VOCs废气治理工业化设备处理浓度低于5mg/m³

2023-10-13 09:10

本文主要是介绍VOCs废气治理工业化设备处理浓度低于5mg/m³,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

近年国家对VOCs的治理要求越来越高,全国各地各行业陆续颁布了多项关于VOCs治理的排放标注,包含并不限于以下标准:

涉及到VOCs控制的环保国家标准达到26项、地方标准达50多项;

一些标准对排放要求极高,如二氯甲烷限值20mg/m³,甲苯限值7mg/m³,二氯乙烷限值5mg/m³,苯限值4mg/m³等

此外,各地的经济发展状况不同,因此有机废气的排放情况也有很大差别,无法做到统一管控;

同时,工业排放VOCs种类繁多,浓度范围波动较大,而企业在技术使用上缺乏针对性,致使废气治理设施的使用效果通常较差

海普特种吸附工艺适用VOCs治理范围

针对现有废气排放相关标准,我公司研发的特种吸附材料可处理的废气大致分为以下五大类:

1、烷烃:正己烷、庚烷、环己烷、120号溶剂油、6号溶剂油、石油醚、硅醚等

2、卤代烃:氯乙烷、三氯乙烯、二氯丙烷、三氯乙烷、二氯乙烷、二氯甲烷、三氯甲烷、氯苯、溴乙烷、环氧氯丙烷等

3、芳烃:

这篇关于VOCs废气治理工业化设备处理浓度低于5mg/m³的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/202168

相关文章

无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案

墙体画线地图切分方案 针对问题:墙体两侧特征混淆误匹配,导致建图和定位偏差,表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路:预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线,先使用切分地图的工程化方案,即墙体两侧切分为不同地图,在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理:切分地图基于关键帧位置,而非点云。 理论基础:光照是直线的,一帧点云必定只能照射到墙的一侧,无法同时照到两侧实践考虑:关

【区块链 + 人才服务】可信教育区块链治理系统 | FISCO BCOS应用案例

伴随着区块链技术的不断完善,其在教育信息化中的应用也在持续发展。利用区块链数据共识、不可篡改的特性, 将与教育相关的数据要素在区块链上进行存证确权,在确保数据可信的前提下,促进教育的公平、透明、开放,为教育教学质量提升赋能,实现教育数据的安全共享、高等教育体系的智慧治理。 可信教育区块链治理系统的顶层治理架构由教育部、高校、企业、学生等多方角色共同参与建设、维护,支撑教育资源共享、教学质量评估、

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

数据治理框架-ISO数据治理标准

引言 "数据治理"并不是一个新的概念,国内外有很多组织专注于数据治理理论和实践的研究。目前国际上,主要的数据治理框架有ISO数据治理标准、GDI数据治理框架、DAMA数据治理管理框架等。 ISO数据治理标准 改标准阐述了数据治理的标准、基本原则和数据治理模型,是一套完整的数据治理方法论。 ISO/IEC 38505标准的数据治理方法论的核心内容如下: 数据治理的目标:促进组织高效、合理地

如何编写Linux PCIe设备驱动器 之二

如何编写Linux PCIe设备驱动器 之二 功能(capability)集功能(capability)APIs通过pci_bus_read_config完成功能存取功能APIs参数pos常量值PCI功能结构 PCI功能IDMSI功能电源功率管理功能 功能(capability)集 功能(capability)APIs int pcie_capability_read_wo

Thymeleaf:生成静态文件及异常处理java.lang.NoClassDefFoundError: ognl/PropertyAccessor

我们需要引入包: <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>sp

jenkins 插件执行shell命令时,提示“Command not found”处理方法

首先提示找不到“Command not found,可能我们第一反应是查看目标机器是否已支持该命令,不过如果相信能找到这里来的朋友估计遇到的跟我一样,其实目标机器是没有问题的通过一些远程工具执行shell命令是可以执行。奇怪的就是通过jenkinsSSH插件无法执行,经一番折腾各种搜索发现是jenkins没有加载/etc/profile导致。 【解决办法】: 需要在jenkins调用shell脚

明明的随机数处理问题分析与解决方案

明明的随机数处理问题分析与解决方案 引言问题描述解决方案数据结构设计具体步骤伪代码C语言实现详细解释读取输入去重操作排序操作输出结果复杂度分析 引言 明明生成了N个1到500之间的随机整数,我们需要对这些整数进行处理,删去重复的数字,然后进行排序并输出结果。本文将详细讲解如何通过算法、数据结构以及C语言来解决这个问题。我们将会使用数组和哈希表来实现去重操作,再利用排序算法对结果

8. 自然语言处理中的深度学习:从词向量到BERT

引言 深度学习在自然语言处理(NLP)领域的应用极大地推动了语言理解和生成技术的发展。通过从词向量到预训练模型(如BERT)的演进,NLP技术在机器翻译、情感分析、问答系统等任务中取得了显著成果。本篇博文将探讨深度学习在NLP中的核心技术,包括词向量、序列模型(如RNN、LSTM),以及BERT等预训练模型的崛起及其实际应用。 1. 词向量的生成与应用 词向量(Word Embedding)

使用协程实现高并发的I/O处理

文章目录 1. 协程简介1.1 什么是协程?1.2 协程的特点1.3 Python 中的协程 2. 协程的基本概念2.1 事件循环2.2 协程函数2.3 Future 对象 3. 使用协程实现高并发的 I/O 处理3.1 网络请求3.2 文件读写 4. 实际应用场景4.1 网络爬虫4.2 文件处理 5. 性能分析5.1 上下文切换开销5.2 I/O 等待时间 6. 最佳实践6.1 使用 as