隨著人民生活水平以及環(huán)保意識的不斷提高,廣大人民群眾對車內(nèi)空氣質(zhì)量的要求也越來越高,而目前國內(nèi)車內(nèi)空氣質(zhì)量存在一定的問題。特別是進入21世紀以來,由車內(nèi)空氣污染所引發(fā)的訴訟案件在我國時有發(fā)生,因此保持車內(nèi)良好的空氣質(zhì)量是車輛生產(chǎn)方和購買方共同的需求。而車內(nèi)VOC濃度是表征車內(nèi)空氣質(zhì)量的重要指標,迫切要求汽車主機廠以及零部件、原材料供貨商嚴格控制VOC濃度。
VOC 是 Volatile Organic Compounds 的英文縮寫,意思是揮發(fā)性**化合物,通常指在常溫下?lián)]發(fā)的**化合物,較常見的有苯、甲苯、二甲苯、乙苯、苯乙烯、甲醛、乙醇、TVOC(6 ~ 16 個碳的烷烴)等,此外還有酮類(如丙酮)等多個種類。這些化合物具有易揮發(fā)和親油等特點,被廣泛應(yīng)用于涂料、粘合劑等溶劑以及洗滌劑等工業(yè)領(lǐng)域。
車內(nèi)VOC主要來源于乘員廂內(nèi)各個部件的揮發(fā)。我們可以通過汽車內(nèi)飾件的5大類測試項目
具體為1、氣味測試 2、霧化測試 3、醛酮測試 4、甲醛測試 5、可揮發(fā)性**物測試。來了解車內(nèi)VOC的濃度,為維護車內(nèi)空氣質(zhì)量提供有力的幫助。
雖然有相關(guān)的檢測標準和規(guī)范,但由于汽車市場競爭的加劇,很多汽車廠商還是會通過使用劣質(zhì)內(nèi)飾材料降低生產(chǎn)成本,隨之帶來的是車內(nèi) VOC 的增加。VOC本身具有著較大的危害性,已經(jīng)被社會喻為人類的“隱形**”。目前,如何降低和消除車內(nèi)的VOC已成為了汽車行業(yè)新的發(fā)展目標。
可喜的是,我們可以看到主機廠及零件商、原材料商都在積極改善內(nèi)飾件的VOC問題。一般對汽車內(nèi)飾件的改善可以從以下幾個方面著手1、低VOC原材料的開發(fā)2、原材料的選擇及物理改性或化學(xué)改性,材料的水性化和無溶劑化3、成型工藝的調(diào)整4、對零部件成型后的輔助方法。相信通過不斷的改善創(chuàng)新,汽車內(nèi)飾件的VOC問題一定會得到滿意的解決。
2023年11月9日16:00,優(yōu)爾鴻信將開展“汽車內(nèi)飾件中有害物質(zhì)測試”網(wǎng)絡(luò)研討會,邀請了優(yōu)爾鴻信*技術(shù)*,分析化學(xué)碩士、優(yōu)爾鴻信化學(xué)實驗室主管及技術(shù)負責(zé)人、富士康大學(xué)特約講師原茵。詳細解讀汽車內(nèi)飾件有害物質(zhì)測試的檢測方法及測試經(jīng)驗,并線上即時為您答疑解惑。直播間設(shè)有參與獎勵送不停,進入直播間參與領(lǐng)獎。
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詞條說明
檢測金屬材料分析項目:常規(guī)元素分析:質(zhì)量(成分分析)(Si)、錳(Mn)、磷(P)、碳(C)、硫(S)、鎳(Ni)、鉻(Cr)、銅(Cu)、鎂(Mg)、鈣(Ca)、鐵(Fe)、鈦(Ti)、鋅(Zn)、鉛(Pb)、銻(Sb)、鎘(Cd)、鉍(Bi)、砷(As)、鈉(Na)、鉀(K)、鋁(Al)、品牌測量,水分。貴金屬元素分析:銀(Ag)、金(Au)、鈀(Pd)、鉑(Pt)、銠(Rh)、釕(Ru)、銥
?輪廓是指表面的外形;一個或多個形體組成的形狀;????輪廓度公差用于控制形體相對與理論輪廓的形狀或?qū)Υ笮?、形狀、方向和位置的綜合控制;????輪廓度公差可帶基準也可以不帶基準;輪廓度不帶基準時可用與控制要素相對與理論輪廓的尺寸和形狀;輪廓度帶基準時是相對與理論輪廓對大小、形狀、方向和位置的綜合控制;理論正確
許多人擔(dān)心如何檢測金屬材料的成分。目前,市場上有許多金屬成分分析方法。簡單的金屬材料檢測方法包括可譜檢測和電子探針檢測。這兩種檢測方法可以快速有效地檢測成分。此外,金屬的機械性能測試是否能有效地確定材料的強度、硬度、沖擊韌性和各種機械性能,這些機械性能可以有效地產(chǎn)生材料的性能幾何。合金檢測是一種非常受歡迎的金屬檢測項目,如不銹鋼、鋁合金等。所以出現(xiàn)了品牌識別,每個金屬合金都有自己相應(yīng)的品牌。每個品
Metus?融合?Hex.Al?技術(shù)打開尺寸檢測新篇章探索影像測量與AI的無限可能,打造全新智能檢測體驗。針對復(fù)雜背景圖像抓邊難的問題,AI打破傳統(tǒng)方法的局限并識別出復(fù)雜背景下的邊緣和輪廓,提供較加客觀、準確的數(shù)據(jù);針對缺陷傳統(tǒng)算法、檢測算法兼容性差的難點,融合AI技術(shù)強大的數(shù)據(jù)分析能力,能夠從大量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征并進行有效的分類識別;針對缺陷樣本采集難的痛點,AI
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