隧道超挖超耗管控措施研究

隧道的超挖超耗管控是绿色低碳时代背景下工程界最关心的难题,对施工企业的成本控制和效益提升具有重要意义。以武两高速XFS隧道为背景,系统总结了隧道超挖超耗的10类影响因素和常见对策,包括围岩条件、施工参数、测量放样、爆破方案、钻孔质量、喷射混凝土回弹率、预留变形量、物资设备性能、作业人员水平和现场施工管控。分析了XFS隧道超挖超耗的原因,并制定了加强地质预报和超前支护施作,减小开挖进尺;动态调整爆破方案,严格炮孔质量检查;引入超细改性硅微粉优化配合比,提高喷射工艺水平;加强现场施工管控,制定超挖超耗管控办法,落实作业人员的激励奖惩等措施。措施执行后,XFS隧道平均超挖由30.1 cm降低至16.6 cm,综合超耗由173.7%降低至100.7%。

数字经济赋能老年人体育消费升级的价值意蕴、阻滞困境与实践方略

助力老年人跨越数字鸿沟,融入数字体育生活,释放体育消费潜力,是推动体育银发经济健康可持续发展的关键抓手。运用文献资料法和逻辑分析法,厘清数字经济赋能老年人体育消费升级的理论内涵、价值意蕴与阻滞困境。针对老年人体育消费政策有待完善,体育消费市场缺乏数字人文关怀;老年人数字体育消费主观意愿不强,数字技术应用抵触情绪明显;智能体育产品及服务适老化水平偏低,体育消费供需关系失衡;老年人数字体育消费权益易受侵犯和难以得到保障等问题提出实践方略:加强老年人体育消费政策顶层设计,满足老年群体数字体育消费关怀需求;培养老年人数字素养和技术应用能力,加强体育消费数据信息安全保护;鼓励适老化体育产品及服务研发与创新,规范体育产品及服务建设标准;维护老年人数字体育消费权益,推进数字体育消费市场法治建设。

“东数西算”背景下多数据中心联合消纳可再生能源途径研究综述

“碳达峰、碳中和”和“东数西算”战略目标背景下,新能源装机占比和数据中心机架数量持续增长,数据中心的负荷调节能力可有效促进新能源消纳。与传统的可中断、可转移负荷不同,数据中心作为一种用电量可观的新型负荷,在时间、空间尺度上均有调节潜力。因此,立足于现有研究成果,该文首先对数据中心能耗模型进行分析,对比了几种常见的建模方法;其次,通过对数据中心时空转移特性的定性分析和对消纳可再生能源潜力定量评估方法的总结,揭示了数据中心的消纳潜力;再次,分别从技术和管理2个层面梳理了数据中心消纳可再生能源的途径;最后,展望了“东数西算”背景下多数据中心联合消纳可再生能源的途径,为可再生能源消纳提供新的思路,助力我国“双碳”目标的实现。

人口老龄化背景下体育消费的健康效应——基于全国消费大数据的实证证据

基于健康资本需求理论将体育消费视作一种健康投资,提出个体体育消费的增长可降低其医疗消费支出的假设;采用2018—2021年全国消费大数据,实证检验个体体育消费的健康效应。结果显示,体育消费占个体年度总消费的比例每提高1个单位,医疗消费占个体年度总消费的比例降低0.203个单位。新冠病毒感染疫情对体育消费的健康效应有所抑制但依然显著。进一步分析表明,体育消费的健康效应对35岁及以上人群的影响会随着年龄的增长明显增强,对65岁及以上老龄人口的影响效果最为突出。认为:在应对人口老龄化和医疗负担增加等重大挑战时,需要加快普及对体育消费的健康效应认知,大力促进全人群体育消费。

数字经济背景下消费增长困境与对策

数字经济作为一种新经济形态,通过制度环境重塑机制、供需对接便利机制和供给质量提升机制对居民消费产生积极影响。在实践中,数字经济助力提升居民消费也存在数字鸿沟导致的消费排斥困境、数字技术导致的消费选择困境和数字营销导致的消费安全困境,需要从充分挖掘农村消费潜力、持续培育消费信任和全面提升消费安全保障等三个方面采取措施,以扩大国内需求、培育壮大新型消费。

微波技术在食品和农产品加工中应用研究进展

微波加热技术具有速度快、可控性高等特点,在食品和农产品的热加工过程中具有较强的应用潜力。该文在分析微波加热原理的基础上,从技术应用、设备研制和仿真研究等方面介绍微波加热应用现状,如在农产品干燥、杀菌、萃取和膨化等方面进行深入研究和应用。指出微波加热在机理解析、工艺局限性、加热不均匀性和能量利用低等问题,尤其是微波场对物料内极性成分作用机制的研究深度、微波加热时在物料内温度和水分分布的不均匀性规律定量表征等方面,严重影响产品质量稳定性和能量充分利用。从揭示微波在加热腔体内传递和物料内吸收的机理,提高微波加热均匀性和改善加工质量,以及研制智能化工业用微波加工设备等方面,指出微波加热技术在食品和农产品加工中应用热点研究方向。针对微波加热技术在农产品和食品加工中科学问题、技术需求和设备现状,为发挥技术优势、拓展应用领域,该文提出微波加热理论研究与技术应用的发展趋势,以期提高微波热加工技术工业化应用适用性、保证产品质量和能量利用率。

转移性收入促进了农村居民消费结构升级吗?

农村居民消费结构升级对于扩大内需、增强国内大循环的内生动力和可靠性具有重要意义。基于2000-2019年省级面板数据,依据常相对风险规避效用函数理论和马斯洛需求层次理论揭示转移性收入对农村居民消费结构升级的影响及其机理,并进一步分析转移性收入对缩小消费结构升级差距的作用。研究发现:每增加1%的转移性收入,农村居民发展享受型消费占总消费的比重将提高2.6%,并且随着农村居民可支配收入的提高,转移性收入对于农村居民消费结构升级程度的影响效应逐渐减弱;转移性收入主要是通过降低农村居民的食品消费支出占比、提高教育文化娱乐消费支出占比和医疗保健消费支出占比的方式来促进农村居民消费结构升级的程度;转移性收入缩小了不同收入水平和不同地区间的农村居民消费结构升级程度的差距,尤其对于中低收入和中西部的农村居民作用明显。据此提出实施差异化的转移支付政策、强化弱势群体帮扶措施、拓展农村居民消费供给等促进农村居民消费结构升级等政策建议。

房价对城镇居民消费不平等的影响研究

基于中国家庭追踪调查库(CFPS)2010—2018年数据,采用面板计量模型和中介效应模型,研究房价对城镇居民消费不平等的影响效应及作用机制。结果表明:房价会正向影响城镇居民消费不平等,运用工具变量法进行内生性检验以及其他稳健性检验后,以上结论稳健。机制检验结果表明,房价会通过家庭人均消费支出影响城镇居民消费不平等,房价对居住支出和教育文化娱乐支出的影响程度较大,进一步说明房价上升会通过影响消费结构加剧城镇居民消费不平等。异质性检验结果表明,相对于城镇中低收入、中低金融资产家庭而言,房价变动对城镇高收入、高金融资产家庭居民消费的影响更明显。为此,应稳定房价、合理引导住房支出和调整居民消费结构,以促进消费公平,缩小消费不平等。

2023年中国天然气发展述评及2024年展望

为了助力产业高质量发展、助推中国式现代化建设,收集、整理、分析了中国天然气行业2023年的各项指标、数据和动态,论述和研判了2023年中国天然气产业链各环节以及天然气市场的热点和亮点,进而展望了2024年中国天然气行业的发展前景。研究结果表明,2023年中国天然气发展稳中有进、不乏亮点,主要表现在:(1)天然气勘探全面开花,预计新增天然气探明地质储量或创历史新高;(2)天然气生产稳中有进,全年共生产天然气2 324×10^(8)m^(3),年增产量近123×10^(8)m^(3);(3)天然气进口量增价跌(共进口天然气1 655.6×10^(8)m^(3)),其中LNG进口量重返世界第一(进口量为984.2×10^(8)m^(3));(4)天然气需求量小幅度反弹,天然气表观消费量达3 915.5×10^(8)m^(3),天然气对外依存度为40.6%,市场供应平稳;(5)天然气基础设施建设方兴未艾,LNG接收站、天然气长输管道和地下储气库建设有新进展;(6)在推进实现碳达峰碳中和目标和建设新型能源体系的形势下,油气生产企业大力拓展新能源业务;(7) LNG重卡销量创历史新高(共销售15.19万辆),用气增量异军突起;(8)国家问政于民,新版《天然气利用政策》面向全社会征求意见。结论认为:(1)尽管中国天然气增量市场面临着煤炭“压舱石”和新能源的竞争,但天然气仍然是中国能源结构低碳化发展过程中的桥梁和支柱,不可或缺;(2)预计2024年天然气勘探力度不减,探明天然气地质储量增势依旧;(3)天然气生产稳中有进,增产量与2023年相当;(4)天然气进口量将大幅度增加,天然气进口均价将继续下降;(5)天然气需求量平稳增长,市场供应宽松。

数字化对服务消费的影响研究——基于符号消费、体验化与互动化视角

消费已成为中国经济增长的重要动力,数字化和服务化是助推消费升级的必然趋势。本文重点研究了数字化影响服务消费的理论机制,基于服务消费者主观效用的变化,以符号消费、体验化和互动化等理论视角解释数字化对服务消费的影响。研究表明,数字化推动了服务消费的符号化过程,从而改变了服务消费的价值维度,对服务消费产生了深远的影响,这将符号消费理论拓展到了服务消费领域。数字化为服务体验化带来了新的发展空间,推动个性化的服务体验向社会化转化。数字化带来了沉浸式体验,能够拓宽服务体验的广度。数字化优化了服务消费过程中的互动关系,提升了消费者价值。本文研究为阐释服务消费理论提供了新的思路。

形成消费和投资相互促进的良性循环:理论逻辑与实践进路

过去几十年,我国经济增长主要依赖投资和出口驱动,但当前房地产和交通基础设施的投资空间已然有限,经济发展水平较高的地区资本形成额占GDP的比重逐年走低。与此同时,我国消费水平总体较低但倾向不低,服务消费占比日益接近商品消费,小众消费提升仍有较大潜力,消费市场下沉的倾向较为明显。推动形成消费和投资相互促进的良性循环,既是新发展阶段的巨大挑战,也是历史性机遇。在马克思主义理论中,投资和消费是社会再生产的有机统一体;从经济学理论看,消费和投资从来都不是割裂的。基于当前我国投资和消费的特征事实及投资消费互促的理论逻辑,投资和消费互促的良性循环应具有如下特征:有效率的投资具有关键性作用;消费具有基础性作用;消费和投资相辅相成;满足人民群众对美好生活的向往是形成消费和投资良性循环的目标;发展新质生产力是实现消费和投资良性循环的基石。故此,应辩证看待消费和投资的关系,以消费转化为出发点扩大投资,重点从促进增收、推动集聚、建设载体、优化供给、改善民生等角度入手,推动形成消费和投资相互促进的良性循环。

数字化转型的公司治理效应:基于管理层在职消费视角

以在职消费为切入点,选取2010—2021年A股上市公司作为研究样本,考察数字化转型的公司治理效应,实证检验发现企业数字化转型程度和在职消费之间存在倒U型关系。进一步研究发现,缓解信息不对称和管理层过度自信是其作用路径。当样本为非国有、聘请非四大会计师事务所出具审计报告、所属产品市场竞争程度较低、非制造业、非高科技行业、劳动密集型行业、位于互联网发展较快城市以及经济欠发达地区的企业时,两者的倒U型关系更显著。

黄土旱塬区近40年降水对冬小麦耗水和产量的影响

冬小麦是黄土旱塬区重要口粮作物,产量受降水等因素影响较大,为研究降水对冬小麦耗水规律和产量的影响,收集、统计甘肃省农业科学院镇原试验站近40年冬小麦长期观测数据,分析冬小麦产量、耗水量等指标随降水变化的趋势。结果表明,黄土旱塬区近40年冬小麦产量以每年51.2 kg·hm^(-2)速度增加,但持续系数仅为0.43;10月中旬至11月中旬、3月中上旬、5月上旬和下旬降水量增加,产量随之显著增加;全生育期降水满足率为64.4%,干旱年型仅为52.7%,不同生育时期中拔节-灌浆期满足率最低。冬小麦生育期耗水量近40年呈降低趋势,平均为361.3 mm,播种-返青期耗水占全生育期的34.3%,为全生育期耗水最大的时期;干旱年和平水年分别在出苗-拔节期和拔节-灌浆期降水满足率最低,分别为36.9%和42.2%,此阶段降水对冬小麦产量影响显著。冬小麦产量相关的因素由高到低依次为耗水量>穗数>穗粒数>播前底墒>生育期降水量>全年降水量。近40年来黄土旱塬区冬小麦稳产性差,原因为播种-返青期耗水占全生育期比重较大,降水满足率低,影响了冬小麦分蘖成穗和水分高效利用。以上结果表明,保证该区冬小麦关键生育期降水满足率和休闲期降水高效蓄集,是冬小麦稳产高产的重要保障,研究结果对冬小麦产业可持续发展具有重要意义。

2023年国内外油气行业发展及2024年展望

2023年,全球能源格局深刻调整,绿色低碳转型稳步推进;国际油价波动下跌,天然气价高位回落;油气勘探开发投资保持增长,油气产量继续双增;炼油乙烯产能继续增长,毛利总体下滑;大石油公司重新强化油气上游,降碳和盈利并重;碳减排共识进一步凝聚,碳市场影响力不断增强。中国油气行业立足安全清洁发展,能源行业政策体系加快完善;新型能源体系建设有序推进;成品油和天然气消费恢复向好,“全国一张网”加速完善;油气产储量保持增长,“两深一非”成增储上产新阵地;炼油能力继续小幅增长;大宗石化产品产能呈扩张态势;碳市场建设步伐加快。2024年,预计国际石油市场基本面由紧平衡转为供应过剩,天然气市场延续脆弱平衡,地缘政治紧张局势及外溢影响等将继续推动油气价格大幅波动;能源转型更加理性务实,基于安全效益发展建设能源韧性体系渐成共识。国内经济景气度回升势头向好,将进一步带动能源行业回暖;深化能源体制机制改革、加快建设新型能源体系、保障能源供应安全稳定仍是能源行业的重要使命任务。

中国水泥行业2011-2022年二氧化碳和大气污染物排放分析

2011—2021年,熟料产量呈波动上升趋势。水泥行业整体生产运行水平不断提高,熟料单条生产线平均规模由43.8万t/条提升至115.3万t/条,熟料单位产品综合能耗下降14.4%,熟料单位产品CO_(2)排放强度下降6.3%,但CO_(2)排放总量增加了13.8%,与氮氧化物减排趋势形成较大反差,碳污治理水平差距明显。熟料生产中石灰石分解和煤炭燃烧过程的CO_(2)排放合计占比为92.9%~93.8%,是CO_(2)排放的主要来源。由于熟料系数偏高、非碳酸盐原料替代不足、综合能耗仍然较高等原因,安徽等7个熟料产量大的省份的CO_(2)排放强度高于全国。建议实行碳酸盐熟料产量总量控制,逐步降低熟料应用比例,加快建材市场熟料产品和非碳酸盐原料替代,降低高标号水泥使用比例。应大力推广水泥行业节能降耗增效技术,加快熟料落后产能淘汰。对熟料产量大、碳排放强度高的地区,应结合当地碳排放特点,实行差别化降碳策略。各大气污染防治重点区域应因地施策推进水泥行业减污降碳工作。

消费中心城市项目布局研究:分类、属性及途径

消费中心城市项目是消费中心聚集消费资源的重要载体,是服务消费者、引领消费潮流、发挥消费影响力的主要方式,项目成功与否是消费中心成败关键。对消费中心城市项目进行不同维度的分类,包括文化消费项目和物质消费项目、服务消费项目和商品消费项目、最终消费项目和中间消费项目、直接消费项目和间接消费项目、必要消费项目和非必要消费项目等,每种分类维度都有一定的分析意义。消费中心城市项目具有多种消费经济发展特性,包括消费的范围经济性、中心的规模经济性、文化消费的无限性和物质消费的有限性、消费的空间协调性、消费的系统制约性。在消费中心城市项目布局中,文化消费是关键,需要重点布局文化消费项目;物质消费带动潜力大,需要全面规划物质消费项目;空间资源紧张、空间成本高,需要通过中心紧密原则布局相关项目;消费系统配套性强,需要对消费中心城市项目进行超前和空间延展性布局;消费中心城市项目经济平衡作用显著,需要在欠发达地区做更多布局。

不同干燥方式对杜仲雄花品质特性及挥发性成分的影响

为探究干燥方式对杜仲雄花品质特性及挥发性成分的影响,选择5种不同干燥方式(真空冷冻干燥、微波真空冷冻干燥、热风干燥、远红外辐射干燥和热泵干燥)对新鲜杜仲雄花进行脱水处理。测定了杜仲雄花干制品的干燥特性与品质特性,并对干制品的挥发性成分进行了分析。结果表明,真空冷冻干燥所需时间最长,为14.1 h,能耗最高,为231.27 kJ/g,微波真空冷冻干燥效率最高,与真空冷冻干燥相比,干燥时间缩短57%,干燥能耗节省76%。与其他3种干燥方式相比,真空冷冻干燥和微波真空冷冻干燥条件下杜仲雄花干制品的总色差最小,与新鲜样品最接近,表面结构更为平整,活性成分含量最高且自由基清除能力最强。在挥发性成分检测中,干燥前后共检测出27种挥发性成分,其中微波真空冷冻干燥产品挥发性成分种类最多,为18种,是新鲜杜仲雄花挥发性成分种类的1.8倍。综合分析,微波真空冷冻干燥为杜仲雄花的适宜干燥方式,该研究为杜仲雄花的干燥及加工提供理论依据。

能源消费、金融支持对制造业绿色创新的驱动效应研究

当前世界能源发展面临着供需结构不协调、环境资源开发利用率低等不稳定因素,围绕制造业高质量发展的能源消费及技术升级需要,金融部门积极创新,加大金融服务供给,驱动制造业绿色低碳创新,助力制造业绿色低碳高质量发展。鉴于此,构建2010-2019年中国制造业行业面板数据,通过建立固定效应计量模型及引入随机前沿分析方法,实证检验能源消费水平、金融支持力度和二者的交互作用对制造业绿色创新影响的驱动效应。实证结果表明:能源消费水平对制造业绿色创新呈负向作用,而提升金融支持力度有助于制造业绿色发展;能源消费水平和金融支持力度可经过交互作用形成对制造业绿色创新的促进作用;在“双碳”目标背景之下,消费升级和产业升级均加快了制造业绿色变革步伐;此外,外商投资和政府有效干预也一定程度上促进了制造业绿色转型。为此,提出如下对策与建议:首先,制造业要转变传统生产思想,认真贯彻执行绿色创新理念,深度融入绿色发展格局;其次,鼓励银行业等金融机构继续加大对制造业绿色融资支持力度,并不断完善风险识别及管控措施;最后,政府应正确发挥宏观调控的作用,提高决策质量、降低决策失误。

外部经济不确定性与中国家庭经济活动

当今世界,国外环境日趋复杂,不确定性因素明显增加,将对中国家庭经济活动产生深远影响。在测算中国面临的外部经济不确定性的基础上,利用中国家庭金融调查数据(CHFS)和分位数回归方法,实证研究了外部经济不确定性对中国家庭收入、消费和风险资产配置的影响。研究发现:外部经济不确定性对家庭总收入和家庭总消费均存在显著的负向作用,且这种负向作用随着收入水平和消费水平的提高而增大;外部经济不确定性对不同消费水平群体的家庭耐用品消费均有明显的负向影响,对中等消费水平群体的负面影响最大。此外,外部经济不确定性对中国家庭收入和消费的影响表现出区域差异性和城乡差异性,在外向型产业占比更大的东部地区和经济发展水平较低的农村地区,家庭收入和消费受到外部经济不确定性的冲击更大。而拥有社会保险或商业保险是缓解外部经济不确定性对家庭经济活动负面影响的重要调节方式。进一步分析表明,当家庭面临更大的外部经济不确定性时,会减少对风险资产的持有,增加持有无风险资产。

基于机器学习的空气源热泵干燥能耗回归预测

为了降低空气源热泵干燥过程能耗,研究了空气源热泵干燥能耗特性,采用多元线性回归模型(multivariate linear regression model, MLRM)和BP神经网络(back propagation neural network, BPNN)模型来预测干燥工艺能耗。在分析干燥能耗影响特征参数的基础上,提出将干燥工艺过程进行切分处理的方法以降低数据获取难度。选取烘房设定温度、烘房设定湿度、烘房初始温度、烘房初始湿度、环境平均温度、环境平均湿度、物料质量和初始含水率8个特征参数作为模型输入,能耗和物料结束含水率作为模型输出。使用MLRM模型、BPNN模型和其他机器学习模型进行能耗预测,MLRM模型对能耗拟合的决定系数为0.739,对物料结束含水率拟合的决定系数为0.931;BPNN模型使用Sigmoid函数作为激活函数时对能耗拟合的决定系数最高,为0.828,使用Identity函数作为激活函数时对物料结束含水率拟合的决定系数最高,为0.942,拟合效果优于其他机器学习模型,能够满足实际生产需求。以复水豌豆为干燥对象设计加载物料65 kg、持续时间4 h的完整变温变湿干燥工艺进行验证试验,结果表明:试验总能耗为15.066 kW·h,MLRM模型和BPNN模型的预测总能耗分别为14.476 kW·h、15.183 kW·h,预测精度分别为96.08%、99.23%;试验结束含水率为8.541%,MLRM模型和BPNN模型的预测结束含水率分别为9.560%、8.889%,预测精度分别为88.07%、95.93%。该研究提出了一种使用MLRM模型和BPNN模型对空气源热泵干燥能耗进行分段精准预测的有效手段,对于优化干燥工艺和降低干燥能耗具有实际意义。