废气集中处置及资源化利用"基础设施"——中小工业园区VOCs治理的综合解决方案

现代中小工业园区作为国家工业基础发展战略的重要组成部分,面对日益提高和严峻的环保形势,正积极探索一条"投得起,用得好"的高效治理污染的道路.本文针对化工,医药,印刷,涂装等VOCs排放行业的中小园区,提出VOCs集中收集治理的新概念——废气集中处置及资源化利用基础设施.建立在我方实施的VOCs跨区收集和统一燃烧高效率治理的成功案例上——投资和运行费用较单独治理均下降2/3,本文规划和建立和针对VOCs排放中小企业园区的VOCs集中处置及资源化利用模型,详细阐述和对比了分散式治理和集中式治理的利弊.在效率相同的前提下,VOCs集中治理的投资费用和运行费用较分散式均降低2/3强.此外,浓缩的VOCs在保障安全的前提下,可用于燃烧后余热回收,转变为一种燃料型资源.

某化学工业园区重点行业企业VOCs污染问题初探

针对某化工园区重点行业企业挥发性有机物(VOCs)污染问题,通过对其中50家企业的原料,设备,数据调查以及现场考察,总结其VOCs的使用种类与数量,治理设备与排放情况.对一些典型VOCs排放企业分析,提出针对性减污措施.根据化工园区的VOCs特点与危害性,提出管理,控制,治理等方面的建议.

连云港市化工园区VOCs排放情况调查研究

化工园区产生的工业废气其主要来源是连云港市VOCs的排放,本文通过对连云港市六个主要化工园区VOCs产生情况进行调查,统计出了连云港市化工园区VOCs排放情况.结果表明,化工园区企业排放的VOCs中醇类和卤代烃占比最多,分别占比54.60% 和23.74%.VOCs排放总量最多的园区为(灌南)化工产业园,最少的为(连云)板桥工业园.

加强医化园区挥发性有机化合物(VOCs)废气防治

医化园区集中了大量医药化工企业,这些企业不可避免大量使用有机溶剂,产生的挥发性有机化舍物废气量大且臭,这些废气不仅影响着企业内的员工,而且对周边环境也造成很坏的影响。排摸医化园区VOCs废气主要来源及特征,采用清洁生产、预处理,以源头控制和末端治理相结合来防治VOCs废气。

广东省环保局提高准入门槛,印刷类新项目建设有限制

日前,广东省环保局发布《广东省打赢蓝天保卫战行动方案(2018-2020年)》(征求意见稿),方案明确了广东地区环保任务,对新建项目、散乱污、VOCs治理等都给出了明确的意见。根据方案,珠三角地区禁止新增化工园区和新建生产和使用高VOCs含量的溶剂型涂料、油墨、胶粘剂等项目。同时部分地区对新建印刷类项目也有所限制。

煤化工与石油化工园区VOCs管控水平对比及对煤化工行业大气管控的借鉴研究

通过对比某内陆地区煤化工园区与某沿海地区石油化工园区的挥发性有机物(VOCs)管控实践,揭示了不同产业结构下VOCs污染特征,治理技术路径和管理机制的差异,为煤化工行业借鉴石化行业VOCs管控经验提供系统性参考.研究表明,某煤化工基地VOCs无组织排放主要来自设备泄漏,储罐呼吸阀排放,装卸作业逸散等,石油化工X园区以储罐泄漏和工艺废气为主;技术层面,石油化工园区的"天空地一体化"监测网络和近零排放技术减排效果显著,煤化工园区则需加强高精度监测设备部署和治理工艺升级;管理方面,石油化工园区的网格化监管和约束机制值得煤化工企业借鉴.通过系统性学习石化行业经验,煤化工企业可有效提升VOCs管控水平,改善大气环境质量.

GA-BP在化工园区VOCs预测模型中的应用

工业园区的VOCs状态不稳定会严重威胁环境和人类的健康.因此,需要组建VOCs预测模型对工业园区的VOCs进行预测.但是采用当前模型进行工业园区VOCs 预测时,VOCs受外界因素影响较大,无法详细地拟合出VOCs不同状态,存在预测误差大的问题.为此,提出一种基于遗传算法和BP神经网络的工业园区VOCs预测模型.该模型利用BP神经网络将半导体气体试验,色谱柱试验,VOCs的浓度信息各部分对应数据和VOCs的"稳定状态","不稳定状态","超常状态","严重状态"作为神经网络的输入层和输出层.基于遗传理论思想优化BP神经网络构建工业园区VOCs预测拓扑结构.给出污染指数指标样本数据,组建工业园区VOCs预测模型.实验仿真证明,该模型预测可靠性高,分辨力强,为工业园的VOCs全面治理提供思路.