生物油催化重整制氢研究进展

随着各国新能源行业的兴起,氢能成为最具发展潜力的可再生能源。利用生物油进行催化重整是一种优良、高效的制氢方法,同时拓宽了生物油高值化利用的途径。本文对近年来该领域内的相关研究进行综述,重点介绍了原料对重整反应的影响(不同来源生物油及其模化物)、催化剂特性对重整反应的影响(负载贵金属与非贵金属)以及操作条件对重整反应的影响,对新兴的微波催化重整技术进行了简要介绍,并针对目前该领域所面临的困难提出了一些展望及发展方向,为生物油催化重整制氢提供重要理论依据。

生物质热解利用中主要催化剂的研究进展

催化热解目前逐渐成为生物质转化利用技术的主要研究方向,相比常规热解,催化热解可以对生物油进行有效提质并且定向产生高值化产品。本文通过对近年来新兴的催化剂进行综述,包括分子筛类催化剂(ZSM-5、HZSM-5、USY等)、炭基催化剂、金属氧化物、白云石、整体式催化剂等,了解了目前生物质热解利用中催化剂领域内的最新研究进展。文中指出,良好的催化剂是保证反应顺利进行的关键,不同催化剂定向产生的高值化产品也有所不同,因此催化剂的正确选择对于生物油的提质起着重大作用。根据目前领域内所研究内容,本文还对各类催化剂的优缺点、产物特性进行了详细比较,并针对该技术现有问题提出了部分建议并进行展望,为以后生物质热解领域催化剂的研究提供了重要的理论依据。

我国能源管理现状及发展前景浅析

随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,人均能源消耗量逐步增大,导致我国人均资源占有量持续降低。要改变这种状况,就要了解国家能源管理的现状,提出切实可行的管理办法。文章通过分析我国能源现状并结合能源管理系统,提出了一些能源管理的想法,对未来能源及能源管理系统的发展前景进行了浅析。

深度学习框架下LSTM网络的期货价格预测模型研究

期货市场是一个复杂系统,其价格数据具有非线性、高噪声等特性,导致其预测难度较高。论文结合深度学习框架下的神经网络模型对选取的沪深300指数期货开盘、收盘价数据进行分析并预测趋势,最终得到较高的预测精度。论文表明,深度学习循环神经网络在期货价格预测方面有着不错的表现并且发展潜力较大。

存在损失规避的顾客对竞争零售商定价影响分析

损失规避是当人们在涉及收益的时候,通常会表现出风险厌恶,而当涉及损失的时候,人们则更倾向于风险寻求,也就是说亏损对交易的影响会大于收益对交易的影响。文章以风险规避型顾客为研究对象,建立了一个竞争零售商以及顾客的销售模型,构建出零售商的收益函数,通过Bertrand博弈模型求解出零售商的最优定价策略以及收益,并以此对比面对风险规避型顾客与普通顾客时商家的定价选择,总结出结论:损失规避型顾客会使零售商的定价降低,并且也会使销量降低;再算例分析证明以上结论。