大容量压缩空气储能系统空气透平工艺结构及运行特性研究

针对大容量(300MW级)蓄热式压缩空气储能系统的空气透平工作组,定量评估了高温方案(315℃)和中温方案(175℃)对透平的工艺流程结构和关键技术参数的影响,探讨了全工况下配气运行方式对透平性能的影响。研究表明,高温方案下透平工作组的工艺结构简单,但储换热系统的初投资高;高温方案的气耗率低,电电转化率高;节流+补气调节方式的高效运行区间最大。

基于电力大数据的钢铁企业大气污染物排放核算模型构建及应用

近年来,各级生态环境部门与国家电网公司积极签署战略合作协议,促进电力大数据在生态环境管理信息化平台的应用.本研究通过梳理电力大数据在大气污染防治中的应用,以唐山市钢铁行业为例构建基于电力大数据的大气污染物高时间精度排放核算模型,进一步挖掘电力大数据在大气污染排放控制中的应用潜力.结果表明:①模型核算的2019年唐山市17家钢铁企业的大气污染物排放量与2019年唐山市大气污染物排放清单(简称“城市清单”)结果一致性较好,SO_(2)、NOx和PM_(2.5)排放量分别为1017.90、2047.75、1141.81t,误差介于-0.46%~4.27%之间.②基于工序而言,以PM_(2.5)为例,模型预测结果与城市清单结果的相对误差在-17.34%~10.60%之间.③唐山某钢铁企业2022年SO_(2)、NOx、PM_(2.5)月排放量受钢铁市场价格影响较大,1月和6月分别为最高和最低污染物排放月,而其日排放受行业特征影响较为平稳,小时排放可能受电价波动影响较大.研究显示,基于电力大数据的大气污染物核算模型阐明了电力大数据和污染排放的动态响应关系,一定程度上提升了排放核算的时间精细度,实证了基于电力大数据核算大气污染物排放的研究意义和可行性.

单板滑雪大跳台运动员肘关节脱位复位后的康复治疗个案研究

肘关节脱位是常见的生理性损伤,但目前针对运动员群体的肘关节复位后的康复研究空白较多。通过对我国优秀单板滑雪大跳台运动员任**左肘关节脱位复位后的康复个案进行研究,总结运动员肘关节脱位的可行化康复方案。得出将早期肘关节主动活动训练与区域镇痛手段结合,能缩短肘关节脱位复位后的康复周期;在康复期间尽早开展身体健侧部位的训练,可在最短时间内恢复运动员的整体运动能力;根据运动员特点采取综合性的治疗手段,更有助于运动员整体竞技能力的恢复与保持。建议在单板滑雪大跳台运动员肘关节脱位复位后的康复治疗中,重点关注肘关节的肌肉力量与稳定性恢复;更多结合单板滑雪大跳台专项运动能力相关指标展开康复评估;对普通运动员或其他项目运动员的治疗案例进行更多研究,以检验本研究中康复方案的适用性。

“空中大通道”航空流网络结构化解析——以京昆、广兰和沪兰大通道为例

拟搭建一个航空流网络结构化解析的方法论框架并应用于京昆、广兰和沪兰大通道,旨在查找航空流运行关键制约因素。研究发现:①“空中大通道”途中航空流延误吸收明显,这主要源于飞行路径分化和航空流调整。②“空中大通道”建设使以往共享航段/活动范围设置发生较大改变,空中过流能力得到显著加强,途中航空流已具有灵活空域使用特性。但是不同大通道整体航空流运行性能也呈现个性化差异。③广兰大通道具有最为典型的空域均衡使用特征,京昆大通道日内高密度空域位置及范围较为固定而广兰和沪兰大通道则分别呈现范围多变和范围递减特征,在有限空域容量条件下即造成拥堵时段和持续时间的差异,航空流参与量及其稳定性、上/下行飞行路径汇聚等在其中共同发挥重要作用。

基于大数据技术的人防工程质量监督管理平台设计研究

大数据技术可在人防质量监督管理中发挥重要作用,文章构建了一个基于大数据技术的人防工程质量监督管理平台,为清晰介绍该系统,首先阐明了此平台的总框架设计,然后详述了包括数据支撑模块、数据共享交换模块及数据应用模块在内的软件设计,最后进行了相应的实验测试和结果分析,验证了平台的稳定性和性能,以期通过该平台科学、全面地掌握人防工程信息,提高人防工程质量监督管理工作的效率。

基于物联网和云计算技术的空调节能管控平台研究

空调系统能耗在建筑能耗中占据较大比重,随着铁路的快速发展,铁路车站及办公区的空调使用数量日益增加,其节能降耗潜力明显。基于物联网和云计算技术的深度融合开展空调系统节能管控平台研究,实现空调的实时监测、远程控制、智能开关机、人体感应、实时监测温湿度及耗电量等功能,达到了智能互联、智慧节能的目的。

基于大数据智能辅助的空气质量精细化监管平台建设探析

生态环境部提出将大数据作为支撑生态环境管理科学决策的重要手段,实现“用数据决策”,提高生态环境综合治理科学化水平。山西省牢固树立绿色发展理念,以环境数据为抓手,以大数据、云计算、“互联网+”为驱动,打造山西省空气质量精细化监管体系,深度挖掘与多元分析大气环境业务数据,探索模型与场景融合应用,推进实现全省大气环境科学决策、精准监管和高效服务。

基于大数据的空调用电量研究

为实现夏季用电高峰期对空调等用电设备的柔性负荷控制,避免出现电网拉闸限电等极端用电调控现象,建立了空调用电量简化计算模型和能耗模型,结合20万台空调实际运行数据研究了用户温度设定习惯和能耗随设定温度的变化规律,并提出了空调用电柔性调控建议。结果表明:用电量简化计算模型经实际工程验证有效,误差可控制在5%以内;制冷设定温度每提高1℃可节约电量0.054 kW·h,制热过程每调低1℃可节约电量0.061 kW·h;通过直接功率限定或间接温度限定可实现用电的柔性调控。

基于大数据挖掘技术的实时在线露点研究

采集燃煤电厂的运行数据,建立水露点与酸露点的物理模型,并通过实验验证模型的正确性,对锅炉尾部系统中影响露点的因素进行分析,在大数据计算分析的基础上,分析各因素对空预器水露点、酸露点的影响。结果表明:发电机组负荷和燃煤的空干基水分的增大均会使水露点和酸露点温度上升;燃煤的全硫分对水露点无影响,但会提高酸露点温度;环境温度通过改变空预器壁面的温度影响水露点与酸露点温度;脱硝系统和空预器均会使水露点温度稍微降低,但脱硝时酸露点温度稍微升高。

大气污染的大数据治理效应测度

大数据治理创新了我国大气污染防治模式。现有文献尚未聚焦于该模式总体效应评价研究。通过提出大数据治理理论分析逻辑,并基于地级市面板数据给出其总体效应的测度。研究表明,“生态环境大数据建设试点”政策实施,显著降低试点城市AQI和PM_(2.5)、PM_(10)、O_(3)等污染物排放浓度,稳健性检验支持该结论。另外通过异质性分析发现,东部城市的大数据治理效应更为显著,中部的AQI和PM_(2.5)抑制效应大于东部,中西部对PM_(10)浓度和O_(3)浓度的抑制效应不明显;同时非资源型城市的治理效应强于资源型城市,治理需加大差异化应对。机制分析反映,大数据治理试点政策显著提高当地政府的科学决策和监管能力,但公众参与效应相对有限。研究结论具有推动我国环境大数据治理的参考价值。

数字孪生农业中的多模态数据融合研究现状和展望

为进一步提高我国的农业生产智能化水平,文章系统总结了农业大数据驱动下的数字孪生农业及国内外数字孪生农业中多模态数据融合研究现状,并基于此展望了综合运用卫星遥感、无人机航拍、地面传感网多模态数据开展农业生产全过程、多要素动态映射的研究中面临的挑战和未来发展趋势。

基于多源大数据的长三角城市群AQI遥感估算

长三角城市群的大气污染情况备受关注,本研究基于哨兵五号(Sentinel-5P)卫星遥感数据、地面大气污染国控点监测数据、气象数据、道路交通图层等多源大数据,首先定量获取研究区O_(3)、CO、NO_(2)、SO_(2)等要素的污染情况,并基于XGBoost机器学习模型定量估算研究区的大气颗粒物浓度,最后基于所有大气污染要素选择模型综合评判研究区空气质量指数(AQI)。本研究建立的大气污染各要素的遥感估算方法及AQI的综合评判方法可为区域大气污染的评定提供方法上的支持,并服务于大气污染综合治理、人民生产生活指引及健康防护等诸多方面。

基于大数据技术的雾霾天气预测模型研究

雾霾天气成因复杂,预测较为困难。经深入分析相关技术和文献资料,在大数据技术支持下,将时空维度中已知空气质量数据与气象数据动态集成,构建了一种基于深度神经网络技术在时间维度和空间维度相融合的空气质量预测模型——基于深度神经网络的空气质量预测模型。经实验证实,此模型可预测目标站点未来的空气质量状况,且预测结果更加准确,可为环境治理提供理论参考。

东江干部学院空调系统设计

本文介绍了东江干部学院的空调系统设计,为实现“红色+绿色”的建筑特性,经过分析对比,多联机系统因其使用灵活、控制方便,在间歇性使用特性明显的建筑中具有一定的优势,结合其智能控制系统,可实现其部分负荷使用的节能。根据本项目各功能房间的使用特征设置不同的末端空调形式,实现不同季节空调使用的节能。

融合大数据和碳减排的“航空经济学”课程设计

“航空经济学”是应用经济学科和能源经济本科专业课程体系中具有特色的一门专业课程。北京航空航天大学“航空经济学”课程涵盖航空业的典型事实、航空业的主要参与方、航空业发展历程与管制、航空网络竞争、航空业与产业组织理论、航空公司收益管理等核心内容,通过大数据实验、论文研讨、多媒体和课程思政案例等教学方法多角度进行学生培养,旨在提升学生对基础理论的理解,提高学生的计算机能力、科研能力和报告展示能力,加强学生对航空碳减排的理解与分析能力。

“上大压小”降低中国煤电的大气污染排放——基于供应链视角

通过构建点源精度的煤炭运输网络模型,编制高空间分辨率的煤电供应链大气污染物(氮氧化物(NO_(x))、二氧化硫(SO_(2))、颗粒物(PM)和大气汞(Hg))排放清单,从供应链视角全面评估该政策在2011~2018年间对中国煤电供应链的污染减排效应.结果表明,尽管我国燃煤发电总量增长了38.6%,但煤电供应链NO_(x)、SO_(2)和Hg排放总量分别仅增加了10.4%、16.2%和6.8%,PM排放总量甚至减少了15.8%.相较于退役电厂,新建电厂NO_(x)、SO_(2)、PM和Hg的供应链排放强度分别下降了63.2%、62.1%、90.2%和67.8%.从供应链的各环节来看,燃煤发电阶段的排放强度降幅最大;开采单位煤炭产生的排放基本不变;运输单位煤炭产生的排放小幅下降.本研究还从优化厂址布局、加强矿山管理和提升末端治理技术等方面提出了减排政策建议,也为其他高污染行业的减排路径探索提供重要参考.

光热电站主厂房通风空调气流组织形式探讨

光热发电是太阳光利用定日镜反射到集热塔的聚热效应,将熔盐罐内的熔盐加热,加热后的熔盐再加热水蒸气,被加热的水蒸气推动汽轮发电机组发电。光热电站的核心建筑是主厂房,本文通过对主厂房各种送排风气流组织形式的探讨,总结出适合主厂房的通风系统形式,为同类型建筑的送排风气流组织提供设计上的参考。

基于卫星遥感及GIS空天地一体化智慧矿山技术研究及应用

基于卫星遥感、GIS、无人机、地面监测设备构建“空天地”立体化智能监测体系,对“空天地”立体感知获取的多源异构数据进行整合分析进行遥感大数据与实时地面观测数据融合技术进行研究,并在矿区地表沉降监测、地质灾害风险预测、水土保持监测、越界开采监测、矿物体积测量及采剥量计算、无人机应急监测领域进行应用,为智能化矿山建设和发展发挥了积极作用。

数据中心空调智慧运维及节能优化技术研究

本文基于大数据和人工智能技术,对数据中心空调系统节能优化技术进行理论研究。介绍某运营商数据中心空调智慧运维平台,以及基于该平台融入AI技术,对数据中心空调系统进行实时监测、大数据分析、AI预测和智能化调测优控,通过数据中心数智化运维和节能优化技术实践,助力国家双碳目标实现。

基于时空智能服务的灾害监测平台

时空大数据是建立灾害监测预警信息系统的基础和关键。在综合调研国内外灾害监测预警系统建设经验的基础上,从地质灾害、边坡、桥梁、隧道、矿山和水坝等各类对象对监测预警平台建设的共性需求出发,开展平台建设关键要素分析,提出以北斗时空大数据和智能服务为核心的多灾种灾害监测平台建设模式,采用融合感知、传输网络、时空智能服务和综合应用服务的分层架构设计,实现针对灾害风险感知、分析预警与应急响应的全过程管控,构建多维感知、多方联动、智能决策的灾害监测预警体系,有效防范化解灾害风险。