厨房油烟超细颗粒排放特征

2015-03-23蔡志良陈秋方杨文俊

中国计量大学学报 2015年1期

关键词：汽车尾气油烟炒菜

蔡志良,孙在,陈秋方,杨文俊

(中国计量学院计量测试工程学院,浙江杭州 310018)

厨房油烟超细颗粒排放特征

蔡志良,孙在,陈秋方,杨文俊

(中国计量学院计量测试工程学院,浙江杭州 310018)

利用快速迁移率粒径谱仪(fast mobility particle sizer, FMPS3091)对烧菜时产生的超细油烟颗粒进行测量.结果表明,在食用油加热阶段产生的颗粒物数量浓度成对数单峰分布,峰值在60～70 nm之间.放入菜后测量得到颗粒物数浓度成对数双峰分布,其中青菜产生的颗粒物浓度最高,并且其平均粒径和几何标准差最大,分别为83.84 nm和2.62 nm;鱼丸产生的颗粒物中位径和几何平均粒径最大,分别为80.6 nm和57.98 nm,汽车尾气的各个参数普遍比较小.通过对炒、煎和炸三种炒菜方式的测量,得出炸产生的颗粒物浓度最高,炒次之,煎最低,在炒菜过程中翻滚对颗粒物的产生影响最大.

厨房油烟;超细颗粒;数量浓度;炒菜方式

近年来,雾霾天气愈来愈频繁,涉及的面积也愈来愈广泛,由此引发了广大市民的关注.雾霾天气是指主要包括雾和霾两种的天气现象,在夜间及清晨空气湿度大时空气中水珠或冰晶在天空形成雾,到了白天气温上升,各种固体粒子融入空气中形成霾[1].而有关报道指出大气中细微颗粒的来源中,机动车尾气是造成雾霾天气的主要原因之一[2-4],而餐饮业的油烟占的比重达11%[5].目前国内对油烟颗粒的研究较少,谭德生等[6]研究表明厨房产生的油烟颗粒中,可吸入颗粒的粒径主要分布在1 μm以下,数量浓度峰值集中在0.063～0.109 μm之间.周亚美等[7]研究表明油烟产生的颗粒大小以小于10 μm为主.Wallace等[8]对家庭油烟研究表明烧饭产生的颗粒80%都在18～100 nm之间;Buonanno等[9]对厨房油烟排放的研究表明燃烧脂肪较多的荤菜产生的颗粒其直径峰值在40～50 nm之间,而燃烧脂肪较少的蔬菜时产生的颗粒其直径峰值在30 nm左右.可见,厨房油烟颗粒直径都较小,如今油烟大多采取外排的方式以减少室内细微颗粒的数量,不可避免的对外界空气造成污染.国外众多研究[10-13]都表明空气中颗粒的浓度和人体心肺疾病有密切关系,其危害远比粗颗粒要大[14-16].

今通过模拟厨房做菜实验,得出烹饪产生油烟超细微粒数浓度及粒径分布特征,并且与汽车尾气超细颗粒物进行对比分析,为研究厨房油烟排放对灰霾天气的形成的贡献提供基础数据.

1 材料与方法

1.1 仪器

本实验采用的仪器是FMPS3091,该仪器由美国TSI公司生产.FMPS3091基于EAA原理[17],以10 L/min流速工作,总共有32个分辨率通道,检测5.6 nm至560 nm粒径范围.

1.2 实验方法

本实验模拟厨房烹饪,分为三种炒菜方式,五种菜进行,如表1.在煎和炸的方式中使用的油量要比炒菜放的多,特别是炸的方式中,因为炸是要把菜完全浸入到油中.实验在一个宽敞的房间中进行,测量仪器的进气口放在离锅沿水平距离20 cm,垂直距离40 cm处.炒菜采用电磁炉,加热温度在160 ℃.

表1 烹饪方式

2 测试结果分析

2.1 燃油中产生的颗粒物粒径分布

在烧菜前,首先会将油预热一段时间,在此次实验中将油预热30 s.如图1为油烟颗粒在前30 s的平均粒径分布.由图可知其成单峰分布,峰值在60～70 nm之间.并且其大部分颗粒都集中在30～110 nm之间,如果能够过滤掉这部分的颗粒,就能有效的减少油烟颗粒的危害.

图1 油烟粒径谱分布Figure 1 Lampblack particle size distribution

2.2 炒菜过程中不同状态时的粒径分布

炒菜主要分为放油、放菜和翻滚等几个步骤,谭德生等[3]研究表明在放菜和翻炒时会产生大量油烟.在炒青菜、土豆和猪肉时,颗粒物浓度分布成多峰分布.由图2可知这三个步骤对颗粒物浓度影响的关系是:翻滚>放菜>放油.而在翻滚和放菜时,青菜对颗粒物浓度的影响较大,土豆和猪肉影响较小,原因是青菜所占的面积较大.

图2 炒菜时不同步骤的粒径分布Figure 2 Particle size distribution of different cooking step

2.3 入菜后油烟颗粒数浓度分布

如图3为放入菜后一分钟内产生的不同粒径的颗粒物浓度的平均值.由图我们可以看出其浓度成双峰分布,第一个峰值在5 nm左右,第二个峰值在60～100 nm之间.

晞月横了青樱一眼，不欲多言。青樱亦懒得和她争辩，先扶住了富察氏，等着眼明手快的小太监抬了软轿来，一齐拥着富察氏进了偏殿。

图3 做不同菜时颗粒的粒径分布Figure 3 Particle size distribution of different cooking

图3中(a)、(b)、(c)三幅图为炒菜时在一分钟内产生的颗粒物平均浓度.炒青菜时产生的颗粒物最多,原因可能有两个,一是青菜的密度小,表面积较大;二是青菜中含有的水分最多,水能促使油烟颗粒的产生.炒猪肉时产生的颗粒物较多,原因可能是其脂肪的含量较多.而含淀粉且密度较大的土豆产生的颗粒物最少.

d图和e图分别表示煎和炸两种不同的做菜方式,由图可以明显看出油量多的炸鱼丸比煎豆腐产生的颗粒物要多.它们的数浓度分布和炒的方式一样成双峰分布,峰值也相近.在煎的方式中放的油是10 g,比炒的方式多一倍,然而产生的颗粒物数浓度反而更小,说明在一定量的油内,翻滚产生油烟颗粒的贡献比油量更大.

2.4 参数分析

颗粒物的性质与其粒径息息相关[18],表2反映了在烧这几种菜时产生颗粒物粒径的几个参数,中位径是表示一个直径,其中有一半颗粒物的直径比它小,另一半比它大,由表2可知炸鱼丸的中位径最大.这几种菜的平均粒径的关系是:青菜>鱼丸>猪肉>土豆>豆腐,说明水分多的食物产生的颗粒物的粒径较大.它们的几何标准差之间的关系是:青菜>土豆>猪肉>豆腐>鱼丸.几何标准差表示产生的颗粒物的离散程度,可见做青菜时产生颗粒的离散度最大.

表2 油烟颗粒的粒径参数

3 汽车尾气的对比

为了更加形象的说明油烟颗粒对环境的影响,增加了汽车尾气实验做对比.机动车尾气实验通过在离排气管口40 cm处采样测量其颗粒物浓度,汽车为奥迪,其参数如表3所示.汽车为怠速状态,转速为2 000 r/min.图4为测得的汽车尾气颗粒粒径分布图,由图可知其成单峰分布,峰值在70 nm处,并且其两端的颗粒较少.

表3 汽车参数

图4 汽车尾气颗粒的粒径分布Figure 4 Particle size distribution of automotive exhaust

表4为汽车尾气颗粒的参数值,从表中可以看出汽车尾气颗粒的中位径、平均粒径、数浓度最大粒径和几何标准差都比炒菜实验中的平均值要小.

4 结语

2)在放入菜后,其分布成双峰分布,第一个峰值在接近5 nm处,第二个峰值在60～100 nm之间.各种菜产生颗粒物浓度的关系为:鱼丸>青菜

表4 汽车尾气颗粒的粒径参数

>猪肉>土豆>豆腐.菜的表面积、水分和脂肪可能会有助于颗粒物的产生.在三种炒菜方式中,炸产生的颗粒物最多,炒次之,煎最少.

3)在炒表面积最大的青菜时,其数浓度排放因子、平均粒径和几何标准差是最大的,中位径最大的是用油最多的炸鱼丸.

4)在与汽车尾气颗粒的对比中,油烟颗粒的中位径、平均粒径、数浓度最大粒径和几何标准差的平均值都要大.

5)炒菜期间产生大量的超细油烟颗粒,测得的纳米级颗粒浓度高达五次方,这些直接排放到空气的超细微粒通过进一步的凝并、吸湿以及大气光化学作用形成典型的亚微米级灰霾粒子.

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The emission characteristics of ultrafine particles produced by cooking

CAI Zhiliang, SUN Zai, CHEN Qiufang, YANG Wenjun

(College of Metrology and Measurement Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China)

The ultrafine particles (UFPs) produced during cooking were measured with the fast mobility particle sizer (FMPS). The results showed that the concentration of UFPs was logarithmic unimodel distribution in the edible oil heating stage, with the peak between 60 and 70 nm. The concentration of UFPs became logarithmic bi-modal distribution after putting in the dish. The mean particle diameter and its mean and geometric standard deviation of UFPs produced by cooking vegetable were 83.84 nm and 2.62 nm, respectively. The parameters of automobile exhaust was smaller than others. The median and geometric mean of UFPs produced in cooking fish ball were 80.6 nm and 57.98 nm, respectively. By an analysis of several cooking ways such as sauting, decocting and frying, we found that frying produced the highest UFPs, while decocting produced the least. Rolling has the most important effect on UFP production during sauting.

kitchen lampblack; ultrafine particle; number concentration; way of cooking