典型文献
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
文献摘要：
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.
文献关键词：
制药企业;VOCs;特征因子;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
景德基;程娜娜;蔡兴农;石展宏;杨春亚;李素静;王俏丽;李伟
作者机构：
浙江大学 化学工程与生物工程学院,浙江 杭州310007;浙江工业大学 环境学院,浙江 杭州310014
文献出处：
引用格式：
[1]景德基;程娜娜;蔡兴农;石展宏;杨春亚;李素静;王俏丽;李伟-.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(01):77-82
A类：
污染源成分谱
B类：
基于机器学习,制药企业,工艺过程,VOCs,排放特征,特征因子,制药行业,重点行业,减排策略,准确识别,排放企业,精细化工园区,典型化,化学合成,合成制药,特征选择,分类分析,甲苯,丙酮,乙醛,苯甲醛,正己烷,精简,浓度分布,排放物,物种组成
AB值：
0.342767
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