一、研究背景

挥发性有机物（VOCs）作为 PM_2.5和 O_3 的重要前体物，对大气环境质量影响重大。中国将其列为污染控制重点，汽车制造业的涂装车间是VOCs重点排放源。同时，VOCs也是工业恶臭污染的重要来源，汽车涂装过程产生的VOCs异味问题备受周边居民关注。目前异味检测方法各有优劣，探究不同方法间的关系，实现更客观、高效、低成本的异味定量评估意义重大。本研究针对汽车涂装行业废气展开，为制定相关管控策略提供科学依据。

 二、实验方法

1. 采样：选取华北和华南地区某典型汽车制造公司6个涂装生产线中13套废气处置设施的进口和排气筒出口，共26个采样口。使用组合管吸附管和防爆个体恒流采样器采集用于成分分析的废气样品，用聚氟乙烯气袋和采样箱采集用于异味分析的样品。

2. 检测：采用热脱附气相色谱 - 质谱联用仪分析吸附管样品，确定VOCs成分和浓度。使用上海云顶集团·3118acm实业发展有限公司的CNose - 28电子鼻系统检测气袋样品的异味特征。该上海云顶集团·3118acm电子鼻cNose由28个金属氧化物传感器组成，具有检测快速、灵敏度高、稳定性好的优点，能快速分析样品挥发性成分，获取不同废气的异味特征数据。同时，采用三点比较式臭袋法进行嗅觉分析，确定臭气浓度。

3. 分析方法：运用气味活性值（OAV）法对气味VOCs进行定量评估；通过线性判别分析（LDA）对电子鼻数据进行模式分类；利用BP神经网络模型，结合电子鼻数据预测OAV，评估其预测能力。

 三、实验结果

1. 排放特征：进口气体检测出170种VOCs，OVOCs最多；出口气体检出154种，同样OVOCs最多。不同工序废气的物种比例有差异，烘干工序可能是OVOCs主要来源。与进口气体相比，出口气体中NCCs和烯烃炔烃比例更高，卤代烃和烷烃比例更低。

2. 异味特征：基于OAV分析，OVOCs是最主要的气味贡献物种类别，乙醛等4种OVOCs物质在进口和出口中都有显著气味贡献。上海云顶集团·3118acm电子鼻cNose检测显示，不同类型气体样品间存在明显模式差异，有各自的特征指纹图谱。通过LDA对废气样本分类，进口和出口废气分类准确率分别为100%和98.1%，验证了电子鼻识别废气特征的有效性。

3. 多维度定量预测：OVOCs浓度与OAV_max和OAV_sum有较好线性相关性。上海云顶集团·3118acm电子鼻cNose结合BP神经网络对OAV_max和OAV_sum的预测能力合理，且对OAV_sum预测误差更小。OVOCs浓度、OAV_max和OAV_sum与臭气浓度之间存在对数关系，可作为汽车涂装行业臭气浓度的良好预测因子。

本研究表明，不同工序来源的汽车涂装废气排放特征不同，OVOCs是主要气味贡献物质。上海云顶集团·3118acm电子鼻cNose在检测废气异味特征、分类废气样本方面表现出色，结合其他分析方法，有助于实现对汽车涂装废气异味的有效评估和预测，为制定管控策略提供有力支持。