餐飲油煙是城市揮發性有機物（ VOCs） 的重要來源之一，對人體健康有較大的危害性，對室內外空氣質量也有重要的影響，因此對其排放特征的研究具有十分重大的意義。

0 前言

隨著經濟社會的發展和人民生活水平的日益提高，加之餐飲業發展迅速，食用油消費量的不斷變多近年來，餐飲業油煙污染對城市居民日常生活的影響越來越大，已成為大眾關注的熱點問題，產生的投訴和糾紛不斷上升。因此作為餐飲經營者和監管部門要想從源頭杜絕油煙污染！就需要深入了解油煙的產生原因，凈化設備的種類、工作原理，及法律法規要求，減少餐飲業油煙污染對群眾日常生活及健康的影響。

餐飲油煙廢氣一直以來被認為是中國城市揮發性有機物的主要源頭之一。對人體健康有著不利影響： 油煙廢氣中的醛類會散發臭氣還有 1，3-丁二烯、芳香烴等致癌物質。有研究表明不吸煙的中國女性患肺癌的概率甚至高于吸煙的中國男性，其中主要原因之一就是廚房油煙。

食物亨任加工過程中揮發的油脂、有機質及其加熱分解或裂解產物，統稱為油煙。餐飲單位每天所使用的食用油主要有兩種，一種是植物油另一種是動物油，植物油主要有豆油、花籽油和花生油;動物油主要成分是飽和脂酸甘油酯·而食用油是混合物，高于270度之后，高沸點的食用油組成成分開始汽化，并形成大重“青煙主要是不為肉眼可見的微油滴所組成。此時往油中加入食品，食品中所含水分急劇汽化膨脹其中部分冷凝成霧和油煙一起形成油煙霧。在隨著溫度上升的各階段所形成的混合氣體在離開鍋灶上升過程中與液面外的空氣分子碰撞。與此同時，燃燒熱分解產生出一些細顆粒物和有害氣體，形成食用油及食品在高溫下的揮發物及其冷凝霧、氣溶膠、水汽及含細顆粒物所組成的油煙霧。

餐飲排放的VOCs主要是在烹飪的高溫條件下食用油和食物發生熱氧化等化學反應生成其組成和排放特征受多種因素的影響。Klein等研究了油加熱、烤肉、少量油炸和深炸等過程中的VOCs排放情況對二次氣溶膠進行了測量發現當使用的油品不同時，各實驗組排放的有機物相對含量均不同;Liu 等研究了不同調料的排放情況發現用油加入調料后的VOCs排放量明顯多于油加熱過程‘并且不同調料的排放情況不同;何萬清等的研究結果表明溫度也是影響有機物排放的一個因素不同溫度下加熱油的有機物排放情況不同且不同油品受溫度影響的程度不同;郭浩等的研究還發現菜品也對VOCs的排放情況有著重要影響，不同菜品的有機物排放情況有較大差別，且烹炒類葷菜（尖椒炒肉）的排放因子明顯高于其他菜品。油品、調味料、菜品等因素均會對烹飪VOCs的排放情況產生影響而VOCs的排放情況與人體健康和環境密切相關。因此有必要對不同情況下的VOCs排放情況進行研究。過去的研究往往只關注其中一個因素產生的影響，缺少對多個因素的分析比較。目前區域餐飲源大氣污染物清單核算方法仍存在很大的不確定性，以用油量為基準的VOCs清單核算不確定度仍然有61% ，遠高于同方法PM2.5的清單核算不確定度（31%）。一是因為關于VOCs排放因子的研究由于測量手段和分析技術等的限制，與PM2.5的相關研究皿金相比還尚有不足，二是因為排放因子仍會受到很多復雜、不可控因素的影響。國內對餐飲排放進行多因素控制的模擬研究較少，需要進一步地研究來量化各因素的影響。

本實驗針對油品、調味料和菜3個影響因素，采用模擬實驗的方法，測量了不同油品及其與調味料、菜品搭配的排放因子，并討論3種因素對排放因子的影響。在此基礎上，通過對不同實驗組的比較，得出排放因子較低的油品與調味料、菜品的搭配，有助于深入了解餐飲源排放特征，以期為餐飲源大氣污染物清單的模擬提供科學基礎，并為控制餐飲源排放策略制訂提供依據。

1 材料與方法

1.1 實驗裝置和材料

油煙污染源散發艙實驗裝置如圖1所示，包括一臺標準油煙氣體發生裝置SH9831B ， 一臺電磁爐（帶有溫度調節檔），一個帶溫度探頭的標準平底不銹鋼鍋，可控制頻率和溫度的自動炒菜鍋和一套排風裝置（包括一臺離心風機、一條排風管、一個靜壓箱）。熱油加熱過程及油煙污染源的散發過程全部在標準化的圓柱錐頂散發艙（D= 0.8 m，H = 0.75 m，無底，材料為防高溫的有機玻璃）內發生，保證了除少部分的沉降外，整個實驗過程中產生的油煙污染散發量被全部收集。利用電磁爐作為燃料源對樣品進行加熱，避免燃料源污染排放對實驗的干擾。實驗使用的油品分為5類，分別為菜籽油、大豆油、花生油、葵花籽油和豬油。本實驗使用的調味料選取中國日常生活中常用的3種，分別為辣椒粉、蒜片和花椒粒。本實驗中制作的菜品選取了兩個比較大眾的中式家常菜， 分別為辣椒炒肉和番茄炒蛋，能更好地進行后期比對。

本實驗分為加熱不同油品、熱油中加入調料及菜品烹飪共15個條件實驗，如表1所示。油品在單獨或搭配調料烹調的過程中，都控制量為300mL（按密度0.93 g-mL-1換算成質量279 g），由于豬油呈固體狀，故豬油采用稱重的方式，實驗時豬油的量控制為300g。每種調料辣椒粉、蒜片、花椒粒的量都控制在10g。調料在熱油20min時加入， 然后繼續加熱約5min。在制作番茄炒蛋菜品時，放入油20mL、5g姜、5 g蒜、3 g鹽、250g 番茄和150g雞蛋。加熱30s后加入番茄和雞蛋，加熱1min后加姜和蒜， 加熱到第8min后加鹽。在制作辣椒炒肉菜品時，放入油20mL、醬油20mL、5g姜、5g蒜、 3g鹽、200g紅菜椒、 150g肉（120g瘦肉和30g肥肉），加熱1min后加姜蒜，醬油和肉，加熱3min后放辣椒。傾倒油的時刻即為烹飪過程開始時間，升溫過程約為5min，加熱穩定后鍋溫保持在260T左右，油品及搭配調料的實驗時長保持25min左右，菜品烹飪保持10min左右。加熱或烹飪過程嚴格按照擬好的步驟、時間進行操作，每一個實驗重復2次。表1中，時間表示單次實驗平均時長，序號16對應的實驗條件用于背景測量。

1.2 樣品采集和分析

模擬油煙通過稀釋裝置稀釋11倍后，經限流閥被SUMMA罐采集，并及時使用氣相色譜-質譜聯用儀（GC-FID/MS）分析貳35〕。樣品經超低溫預濃 縮系統冷凍富集和熱解析后進入色譜柱，C2~Cs的碳氫化合物由FID檢測器檢出，C5 - C12的碳氫化合物由MS檢測器檢出。分析前后采用PAMS標準氣體和OVOC標準氣體（美國Spectra Gases公司）對系統進行多點校準;每分析8個樣品插一個1 x10-9 PAMS標準樣品和怡的分析，以便跟蹤分析系統的穩定性［17.共計定量分析102種VOCs，分別為28種烷烴、11種烯烴、25種鹵代烴、20種OVOCs（13種醛酮、 6種酯和甲基叔丁基醚）、16種芳香烴、以及乙炔和乙腈。儀器對不同VOC物種的檢測體積分數限值為幾十到幾百萬億分之一。

1. 3 排放因子計算

本研究的排放因子是基于實驗整理得到的各個物質的散發量數據，實驗的作業時間以及風量和實驗樣品的質量得出的。用實驗測得的各物質的濃度c（μg?m-3）乘以當時的風量F（m3?h-1），即可得出每種樣品的單位時間VOCs排放量。 再用單位時間 VOCs 排放量采樣時間T（h）除以研究食材（油品或調料等）的質量M（kg），即可得到單位質量的樣品的VOCs排放量，也就可以得到以樣品質量為計算基準的VOCs的排放因子（EF）。

2 結果與討論

2. 1 不同油品比較

油的加熱是油炸的基礎步驟， 同時也會排放大量的揮發性有機物。不同油品條件下不同類型有機物的排放因子及其百分比。可以看出，5種油品的總排放因子的范圍為0.81~2.53 g-kg-1，排放因子高的是大豆油，其值為2.53 g-kg-1;較低的是花生油，其值為0.81 g-kg-1，排放因子較高值為較低值的3倍以上，表明油品對揮發性有機物的排放有重要影響。

對于不同的油品，其加熱過程中排放的有機物類別及其占比均不同。菜籽油、花生油和葵花籽油排放因子較高的為烷烴類有機物，分別占總排放因子的51%、41%和52%; 而豬油和大豆油排放因子較高的為鹵代烴類有機物，分別占總排放因子的36%和38%。 進一步研究表明，大豆油和豬油排放因子較高的有機物為三氯乙烯， 菜籽油、花生油和葵花籽油排放因子較高的有機物為正十二烷。

對于烴類有機物，除烷烴外，芳香烴的排放因子也處于較高水平。大豆油、豬油、葵花籽油、菜籽油和花生油的芳香烴排放因子占比分別為11%、10%、9%、8%和7%，總體差距不大，且5種油品排放最多的芳香烴類有機物均為甲苯。烯烴和炔烴的排放因子均較低，烯烴排放因子占比較高僅為5%，而炔烴排放因子占比不超過1%。

含氧有機物包括醛、酮和酯、醚。在大豆油、豬油、葵花籽油、菜籽油和花生油中，含氧有機物排放因子分別占總排放因子的26%、16%、14%、 23%和19%。其中，醛、酮的排放因子均高于酯、醚，且醛的排放因子普遍高于酮。菜籽油排放較多的醛類為乙醛，花生油為丙烯醛，其他3種油品均為己醛。這與 Klein等的實驗結果一致。

本實驗檢測的含氮有機物為乙腈。 總體而言，乙腈在總排放因子中占比較少， 一般不超過5%，但其在葵花籽油的總排放因子中占比高達8%。

總體而言，不同油品條件下，VOCs的總排放因子、排放有機物的種類和占比均不同。花生油總排放因子較小，且主要排放的是毒性較低的正十二烷，因此在不考慮食材影響的情況下，花生油更適合烹飪使用。

2.2 不同調味料比較

調味料是烹飪的一個重要元素，用油炒香料能提升菜品的風味，但該過程中也有大量的VOCs排放。不同調味料與油品搭配條件下不同類型有機物的排放因子及占比。可以看出，不同調味料的總排放因子有一定的差異，并且油品的差異也會對調味料的有機物排放造成一定的影響。花椒、辣椒粉和蒜片搭配大豆油的總排放因子分別為31.77、31.44 和 39.44 g-kg-1;搭配 花生油的總排放因子分別為38.09、40.18 和 25.06 g-kg-1。

調味料排放的有機物種類和 占比也受調味料種類和油品影響。6個實驗組排放因子較高的有機物均為烷烴，花椒、辣椒粉和蒜片搭配大豆油的烷烴排放因子分別占總排放因子的48%、31%和52%， 搭配花生油的烷烴排放因子占總排放因子的42%、41%和43%;6個實驗組排放因子較高的烷烴類有機物均為正十二烷，且除辣椒粉搭配大豆油外，其余5組排放因子較高的有機物均為正十二烷。辣椒粉搭配大豆油排放因子較高的為乙腈，但其排放因子低于烷烴排放因子之和。

6組實驗的芳香烴排放因子占比在10%左右，總體略高于油品的研究結果，辣椒粉搭配大豆油占比較高，為15%，花椒搭配大豆油較低，為8%;排放因子較高的芳香烴均為甲苯，與油品的研究結果一致。烯烴和炔烴排放因子仍處于較低水平，烯烴排放因子占比較高為3%，炔烴排放因子占比均為1%。

調味料的鹵代烴排放因子占比明顯低于油品，辣椒粉搭配花生油較高，為23%;花椒搭配花生油和蒜片搭配大豆油較低，為8%。花椒和蒜片搭配花生油時，排放因子較高的鹵代烴為三氯甲烷，其余實驗組為1，4-二氯苯，與油品的實驗結果有較大差異。

實驗中含氧有機物的排放因子處于較高水平。花椒、辣椒粉和蒜片搭配大豆油的含氧有機物排放因子分別占總排放因子的17%、25%和22%，搭配花生油的含氧有機物排放因子分別占總排放因子的35%、23%和 18%。 6組實驗中醛、酮的排放因子均高于酯、醚，主要排放的含氧有機物為丙酮和乙酸丁酯;花椒搭配花生油的丁酮排放因子較高，導致其總含氧有機物排放因子較高。

乙腈的排放因子受油品的影響較為明顯。總體而言，對于同種調味料，大豆油乙腈排放因子及占比均高于花生油。辣椒粉搭配大豆油排放因子占比較高，為13%;辣椒粉搭配花生油占比較低，為2%。

加入調味料后，排放的VOCs種類及其占比與 油品實驗結果有較大差異，表明調味料是影響VOCs排放的重要因素。花椒和辣椒粉搭配大豆油總排放因子低于花生油，蒜片搭配花生油總排放因子低于大豆油，因此花椒和辣椒粉更適合搭配大豆油，蒜片更適合搭配花生油。

2. 3 不同菜品比較

比較菜品時，選用中式餐飲常用的大豆油和花生油制作菜品，分別制作了番茄炒蛋和辣椒炒肉兩種中式菜品，并對其排放量進行了比較。圖4是不同菜品條件下不同類型有機物的排放量及占比。本實驗結果表明，總排放量受菜品的影響較大，且油品對總排放量也有一定影響。辣椒炒肉用大豆油和花生油制作時的總排放量分別為2.05 g-kg-1和 4.23 g-kg-1， 番茄炒蛋用大豆油和花生油制作時的總排放量分別為0. 18g?kg-1 （原料）和0.24 g?kg-1（ 原料），辣椒炒肉的總排放量遠高于番茄炒蛋，與郭浩等的結果一致。 可以看出，兩種油品制作辣椒炒肉的鹵代烴排放量都較高，使用大豆油和花生油的鹵代烴排放量占比分別為76%和80%，而在番茄炒蛋中則占比較低，大豆油和花生油制作番茄炒蛋的鹵代烴排放量占比分別為9%和16% 。進一步分析表明，大豆油和花生油制作辣椒炒肉排放的鹵代烴主要為二氯甲烷， 其排放量分別為1. 27 g-kg-1 （原料）和 2. 72 g-kg-1 （原料）。二氯甲烷排放量過高是導致辣椒炒肉總排放量遠高于番茄炒蛋的主要原因。關于中國不同菜系的源譜研究表明，四川菜和湖南菜會排放大量的鹵代烴，和本研究結果相一致，很可能是大量辣椒或辣椒粉的加入導致。

除鹵代烴外，4個實驗組的烷烴排放量也處于較高水平。用大豆油和花生油制作辣椒炒肉的烷烴排放量占比分別為20%和18%，制作番茄炒蛋則分別為21%和44%;主要排放的物質均為正十二烷，與 2.1節和2.2節中的結論一致。對于芳香烴，不同油品的芳香烴排放量受菜品影響程度不同： 大豆油制作兩種菜品時的芳香烴排放量相差不大，花生油制作辣椒炒肉時芳香烴排放量為大豆油的1 / 2，而制作番茄炒蛋時芳香烴排放量為大豆油的2倍;大豆油和花生油制作辣椒炒肉的芳香烴排放量占比分別為2%和1%，制作番茄炒蛋的芳香烴排放量占比分別為46%和16%。烯烴和炔烴排放量仍處于較低水平，烯烴排放量占比不超過3%，炔烴則不超過1%。

含氧有機物在大豆油和花生油制作辣椒炒肉時的排放量占比分別為2%和1%，在制作番茄炒蛋時的排放量占比分別為12%和14%;辣椒炒肉排放的含氧有機物主要是丙酮，番茄炒蛋則是乙醛。4個實驗組乙腈的排放量相差不大，在辣椒炒肉中排放量占比約為1%，在番茄炒蛋中約為7%。

菜品、油品都是影響VOCs排放量的因素，菜品的影響大于油品。

由于大豆油制作辣椒炒肉和番茄炒蛋的有機物總排放量低于花生油，故大豆油比花生油更適合用于制作辣椒炒肉和番茄炒蛋。

3 AcrelCloud3500餐飲油煙監測云平臺

為了彌補現存餐飲行業在煙油監測上的漏洞，同時便利監管部門的監察，安科瑞油煙監測云平臺應運而生。油煙監測模塊通過2G/4G與云端平臺進行通信和數據交互，系統能夠對企業餐飲設備的開機狀態、運行狀態進行監控;實現開機率監測，凈化效率監測，設施停運告警，待清洗告警，異常告警等功能;對采集數據進行統計分析、排名等統計功能;較之傳統的靜電監測方案，更具實效性。平臺預留與其他應用系統、設備交互對接接口，具有很好的擴展性。

3.1 平臺結構

平臺GIS地圖采集餐飲油煙處理設備運行狀態和油煙排放的濃度數據，自動對超標排放及異常企業進行提示預警，監管部門可迅速進行處理，督促餐飲企業整改設備，并定期清洗、維護，實現減排環保，不擾民等目的。現場安裝監測終端，持續監測油煙凈化器的工作狀態，包括設備運行的電流、電壓、功率、耗電量等等，同時結合排煙口的揮發性物質、顆粒物濃度等進行對比分析，一旦排放超標，系統會發出異常信號。

油煙監測設備用來監測油煙、顆粒物、NmHc等數據

凈化器和風機配合對油煙進行凈化處理，同時對凈化設備的電流、電壓進行監測

設備通過4G網絡將采集的數據上傳至遠程云端服務器

3.2 平臺主要功能

（1）在線監測

對油煙排污數據的監測，包括油煙排放濃度，顆粒物，NmHc等數值采集監測;同時對監控風機和凈化器的啟停狀態、運行數據進行監測。

（2）告警數據監測

系統根據采集的油煙數值大小，產生對應的排放超標告警;對凈化器的運行數據分析，上傳凈化設備對應的運行、停機、故障等告警事件。

（3）數據分析

運行時長分析，離線分析;告警占比、排名分析;歷史數據統計等。

（4）隱患管理

系統對采集的告警數據分析，產生對應的隱患記錄，派發、處理隱患，及時處理告警，形成閉環。

（5）統計分析

包括時長分析、超標分析、歷史數據、分析報告等模塊。

（6）基礎數據維護

個人信息、權限維護，企業信息錄入，對應測點信息錄入等。

（7）數據服務

數據采集，短信提醒，數據存儲和解析。

3.3 油煙監測主機

油煙監控主機是現場的管理設備，實時采集油煙濃度探測器和工況傳感器的信號，進行數據處理，通過有線或無線網絡通訊將數據傳輸到服務器平臺。同時，對本地數據進行存儲，監控現場設備狀態，提供人機操作界面。

注：雙探頭適合雙排煙通道的場合，每路探頭監測1路排煙通道。3.4 設備選型方案

4 結語

為防止飲食業油煙排放對大氣環境造成污染，近年來，國家、省市逐步制定了相應法律法規對油煙排放進行限制：《中華人民共和國大氣污染防治法》（2016年1月1日實施）第八十一條“排放油煙的餐飲服務業經營者應當安裝油煙凈化設施并保持正常使用：或者采取其他油煙凈化措施·使油煙達標排放：并防止對附近居民的正常生活環境造成污染”;禁止在居民住宅樓、未配套設立專用煙道的綜合樓以及綜合樓內與居住層相鄰的商業樓層內新建、改建擴建產生油煙人異味、廢氣的餐飲服務項目：任何單位和個人不得在當地人民政府禁止的區域內露天燒烤食品或者為露天燒烤食品提供場地：

（ 1 ） 油品的排放因子范圍為0.81 - 2.53 g-kg-1菜籽油、花生油和葵花籽油主要排放烷烴，分別占總排放因子的 51%、41%和52% ;大豆油和豬油主要排放鹵代烴分別占總排放因子的38%和36%.

（ 2） 調味料的排放因子范圍為25.06 - 40.18 g-kg-1排放較多的有機物為烷烴，花椒、辣椒粉和蒜片搭配大豆油的烷烴排放因子分別占總排放因子的48%、31% 和 52%，搭配花生油的烷烴排放因子占總排放因子的42%、41% 和 43%。就總排放因子而言，花椒和辣椒粉更適合搭配大豆油，蒜片更適合搭配花生油。

（ 3） 使用大豆油和花生油制作辣椒炒肉時的總排放量分別2.05 g-kg-1 （原料）和4.23 g-kg-1（原料），制作番茄炒蛋時分別為0.18 g-kg-1（原 料）和0.24 g-kg-1（原料）。辣椒炒肉主要排放鹵代烴，使用大豆油制作番茄炒蛋時主要排放芳香烴，使用花生油制作時主要排放烷烴。就總排放因子而言，大豆油比花生油更適合用于制作辣椒炒肉和番茄炒蛋。

責任編輯：tzh