受通风影响的建筑室内半挥发性有机物与颗粒物污染相互关联特性研究

Semi-volatile organic compounds (SVOCs) are ubiquitous in current building indoor environment, and expose long-term harmful influence on human endocrine, reproduction and nervous systems. SVOCs is very likely to adsorb on particles, therefore is closely related to indoor particulate contaminant， which is straightly dependent on ventilation mode. Current research will study the effect of indoor particle composite, concentration, size, and environment condition (temperature, relative humidity) on the SVOCs gas phase and particle phase concentrations through lab experiment, therefore identify the partition coefficient and adsorption equilibrium time for different SVOCs-particle combinations, therefore predict the interconnection characteristics between SVOCs and classic indoor particle contamination, such as environmental smoke particles, cooking oil mist，and ambient smog pollution (PM2.5). Also, as an important approach to improve indoor air quality, the ventilation mode on indoor particle and SVOCs concentration will be measured in environmental chamber facilities simulating different indoor environment. Finally, based on the measured SVOC-particle correlation parameters, a mechanistic model will be developed for ventilation-particle-SVOC prediction, and validated by the measured data.

半挥发性有机物（SVOCs）在现代建筑室内环境普遍存在，对人体内分泌、生殖、神经系统有着长期深远的影响。SVOCs极易附着在颗粒物上，因此与室内颗粒物有着密不可分的联系，室内颗粒物成分、浓度、年龄与建筑通风状况密切相关。 本项目研究半挥发性有机物的气相、颗粒相浓度与颗粒成分、浓度、粒径的关系，确定三种不同SVOCs的气相－颗粒相浓度分配系数及平衡时间，利用环境舱实验研究环境参数，如温度、湿度对SVOC在颗粒物上的吸附影响。从而确定SVOCs与受通风影响的不同来源的颗粒物污染的相互关联特性。此外，针对典型室内家庭、办公环境，实测不同通风形式下室内颗粒物、SVOC浓度，最后利用所建立的SVOC－颗粒特性参数建立室内通风量－颗粒物－SVOC浓度预测模型，进行室内SVOCs污染预测模拟，为室内SVOC健康暴露提供数据基础。

半挥发性有机物（SVOCs）及尘螨在现代建筑室内环境普遍存在。SVOC与人体呼吸系统疾病、内分泌系统紊乱、生殖系统损害、神经系统损害及致癌效应有着极为密切的关系，而尘螨过敏原是一种会产生引起哮喘及其他过敏性疾病的室内污染物。本研究针对于SVOC源散发特征参数y0、SVOC与颗粒物、通风的关系、尘螨过敏原与环境因素的关系三方面开展了研究。.首先，本研究定量研究了SVOC源特征参数y0（源材料表面浓度边界层底层气相SVOC浓度）在两种工况下随时间的变化情况。以聚氯乙烯地板（PVC）和聚氨酯泡沫（PUF）散发的4种SVOC（DiBP、DnBP、DEHP、TCPP）为目标污染物。实验表明，具有较高蒸气压的SVOC在实际使用环境下y0有明显降低（16%-49%）。对于蒸气压较低的SVOC，即DEHP，实验工况下60天后y0没有显著下降；而如果将时间延长到1.5年左右，则下降38%。同时本研究从传质角度探究了y0变化的机理。所得结果有助于进一步了解SVOC源特性，为估算室内SVOC健康暴露提供源强。.其次，本研究对中国两座典型城市40户住宅长达一年的室内6种SVOC（DMP、DEP、DiBP、DnBP、BBzP、DEHP）降尘相浓度的实地测量。结果表明，测得的DEHP降尘相浓度在11.9～699.9μg/g范围内，不同季节有明显差异，最高可达最低值的2倍。并通过数理模型进一步预测出全年室内气相浓度水平，建立不同环境参数下对应的气相浓度、降尘相浓度的数据库；探究了室内温度、室内通风换气次数、室内悬浮颗粒物浓度等环境因素对室内降尘相浓度的影响情况，基于实测的降尘相浓度数据与估算的气相浓度数据，提出了降尘相与气相间分配系数与温度两者间的关联性。.最后，利用现有实验条件，研究了中国室内尘螨污染的状况及相关环境因素与其的相关性，对我国七个不同地区101处住宅尘螨样本进行了三种过敏原（Der f 1、Der p 1和Der 2）的浓度测定。结果表明，Der f 1浓度在不同区域间显示出明显差异；就Der p 1和Der 2浓度而言，北部城市的中位数浓度仅为南部城市的中位数浓度的约5％。室内湿度与三种尘螨过敏原的浓度均呈显著正相关。基于上述研究数据集，利用机器学习算法，建立了环境条件数据与尘螨侵害风险水平的预测模型。并收集国内其他城市室内环境数据进行预测，绘制了“中国尘螨侵害风险等级图“。