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国内船舶企业能耗及污染物排放
1
作者
王江超
包张静
+2 位作者
洪方智
卓子超
易斌
《造船技术》
2021年第4期55-61,共7页
通过国内船舶企业的调研数据,建立基于反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neutral Network,BP-ANN)的板材日切割量预测模型,实现对船舶修造工艺能耗及污染物排放的评估,并计算得到船舶工业的能耗及污染物排放指数。通...
通过国内船舶企业的调研数据,建立基于反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neutral Network,BP-ANN)的板材日切割量预测模型,实现对船舶修造工艺能耗及污染物排放的评估,并计算得到船舶工业的能耗及污染物排放指数。通过对能耗及污染物排放现状的深入分析,梳理国内船舶企业能耗及污染物排放特征及影响因素,并提出船舶企业节能环保体系的构建要点,为后续船舶修造工艺优化和船舶工业高质量发展提供科学依据。
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关键词
船舶
工业
船舶修造工艺
能耗
污染物排放
BP-ANN
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职称材料
题名
国内船舶企业能耗及污染物排放
1
作者
王江超
包张静
洪方智
卓子超
易斌
机构
华中科技大学船舶与海洋工程学院
中国船舶工业综合技术经济研究院
出处
《造船技术》
2021年第4期55-61,共7页
文摘
通过国内船舶企业的调研数据,建立基于反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neutral Network,BP-ANN)的板材日切割量预测模型,实现对船舶修造工艺能耗及污染物排放的评估,并计算得到船舶工业的能耗及污染物排放指数。通过对能耗及污染物排放现状的深入分析,梳理国内船舶企业能耗及污染物排放特征及影响因素,并提出船舶企业节能环保体系的构建要点,为后续船舶修造工艺优化和船舶工业高质量发展提供科学依据。
关键词
船舶
工业
船舶修造工艺
能耗
污染物排放
BP-ANN
Keywords
ship industry
ship construction and repair technology
energy consumption
pollutant emission
BP-ANN
分类号
X736.3 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
发文年
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1
国内船舶企业能耗及污染物排放
王江超
包张静
洪方智
卓子超
易斌
《造船技术》
2021
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