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热油阶段油烟颗粒源散发特性的实验研究

2018-05-18陈洁高军杜博文

建筑热能通风空调 2018年3期
关键词:热油花生油油烟

陈洁 高军* 杜博文

同济大学机械与能源工程学院

0 引言

传统的中式烹饪高温、 多油, 在烹饪过程中会产生大量的空气污染物,包括气态污染物和颗粒物, 造成厨房空间内油烟污染严重, 热环境恶劣, 并对烹饪个体有潜在的健康危害[1-5]。研究发现中式烹饪对室内0.5~5 μm的颗粒物浓度贡献率约为 30%[6],中式烧烤会导致亚微米级颗粒物和PM2.5浓度升高, 甚至分别高于正常值的5倍、90倍 [7] 。近年来, 国内外已有部分学者通过实验或数值模拟的方法, 将颗粒物的室内暴露浓度与油烟散发过程或散发条件关联起来。曹昌盛等 [8] 用激光粒度仪测量了0.1~10μm的粒径, 发现烹饪过程中 1.0-4.0 μm油烟颗粒源散发强度近似为 PM0.1-10总散发强度的100%。 Lai和Ho [9] 通过假定3.5μm的恒定粒径, 研究了住宅厨房烹饪产生颗粒物的空间浓度变化。本文拟研究确定厨房空间内简化的烹饪过程—— —热油过程所产生的颗粒物散发特性, 用于下一步预测厨房空间内油烟颗粒物的分布及烹饪个体的暴露浓度。

1 实验系统与测试方法

1.1 颗粒源散发特性实验系统及仪器

图 1是油烟污染源散发特性研究实验台装置图。油烟颗粒源散发特性的测量全部在该标准化的圆柱锥顶散发舱 (半径0.8m、 高0.75m, 材料为耐高温的不锈钢) 内进行, 这样可以保证除少部分的沉降外, 整个实验过程中产生的油烟颗粒散发量能够被准确捕集。该实验台装置包括: 一台电磁炉, 一个烹饪炒锅, 一套油温加热装置, 一套排风装置 (包括一条排风管 (排风管上有一段标准喷嘴流量段) 及风量控制阀门、 采样分歧管, 离心风机)。采样监测点设置在距离排风罩出风口水平0.8m处的排风管内,通过采样分歧管连接各个采样监测仪器。由于离心风机风量大, 且采样分歧管所在断面距离局部阻力构件 (弯头) 的距离大于 5倍管道直径 (0.06m), 可近似认为烹饪过程中散发的油烟颗粒在此处已经混合均匀。颗粒物的 PM2.5质量浓度利用 DUSTTRAK II气溶胶监测仪 8532 测量, 采样流量 3.0 l/min,质量浓度范围为 0.001~150mg/m3。颗粒物的数量浓度利用 CPC醇基凝聚核粒子计数器3775 测量, 粒径范围 >4 nm, 颗粒物粒子数量浓度范围为 0-107 个 /cm3。排风量利用接至标准喷嘴的KIMO数字微压计测量。 考虑到烹饪锅底及锅内壁、 外壁温度的不同, 将锅面分为锅底和锅内, 外壁三个部分,利 用VarioCAMhr research红外热成像仪测试获得烹饪过程中油和锅的平均温度。

图1 油烟污染源散发特性研究实验台

1.2 热油过程颗粒源散发特性实验方法及流程

因烹饪过程的多样性和复杂性, 油烟颗粒浓度测试稳定性难以控制, 采用简化的烹饪过程—— —静态食用油加热的方法实现相对稳定的油烟散发过程。根据已搭建的实验台, 从热油过程切入, 通过实验对 4种植物油的加热油烟颗粒源散发率进行了研究, 并在此基础上, 确定一个相对稳定的可控散发工况, 进一步通过实验得到该工况下油烟颗粒源散发强度及规律。油温加热过程采用温度控制的办法, 各工况均从起始环境温度加热至260℃左右。 实验用油有: 花生油, 菜籽油,大豆油及葵花籽油, 油量为300ml。

实验流程: 先设置加热装置上的最终稳定油温为260 ℃, 并开启散发舱的离心风机, 调整风阀开度, 使排风量保持300m3/h。接着开启门, 窗和各监测仪器,运行风机 60min, 降低散发舱的环境背景浓度至相对稳定值。随后开启加热装置 (和搅拌器), 从 25℃左右室温加热食用油,至第 4min时加热到260℃后继续加热 10min。然后关闭加热装置。在实验的14min 内利用 DUSTTRAK 和 CPC 3775 记录油烟颗粒物的浓度值。实验结束后, 开启门窗并调大排风量,增大舱体的换气次数, 快速降低舱内的油烟颗粒浓度至较低值, 刷洗烹饪锅, 再次测量背景浓度至稳定值,然后进行下一组实验。散发实验重复3次。

2 实验结果与分析

2.1 不同种类油品的油烟颗粒源散发浓度

图 2是 4种实验用植物油840 s 内 0.04 μm 以上颗粒物数量浓度随时间变化的统计规律 (图中横坐标的0时刻对应实验开始加热的时间,误差条为标准偏差)。从图中可以看出,4种油的颗粒物数量浓度变化规律趋于一致, 先急剧增加, 460 s时达到最大, 随后缓慢下降。但不同种类油的峰值浓度有显著差异,0.04μm以上颗粒物数量浓度的峰值浓度按油品排序为花生油>菜籽油>大豆油>葵花籽油,花 生油的峰值浓度最大( 9.19×104个 /cm3) ,葵 花籽油的峰值浓度最小( 4.17×104个/cm3) ,最 大值为最小值的 2.2倍。在实验过程中,确 实发现加热花生油时,油 烟散发量明显比其他几种植物油要多。因此,对 于中式高温烹饪,应当谨慎使用花生油,推 荐使用葵花籽油等油烟颗粒散发量小的油品。

图2 热油过程6种植物油0.04 μm以上颗粒物数量浓度变化曲线

2.2 植物油加热过程的动态油温

油烟颗粒源散发强度可作为室内油烟颗粒动力学计算厨房空间的油烟颗粒物分布及个体暴露的重要初始边界条件, 因此在前述的实验基础上, 选定相对不利的油品—— —花生油作为散发油品。综合考虑到实际烹饪过程中有添加调料, 且锅铲不断翻动食材的动作,本实验的散发工况最终定为花生油 200ml, 辣椒粉 10 g(均匀洒满油面), 电动搅拌器(转速120 rpm) 在加热过程中匀速搅拌锅内的油。

图3 红外热成像仪拍摄的热油过程油和锅的平均温度

图3 (a) 是红外热成像仪拍摄测量的锅底、 锅内壁表面温度, 第一部分锅底温度, 第二部分锅内壁表面温度, 图 3 (b) 是锅外壁表面温度。 图4是4min热油过程中油温、 锅内 (外) 壁温的动态变化曲线。油温曲线呈现单峰分布, 峰值出现在第 310 s, 即在前 4min 内迅速从环境温度加热到 260℃,然后降低到 250℃左右的稳定温度。温度高于200 ℃在中式烹饪中非常普遍, 例如炒菜和油炸等烹饪操作。锅内 (外) 壁温的变化模式几乎相同, 在前4min内迅速达到较高温度后,缓慢增加。

图4 热油过程油温、锅内(外)壁温曲线

图5 热油过程油烟颗粒物浓度曲线

2.3 花生油加热过程颗粒物浓度与散发强度

图5 是花生油加热过程中散发的0.04μm 以上油烟颗粒物数量浓度曲线和PM2.5质量浓度曲线,与 温度变化曲线趋势切合,表 明随着温度升高而油烟散发增强。图中给出了三组重复性实验相应的标准差,可 以看出实验重复性和一致性很好。花生油加热过程中0.04μm 以上油烟颗粒物数量浓度和PM2.5质量浓度曲线均呈单峰分布。随着锅温不断上升,颗 粒物浓度不断攀升,如 图 5( a),数 量浓度在第 185 s 达到峰值,约 1.45×105个 /cm3, 如 图 5( b),PM2.5 质量浓度在第250 s达到峰值,5247.52 μg /m3。 而后,逐渐呈下降趋势。颗粒物浓度峰值出现的时间早于温度峰值,其 下降趋势比温度曲线的下降趋势大。这说明油烟散发颗粒物与温度之间有密切而复杂的关联。

颗粒源的散发强度由体积浓度法得来,即将图 5中实验测得的颗粒物浓度值乘以油烟机排风量300m3/ h,结 果如图6所示。散发强度的变化规律和浓度一样。花生油加热过程数量散发强度峰值为 1.21×1010个 /s,PM2.5 质量散发强度峰值为 437.293 μg /s。在整个烹饪过程中的累计散发量分别为 3.92×1011个和45.79μg 。

图6 热油过程油烟颗粒物散发强度

3 结论

本文通过住宅厨房油烟颗粒源散发特性研究实验,对4种植物油的加热油烟颗粒源散发率进行了研究, 并在此基础上, 确定一个相对稳定的可控散发工况, 进一步通过实验得到该工况下油烟颗粒源散发强度及规律。获得的主要结论如下:

1) 油烟颗粒的源散发强度与油的种类密切相关,实验中, 花生油的峰值浓度最大 (9.19×104个 /cm3), 葵花籽油的最小 (4.17×104个 /cm3), 最大值为最小值的2.2倍。

2)油烟散发颗粒物与温度之间有密切而复杂的关联。

3) 花生油加热过程的0.04μm以上油烟颗粒物数量浓度和PM2.5质量浓度曲线均呈单峰分布。数量浓度在第185 s 达到峰值,约1.45×105个/cm3,PM2.5质量浓度在第250 s达到峰值,5247.52μg /m3;

4)颗 粒物浓度值乘以油烟机排风量得到了相应的颗粒源散发强度,花 生油加热过程数量散发强度峰值为 1.21 ×1010个 /s,PM2.5 质 量 散 发 强 度 峰 值 为437.293μg /s。在 整个烹饪过程中的累计散发量分别为3.92×1011个和45.79μg 。油烟颗粒源散发强度可作为室内油烟颗粒动力学计算厨房空间的油烟颗粒物分布及个体暴露的重要初始边界条件。

参考文献

[1] Chowdhury Z,Le LT,Masud AA,et al.Quantification of indoor air pollution from using cookstoves and estimation of its health effects on adult women in northwest Bangladesh[J].Aerosol Air Qual Res 2012;12:463-475.

[2] Saha S,Guha A,Roy S.Experimental and computational investigation of indoor air quality inside several community kitchens in a large campus[J].Build Environ,2012,52:177-190.

[3] Li A,Zhao Y,Jiang D,Hou X.Measurement of temperature,relative humidity,concentration distribution and flow field in four typical Chinese commercial kitchens[J].Build Environ,2012,56:139-150.

[4] Gao J,Cao C,Zhang X,et al.Volume-based size distribution of accumulation and coarse particles(PM0.1-10)from cooking fume during oil heating[J].Build Environ,2013,59:575-580.

[5] 吴鑫.烹饪油烟的排放特征及颗粒物的个体暴露研究[D].上海:华东理工大学,2015.

[6] Liao C,Chen S,Chen J,et al.Contributions of Chinese-style cooking and incense burning to personal exposure and residential PM concentrations in Taiwan region[J].Sci Total Environ,2006,358:72-84.

[7] He C,Morawska L,Hitchins J,et al.Contribution from indoor sources to particle number andmass concentrations in residential houses[J].Atmos Environ,2004,38(21):3405-3415.

[8] 曹昌盛.住宅厨房油烟颗粒个体暴露与通风改善[D]. 上海:同济大学,2013.

[9] Lai ACK,Ho YW.Spatial concentration variation of cooking-emitted particles[J].Build Environ,2008,43(5):871-876.

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