| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 变量注释表 | 第14-15页 |
| 1 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 研究背景及意义（Introduction） | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状(Overview of Volatile Organic Compounds) | 第16-23页 |
| 1.3 研究内容及技术路线(The Research Contents and The technique Routes) | 第23-25页 |
| 2 某石化企业的情况 | 第25-31页 |
| 2.1 企业概况 | 第25-27页 |
| 2.2 各事业部储罐情况 | 第27-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 石化固定储罐VOCs静置损失估算方法与参数分析 | 第31-48页 |
| 3.1 EPA的TANKS静置损失估算 | 第31-34页 |
| 3.2 日本事例静置损失估算 | 第34-35页 |
| 3.3 财政部静置损失估算 | 第35-40页 |
| 3.4 石油库节能设计导则静置损失估算 | 第40-41页 |
| 3.5 石油库节能设计导则静置损失估算 | 第41-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 石化固定储罐VOCs工作损失估算方法比较与参数分析 | 第48-59页 |
| 4.1 EPA的TANKS工作损失估算 | 第48页 |
| 4.2 日本工作损失估算 | 第48-49页 |
| 4.3 财政部工作损失估算 | 第49-51页 |
| 4.4 石油库节能导则工作损失估算 | 第51-52页 |
| 4.5 石化储罐工作损失估算结果及影响因素分析 | 第52-55页 |
| 4.6 石化储罐总损失估算结果及减排措施 | 第55-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-59页 |
| 5 石化行业企业固定储罐VOCs排放量的BP神经网络模拟 | 第59-77页 |
| 5.1 BP神经网络简介 | 第59页 |
| 5.2 BP神经网络算法 | 第59-62页 |
| 5.3 石化行业企业固定储罐VOCs排放量BP数据模拟 | 第62-76页 |
| 5.4 石化行业企业固定储罐VOCs排放量检验结果 | 第76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 6 结论与建议 | 第77-79页 |
| 6.1 结论 | 第77-78页 |
| 6.2 建议 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 作者简历 | 第84-86页 |
| 一、基本情况 | 第84页 |
| 二、学术论文 | 第84页 |
| 三、获奖情况 | 第84-86页 |
| 学位论文数据集 | 第86页 |
