【国标领读】中国RoHS首个强制性国标(GB26572-2025)正式发布,实施于 2027-08-01。进入两年倒计时

更新说明:

20251015:首个电器电子产品有害物质管控强制性国家标准领读


 一、官方发布信息汇总:

新闻发布 > 工作动态 > 司局动态https://wap.miit.gov.cn/xwfb/gxdt/sjdt/art/2025/art_9b6f355b9a174c0fb0691d775ad4e160.html

一图读懂《电器电子产品有害物质限制使用要求》(GB 26572—2025)https://www.miit.gov.cn/zwgk/zcjd/art/2025/art_265e4c3c3d884d57bf510165470bc611.html



如以上资料可知:中国RoHS强制性国标GB26572-2025正式发布,实施于 2027-08-01

主要内容预览

2025年8月1日,全国标准信息公共服务平台正式发布《GB26572-2025  电器电子产品有害物质限制使用要求》,该标准将于2027年8月1日正式实施,并全面替代推荐性标准GB/T  26572-2011,RoHS标准的核心目的为了控制和减少电器电子产品废弃后对环境造成的污染,促进电器电子行业清洁生产和资源综合利用,鼓励绿色消费,保护环境和人体健康。

GB/T  26572-2011《电子电气产品中限用物质的限量要求》是由国家质量监督检验检疫总局、中国国家标准化管理委员会于2011年5月12日发布,同年8月1日实施的推荐性国家标准。该标准规定了铅、汞、镉、六价铬、多溴联苯(PBB)及多溴二苯醚(PBDE)六类物质的限量要求,并确立检测方法标准体系。

2024年11月19日,工业和信息化部科技司发布了包括对《电器电子产品有害物质限制使用要求》在内的8项强制性国家标准(征求意见稿)征求意见的通知。

1)、将我国电器电子产品管控有害物质种类由六大类增至十大类,保持与国际行业要求一致(新增4种邻苯二甲酸酯类有害物质(PAEs):邻苯二甲酸二正丁酯(DBP)、邻苯二甲酸二异丁酯(DIBP)、邻苯二甲酸丁基苄酯(BBP)和邻苯二甲酸二(2-乙基)己酯(DHP)的管控限值)

2)、在电器电子产品有害物质含量限值指标检测方法中,统一使用GB/T  39560(所有部分)“电子电气产品某些物质的测定”系列标准方法(IEC  62321(所有部分),IDT),以保障行业RoHS符合性检测结果准确性和一致性;

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二、补充RoHS相关内容:

RoHS 全称为 Restriction of the use of certain Hazardous Substances in Electrical and Electronic Equipment(电子电气设备中某些有害物质限制使用指令),是欧盟通过立法制定的强制性技术标准,核心目标为规范电子电气产品的材料及生产工艺,减少有害物质对人体健康与生态环境的危害,推动电子电气产业绿色化发展。​

2.1发展历程与关键版本更新​

欧盟 RoHS 指令历经多轮修订,核心版本及更新节点如下:​

  1. 首版指令(2002/95/EC)​于 2003 年 1 月 27 日由欧盟理事会正式通过,为 RoHS 指令的初始框架版本,首次明确了电子电气设备中有害物质的限制方向。​
  2. 替代版指令(2011/65/EU)​于 2011 年 7 月 1 日由欧盟公布,同年 7 月 21 日正式生效,全面取代此前的 2002/95/EC 版本。该版本进一步细化了管控要求,扩大了适用产品范围,成为后续 RoHS 指令修订的基础框架。​
  3. 最新豁免更新((EU) 2024/232)​于 2024 年 1 月 10 日在欧盟官方公报发布,核心内容为在 RoHS 指令(2011/65/EU)的附件 III中新增第 46 条豁免条款,针对特定场景下电子电气设备中有害物质的使用豁免规则进行补充,提升指令执行的灵活性与适用性。​
2.2管控物质清单(禁止 / 限制使用的有害物质)​

RoHS 指令明确禁止或限制在电子电气设备中使用以下有害物质,具体包括:​

  • 重金属类(4 种):铅(Pb)、汞(Hg)、镉(Cd)、六价铬(CrVI);​
  • 有机污染物类(6 种):多溴联苯(PBB)、多溴二苯醚(PBDE),以及 4 种邻苯二甲酸盐(邻苯二甲酸二(2 - 乙基己基)酯 DEHP、邻苯二甲酸丁苄酯 BBP、邻苯二甲酸二丁酯 DBP、邻苯二甲酸二异丁酯 DIBP)。​
2.3适用地区与产品范围​
(一)适用地区​

覆盖欧盟 27 个成员国,具体包括:法国、德国、意大利、荷兰、比利时、卢森堡、丹麦、爱尔兰、希腊、西班牙、葡萄牙、奥地利、瑞典、芬兰、塞浦路斯、匈牙利、捷克、爱沙尼亚、拉脱维亚、立陶宛、马耳他、波兰、斯洛伐克、斯洛文尼亚、保加利亚、罗马尼亚。​

注:英国因 2020 年退出欧盟,不再适用欧盟 RoHS 指令(后续需遵循英国本土相关法规)。​

(二)适用产品范围​

RoHS 指令覆盖范围极广,涵盖电子电气产业全链条产品,包括整机、零部件、原材料及包装件,具体分为 11 大类:​

  1. 大型家用电器(如冰箱、洗衣机、空调等);​
  1. 小型家用电器(如吸尘器、微波炉、剃须刀等);​
  1. 信息技术及电讯设备(如计算机、手机、路由器等);​
  1. 消费类设备(如电视机、音响、游戏机等);​
  1. 照明设备(如 LED 灯、荧光灯、台灯等);​
  1. 电动工具(如电钻、电锯、除草机等);​
  1. 玩具、娱乐及运动设备(如电子玩具、健身器材等);​
  1. 医疗设备(如医用监护仪、诊断设备等);​
  1. 监视和控制设备(如工业控制器、安防监控设备等);​
  1. 自动售货设备(如饮料自动售货机、零食自动售货机等);​
  1. 其他电子电气设备(未被上述 10 类涵盖的电子电气产品)。

三、对电子行业的影响

  • 推动企业绿色生产:标准明确管控 10 种对人体健康和环境有毒有害的化学物质,包括 4 种重金属元素和 6 种持久性有机污染物,这将促使电器电子产品生产企业加强有害物质减量和替代,推动企业采用更环保的生产工艺和材料,构建并升级产品绿色供应链,提高有害物质管控水平。
  • 促进产业绿色转型升级:随着标准的实施,企业需要投入更多资源进行技术研发和产品改进,以满足有害物质管控要求,这将推动整个电子行业向绿色化方向发展,加快产业转型升级的步伐。
  • 提升行业国际竞争力:标准所管控的有害物质种类、限量要求及检测方法与国际通行规定基本一致,有利于推动我国电器电子产品有害物质管控与国际全面接轨,为电器电子产品的国际贸易提供便利,进一步巩固提升我国电器电子产业国际竞争力。
  • 完善行业管控体系:强制性国家标准的出台,进一步完善了我国 RoHS 管控体系,加快构建了企业生产有标准、消费者购买有标识、政府监管有抓手、行业发展有保障的治理格局。

四、标准的侧重点

  • 明确限量要求:针对铅、汞、镉、六价铬等 4 种重金属元素以及多溴联苯、多溴二苯醚、4 种邻苯二甲酸酯类物质等 6 类持久性有机污染物,在电器电子产品中的含量提出强制性限值要求,对相关生产企业形成有效约束,推动行业提升合规水平。
  • 规范标识要求:通过标识、有害物质信息披露及技术支撑文档保存等要求,确保有害物质管控结果可追溯、可核查。企业可通过二维码与电子屏幕显示等数字化技术进行有害物质信息规范标识,便于消费者快速、全面、精准查看产品中有害物质信息。
  • 统一测试要求:标准中规定的 10 种有害物质测试方法均与相应国际标准的技术要求保持一致,推动我国电器电子产品有害物质管控与国际全面接轨,为产品进出口贸易提供便利。

五、日常硬件设计开发中需重点关注的内容

  • 材料选择:硬件设计开发人员需要优先选择不含有害物质或有害物质含量符合标准要求的材料。避免使用铅、汞、镉、六价铬等重金属元素以及多溴联苯、多溴二苯醚、4 种邻苯二甲酸酯类物质等持久性有机污染物超标的材料。
  • 设计优化:在设计过程中,要考虑如何减少有害物质的使用,以及如何便于产品在废弃后的回收和处理。例如,采用易于拆解的结构设计,方便回收过程中对不同材料进行分离和处理。
  • 标识与信息披:按照标准要求,对产品中的有害物质信息进行准确标识和披露。可以通过二维码、电子屏幕显示等方式,向消费者提供产品中有害物质的种类、含量等信息,确保信息可追溯、可核查。
  • 合规性检测:在产品研发和生产过程中,要定期进行有害物质含量的检测,确保产品符合标准要求。可以自建检测实验室或委托第三方检测机构进行检测,及时发现和解决问题。
  • 今天的内容到这里就结束啦~

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版权声明:本文为优快云博主「硬件王哪跑」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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