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随着社会经济的不断发展,水资源供需失衡、水环境污染等问题日益突出,研究水资源承载力对于解决经济社会发展与生态环境之间的矛盾具有重要意义.为此,从水资源、社会、经济和生态四方面选取武汉市16项指标构建武汉市水资源承载力评价指标体系,采用熵权—灰关联分析法对武汉市2013~2018年水资源承载力进行评价.结果表明,2013... 相似文献
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干灰碾压贮灰场设计与运行中几个问题的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
庄敏 《福建能源开发与节约》1997,(2):22-24
电力工业的迅速发展,使电厂灰渣排放量剧增,灰渣即时的综合利用仅一小部分,大部分灰渣贮存亟待解决。以调剂综合利用量,改善贮灰场对环境的污染,节约土地及水资源,降低基建投资的新的贮灰方式-干灰调湿碾压贮灰技术正得到发展。本文即对干灰碾压贮灰场设计与运行管理中部分关键问题进行探讨。 相似文献
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电力工业的迅速发展,使电厂灰渣排放量剧增,灰渣即时的综合利用仅一小部分,大部分灰渣贮存亟待解决。以调剂综合利用量,改善贮灰场对环境的污染,节约土地及水资源,降低基建投资的新的贮灰方式──干灰调湿碾压贮灰技术正得到发展。本文即对干灰碾压贮灰场设计与运行管理中部分关键问题进行探讨。 相似文献
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基于熵权法的模糊集对分析模型在乌鲁木齐市水资源脆弱性评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对水资源脆弱性存在的随机性、模糊性和不确定性等特点,根据2011年乌鲁木齐市水资源供需水量,从自然脆弱、人为脆弱和承载脆弱三方面建立了水资源脆弱性评价指标体系,采用熵权法确定指标权重,构建了基于熵权法的模糊集对分析模型,并利用该模型对乌鲁木齐市水资源脆弱性进行评价。结果表明,乌鲁木齐市的8个市辖区县大部分处于中等脆弱级别以上,说明2011年乌鲁木齐市脆弱性级别较高,评价结果与实际情况相符。可见基于熵权法的模糊集对分析模型合理、可靠。 相似文献
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一、前言 除灰问题是火力发电厂的一个突出问题,水力管道除灰为最主要的方式。然而,水力除灰中浓度的确定,不仅影响到耗水、耗能,还影响到环境污染。 随着水资源的日趋紧张与技术的发展,水力除灰的灰水比由过去的1:15左右提高到现在的1:2的左右。本文从节能的目标出发,从粉煤灰浆的物理特性入手,首先研究临界不淤流速与浓度的关系及摩阻损失与浓度的关系,再由浆体的流变参数与浓度的关系。 相似文献
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水土资源的合理利用不仅影响到区域水土资源安全,还对经济能否持续健康发展具有决定作用。为此,基于熵值赋权法,构建了经济—水资源—土地资源系统内三者间的耦合协调度模型,研究了2004~2019年江苏省经济发展与水土资源的整体耦合协调度及经济发展、水资源、土地资源三个子系统两两间的耦合协调度。结果表明,2004~2019年间,江苏省经济发展与水土资源耦合协调程度总体处于基本协调水平;经济发展与水资源、经济发展与土地资源的耦合协调度不断下降,自2013年起该省经济发展进入水土资源开发过度型经济发展模式;水土资源之间的耦合协调度总体相对平稳且多为水资源供给充足型土地利用模式。 相似文献
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为了保障高压直流输电换流阀空冷器的安全,基于熵权灰关联分析法建立了空冷器的状态评估方法。首先在考虑故障部位和故障类型的基础上建立了状态评价指标体系,其中管束、风机和百叶窗为部位层,与空冷器运行状态关联性强的外观故障、腐蚀故障、绝缘故障和风机异响故障为故障层,选取了能准确反映故障的指标作为指标层;进一步利用熵权灰关联分析法确定指标权重;然后将指标分为定性指标和定量指标,通过划分指标等级分别确定定量指标和定性指标的评分函数。利用实例分析验证了所提出的状态评估指标体系的有效性和正确性。 相似文献
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为研究云南省再生水综合发展各影响因素对再生水综合发展水平的影响程度,首先利用物元分析法计算经AHP法和熵权法综合赋权的再生水综合发展指标体系的综合关联度,其次利用灰色关联度分析法计算各影响因素依次变化时的综合关联度数值及各因素之间的相互灰色关联度,最后对各影响因素从大到小进行分级和排序,并确定各影响因素之间的联动关系。结果表明,一级指标中经济指标和经济影响指标是云南省再生水综合发展的第1梯队影响因素;二级指标中的GDP、工业总产值、系统综合净效益及边际效益是云南省再生水综合发展的第1梯队影响因素,新增自来水供水量和废污水排放量是第2梯队影响因素。 相似文献
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针对以往单一GM(1,1)模型建立过程中难以克服不稳定因素对预测结果的影响,提出根据不同时间段建立多个GM(1,1)模型,基于济宁市2001~2011年用水量数据,采用灰色动态模型群对济宁市2011~2020年需水量进行预测。结果表明,济宁市2011年用水量为26.76×108 m3,到2015年需水量增至29.9×108 m3,2020年增至33.9×108 m3,呈增长趋势,这与济宁市社会经济发展态势相吻合,可见灰色动态模型群用于需水量预测可行、有效。 相似文献
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针对城市需水预测涉及因素众多、不同地区影响因子不尽相同且多寡不一及影响因子的选择直接决定需水量预测的结果与实际是否相符等问题,提出了灰色关联分析法、遗传算法和BP神经网络相结合的需水预测模型,并以南京市为例,通过灰色关联分析法筛选出主要影响因素,采用遗传算法优化BP神经网络,构建基于灰色关联分析的GA-BP神经网络需水预测模型。实例应用结果表明,该模型用于需水预测能够比较全面地考虑需水量影响因子,与传统BP网络相比,GA-BP网络预测精度更高,训练速度更快,可作为资料时间序列较短情况下一种较好的需水预测方法。 相似文献