 |
Инсинераторы незаменимы при комплексном подходе к охране природы
ООО «ТНК-Уват» стало лауреатом конкурса на соискание премии председателя совета директоров ТНК-ВР в области охраны труда, промышленной безопасности и охраны окружающей среды за комплексный подход к решению задач природоохранного назначения в условиях отсутствия инфраструктуры (Уватский проект). "ТНК-Уват" ведет разработку Усть-Тегусского и Урненского нефтяных месторождений на территории Уватского района Тюменской обл.
В основе экологической безопасности предприятия – рациональное обращение с отходами производства. На месторождениях ведется постоянный мониторинг газовоздушной среды, действуют комплексы очистки сточных вод, установлены инсинераторы ИН-50.02К ЗАО «Турмалин» (Санкт-Петербург).
В инсинераторах ИН-50.02К производительностью до 40 кг отходов в час обезвреживаются и уничтожаются опасные промышленные и бытовые отходы. В стандартном двадцатифутовом морском контейнере установлены печь инсинератора и система газоочистки. Отходы сжигаются при температуре до 900 °C, а отходящие газы насыщаются кислородом и дожигаются при 1100-1200 °C. Затем происходит резкое охлаждение дымовых газов до 200 °C, что исключает образование диоксинов. Пройдя двухступенчатую систему очистки, газы удаляются в вытяжную трубу.
Экологическая безопасность эксплуатации инсинераторов подтверждена неоднократными испытаниями и закреплена экологическим сертификатом соответствия, официальными санитарно-эпидемиологическими заключениями, лицензиями сертификатами и другими государственными документами.
Справочно:
ЗАО «Турмалин» разрабатывает инновационные технологии и выпускает сертифицированное оборудование для термического уничтожения и обезвреживания опасных и особо опасных видов отходов – инсинераторы серии ИН-50. Технология соответствует европейской Директиве ЕС 2000/76. Сертификационно-разрешительная документация полностью соответствует Российскому законодательству. В 2008 году компания была удостоена премии Минприроды РФ «Лучший экологический проект года».
Контактное лицо: Марина Дорофеева
Компания: Турмалин (г. Санкт-Петербург)
Добавлен: 11:15, 31.03.2009
Количество просмотров: 1351
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия601 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия592 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия670 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
