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1.
城市是人为温室气体的最大排放源,是国家推进碳减排的基本单元和重要载体。面对日益严峻的气候挑战,一方面,各城市间合作程度与对标意愿不够,大多各自设定城市温室气体排放核算规则和制定相应的减缓政策;另一方面,不同的城市温室气体排放核算指南在核算边界、核算内容与重复计算、温室气体核算种类、核算方法等方面仍然存在差异。上述问题增加了城市温室气体排放核算结果分析的复杂性,不利于城市间温室气体排放核算结果的比较研究。城市温室气体排放核算方法框架,是了解和评估城市温室气体排放情况的基础。论文梳理了国内外城市温室气体排放核算指南、数据库和案例,研究内容涵盖国际城市温室气体核算标准对比与差异性分析,综述了基于3种不同的城市层面温室气体排放核算视角(即基于行政区划边界的核算、基于跨界基础设施的核算和基于城市消费的核算)的应用研究,指出了国内现已公布城市或区域性温室气体核算指南存在的无法对标的核心,提出构建优先面向国内可对标的城市温室气体排放核算方法框架。研究提出的框架的范围1~3代表不同角度的城市温室气体排放情况,同时又最大限度地反映了城市温室气体排放情况。首先,强调了行政区划内范围1排放的不可或缺性和可比性;其次,对范围2和范围3排放的核算,是对与充分满足城市实际需求相匹配的城市温室气体排放情况的具体补充。该框架解决了部分痛点问题,如核算边界应选取我国行政区划边界范围,应涵盖7种温室气体,包括范围1~3面向不同的核算排放主体;而针对当前各城市核算指南中部分排放源尚未涵盖或存在争议、实时动态数据获取难以及存在不确定性因素等问题,提出了相关思考和后续实现路径。以对标为目标的核算框架能够帮助决策管理者通过比较了解城市间隐含温室气体排放的流动情况,确定适宜的减排政策,同时从城市温室气体排放视角来考量、规划城市低碳转型路径,优化城市管理手段,促进城市间的交流合作。同时,该框架的有效实施也需要全社会、多行业、跨部门联动,政企民商通力合作,产学研深度融合。  相似文献   
2.
在极端暴雨事件频率和强度不断加剧的趋势下,防洪安全面临着极其严峻的考验,研究河道洪水演进、漫溢及淹没过程,有效评估洪水灾害风险就显得尤为重要。为精确模拟河道洪水演进过程,本文采用基于非结构网格有限体积法建立的二维水动力模型,构建了一种基于虚拟单元法的入流边界改进方法。该方法采用基于地形网格数据的纵断面提取法以近似确定深泓线的位置,从而计算出河道平均纵比降;在入流边界各网格上以均匀流的方式入流,计算出不同流量下的对应水位;依据各网格上的水深和入流边长计算权重以合理地分配流量,再结合单宽流量边界条件确定边界外侧虚拟单元上的水力要素,最后耦合至模型通量部分进行计算,实现入流模块的优化。将该方法应用于Toce河物理模型试验的模拟,在入流边界附近计算出的水位、流速和流态都更为合理;河道中各测点水位与试验数据吻合度较高,洪水到达测点时间及各点间洪水运动传播时间与测量值较为接近,纳什效率系数在0.82~0.95之间,验证了该方法的可行性和模型的准确性;并且在单机上用时86s完成计算,效率较高,表明模型能高效准确的模拟洪水演进过程。通过对入流模块的改进优化,模型可以更好地应用于洪水演进过程的模拟预警及灾情评估工作,为洪水灾害管理决策提供技术支撑。  相似文献   
3.
云岳  代欢  张育培  尚学群  李战怀 《软件学报》2022,33(12):4590-4615
近年来,伴随着现代信息技术的迅猛发展,以人工智能为代表的新兴技术在教育领域得到了广泛应用,引发了学习理念和方式的深刻变革.在这种大背景下,在线学习超越了时空的限制,为学习者“随时随地”学习提供了更多的可能性,从而得到了蓬勃发展.然而,在线学习中师生时间、空间分离的特征,导致教师无法及时掌握学生的学习状态,一定程度上制约了在线学习中教学质量的提升.面对多元化的学习需求及海量学习资源,如何迅速完成学习目标、降低学习成本、合理分配学习资源等问题成为限制个人和时代发展的重大问题.然而,传统的“一刀切”的教育模式已经不能满足人们获取知识的需求了,需要一个更高效、更科学的个性化教育模式,以帮助学习者以最小的学习成本最大限度地完成学习目标.基于以上背景,如何自动高效识别学习者特征,高效地组织和分配学习资源,为每一位学习者规划个性化路径,成为面向个体的精准化教育资源匹配机制研究中亟待解决的问题.系统地综述并分析了当前个性化学习路径推荐的研究现状,并从多学科领域的角度分析了对于同一问题的不同研究思路,同时也归纳总结了当前研究中最为主流的核心推荐算法.最后,强调当前研究存在的主要不足之处.  相似文献   
4.
A pattern net assisted mapping artificial neural network (PAMANN) model for estimation of parameters in problem with large data (1300 × 121 matrix size) is reported. A pattern net-based multilayer perceptron neural network (MLPNN) model for clustering the data, followed by mapping MLPNN model for mapping the target with the input, is developed as PAMANN model. A heat transfer problem with combined mode conduction and radiation in porous medium is solved numerically, and is called direct model. In the inverse model, a PAMANN model is developed by using data generated through the direct model. The PAMANN model is able to estimate two parameters (extinction coefficient β and convective coupling P2) after taking temperature profile as input. The model is tested for different number of neurons in hidden layer, and different levels of noise in input data. Twelve different algorithms are explored in training of mapping MLPNN, and compared for performance. Levenberg–Marquardt algorithm is found to estimate the parameters with high accuracy, but took high CPU time. Bayesian regularization is found to consume very high CPU time with moderate accuracy in estimation of parameters. Variations in hidden layer neuron number and noise in input data, were done to analyze the performance of mapping MLPNN with different training algorithms. Algorithms O-Step Secant, conjugate gradient with Polak-Ribiére updates, and conjugate gradient with Fletcher-Reeves updates are able to handle all variations of noise and number of neurons in hidden layer, with good accuracy of estimation and low CPU time consumption. Under high computational resource LM algorithm can be used for all cases. Up to 0.99132 value of regression coefficient is obtained in mapping MLPNN model with 15 hidden neurons, indicating the high accuracy of the model. With the help of PAMANN model, highly accurate (absolute error 1.78%) estimation of parameters is obtained. The model can handle upto 1% noise in input data, while giving accurate results.  相似文献   
5.
The thermodynamics modeling of a Reiner–Philippoff-type fluid is essential because it is a complex fluid with three distinct probable modifications. This fluid model can be modified to describe a shear-thinning, Newtonian, or shear-thickening fluid under varied viscoelastic conditions. This study constructs a mathematical model that describes a boundary layer flow of a Reiner–Philippoff fluid with nonlinear radiative heat flux and temperature- and concentration-induced buoyancy force. The dynamical model follows the usual conservation laws and is reduced through a nonsimilar group of transformations. The resulting equations are solved using a spectral-based local linearization method, and the accuracy of the numerical results is validated through the grid dependence and convergence tests. Detailed analyses of the effects of specific thermophysical parameters are presented through tables and graphs. The study reveals, among other results, that the buoyancy force, solute and thermal expansion coefficients, and thermal radiation increase the overall wall drag, heat, and mass fluxes. Furthermore, the study shows that amplifying the space and temperature-dependent heat source parameters allows fluid particles to lose their cohesive force and, consequently, maximize flow and heat transfer.  相似文献   
6.
Surrogate models provide a powerful method for simplifying calculations within complex simulations. While surrogate models are broadly applied within chemical engineering, little research exists investigating the level of surrogacy's impact on a simplified process model. In this work, artificial neural networks (ANN) and Kriging models are used as surrogate models at the process, process unit, and thermodynamic levels for a CO2 amine scrubbing process. The surrogated models are evaluated against an Aspen Plus simulation for accuracy, convergence behavior, computational cost, and ability to extrapolate. The thermodynamic and process unit models can better handle discontinuous, non-smooth behavior, and convergence issues in the surrogated truth model, but poor conditioning in the final system of equations results in a lower accuracy and convergence rate than the process level surrogate. Beyond model accuracy, availability of diverse data, intended re-usability, and the desired outputs must be considered when selecting a level of abstraction.  相似文献   
7.
为了提高智能化光纤复合架空线路态势感知的实时性,将人工神经网络方法应用于光纤沿线应变解调,确定了神经网络的结构。编程实现了基于洛伦兹模型的最小二乘谱拟合方法和神经网络方法,采用不同信噪比和布里渊频移的布里渊谱训练神经网络,将它们应用于某光纤复合架空线路沿线光纤应变的测量,从不同角度比较了两种方法的计算结果。计算结果表明,神经网络方法能有效获得光纤沿线的布里渊频移进而获得应变,具有与谱拟合方法相似的准确性,但应变解调时间仅约为谱拟合方法的1/20000。研究结果为提高智能光纤复合架空线路态势感知的实时性提供了参考。  相似文献   
8.
树脂涂覆颗粒耐冲刷性是反映人工井壁防砂工艺有效性的重要指标,但目前尚没有专业设备能够对该指标进行评价。为此,研制了一种人工井壁防砂树脂涂覆颗粒耐冲刷性能评价实验装置,利用该实验装置可模拟冲刷排量、冲刷线速度、冲刷压差及冲刷时间等因素对人工井壁防砂树脂涂覆颗粒耐冲刷性的影响。利用该装置对海上某油田在用的2种树脂涂覆颗粒FQ-1和HY进行耐冲刷性能评价,实验结果与现场实际出砂现象基本一致,树脂涂覆颗粒HY耐冲刷性更强。根据实验结果,在后续人工井壁防砂中使用树脂涂覆颗粒HY,防砂效果良好。该实验装置的成功研制为人工井壁防砂树脂涂覆颗粒优选提供了一种新的评价手段,为人工井壁防砂技术在海上油田的大规模推广应用提供了技术支持。  相似文献   
9.
气举采油是目前使用最为广泛的人工举升方式之一,常规气举一般由配套的气举生产管柱及注气装置构成,需要在油管上设计布置多支气举阀,通过上部各级气举阀逐级卸载,将高压气体经最下级工作阀持续不断地注入到生产管柱,实际应用中常常出现卸载失败、多点注气等问题。非常规气举能够不改变原有生产管柱,利用井下工具代替气举阀作为注气点,是一种简易、灵活的人工举升办法。基于现场试验,提出了几种非常规气举技术并在现场应用,试验效果较好。  相似文献   
10.
为提高高比转速离心泵的性能和解决多参数优化难的问题,提出一种基于变量降维和智能算法的优化设计方法。变量降维过程基于Pearson相关性分析方法,研究叶轮的18个设计变量对泵水力性能的影响,并选择其中8个具有高影响因子的变量作为最终的优化变量。优化过程基于拉丁超立方抽样方法生成160组设计样本,以最大化设计工况效率作为目标,利用人工神经网络和遗传算法对优化问题进行求解。优化结果经CFD验证:模型泵在设计工况点效率提高了3.02%,高效运行区得到了拓宽;相比于原始叶轮,优化后叶轮内湍动能分布得到了改善,不稳定流动结构减少。该方法对高比转速离心泵的设计具有良好的借鉴意义。  相似文献   
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