CN115414770A - 垃圾废气处理方法 - Google Patents
垃圾废气处理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115414770A CN115414770A CN202211123987.7A CN202211123987A CN115414770A CN 115414770 A CN115414770 A CN 115414770A CN 202211123987 A CN202211123987 A CN 202211123987A CN 115414770 A CN115414770 A CN 115414770A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- waste gas
- way valve
- predicted
- exhaust gas
- current
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000002912 waste gas Substances 0.000 title claims abstract description 79
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 239000010813 municipal solid waste Substances 0.000 title claims abstract description 11
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims abstract description 107
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims abstract description 19
- 239000007921 spray Substances 0.000 claims description 74
- 238000005507 spraying Methods 0.000 claims description 64
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 62
- 238000004332 deodorization Methods 0.000 claims description 52
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 52
- 238000005406 washing Methods 0.000 claims description 28
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 24
- 238000012856 packing Methods 0.000 claims description 24
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 21
- 238000006303 photolysis reaction Methods 0.000 claims description 18
- 230000015843 photosynthesis, light reaction Effects 0.000 claims description 16
- 238000005201 scrubbing Methods 0.000 claims description 14
- 238000003795 desorption Methods 0.000 claims description 13
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 13
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 13
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 claims description 12
- 239000000945 filler Substances 0.000 claims description 10
- 230000002378 acidificating effect Effects 0.000 claims description 5
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 4
- 230000001590 oxidative effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 claims description 2
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 30
- 239000010806 kitchen waste Substances 0.000 description 11
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 9
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 8
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 8
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- MUBZPKHOEPUJKR-UHFFFAOYSA-N Oxalic acid Chemical compound OC(=O)C(O)=O MUBZPKHOEPUJKR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- KWYUFKZDYYNOTN-UHFFFAOYSA-M Potassium hydroxide Chemical compound [OH-].[K+] KWYUFKZDYYNOTN-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 3
- HEMHJVSKTPXQMS-UHFFFAOYSA-M Sodium hydroxide Chemical compound [OH-].[Na+] HEMHJVSKTPXQMS-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 3
- 239000003463 adsorbent Substances 0.000 description 3
- KRKNYBCHXYNGOX-UHFFFAOYSA-N citric acid Chemical compound OC(=O)CC(O)(C(O)=O)CC(O)=O KRKNYBCHXYNGOX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 239000007769 metal material Substances 0.000 description 3
- -1 polypropylene Polymers 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-N Hydrochloric acid Chemical compound Cl VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- MHAJPDPJQMAIIY-UHFFFAOYSA-N Hydrogen peroxide Chemical compound OO MHAJPDPJQMAIIY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N Ozone Chemical compound [O-][O+]=O CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000004743 Polypropylene Substances 0.000 description 2
- 229920005830 Polyurethane Foam Polymers 0.000 description 2
- CDBYLPFSWZWCQE-UHFFFAOYSA-L Sodium Carbonate Chemical compound [Na+].[Na+].[O-]C([O-])=O CDBYLPFSWZWCQE-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 2
- UIIMBOGNXHQVGW-UHFFFAOYSA-M Sodium bicarbonate Chemical compound [Na+].OC([O-])=O UIIMBOGNXHQVGW-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 2
- QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-N Sulfuric acid Chemical compound OS(O)(=O)=O QAOWNCQODCNURD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000011805 ball Substances 0.000 description 2
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 2
- OSVXSBDYLRYLIG-UHFFFAOYSA-N dioxidochlorine(.) Chemical compound O=Cl=O OSVXSBDYLRYLIG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 239000010794 food waste Substances 0.000 description 2
- 235000021190 leftovers Nutrition 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 239000007800 oxidant agent Substances 0.000 description 2
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 2
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 2
- 229920001155 polypropylene Polymers 0.000 description 2
- 239000011496 polyurethane foam Substances 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 2
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 235000017166 Bambusa arundinacea Nutrition 0.000 description 1
- 235000017491 Bambusa tulda Nutrition 0.000 description 1
- 241001330002 Bambuseae Species 0.000 description 1
- 239000004155 Chlorine dioxide Substances 0.000 description 1
- GRYLNZFGIOXLOG-UHFFFAOYSA-N Nitric acid Chemical compound O[N+]([O-])=O GRYLNZFGIOXLOG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000015334 Phyllostachys viridis Nutrition 0.000 description 1
- 239000005708 Sodium hypochlorite Substances 0.000 description 1
- 239000011425 bamboo Substances 0.000 description 1
- 235000013361 beverage Nutrition 0.000 description 1
- 239000003610 charcoal Substances 0.000 description 1
- 235000019398 chlorine dioxide Nutrition 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000002361 compost Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 description 1
- 235000012055 fruits and vegetables Nutrition 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000000813 microbial effect Effects 0.000 description 1
- 239000003595 mist Substances 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 229910017604 nitric acid Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010815 organic waste Substances 0.000 description 1
- 235000006408 oxalic acid Nutrition 0.000 description 1
- 230000033116 oxidation-reduction process Effects 0.000 description 1
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 229910000030 sodium bicarbonate Inorganic materials 0.000 description 1
- 235000017557 sodium bicarbonate Nutrition 0.000 description 1
- 229910000029 sodium carbonate Inorganic materials 0.000 description 1
- UKLNMMHNWFDKNT-UHFFFAOYSA-M sodium chlorite Chemical compound [Na+].[O-]Cl=O UKLNMMHNWFDKNT-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 229960002218 sodium chlorite Drugs 0.000 description 1
- SUKJFIGYRHOWBL-UHFFFAOYSA-N sodium hypochlorite Chemical compound [Na+].Cl[O-] SUKJFIGYRHOWBL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 229910052723 transition metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000003624 transition metals Chemical class 0.000 description 1
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D53/00—Separation of gases or vapours; Recovering vapours of volatile solvents from gases; Chemical or biological purification of waste gases, e.g. engine exhaust gases, smoke, fumes, flue gases, aerosols
- B01D53/34—Chemical or biological purification of waste gases
- B01D53/74—General processes for purification of waste gases; Apparatus or devices specially adapted therefor
- B01D53/75—Multi-step processes
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D53/00—Separation of gases or vapours; Recovering vapours of volatile solvents from gases; Chemical or biological purification of waste gases, e.g. engine exhaust gases, smoke, fumes, flue gases, aerosols
- B01D53/007—Separation of gases or vapours; Recovering vapours of volatile solvents from gases; Chemical or biological purification of waste gases, e.g. engine exhaust gases, smoke, fumes, flue gases, aerosols by irradiation
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D53/00—Separation of gases or vapours; Recovering vapours of volatile solvents from gases; Chemical or biological purification of waste gases, e.g. engine exhaust gases, smoke, fumes, flue gases, aerosols
- B01D53/02—Separation of gases or vapours; Recovering vapours of volatile solvents from gases; Chemical or biological purification of waste gases, e.g. engine exhaust gases, smoke, fumes, flue gases, aerosols by adsorption, e.g. preparative gas chromatography
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D53/00—Separation of gases or vapours; Recovering vapours of volatile solvents from gases; Chemical or biological purification of waste gases, e.g. engine exhaust gases, smoke, fumes, flue gases, aerosols
- B01D53/34—Chemical or biological purification of waste gases
- B01D53/74—General processes for purification of waste gases; Apparatus or devices specially adapted therefor
- B01D53/77—Liquid phase processes
- B01D53/78—Liquid phase processes with gas-liquid contact
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D53/00—Separation of gases or vapours; Recovering vapours of volatile solvents from gases; Chemical or biological purification of waste gases, e.g. engine exhaust gases, smoke, fumes, flue gases, aerosols
- B01D53/34—Chemical or biological purification of waste gases
- B01D53/74—General processes for purification of waste gases; Apparatus or devices specially adapted therefor
- B01D53/84—Biological processes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D2251/00—Reactants
- B01D2251/10—Oxidants
- B01D2251/106—Peroxides
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D2251/00—Reactants
- B01D2251/10—Oxidants
- B01D2251/108—Halogens or halogen compounds
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D2251/00—Reactants
- B01D2251/30—Alkali metal compounds
- B01D2251/304—Alkali metal compounds of sodium
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D2251/00—Reactants
- B01D2251/30—Alkali metal compounds
- B01D2251/306—Alkali metal compounds of potassium
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D2251/00—Reactants
- B01D2251/60—Inorganic bases or salts
- B01D2251/604—Hydroxides
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D2258/00—Sources of waste gases
- B01D2258/02—Other waste gases
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
- B01D—SEPARATION
- B01D2259/00—Type of treatment
- B01D2259/80—Employing electric, magnetic, electromagnetic or wave energy, or particle radiation
- B01D2259/804—UV light
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A50/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE in human health protection, e.g. against extreme weather
- Y02A50/20—Air quality improvement or preservation, e.g. vehicle emission control or emission reduction by using catalytic converters
Abstract
本发明公开了一种垃圾废气处理方法，包含：收集一段时间内进入废气处理设备的废气的含量信息及其对应的时间，含量信息包含浓度信息；将含量信息打上对应的时间标记作为输入到搭建好的预测模型中对其进行训练；废气处理设备根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配。本发明的垃圾废气处理方法，废气处理设备在无需通过检测器实时对进入的废气进行检测的情况下预测当前的废气的状态，从而根据预测的情况进行适应性匹配。
Description
技术领域
本发明属于餐厨垃圾处理技术领域，具体涉及一种垃圾废气处理方法。
背景技术
餐厨垃圾，包括餐饮垃圾及厨余垃圾。餐饮垃圾，通常指餐馆、食堂等集中餐饮供应单位产生的饮食剩余物及加工过程中产生的废弃物。厨余垃圾，通常指家庭日常生活中丢弃的果蔬、食物下脚料、剩菜剩饭等易腐有机垃圾。2017年我国餐厨垃圾已接近10000万吨，但实际处理量仅有1300万吨，处置率不到14％。预计在2022年，我国餐厨垃圾总量将超过15000万吨，处置率达到25％以上。因此，餐厨垃圾处理市场空间巨大。随着餐厨垃圾处理厂的大规模建设，由此引发的邻避效应越加突出。尤其是臭气扰民问题，已成为餐厨垃圾处理厂建设与运行的重大阻碍。
餐厨垃圾处理过程中产生的废气，需要废气处理设备进行处理。现有的废气处理设备，需要通过废气检测设备对进入其中的废气进行实时检测才能够进行针对性的废气处理。
发明内容
本发明提供了一种垃圾废气处理方法解决上述提到的技术问题，具体采用如下的技术方案：
一种垃圾废气处理方法，包含：
收集一段时间内进入废气处理设备的废气的含量信息及其对应的时间，含量信息包含浓度信息；
将含量信息打上对应的时间标记作为输入到搭建好的预测模型中对其进行训练；
废气处理设备根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配。
进一步地，废气处理设备包含：换热器、第一三通阀、第二三通阀、化学洗涤设备、生物滴滤设备、生物过滤设备和光解吸附设备；
第一三通阀的入口连接至换热器，第一三通阀的第一出口连接至化学洗涤设备的入口，第一三通阀的第二出口连接至第二三通阀的第一入口，第二三通阀的第二入口连接至化学洗涤设备的出口，第二三通阀的出口连接至生物滴滤设备的入口，生物滴滤设备的出口连接至生物过滤设备入口，生物过滤设备的出口连接至光解吸附设备的入口；
废气处理设备根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配的具体方法为：
第一三通阀和第二三通阀根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息中的当前浓度信息切换自身的通断状态，在预测的当前浓度信息大于第一预设值时，废气经过第一三通阀、化学洗涤设备和第二三通阀至生物滴滤设备，在预测的当前浓度信息小于等于第一预设值时，废气经过第一三通阀和第二三通阀至生物滴滤设备。
进一步地，废气处理设备还包含第一应急除臭系统；
第一应急除臭系统包含第一除臭液储存设备、第五喷淋管道和第五喷淋头，第五喷淋管道连接至第一臭液储存设备，第五喷淋头布设于第五喷淋管道，第五喷淋头将除臭液喷洒至第一三通阀和第二三通阀之间的管道中；
在预测的当前浓度信息大于第二预设值时，废气经过第一三通阀、化学洗涤设备和第二三通阀至生物滴滤设备，以及经过第一三通阀和第二三通阀至生物滴滤设备，第二预设值大于第一预设值；
第一应急除臭系统在预测的当前浓度信息大于第二预设值时开启。
进一步地，当预测模型预测出的当前浓度信息大于第二预设值时，第一三通阀根据预测模型预测出的当前浓度信息的具体大小来调节直接进入第二三通阀的废气的占比，预测模型预测出的当前浓度信息越大，直接进入第二三通阀的废气的占比越高；
第一应急除臭系统根据直接进入第二三通阀的废气的占比来确定开启的量。
进一步地，化学洗涤设备内设有化学填料层、第一喷淋系统和第一除雾器；
第一喷淋系统包含化学洗涤水箱、第一喷淋管道和第一喷淋头，第一喷淋管道连接至化学洗涤水箱，第一喷淋头布设于第一喷淋管道；
第一喷淋头位于化学填料层和第一除雾器之间；
化学洗涤水箱内装有不同成分的酸性液体、碱性液体和氧化性液体；
含量信息还包含废气成分信息；
第一喷淋系统根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息中的当前浓度信息和当前成分信息选择对应的液体成分和喷射量进行喷洒。
进一步地，废气处理设备根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配的具体方法为：
废气处理设备根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息和一定预设时间后的废气的预测含量信息进行综合适应性匹配。
进一步地，第一喷淋系统根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息中的当前浓度信息和当前成分信息确定对应的第一液体成分和第一喷射量；
第一喷淋系统再根据预测模型预测出的一定预设时间后的废气的预测含量信息中的预测浓度信息对第一喷射量进行修正，第一喷淋系统根据最终确定的第一液体成分和第二喷射量进行喷射。
进一步地，光解吸附设备内设有光解段和吸附段；
废气进入光解吸附设备后先经过光解段，再经过吸附段，最后排出光解吸附设备；
垃圾废气处理方法还包含风机、第二应急除臭系统、排气筒、第一检测器和第二检测器；
风机的入口连接至光解吸附设备出口；
第二应急除臭系统包含第二除臭液储存设备、第四喷淋管道和第四喷淋头，第四喷淋管道连接至臭液储存设备，第四喷淋头布设于第四喷淋管道，第四喷淋头将除臭液喷洒至风机后的废气管道中；
排气筒的入口连接至第二应急除臭系统的出口；
第二应急除臭系统根据第一检测器检测到的废气的浓度来确定是否开启以及开启的量。
进一步地，通过第一检测器检测到的废气的浓度对训练好的预测模型进行修正。
进一步地，废气的含量信息所对应的时间信息包含24小时时间节点信息和星期节点信息。
本发明的有益之处在于所提供的垃圾废气处理方法，废气处理设备在无需通过检测器实时对进入的废气进行检测的情况下预测当前的废气的状态，从而根据预测的情况进行适应性匹配。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的一种垃圾废气处理方法的示意图；
图2是应用本发明的一种垃圾废气处理方法的垃圾废气处理设备的示意图；
换热器10，第一三通阀30，第二三通阀40，化学洗涤设备50，化学填料层51，第一喷淋系统52，化学洗涤水箱521，第一喷淋管道522，第一喷淋头523，第一除雾器53，生物滴滤设备60，生物滴滤填料层61，第二喷淋系统62，生物滴滤水箱621，第二喷淋管道622，第二喷淋头623，第二除雾器63，第一压力传感器64，生物过滤设备70，生物过滤填料层71，第三喷淋系统72，生物过滤水箱721，第三喷淋管道722，第三喷淋头723，第三除雾器73，第二压力传感器74，光解吸附设备80，光解段81，吸附段82，风机90，第一应急除臭系统200，第一除臭液储存设备201，第五喷淋管道202，第五喷淋头203，第二应急除臭系统100，第二除臭液储存设备101，第四喷淋管道102，第四喷淋头103，排气筒110，第一检测器150，第二检测器160；
图3是应用本发明另一实施例的一种垃圾废气处理方法的垃圾废气处理设备的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”、“固定”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
对于废气处理方而言，其要进行处理的废气，尤其是餐厨垃圾的废气在不同时间段的浓度以及成分信息是有规律性的，如果能够提炼出这种隐含的规律，则无需对废气管中的废气进行检测，也能够大致根据当前的时间来判断废气的浓度以及成分信息。因此，本申请公开一种垃圾废气处理方法，如图1所示该方法，包含：S1：收集一段时间内进入废气处理设备的废气的含量信息及其对应的时间，含量信息包含浓度信息。S2：将含量信息打上对应的时间标记作为输入到搭建好的预测模型中对其进行训练。S3：废气处理设备根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配。通过本申请的垃圾废气处理方法，根据以往的废气的数据来训练一个预测模型，该预测模型训练好后，在后续的废气处理时，能够根据当前的时间信息来预测出该时间所对应的废气的浓度以及成分信息。这样，无需通过检测器对进入废气处理设备的废气进行检测也能够大致预测出废气的相关信息。预测模型可以采用现有的神经网络模型。以下具体介绍上述步骤。
对于步骤S1：收集一段时间内进入废气处理设备的废气的含量信息及其对应的时间，含量信息包含浓度信息。
通过在废气入口设置检测器，能够获取到过往的不同时间段进入到废气处理设备中的废气的相关信息。这里，废气的含量信息包含浓度信息，预选的，还包含成分信息。其中的时间所包含的内容在本申请中包含两个维度，第一个维度是星期维度，即星期一至星期天。另一个维度是24小时维度，即一天中的具体时间，如12时30分。可以理解的是，检测器采集的信息是连续不断的，因此，其涉及到的数据量是巨大的。为了减小数据处理量，在本申请中，采用抽样的方式。如在连续的数据中，每一分钟采样一个数据。
对于步骤S2：将含量信息打上对应的时间标记作为输入到搭建好的预测模型中对其进行训练。
S3：废气处理设备根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配。
为了进一步介绍废气处理设备根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配的具体过程，本申请还公开了一种废气处理设备。
如图2所示，废气处理设备包含：包含：换热器10、第一三通阀30、第二三通阀40、化学洗涤设备50、生物滴滤设备60、生物过滤设备70和光解吸附设备80。
其中，第一三通阀30的入口连接至换热器10，第一三通阀30的第一出口连接至化学洗涤设备50的入口，第一三通阀30的第二出口连接至第二三通阀40的第一入口，第二三通阀40的第二入口连接至化学洗涤设备50的出口，第二三通阀40的出口连接至生物滴滤设备60的入口，生物滴滤设备60的出口连接至生物过滤设备70入口，生物过滤设备70的出口连接至光解吸附设备80的入口。
废气处理设备根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配的具体方法为：
第一三通阀30和第二三通阀40根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息中的当前浓度信息切换自身的通断状态，在预测的当前浓度信息大于第一预设值时，废气经过第一三通阀30、化学洗涤设备50和第二三通阀40至生物滴滤设备60，在预测的当前浓度信息小于等于第一预设值时，废气经过第一三通阀30和第二三通阀40至生物滴滤设备60。
这样，废气收集后首先经过换热器10，温度调整后的废气，如果预测的浓度超过第一预设值时，即直接进入化学洗涤设备50，利用化学洗涤去除废气中部分的污染物，再进入后面的生物处理设备。如果污染物浓度低于第一预设值时，则通过三通阀的控制，旁路化学洗涤设备50，直接进入生物处理设备。这样可以保证生物处理设备入口浓度保持稳定，有利于微生物的生长繁殖及代谢作用。
作为一种优选的实施方式，废气处理设备还包含第一应急除臭系统200。
第一应急除臭系统200包含第一除臭液储存设备201、第五喷淋管道202和第五喷淋头203，第五喷淋管道202连接至第一臭液储存设备201，第五喷淋头203布设于第五喷淋管道202，第五喷淋头293将除臭液喷洒至第一三通阀30和第二三通阀40之间的管道中。可以理解的是，五喷淋管道202与第一三通阀30和第二三通阀40之间的管道连通。
在预测的当前浓度信息大于第二预设值时，废气经过第一三通阀30、化学洗涤设备50和第二三通阀40至生物滴滤设备60，以及经过第一三通阀30和第二三通阀40至生物滴滤设备60，第二预设值大于第一预设值。第一应急除臭系统200在预测的当前浓度信息大于第二预设值时开启。
可以理解的是，当前浓度非常大时，化学洗涤设备50无法独立完成废气处理，此时通过第一三通阀30的废气将不再只经过化学洗涤设备50，而是一部分经过化学洗涤设备50，另一部分通过第一应急除臭系统200后进入生物滴滤设备60，分担化学洗涤设备50的处理能力。
具体而言，当预测模型预测出的当前浓度信息大于第二预设值时，第一三通阀30根据预测模型预测出的当前浓度信息的具体大小来调节直接进入第二三通阀40的废气的占比。进入到化学洗涤设备50中的废气的占比。预测模型预测出的当前浓度信息越大，直接进入第二三通阀40的废气的占比越高。第一应急除臭系统200根据直接进入第二三通阀40的废气的占比来确定开启的量。分配到第二三通阀40的废气的占比越高，其开启量越大。
废气经收集后首先通过换热器10，换热器10将经过其中的废气的温度维持在15℃～40℃。其中换热器10的形式可以采用板式换热器10、管壳式换热器10等多种形式。
在本申请中，化学洗涤设备50内设有化学填料层51、第一喷淋系统52和第一除雾器53。第一喷淋系统52包含化学洗涤水箱521、第一喷淋管道522和第一喷淋头523，第一喷淋管道522连接至化学洗涤水箱521，第一喷淋头523布设于第一喷淋管道522。第一喷淋头523位于化学填料层51和第一除雾器53之间。
化学洗涤水箱521内装有不同成分的酸性液体、碱性液体和氧化性液体。第一喷淋系统52根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息中的当前浓度信息和当前成分信息选择对应的液体成分和喷射量进行喷洒。
更加优选的是，废气处理设备根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配的具体方法为：
废气处理设备根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息和一定预设时间后的废气的预测含量信息进行综合适应性匹配。
可以理解的是，对于废气的处理，如果仅仅根据预测出的当前的废气的信息进行适配性处理，难免会存在滞后性。原先通过检测器进行实时检测的方式，只能检测出废气当前的状态，而无法预知接下来的废气的状态。而本申请的废气处理方法，预测模型能够预测任何时间的废气的信息。因此，在本申请中，废气处理设备不仅可以根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配还可以结合一定预设时间后的废气的预测含量信息进行综合适应性匹配。
具体而言，第一喷淋系统52根据预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息中的当前浓度信息和当前成分信息确定对应的第一液体成分和第一喷射量。第一喷淋系统52再根据预测模型预测出的一定预设时间后的废气的预测含量信息的预测浓度信息对第一喷射量进行修正，第一喷淋系统52根据最终确定的第一液体成分和第二喷射量进行喷射。在这里，修正的具体方法是，当预测浓度信息比当前浓度信息小，则减小第一喷射量，得到第二喷射量。若预测浓度信息比当前浓度信息大，则增加第一喷射量，得到第二喷射量。
废气由化学洗涤设备50下方进入，在往上运动过程中，与喷头喷洒下的化学洗涤液进行气液接触(气液走向相反)，其中化学填料层51的作用是增长废气的停留时间。在气液接触过程中，一方面去除废气中的部分污染物，另一方面通过喷淋作用，进一步降低废气中颗粒物的含量。化学洗涤处理后的废气经过第一除雾器53除雾处理后，输送到生物滴滤设备60。
化学洗涤水箱521配有第一喷淋管道522，喷淋模式为连续喷淋，喷淋量根据废气中污染物的浓度设定，一般采取1～5L/m3的气液比。
化学洗涤水箱521内可以储存3类物质：酸性物质、碱性物质、氧化性物质。三类物质分开储存。其中酸性物质可以由硫酸、硝酸、盐酸、柠檬酸、草酸等的一种或多种组成，碱性物质可以由氢氧化钠、氢氧化钾、碳酸钠、碳酸氢钠等的一种或多种组成，氧化性物质可以由次氯酸钠、亚氯酸钠、双氧水、二氧化氯、Fenton溶液等的一种或多种组成。
化学洗涤水箱521内配备有检测仪表，包括pH计、温度计、液位计、氧化还原电位测试仪、电导率仪。
化学填料层51主要为惰性填料，可以为聚丙烯塑料球、陶瓷、聚氨酯泡沫、火山岩、陶粒等其中的一种或几种的组合。
第一除雾器53的形式包括丝网除雾器、折板式除雾器、管式除雾器、屋脊式除雾器等多种形式。
生物滴滤设备60内设有生物滴滤填料层61、第二喷淋系统62、第二除雾器63和第一压力传感器64。第二喷淋系统62包含生物滴滤水箱621、第二喷淋管道622和第二喷淋头623，第二喷淋管道622连接至生物滴滤水箱621，第二喷淋头623布设于第二喷淋管道622。第二喷淋头623喷出的液体落入生物滴滤填料层61中。
具体而言，生物滴滤设备60内的生物滴滤填料层61分多层布置，每层填料的高度不超过0.5m。(如总高度小于等于0.5m，可以采用单层布置)。相邻的两层填料之间及生物滴滤设备60的进出口处都布置有第一压力传感器64，用于实时监测每层填料的压降。第二喷淋管道622上布置有向上和向下的第二喷头。正常喷淋时只开启向下的喷头。一旦压降超过预设值，则开启向上的喷头，对填料层进行反冲洗，清洗堵塞在填料层上的颗粒物、过量微生物及代谢产物等物质。
生物滴滤设备60采用喷淋液连续喷淋循环的方式，循环液中包含降解污染物的微生物，与生物生物滴滤填料层61上的微生物共同作用，将废气中的污染物大幅度降低。
生物滴滤填料层61主要为惰性填料，可以为聚丙烯塑料球、陶瓷、聚氨酯泡沫、火山岩、陶粒等其中的一种或几种的组合。
生物滴滤水箱621配有第二喷淋管道622，喷淋模式为连续喷淋。喷淋量根据废气中污染物的浓度设定，一般采取1～5L/m3的气液比。
生物滴滤水箱621内配备有检测仪表，包括pH计、温度计、液位计、电导率仪。
生物过滤设备70包含生物过滤填料层71、第三喷淋系统72和第三除雾器73和第二压力传感器74。第三喷淋系统72包含生物过滤水箱721、第三喷淋管道722和第三喷淋头723，第三喷淋管道722连接至生物过滤水箱721，第三喷淋头723布设于第三喷淋管道722。第三喷淋头723喷出的液体落入生物过滤填料层71中。
具体而言，生物过滤填料层71采用多层布置，每层填料的高度不超过0.5m。(如总高度小于等于0.5m，可以采用单层布置)。相邻的两层填料之间及生物过滤设备70的进出口处都布置有第二压力传感器74，用于实时监测每层填料的压降。第三喷淋管道722上布置有向上和向下的第三喷头。正常喷淋时只开启向下的喷头。一旦压降超过预设值，则开启向上的喷头，对填料层进行反冲洗，清洗堵塞在填料层上的颗粒物、过量微生物及代谢产物等物质。
生物过滤设备70采用间歇喷淋的方式，微生物主要附着在生物过滤填料71上，采用最适pH值为酸性(pH＜3)的微生物，并尽量采用高耐盐度的微生物(耐盐度＞1％)。
生物过滤填料层71一般采用活性填料，可以为竹炭、树皮、木片、堆肥等其中的一种或几种的组合，也可以采用活性填料与惰性填料的组合。
生物过滤水箱721内配备有检测仪表，包括pH计、温度计、液位计、电导率仪。
光解吸附设备80内设有光解段81和吸附段82。废气进入光解吸附设备80后先经过光解段81，再经过吸附段82，最后排出光解吸附设备80。
进一步地，光解吸附设备80内设有光解段81和吸附段82。
光解段81主要是利用高能紫外光将生物设备逃逸出来的微生物进行消毒杀菌处理，同时进一步消除废气中的有害物质。吸附段82用来吸附紫外光解模块产生的臭氧以及前面逃逸的其他物质，以进一步降低废气的排放指标，同时保证环境的微生物安全性。
光解段81内采用产生185nm的紫外灯管，产生形式可以采用高压紫外、微波紫外等多种方式。吸附段82内包括有可以吸附或降解臭氧等物质的干式吸附剂。干式吸附剂可以采用活性炭基材料、过渡金属材料(如Mn系吸附剂)以及活性炭与金属材料的组合物质。活性炭与金属材料的组合方式可以是物理混合或化学合成。
废气进入光解吸附设备80后先经过光解段81，再经过吸附段82，最后排出光解吸附设备80。
垃圾废气处理设备还包含风机90、第二应急除臭系统100、排气筒110、第一检测器150和第二检测器160。风机90的入口连接至光解吸附设备80出口。第二应急除臭系统100包含第二除臭液储存设备101、第四喷淋管道102和第四喷淋头103，第四喷淋管道102连接至第二除臭液储存设备101，第四喷淋头103布设于第四喷淋管道102，第四喷淋头103将除臭液喷洒至风机90后的废气管道中。排气筒110的入口连接至第二应急除臭系统的出口。第二应急除臭系统100根据第一检测器150检测到的废气的浓度来确定是否开启以及开启的量。
本申请中的第一应急除臭系统200和第二应急除臭系统100是相同的。可以理解的是，作为一种可选的实施方式，可以通过一套应急除臭系来代替第一应急除臭系统200和第二应急除臭系统100。即，除去第一应急除臭系统200。如图3所示，第二应急除臭系统100设置两个喷淋支路，另一个支路连接至原本第一应急除臭系统200进行喷淋的位置。这样，可以通过一个第二应急除臭系统100来完成两处喷淋工作。作为一种优选的实施方式，通过第一检测器150检测到的废气的浓度对训练好的预测模型进行修正。第一检测器150检测到的废气的浓度能够一定程度上反应出模型预测的准确性。如果预测非常准确，则理论上第一检测器150检测到的废气的浓度应该是达标的。第一检测器150检测到的废气的浓度过大，表示模型预测不够精确，因此需要通过实际检测的数据对模型进行修正，使其预测的更加准确。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种垃圾废气处理方法，其特征在于，包含：
收集一段时间内进入废气处理设备的废气的含量信息及其对应的时间，所述含量信息包含浓度信息；
将所述含量信息打上对应的时间标记作为输入到搭建好的预测模型中对其进行训练；
所述废气处理设备根据所述预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配。
2.根据权利要求1所述的垃圾废气处理方法，其特征在于，
所述废气处理设备包含：换热器、第一三通阀、第二三通阀、化学洗涤设备、生物滴滤设备、生物过滤设备和光解吸附设备；
所述第一三通阀的入口连接至所述换热器，所述第一三通阀的第一出口连接至所述化学洗涤设备的入口，所述第一三通阀的第二出口连接至所述第二三通阀的第一入口，所述第二三通阀的第二入口连接至所述化学洗涤设备的出口，所述第二三通阀的出口连接至所述生物滴滤设备的入口，所述生物滴滤设备的出口连接至所述生物过滤设备入口，所述生物过滤设备的出口连接至所述光解吸附设备的入口；
所述废气处理设备根据所述预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配的具体方法为：
所述第一三通阀和所述第二三通阀根据所述预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息中的当前浓度信息切换自身的通断状态，在预测的当前浓度信息大于第一预设值时，废气经过所述第一三通阀、所述化学洗涤设备和所述第二三通阀至所述生物滴滤设备，在预测的当前浓度信息小于等于第一预设值时，废气经过所述第一三通阀和所述第二三通阀至所述生物滴滤设备。
3.根据权利要求2所述的垃圾废气处理方法，其特征在于，
所述废气处理设备还包含第一应急除臭系统；
所述第一应急除臭系统包含第一除臭液储存设备、第五喷淋管道和第五喷淋头，所述第五喷淋管道连接至所述第一臭液储存设备，所述第五喷淋头布设于所述第五喷淋管道，所述第五喷淋头将除臭液喷洒至所述第一三通阀和所述第二三通阀之间的管道中；
在预测的当前浓度信息大于第二预设值时，废气经过所述第一三通阀、所述化学洗涤设备和所述第二三通阀至所述生物滴滤设备，以及经过所述第一三通阀和所述第二三通阀至所述生物滴滤设备，所述第二预设值大于所述第一预设值；
所述第一应急除臭系统在预测的当前浓度信息大于所述第二预设值时开启。
4.根据权利要求3所述的垃圾废气处理方法，其特征在于，
当所述预测模型预测出的当前浓度信息大于第二预设值时，所述第一三通阀根据所述预测模型预测出的当前浓度信息的具体大小来调节直接进入所述第二三通阀的废气的占比，所述预测模型预测出的当前浓度信息越大，直接进入所述第二三通阀的废气的占比越高；
所述第一应急除臭系统根据进入所述第二三通阀的废气的占比来确定开启的量。
5.根据权利要求3所述的垃圾废气处理方法，其特征在于，
所述化学洗涤设备内设有化学填料层、第一喷淋系统和第一除雾器；
所述第一喷淋系统包含化学洗涤水箱、第一喷淋管道和第一喷淋头，所述第一喷淋管道连接至所述化学洗涤水箱，所述第一喷淋头布设于所述第一喷淋管道；
所述第一喷淋头位于所述化学填料层和所述第一除雾器之间；
所述化学洗涤水箱内装有不同成分的酸性液体、碱性液体和氧化性液体；
所述含量信息还包含废气成分信息；
所述第一喷淋系统根据所述预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息中的当前浓度信息和当前成分信息选择对应的液体成分和喷射量进行喷洒。
6.根据权利要求5所述的垃圾废气处理方法，其特征在于，
所述废气处理设备根据所述预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息进行适应性匹配的具体方法为：
所述废气处理设备根据所述预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息和一定预设时间后的废气的预测含量信息进行综合适应性匹配。
7.根据权利要求6所述的垃圾废气处理方法，其特征在于，
所述第一喷淋系统根据所述预测模型预测出的当前时间下的废气的当前含量信息中的当前浓度信息和当前成分信息确定对应的第一液体成分和第一喷射量；
所述第一喷淋系统再根据所述预测模型预测出的一定预设时间后的废气的预测含量信息中的预测浓度信息对所述第一喷射量进行修正，所述第一喷淋系统根据最终确定的第一液体成分和第二喷射量进行喷射。
8.根据权利要求7所述的垃圾废气处理方法，其特征在于，
所述光解吸附设备内设有光解段和吸附段；
废气进入所述光解吸附设备后先经过光解段，再经过吸附段，最后排出所述光解吸附设备；
所述垃圾废气处理方法还包含风机、第二应急除臭系统、排气筒、第一检测器和第二检测器；
所述风机的入口连接至所述光解吸附设备出口；
所述第二应急除臭系统包含第二除臭液储存设备、第四喷淋管道和第四喷淋头，所述第四喷淋管道连接至所述臭液储存设备，所述第四喷淋头布设于所述第四喷淋管道，所述第四喷淋头将除臭液喷洒至所述风机后的废气管道中；
所述排气筒的入口连接至所述第二应急除臭系统的出口；
所述第二应急除臭系统根据所述第一检测器检测到的废气的浓度来确定是否开启以及开启的量。
9.根据权利要求8所述的垃圾废气处理方法，其特征在于，
通过所述第一检测器检测到的废气的浓度对训练好的所述预测模型进行修正。
10.根据权利要求1所述的垃圾废气处理方法，其特征在于，
废气的含量信息所对应的时间信息包含24小时时间节点信息和星期节点信息。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211123987.7A CN115414770B (zh) | 2022-09-15 | 2022-09-15 | 垃圾废气处理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211123987.7A CN115414770B (zh) | 2022-09-15 | 2022-09-15 | 垃圾废气处理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115414770A true CN115414770A (zh) | 2022-12-02 |
| CN115414770B CN115414770B (zh) | 2023-12-01 |
Family
ID=84204170
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211123987.7A Active CN115414770B (zh) | 2022-09-15 | 2022-09-15 | 垃圾废气处理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115414770B (zh) |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020074725A1 (fr) * | 2018-10-12 | 2020-04-16 | Suez Groupe | Procede et dispositif de gestion d'un dispositif de traitement de gaz vicie |
| CN111467955A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-31 | 杭州楚环科技股份有限公司 | 适用于污水废气的杀菌除臭系统 |
| CN111701444A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-09-25 | 盐城工学院 | 一种基于卷积神经网络的生物滴滤塔处理有机废气的方法 |
| CN212039809U (zh) * | 2020-03-25 | 2020-12-01 | 杭州楚环科技股份有限公司 | 餐厨垃圾废气除臭装置 |
| CN112933965A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-06-11 | 浙江程润云环境科技有限公司 | 一种绿色、高效船舶废气多污染物净化系统及智能调控方法 |
| CN113082969A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-07-09 | 唐锦婷 | 废气处理系统 |
| CN113350994A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-09-07 | 广州紫科环保科技股份有限公司 | 一种餐厨垃圾废气治理方法 |
| CN113634104A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-12 | 北京嘉博文生物科技有限公司 | 一种餐厨垃圾处理过程中产生的废气的处理工艺 |
| CN113648823A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-16 | 安徽坤健生物科技有限公司 | 一种餐厨垃圾处理设备产生的臭气的生物消化处理工艺 |
| JP2022013163A (ja) * | 2020-07-03 | 2022-01-18 | Ｊｆｅエンジニアリング株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、薬剤供給装置、排ガス処理装置、および排ガス処理方法 |
| CN114177747A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-03-15 | 昆岳互联环境技术(江苏)有限公司 | 一种基于机器学习算法的烟气脱硫二氧化硫浓度预测方法 |
| CN114191949A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-03-18 | 东莞市鹏锦机械科技有限公司 | 一种锂电池生产废气处理方法、系统和可读存储介质 |
| CN114974454A (zh) * | 2021-02-24 | 2022-08-30 | 陈晓娟 | 基于机器学习算法对废气处理率进行预测的方法及系统 |
| CN115016553A (zh) * | 2021-03-03 | 2022-09-06 | 三菱重工业株式会社 | 预测模型制作装置及方法、废气浓度控制系统及方法 |
-
2022
- 2022-09-15 CN CN202211123987.7A patent/CN115414770B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020074725A1 (fr) * | 2018-10-12 | 2020-04-16 | Suez Groupe | Procede et dispositif de gestion d'un dispositif de traitement de gaz vicie |
| CN212039809U (zh) * | 2020-03-25 | 2020-12-01 | 杭州楚环科技股份有限公司 | 餐厨垃圾废气除臭装置 |
| CN111467955A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-31 | 杭州楚环科技股份有限公司 | 适用于污水废气的杀菌除臭系统 |
| CN111701444A (zh) * | 2020-07-01 | 2020-09-25 | 盐城工学院 | 一种基于卷积神经网络的生物滴滤塔处理有机废气的方法 |
| JP2022013163A (ja) * | 2020-07-03 | 2022-01-18 | Ｊｆｅエンジニアリング株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、薬剤供給装置、排ガス処理装置、および排ガス処理方法 |
| CN114974454A (zh) * | 2021-02-24 | 2022-08-30 | 陈晓娟 | 基于机器学习算法对废气处理率进行预测的方法及系统 |
| CN115016553A (zh) * | 2021-03-03 | 2022-09-06 | 三菱重工业株式会社 | 预测模型制作装置及方法、废气浓度控制系统及方法 |
| CN112933965A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-06-11 | 浙江程润云环境科技有限公司 | 一种绿色、高效船舶废气多污染物净化系统及智能调控方法 |
| CN113082969A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-07-09 | 唐锦婷 | 废气处理系统 |
| CN113350994A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-09-07 | 广州紫科环保科技股份有限公司 | 一种餐厨垃圾废气治理方法 |
| CN113648823A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-16 | 安徽坤健生物科技有限公司 | 一种餐厨垃圾处理设备产生的臭气的生物消化处理工艺 |
| CN113634104A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-12 | 北京嘉博文生物科技有限公司 | 一种餐厨垃圾处理过程中产生的废气的处理工艺 |
| CN114177747A (zh) * | 2021-12-02 | 2022-03-15 | 昆岳互联环境技术(江苏)有限公司 | 一种基于机器学习算法的烟气脱硫二氧化硫浓度预测方法 |
| CN114191949A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-03-18 | 东莞市鹏锦机械科技有限公司 | 一种锂电池生产废气处理方法、系统和可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115414770B (zh) | 2023-12-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102895867B (zh) | 一种生化废气除臭净化装置及生物除臭方法 | |
| Guarino et al. | Photocatalytic TiO2 coating—To reduce ammonia and greenhouse gases concentration and emission from animal husbandries | |
| CN202844876U (zh) | 一种新型高效生物除臭净化器 | |
| Vikrant et al. | Photocatalytic platforms for removal of ammonia from gaseous and aqueous matrixes: status and challenges | |
| CN101632899B (zh) | 恶臭气体的除臭灭菌处理装置及方法 | |
| CN201625503U (zh) | 高浓度臭气生物处理装置 | |
| Melse et al. | Biofiltration of exhaust air from animal houses: Evaluation of removal efficiencies and practical experiences with biobeds at three field sites | |
| Borhan et al. | Greenhouse gas emissions from housing and manure management systems at confined livestock operations | |
| KR101185027B1 (ko) | 원격제어 시스템을 갖춘 탈취장치 | |
| CN101259367A (zh) | 一种同时去除多种混合气体恶臭的工艺及装置 | |
| CN208893856U (zh) | 高效垃圾除臭系统 | |
| Dumont et al. | NH3 biofiltration of piggery air | |
| US20120224994A1 (en) | Air cleaning apparatus | |
| CN202078845U (zh) | 废气净化装置及自动废气净化系统 | |
| Gabriel et al. | Characterisation and performance of coconut fibre as packing material in the removal of ammonia in gas-phase biofilters | |
| Dumont et al. | N2O generation resulting from piggery air biofiltration | |
| CN115414770A (zh) | 垃圾废气处理方法 | |
| Minami et al. | Apparatus for ammonia removal in livestock farms based on copper hexacyanoferrate granules | |
| CN218298202U (zh) | 餐厨垃圾废气处理装置 | |
| CN208642266U (zh) | 一种挥发性有机物废气治理装置 | |
| Hood et al. | Design and operation of a biofilter for treatment of swine house pit ventilation exhaust | |
| CN109999594A (zh) | 一种以纳米二氧化钛光触媒为耗材的液相环流空气净化系统及方法 | |
| CN206566760U (zh) | 一种生物除臭装置 | |
| WO2015002654A1 (en) | Bio turbo technology of removing ethylene gas | |
| CN108786400A (zh) | 一种厕所智能空气净化器以及净化方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |