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SIFT-MS车内VOC检测

简要描述:

Syft Technologies公司的SIFT-MS仪器,具有极高的灵敏度、选择性以及无歧视性分析等特点,在汽车行业过程分析、QA实验室和R&D实验室应用中具有无以伦比的优势。

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SIFT-MS在汽车领域的应用

挥发性有机化合物 (VOCs) 和挥发性无机气体 (VIOC) 是从汽车的各种组件、车箱内部零部件和装饰物散发出来的,也经由机动车辆燃烧产物产生。其中一些排放物具有高毒性 (包括致癌物苯和甲醛),一些排放物具有破坏作用 (致使人的身体产生敏感化),而大多数都是产生光化学烟雾的罪魁祸首。监管机构和行业部门已经意识到这个公共卫生及环境问题, 致力于减少排放物,避免公众和环境受到危害。因此,需要一种技术能够简单、快速、全面完整地分析这些化学品。

选择离子流动管-质谱 (SIFT-MS) 克服了传统分析技术的缺点,能实时定量分析各种性质不同的气体,同时具有宽线性动态范围。具备极高选择性、长期运行稳定性、易于使用、易于集成等优点。

SIFT-MS在检测下限、定量分析方面取得了突破性进展,可追踪查找汽车工业中有害气体的排放 (溯源性分析)。以下是Syft Technologies公司的SIFT-MS测试汽车尾气排放及汽车组件散发的VOCs的信息。

 

汽车车箱内空气质量 (VIAQ) 分析

SIFT-MS可提供快速、全面、灵敏的分析,是分析汽车内饰散发的各种化学性质不同的VOCs的理想工具。

传统的测试方法是基于实验室的分析技术,气质联 (GC-MS) 和高效液相色谱 (HPLC-UV) 。价格不符合 “性/价” 比的要求,样本周转时间长,需要专门的技术人员操作,无法在生产线或停车场进行快速测试

SIFT-MS能在现场简单、快速地分析所有醛类、苯类化合物和其它VOCs,快速检测从生产线上下来的每辆车,使快速反馈成为现实!确保快速识别和隔离与标准产品规格有偏差的产品,利于迅速采取正确措施,将使用者的损失降到低。

 

SIFT-MS 检测同一生产商的三辆新车的结果

 

原料和零部件散发物质检测

监管日益严格的机动车室内排放检测,促使原始设备制造商们 (OEMs) 为原料和零部件供应商制订对应的排放标准,防止在整车中出现不合格部件。

VIAQ应用相似,常规测试的分析技术成本高、操作复杂、效率低下。而SIFT-MS能够提供全面的分析,具有高分析通量、成本低的优点 - 是确保每批次产品保持一致性 (能分析不同化学 性质的组分) 的理想分析工具,能够分析醛、苯、邻苯二甲酸酯、芳烃、卤代有机物等有机化合物……

OEM和供应商们均能从快速周转中受益,因为具有高排放的批次产品在货运前可以被快速识别检测出来,避免拒收带来的昂贵代价。宽范围的产品筛检,也能使供应商早期识别产品出现的问题,尽快优化产品工艺,减少产品损失或返工。

 

检测3种皮革样品散发出的各种高挥发性化合物

 

发动机排放和催化剂研发

汽车工业尽管在燃料品质 (包括改变添加剂)、内燃机和催化转换器等方面取得不小进展,但是机动车辆的发动机制造的VOCs和无机气体的排放量依然很大,是城市地区污染的重要来源。

SIFT-MS在研究减少发动机排放方面具有独特的优势,因为它能够做到:

· 即使在高湿环境下,也能够实时分析各种不同的VOCs和一些无机气体 (如CO2NH3H2S、NOxSOx),能够提供更全面的排放分析。

· 能够监测瞬时效应产生的排放,如加速过程中产生的突发性排放。常规技术完全无法做到!

SIFT-MS具有的这些性能,使其能够获取比常规分析方法更深入、全面的分析结果。此快速分析结果能够将存在的问题快速反馈给研发部门,也能够为生产者快速提供决策。

 

监测配置催化转换器的Nissan Murano (3年车龄) 尾气排放中的含氧化合物

 

电池和燃料电池应用

SIFT-MS具有的简单、全面的分析能力, 是监测电池使用中或电池失效、滥用所产生的气体之理想分析工具。

· 酸性气体,如氯化氢 (HCl), 氟化氢 (HF)、硝酸 (HNO3) 和二氧化硫 (SO2)

· 使用在锂离子电池中的有机电解液,包括碳酸二甲酯、碳酸二乙酯。

SIFT-MS是研究燃料电池和燃料持续质量的理想分析 工具。

R&D应用包括燃料电池转换效率的评估、活性杂质 (如氨和硫化氢) 对燃料电池催化剂的影响评估等。SIFT-MS还能对保证燃料气体供应的持续质量提供一种经济性解决方案,确保燃料中不包含一些化合物,其浓度足以对商品化配置的燃料电池造成不利影响。

 

采用NO2- 检测 HCl 的线性响应

 

Syft Technologies公司的SIFT-MS仪器,具有极高的灵敏度、选择性以及无歧视性分析等特点,在汽车行业过程分析、QA实验室和R&D实验室应用中具有无以伦比的优势

 

 

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