基于系统动力学的我国煤炭生产总量预测研究

薄煤层开采与厚煤层相比,存在地质条件复杂、厚度变化大等问题,最佳开采工艺较难选择。文章建立了系统动力学模型对我国煤炭生产总量和消费总量进行了研究,所建立的模型通过了检验,并进行了仿真计算,设置了不同情景对我国煤炭生产和消费总量进行了模拟。对模拟结果进行分析研究,得出了重要结论,并提出了相应的措施和发展目标。     

基于ARMA模型的矿产资源资产价格走势分析

矿产资源是国防安全的基础。论文采用我国矿产资源资产价格指数构建了ARMA模型,并对我国矿产资源资产价格月度指数进行了预测及分析。结果表明,我国矿产资源资产价格月度指数序列适合于构建剔除常数项的ARMA模型,且短期预测精度较高;未来我国矿产资源资产价格存在回升空间,应把握时机控制战略性矿产资源的开采总量及开采结构,有效地保障国土资源安全。     

改进灰色GM(1,1)模型在煤炭消费预测中的应用

根据灰色系统理论构建并优化了灰色GM(1,1)预测模型,应用模型对我国煤炭消费总量进行拟合和预测。该模型通过减少数据受到的冲击扰动,以适应中长期预测。经检验,该模型具有较好的精度,预测结果反映出的煤炭消费发展趋势,可为今后制定煤炭发展战略提供参考。     

基于ARIMA模型对我国“十二五”能源需求的预测

 本文采用ARIMA模型对我国“十二五”期间的能源消费总量进行预测。首先运用PASW statistics18软件中的预测模块对我国1978—2010年能源消费总量进行时间序列分析。然后对我国“十二五”期间的能源消费总量进行预测,并根据预测的结果给出相关的建议。     

基于ARIMA模型的我国能源消费结构趋势分析与预测

本文运用ARIMA模型,对我国2020年前的能源消费总量及煤炭消费总量、非化石能源消费总量进行了预测,对我国能源结构现状及未来能源结构发展趋势进行了分析.预测结果表明,ARI-MA模型对能源消费量进行预测效果较好,可以作为能源消费量预测的工具.我国能源消费总量持续增大,调整经济结构和节能减排依然是我国今后经济发展的主要任务.按照目前的用能习惯和清洁能源的建设速度,煤炭仍将是我国未来的主要能源,其比例将一直在70%左右;非化石能源的比例在2020年的预测结果为11.9%,与我国提出的15%的目标还有一定的差距.论文提出我国应加快实现煤炭的清洁利用、优化煤炭定价机制、着力调整能源消费结构和加快清洁能源建设的建议.     

基于分数阶差分ARIMA模型的煤炭消费预测

煤炭的消费情况十分复杂,对煤炭消费量进行预测与分析,可为合理安排煤炭生产提供参考依据。而通常的分析预测是基于ARMA或ARIMA模型进行的,此类模型是不考虑其长期记忆性和非高斯噪声的。本文介绍了分数阶信号处理和长期记忆过程,提出应用分数阶差分ARIMA模型对煤炭的消费情况进行建模和预测。实验结果表明,其推广的ARFIMA模型能较好地预测其变化趋势,预测偏差较小,更接近于实际值,可为今后的生产消费决策提供有效参考。     

改进GM(1,1)预测模型对我国煤炭消费需求的预测分析

为了预测未来煤炭消费需求状况,利用1998-2008年度我国煤炭消费需求的历史数据直接作为传统GM(1,1)及其残差模型的原始序列,通过生成处理后所得模型分别为勉强合格(三级)和合格(二级)等级,而通过对原始数据取自然对数为基础,并进行二阶弱化处理后所得的改进GM(1,1)模型及其残差GM(1,1)模型,经过点对点的残差检验发现,改进GM(1,1)模型及其残差GM(1,1)模型均提升至好的预测模型(一级)等级,其预测精度较高.用其预测未来3年的煤炭消费需求总量继续呈增长趋势,说明煤炭在未来短期内的主导地位没有改变.因此,国家和各级政府应加大对煤炭行业的资金投入与政策支持的力度,以保障我国经济持续稳定发展.     

GM(1,1)模型在煤炭需求预测中的应用

以实际数据为基础，建立了我国煤炭需求量的数列预测模型，并研究了GM(1，1)模型在我国煤炭需求预测中的应用。认为该模型可用于对我国煤炭需求总量的预测。进一步分析了根据实际变化不断改进模型的必要性。     

灰色GM(1,N)模型在河南省煤炭需求预测中的应用

根据灰色系统理论,选取主要影响因素,以煤炭消费总量作为特征变量,以影响煤炭消费总量的主要因素作为选定变量构建了煤炭消费总量的灰色GM(1,6)预测模型,并对河南省煤炭消费总量进行拟合和预测,采用灰色系统理论进行建模能够克服相关数据不足的缺陷和避免人为因素的影响。实例结果表明,该预测具有较好的精度,结果是可信的。     

建筑物沉降监测时序分析方法与预测应用

建筑物沉降监测数据往往满足时间序列等时性的要求,对观测数据进行平稳化处理后,可以建立时序模型。该文利用已有的沉降观测数据,建立ARMA模型,并对建筑物沉降量进行预测,取得了较好的拟合效果和预测精度。     

煤炭优化分配的数学模型研究

煤炭是我国的主要能源,合理确定煤炭资源的运输路线和运输量对于缓解我国较为紧张的交通状况、降低煤炭的使用成本等具有重要意义。文章在分析我国煤炭分配现状的基础上,建立了煤炭优化分配的数学模型,并用Lingo对模型进行了实例求解。     

基于投入产出模型的钢铁去产能政策的节能减排效应分析

基于我国2017年投入产出表数据和标准煤碳排放系数,根据政策参数设置不同的去产能情景,采用单一区域环境投入产出模型测算不同情景下的直接和完全节能减排效应,以期为后续相关部门的政策效果评估提供实证支持。研究表明：1）在去产能2 500万t的情景下,可直接节约能源1 900万t标准煤,完全节约3 200万t标准煤消耗;在该情景下,可直接减少4 000万t的二氧化碳排放,完全减排6 837万t。2）在去产能3 750万t的情景下,直接节能2 856万t左右标准煤,完全节能量达4 815万t;在该情景下,可直接减少约6 084万t二氧化碳排放,完全减排量达1.03亿t。3）在去产能1亿t的情景下,直接节能量达7 600万t标准煤,占2017年全国能源消费量的1.94%,完全节能量1.28亿t标准煤,占2017年全国能源消费量的328%;直接减少二氧化碳排放1.62亿t,完全减排量高达2.73亿t。4）在去除产能1.5亿t的目标下,直接节能量为1.14亿t标准煤,完全节能量为1.93亿t标准煤,占2017年全国能源消费量的4.93%;该情景下,直接减少二氧化碳排放2.43亿t,完全减排量达4.10亿t。钢铁产业去产能政策具有显著的节能减排效应,完全节能减排效应远大于直接节能减排效应,去除过剩产能可为我国应对气候变化做出实质性贡献。但是,钢铁产业是我国的一个重要产业,牵扯到上下游的大量就业,因此在去产能过程中需要综合考虑就业因素,有序去除过剩产能。本文的研究不足是未考虑去产能过程中能效提高带来的缩减效果和能源结构调整带来的减排效应,未来需要进一步完善。     

基于关联度的黑龙江省一次能源构成分析

本文对黑龙江省一次能源生产量和消费量的构成及能源矿产关联度进行分析.得出:原煤是能源生产量和消费量构成的主要部分,原煤产量与总能源产量的关联度最大,能源消费量增长率是能源生产总量增长率的4.02倍,能源自给率呈逐年下降趋势,黑龙江省能源供给对原煤的依赖越来越高.     

中国能源战略规划研究——基于能源消费、能源生产和能源结构的预测

能源消费量、能源生产量和能源结构是一个国家进行能源发展规划时的重要参考指标。本文利用ARIMA模型预测我国短期的能源消费量和能源生产量,再利用马尔科夫链预测我国能源消费结构的变化情况。结合“十三五”能源规划提出的发展目标,对我国能源战略规划的实现情况进行了实证研究。研究结果表明,到“十三五”结束,能源消费总量可以达到预期目标,但能源生产总量稍有不足;煤炭消费的减少以及非化石能源消费的增加情况足以达到预期目标,但天然气消费略有不足,到2025年,预计能源自给情况改善,能源消费结构中煤炭比重进一步下降但天然气消费增长缓慢。针对这些情况,本文建议一方面坚持对能源消费总量的控制,提高能源效率,另一方面重点加强油气和非化石能源的供应能力,着重推进天然气市场的可持续健康发展。     

捕收剂在煤表面等温吸附的数学模拟

利用染料-捕收剂络合物形成法测定捕收剂在煤表面的吸附量,验证了利用界面化学二阶 段吸附理论所建立的捕收剂在煤表面等温吸附的数学模型,探索了捕收剂在煤表面等温吸附的普 遍规律。     

应用线性模型预测焦炭硫分的研究

简述了炼焦煤硫分对焦炭的影响及对炼铁产生的危害,针对开滦煤质特点,并通过大量实验数据进行分析,建立线性回归模型,证明开滦煤中硫分与焦炭硫分具有线性关系,指出运用线性回归模型可有效预测焦炭硫分,从而合理指导配煤,控制配煤中的硫分,以保证焦炭质量。     

基于队列模型的出仓煤灰分预测

出仓煤灰分的预测有利于更好地进行配煤,从而提高燃煤效率和减少污染物排放。文章在分析仓煤堆积规律的基础上,用队列理论思想建立了一个预测仓煤灰分的数学模型。该模型在一定条件下能够预测出从煤仓里卸下煤的灰分,而且便于计算机实现。     

露天煤矿能源消耗引致温室气体排放计量模型建构

论文主要研究了露天矿能源消耗引致的温室气体排放的计量方法,运用全生命周期法沿着煤电链建立了煤电能源链的碳排放量计算总模型和各环节的子计量模型,通过模型可以计算得出我国燃煤电厂单位发电量引致的温室气体的总排放量;基于露天矿消耗燃料不同途径碳排放系数的差异性,建立了包含各种燃料用途的温室气体排放计量模型,模型具体到每一台设备特定的运行环境和特定的运行状态,将两个计算模型叠加起来计算出露天矿能源消耗的温室气体年排放量。