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

• 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
• 来源期刊: 能源环境保护
• 学科: 地球科学
• 关键词: 制药企业 VOCs 特征因子 机器学习
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 防治技术|Control Technology
• 页码范围: 77-82
• 页数: 6页
• 分类号: X701
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8759.2022.01.012

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.