Removing volatile organic compound (VOC) emissions from a printed circuit board manufacturing facility using pilot‐ and commercial‐scale biofilters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper describes a new application of biofiltration technology to treat emissions from a printed circuit board manufacturing facility. Volatile organic compounds (VOCs), primarily Propylene Glycol Monomethyl Ether Acetate (PGMEA), di‐ Propylene Glycol Monomethyl Ether (di‐PGME), and 1‐3‐5 triazine‐2‐4‐6 triamine, are emitted during solder masking and drying of printed circuit boards. These VOCs are odorous and, hence, require treatment prior to discharge. Recently, based on data from a laboratory‐pilot biofiltration study, a 7,500 cfm capacity commercial biofilter (BASYS™) system was installed to treat odorous VOCs at a printed circuit board facility located in the Greater Toronto area. The biofilter system, which consists of two units, was packed with wood‐based (BIOMIX™) and inorganic (BIOSORBENS™) media, respectively. The biofilter system commenced operation in August of 2000. Air and media samples have been continuously collected and analyzed for monitoring and fine‐tuning of the biofilter (BASYS) system. As predicted from the laboratory‐pilot tests, results from the commercial system indicate that the biofilter unit, which contains propriety inorganic media, outperforms wood based media. While completely eliminating targeted odorous compounds such as PGMEA, the biofilter system is also shown to remove non‐target VOCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».