烹饪油烟颗粒物作为室内空气污染源：比较测量方法与修正因子

《Buildings》：Cooking Fume Particulate Matter as an Indoor Air Pollution Source: Comparative Measurement Methods and Correction Factors

　　

烹饪油烟是室内外空气污染的重要来源。含有潜在致癌颗粒物和有毒化学成分，油烟对人类健康构成显著威胁，因此精确检测对于风险预防和排放标准的制定至关重要。本研究以手动称重法（manual gravimetric analysis）作为基准参考方法，系统评估了三种替代测量技术的性能：（1）光学粒子计数器（Promo 3000, Palas GmbH, Karlsruhe, Germany），（2）光度计（DustTrak 8533, TSI, Shoreview, MN, USA），以及（3）红外分光光度法。研究人员通过模拟典型烹饪条件构建了数据修正模型。结果表明，手动称重法测得的颗粒物浓度最高。红外分光光度法仅测得基准值的75.6%，主要由于其选择性检测油脂衍生的有机成分以及可能的采样损失。光学粒子计数器受颗粒光散射特性和密度差异影响，低估了大于0.3 μm颗粒的质量浓度，仅测得基准值的46.9%。相反，光度计偏差最小，其读数在测试的油烟条件下最接近称重参考值。理论推导和数据拟合确定了修正因子：红外分光光度法为1.32，光学粒子计数器对于大于0.3 μm颗粒为2.13，光度计为0.97。该修正系统能够实现不同检测方法数据的标准化，使现场监测数据可依据称重参考法进行校准。

**研究背景与问题**
烹饪油烟颗粒物已成为重要室内外空气污染源，含有潜在致癌物和有毒化学成分，威胁人类健康。精确测量其浓度对风险预防和制定排放标准至关重要。现有测量方法包括光学粒子计数器（OPC）、光度计（如DustTrak）、红外分光光度法和手动称重法，但各方法间存在系统性偏差。已有研究表明，光学方法在不同气溶胶条件下需修正，但针对油烟气溶胶的系统性评价有限。油烟具有高有机含量、液态或半挥发性形态及独特光学性质，导致其测量偏差与一般环境气溶胶不同。因此，建立实时监测方法与称重基准法间的可靠关联至关重要。

**研究内容与结论**
研究人员在《Buildings》上发表的论文中，系统比较了光学粒子计数器（Palas Promo 3000）、光度计（DustTrak 8533）和红外分光光度法相对于手动称重基准法的性能。通过模拟典型烹饪条件下的油烟排放场景，评价了这些方法的测量表现，并开发了修正方法以改善数据质量。主要结论包括：手动称重法测得最高浓度；红外分光光度法测得基准值的75.6%，需修正因子1.32；OPC（>0.3 μm）测得基准值的46.9%，需修正因子2.13；光度计偏差最小，修正因子0.97。该修正系统使不同方法数据可统一至称重基准，提高了环境监测和健康风险评估的数据可靠性。

**主要技术方法**
研究人员构建了符合EN 779:2012标准的油烟测量平台，使用高温腔加热方法（260 °C）产生玉米油油烟模拟中式烹饪，控制气流速率在391–781 m³/h。采用四种测量方法：（1）手动称重法，依据ISO 12141:2024标准，使用双层滤膜（玻璃纤维+PTFE_膜）等速采样；（2）光学粒子计数器（Palas Promo 3000），基于米氏散射理论测量0.3–17 μm颗粒数浓度并转化为质量浓度；（3）光度计（TSI DustTrak 8533），依据光散射原理直接输出质量浓度；（4）红外分光光度法，在2930、2960、3030 cm^-1特征波数处测量四氯化碳提取液中吸光度。通过拟合得到各方法的修正系数。

**研究结果**
**3.1 不同气流速率下油脂油烟源的排放特征**
使用Promo 3000 OPC测量发现，所有气流条件下数浓度在0.50 μm处呈单峰分布，0.3–1.0 μm细颗粒占总数80.3%；质量浓度在2.3 μm处达到峰值，1–4 μm中颗粒占总质量73.1%。这与已有真实油烟研究一致，验证了实验数据的代表性。260 °C油温合理模拟了高温煎炸过程。

**3.2 不同仪器测量的油烟浓度**
手动称重法测得最高质量浓度，光度计最接近基准值，红外分光光度法次之，OPC总质量浓度显著低于其他三种方法。
**3.2.1 测量偏差机制**
OPC和光度计与称重法间的偏差主要源于油烟颗粒与实际校准气溶胶在折射率、密度、形态和化学成分上的差异。OPC通过散射光确定粒径再转换质量，累积不确定度较大；光度计直接由积分散射信号估计质量，减少中间环节误差。油烟中液态/半挥发性有机液滴的光学性质不同，且半挥发性组分的蒸发可减小粒径，导致光学测量低估。
**3.2.2 修正系数**
通过方程（7）计算修正系数k：红外分光光度法k=1.32（测量值仅为基准值的75.6%）；Promo 3000 OPC（>0.3 μm）k=2.13（测量值46.9%）；DustTrak光度计k=0.97。统计检验显示，各方法间差异显著（p<0.001），而气流速率对修正系数无显著影响（p=0.134），修正系数具有良好的重复性和稳定性（RSD 0.54%–0.97%）。红外分光光度法偏低的原因包括采样筒收集效率（总质量效率仅83.5%）和非油组分（如碳化灰分）不被红外检测。

**3.3 不同仪器测量的过滤效率**
**3.3.1 过滤器效率**
对于高效过滤器（F5、3D），手动称重法与红外分光光度法结果高度重叠，表明其对油烟颗粒的截留能力一致。对于粗效过滤器（G3），由于孔径大、对细颗粒和非油颗粒截留率低，各方法间出现显著偏差，需修正系数消除差异。
**3.3.2 OPC测量特征**
OPC测得的过滤效率受粒径和气流速率明显影响。G3过滤器在低流速下对0.3–2.5 μm颗粒效率低于50%，高流速下增至75–100%，归因于惯性碰撞增强。F7过滤器对所有>0.3 μm颗粒效率接近100%。表明用光学计数法评价过滤效率时需考虑粒径分段修正。

**讨论与结论**
讨论部分强调，本研究提出的修正系数（OPC 2.13、红外1.32、光度计0.97）是在受控实验室条件（玉米油、260 °C、浓度5–20 mg/m³）下获得的，应视为基准校准系数，而非通用常数。它们依赖仪器设计、气溶胶特性（粒径分布、密度、折射率、化学成分、形态、挥发性）和环境条件（相对湿度、温度）。建议在类似操作条件下直接应用，但在低浓度居民厨房环境或不同油种、烹饪方式下需额外验证。研究的主要贡献是建立了基于称重基准的修正框架，可通过平行校准测量适应于其他监测仪器。

**研究结论翻译**
（1）粒径分布特征：Promo 3000 OPC数据显示所有气流条件下数浓度在0.50 μm处呈单峰，0.3–1.0 μm细颗粒占总数的80.3%；质量浓度在2.3 μm处达峰，1–4 μm中颗粒占总质量的73.1%。这一分布特征与Gao等和Wallace等的真实油烟研究相吻合，260 °C油温合理模拟了高温煎炸条件。
（2）偏差机制与修正系数：以手动称重法为基准，Promo 3000 OPC（>0.3 μm）严重低估浓度，需修正系数k=2.13，偏差主要源于校准气溶胶与实际油滴在折射率和密度上的差异。红外分光光度法测得值为称重质量的75.6%，对应k=1.32，低估源于该方法对有机组分的选择性（无机质量如碳化灰分未被检测）。DustTrak 8533光度计最接近参考方法，k=0.97，表明其光散射响应模型与油烟颗粒特性匹配良好。
（3）工程应用与科学意义：本研究建立的修正系统使不同技术（OPC、红外、光度计）的测量结果可统一至称重基准，解决了数据不可比性问题，为实验室和现场监测设备校准提供了有用参数，支撑了更精确的污染控制、健康风险评估和空气净化技术选择。