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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
  • 363
  • 118
  • 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

  • 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

  • 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。

  • 关键词

    制药企业VOCs特征因子机器学习

  • 基金项目(Foundation)
    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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