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基于机器学习的典型制药企业工艺过程VOCs排放特征因子识别

免费下载 免费下载 2022年01期

    摘要：制药行业生产工艺复杂，VOCs排放显著，是实施工业VOCs减排的重点行业。为落实制药行业VOCs减排策略，需准确识别重点排放企业和工艺过程。基于精细化工园区典型化学合成制药企业VOCs污染源成分谱，结合特征选择、分类分析、聚类分析等机器学习... 展开+
    摘要：

    制药行业生产工艺复杂，VOCs排放显著，是实施工业VOCs减排的重点行业。为落实制药行业VOCs减排策略，需准确识别重点排放企业和工艺过程。基于精细化工园区典型化学合成制药企业VOCs污染源成分谱，结合特征选择、分类分析、聚类分析等机器学习手段，进行了VOCs特征因子识别。结果表明：该企业VOCs排放的特征因子为甲苯、丙酮、乙醛、苯甲醛和正己烷；机器学习手段所识别的特征因子数量精简，在各个生产过程具有相似的浓度分布，体现了污染源VOCs排放物种组成上的差异。

    收起-

    作者：

    • 景德基
    • 程娜娜
    • 蔡兴农
    • 石展宏
    • 杨春亚
    • 李素静
    • 王俏丽
    • 李伟

    作者简介

    景德基（1997-），男，贵州黔东南州人，学士，研究生在读，主要研究方向为小尺度工业地区大气污染溯源研究。E-mail:deji_jing@zju.edu.cn
    第一通讯作者简介：王俏丽（1990-），女，浙江义乌人，博士，讲师，主要研究方向为大气污染特征及溯源研究。E-mail:chocowang@zju.edu.cn
    第二通讯作者简介：李伟（1965-），男，江西上饶人，博士，教授，主要研究方向为大气污染防控。E-mail:w_li@zju.edu.cn

    单位

    • 浙江大学化学工程与生物工程学院
    • 浙江工业大学环境学院

    关键字

    • 制药企业
    • VOCs
    • 特征因子
    • 机器学习

    基金项目

    浙江省重点研发计划项目（2021C03178,2021C03165）

    引用格式

    景德基，程娜娜，蔡兴农，等.基于机器学习的典型制药企业工艺过程VOCs排放特征因子识别［J］.能源环境保护，2022,36（1）：77-82.
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