器在整个实验过程中提供了连续的实时数据流，但报告的去除效率值是基于在确认的稳态条件下采集的两个独立的5分钟采样窗口得出的。采用这种方法是为了最小化初始排放阶段的瞬态波动的影响。尽管VOC和气味传感器提供了连续数据，但选择了重复的稳态平均值以确保所有污染物类别之间的一致性，因为PM2.5、油蒸气、CO和NOx传感器被放置在Cin和Cout测量点的外部，并以点测量配置运行，而不是作为排风系统的集成连续组成部分。关于传感器集成，双臭氧传感器（传感器1和2）是排风控制系统的一部分，而VOC PID、E-nose和气溶胶光谱仪是高精度的便携式实验室仪器，用于在Cin和Cout点进行性能验证。

2.1.4. 烹饪排放生成协议
烹饪相关的排放是在受控的实验室条件下产生的，这些条件旨在模拟典型的家庭高温油炸场景。使用标准电感应炉作为热源，以确保稳定且可重复的操作条件。通过在不锈钢锅中加热50毫升商业植物油来产生排放。油在高温下加热直到达到其烟点（大约200°C），此时会一致地产生可见的排放物（烟雾和气味）。在任何测量之前，系统被允许达到准稳态条件。本研究中未使用明火燃烧源（例如天然气或柴火）；因此，CO和NOx浓度反映了低水平的背景和热排放条件，而不是直接来自燃气燃料的燃烧。入口浓度（）被定义为在这些稳定排放条件下，在油脂过滤器之后和臭氧注入之前测量的污染物水平。这种标准化方法确保报告的去除效率基于一致且可重复的入口污染物负荷，代表受控的家庭烹饪排放。

2.1.5. 去除效率计算
污染物去除效率（%）是根据入口和出口浓度根据以下公式计算的：
其中Cin和Cout分别代表入口和出口的污染物浓度。

2.2. 实验设计和RSM建模
为了评估操作参数的综合效应，使用了Box–Behnken设计来限制实验次数，同时仍然允许估计二阶效应。选择了四个独立变量，因为预计它们会影响臭氧化学、污染物行为和整个系统性能：
温度：20°C、25°C、30°C
相对湿度：40%、50%、60%
臭氧浓度：1 ppm、2 ppm、3 ppm
气流速率：150、200、250 m3/h
得到的Box–Behnken设计包括27次实验（包括3个中心点，详见表1中的完整设计矩阵）。实验顺序是随机化的，以避免潜在的偏差。对于每个设计点，进行了重复测量并取平均值以进行后续建模。这些重复读数仅用于确保测量的稳定性，并不代表独立的实验重复。

表1. Box–Behnken实验设计矩阵，显示了编码变量（x1–x4）及其在27次设计运行中的实际因子水平，以及在没有臭氧条件下的单独基线参考运行。响应变量被定义为VOCs、气味化合物、油蒸气、PM2.5、CO和NOx的去除效率（%）。系统响应使用二阶多项式模型进行拟合：
其中代表响应变量（例如，污染物去除效率），表示编码的独立变量，表示回归系数，?是实验误差。
模型適切性使用方差分析（ANOVA）在p < 0.05的显著性水平下进行评估。使用决定系数（R2、调整后的R2和RMSE）来评估拟合优度。由于仅在中心点有独立的重复实验，因此没有进行正式的缺乏拟合测试；因此，主要通过总体F检验显著性、R2一致性以及残差分析来评估模型有效性。

3. 实验结果
评估了臭氧辅助厨房排风系统的性能，包括VOCs、气味化合物、油蒸气、PM2.5、CO和NOx的去除效率。为了建立臭氧辅助性能的参考标准，在关闭臭氧发生器（臭氧关闭模式）的情况下进行了基线测量。在这些基线条件下，系统仅依赖于机械过滤和被动吸附，VOCs和气味的去除效率非常低（通常低于20%）。相比之下，激活臭氧（1–3 ppm）显著提高了去除性能，VOCs的去除效率达到了82.4%，气味的去除效率达到了85.7%。这一比较确认了本研究中报告的高去除效率直接归因于臭氧辅助阶段提供的化学氧化，而不是单独的物理过滤。

表2展示了每个响应变量的二次RSM模型统计结果。所有模型在统计上都是显著的（p < 0.01）。决定系数（R2）的范围从0.769到0.817，调整后的R2值显示出一致的一致性，表明在所研究的设计空间内模型拟合良好。RMSE值是使用最小-最大标准化响应（0–1）计算的，以便跨污染物类别进行比较。

3.1. VOC去除性能
ANOVA结果显示，VOC去除主要受臭氧浓度和气流速率的影响。增加臭氧剂量与更大的VOC减少量相关，而较高的气流速率通过缩短在封闭反应区域的有效接触时间来降低去除效率。温度和相对湿度在测试范围内具有统计显著性，但影响较小。
如图3和图4所示，最高的VOC去除发生在较高的臭氧浓度和较低的气流速率下，这与氧化受益于在反应区域中的更长停留时间一致。臭氧-湿度交互作用（图4）表明湿度有中等程度的影响，可能是通过改变反应动力学，但臭氧浓度仍然是性能的主要驱动因素。

3.2. 气味去除性能
气味去除是使用便携式电子鼻（E-nose）来监测烹饪排放的整体化学特征的。RSM分析显示，在测试范围内，臭氧浓度是影响气味去除的主要因素。较高的臭氧水平一致地改善了气味减少，而增加的气流速率通过缩短在封闭反应区域内的接触时间来降低去除效率。如图5中的对角线（45度）等高线分布所示，臭氧浓度和气流速率呈现出一种相互促进和协同的关系。对角线模式确认了对这两个参数的气味去除同样敏感：在较高气流速率下减少的停留时间可以通过增加臭氧剂量来补偿，以保持高去除性能。

3.3. PM2.5去除性能
PM2.5由于其小的空气动力学直径和长时间的悬浮时间而成为一种关键的室内空气污染物。PM2.5浓度以±10 μg/m3的精度进行测量，这使得能够评估由于臭氧应用而可能导致的颗粒物积累。PM2.5的去除主要受气流速率的控制，表明排风的提取能力和空气动力学捕捉机制在所研究的范围内占据了主导地位。然而，较高的气流速率导致PM2.5去除效率下降。虽然增加的气流增强了从炉子中提取污染物的能力，但它也增加了过滤表面的面速度，从而导致颗粒物的穿透增加和物理捕捉的停留时间减少。相比之下，臭氧浓度对PM2.5去除的影响较小。这表明在这种配置中，化学氧化不是主要机制。
相对湿度在调节PM2.5行为方面起着次要且实际可忽略的作用，特别是在臭氧辅助条件下。虽然模型中包括了臭氧浓度和相对湿度之间的交互作用，但其对颗粒动力学（例如吸湿生长）的实际影响与臭氧浓度和气流的主导影响相比仍然较小。
来自等高线图（图7和图8）的证据证实，PM2.5的行为不同于气体污染物。在不同臭氧和湿度水平下的去除剖面突显出向空气动力学机制的明显转变，这与气体中看到的氧化限制路径有显著不同。**油蒸气去除性能**
与烹饪相关的油蒸气气溶胶是一类特殊的室内污染物，其特点为颗粒尺寸相对较大，且主要通过物理方式去除，相比之下，气态挥发性有机化合物（VOCs）的去除更多依赖于化学氧化作用。图9展示了臭氧浓度和气流速率对油蒸气去除效率的综合影响。等高线分布清晰地表明，气流速率是决定油蒸气去除效果的主要因素。然而，结果也显示较高的气流速率会负面影响油蒸气的去除效率。在较高流速下，油蒸气与过滤介质的接触时间显著缩短，导致更多蒸气未经捕获就直接通过系统。因此，油蒸气的最大去除效率出现在气流速率最低的设定下。在循环使用的配置中，供应出口处的下游监测装置设置了50 ppb的安全阈值，为防止意外释放臭氧提供了额外的保障。在所研究的設計範圍內，臭氧濃度和風速是影響揮發性有機化合物（VOC）及惡臭去除效果的主要因素，而溫度和相對溼度虽然影响较小，但根据污染物的不同类型仍具有統計學上的顯著作用。相比之下，PM2.5和油蒸氣的去除主要受風力作用和物理捕集過程的影響，臭氧的貢獻作用較微。在短接觸時間的家庭使用條件下，一氧化碳（CO）和氮氧化物（NOx）的去除效果改善有限，这表明單純依靠臭氧輔助氧化並不足以有效控制與燃燒相關的气體。最後，研究表明，當臭氧輔助處理與封閉措施、後處理過程以及出口處的檢測功能結合使用時，可以提升循環式廚房排風罩在降低VOC和惡臭方面的性能。然而，要全面改善室內空氣質量，尤其是細顆粒物和與燃燒相關氣體的排放，仍需增加過濾或催化後處理環節。未來的研究應聚焦於動態烹煮條件下的持續臭氧殘餘監測，以及能提升實際住宅使用中系統長期稳定性和安全性的混合系統配置。