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基于中央服务器的传统架构是过去后台服务搭建的重要解决方案,但随着用户数与应用需求的爆发式增长,该架构对中心节点的计算与存储能力提出了更高的要求,同时也带来了信任危机.分布式系统的一个典型代表-区块链,作为比特币的核心技术,它的不可篡改,可追溯,不可伪造数据等特性使得它在近几年受到广大研究者的广泛关注.本文提出将联盟区块链应用到电动车,充电桩,智能电表,传输电网所组成的充电网络中,利用区块链技术来管理充电记录,以此来保护每一方的利益,为交易纠纷的解决提出一种数据层面的支撑.本文在提出专用联盟区块链的同时,也提出了一种新的适用于电动汽车可信充电模型的共识机制和对应的查询智能合约.实验结果表明所设计的共识机制能在该可信充电网络模型中安全高效的运行,同时也能够满足用户快速查询交易的需求. 相似文献
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为了解活性炭孔隙结构及被吸附化合物的性质对吸附效率的影响,测定了纯丙酮气体在活性炭上的吸附特性及不同结构活性炭对烟气羰基物的吸附效率。分别用Langmuir模型和D-R模型对活性炭上丙酮气体的吸附数据进行拟合,从模型拟合精度及吸附热预测角度对Langmuir模型及D-R模型进行了比较。进一步分析了吸附效率与模型参数间的关系以及模型参数与活性炭结构和被吸附化合物性质间的关系。结果表明:①与Langmuir模型相比,D-R模型对活性炭上纯丙酮气体吸附数据的拟合相关系数更高,平均相对标准偏差更低,拟合结果更好。②由10-4-3型势函数计算得到活性炭上纯丙酮气体的理论吸附热为17.9 kJ/mol,吸附热较小,说明此吸附以物理吸附为主。D-R模型吸附热预测值为15.8 kJ/mol,与理论计算值较为接近;Langmuir模型吸附热预测值为40.7 kJ/mol,比理论计算值偏大较多。③实现活性炭对不同化合物吸附效率预测的关键是对化合物吸附热的预测。吸附效率主要与吸附温度,活性炭的用量、孔容,化合物的分子量,碰撞直径和能量参数有关。通过分析吸附能可以推断孔径对吸附效率及吸附选择性的影响。 相似文献
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为考察活性炭表面结构特性对卷烟主流烟气化学成分吸附效率的影响,分析了5种结构特性不同的活性炭对卷烟主流烟气中挥发性羰基物、酚类化合物、5种挥发性有机化合物(1,3-丁二烯、异戊二烯、丙烯腈、苯、甲苯)和香味成分的吸附效率。结果表明:①吸附效率主要与活性炭的比表面积有关,在用量一定的情况下,烟气成分的吸附效率随活性炭比表面积的增加而增大;②微孔(r<2 nm)含量高的活性炭滞留小分子的能力强,对乙醛、1,3-丁二烯和异戊二烯等小分子化合物的吸附效率较高;同时微孔含量高的活性炭传质阻力大,对酚类的吸附较少,适当增加中孔会增加大分子化合物的吸附效率。③吸附效率与化合物的分子量和沸点有关:挥发性羰基物和5种挥发性有机化合物的吸附效率随化合物分子量和沸点的升高呈升高趋势;酚类化合物的吸附效率明显低于挥发性羰基物和5种挥发性有机化合物的吸附效率,且二元酚的吸附效率低于一元酚的吸附效率;同类香味成分的吸附效率随化合物分子量和沸点的升高呈下降趋势。 相似文献
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针对协同设计中如何提高任务执行的并行度和平稳性,确保任务管理的质量和可靠性等问题,提出了基于模糊集理论的任务管理方法,以及表示与验证的对象化模糊Petri网.通过分析对象化模糊Petri网结构网的可达图,验证任务间的依赖关系,采用改进的对象化模糊Petri网模糊推理算法,分别验证任务项被确定和被完成的可信度.实例表明了基于对象化模糊Petri网的任务管理表示及验证方法的有效性. 相似文献
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氡是铀矿采冶过程中释放的主要气载放射性流出物,地浸钻孔场区的氡释放主要来源于抽液孔,传统高斯模型对此类源项的适用性有限。用CFD方法建立大气扩散数学模型耦合求解,探究了实际地形、氡源项和2019年的气象数据下某典型地浸铀矿山钻孔场区及周边近地面核素氡的浓度分布特征,并由个人剂量年均分布数学模型计算得到其所致的公众年有效剂量。结果表明:地形和大气风速对钻孔场区氡的迁移扩散具有重要的影响,风速占主导作用,风速越大,氡浓度越小,低地势凹洼处易造成排放源附近氡的积聚,局部污染较重;近地面氡的分布范围主要受风速和风向频率的协同作用影响,且随风速和风频的增大而变大;氡浓度衰减速度与扩散距离呈正相关性,但钻孔场区各抽液孔排放氡浓度水平较低,对环境氡浓度贡献值较小,对周边环境和公众辐射影响较小,其所致的个人剂量均不大于0.001 1 mSv·a-1。研究结果可为地浸铀矿山钻孔场区布置和辐射安全距离的确定提供理论支持。 相似文献
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文中给出了有害气体检测仪的总体结构及数据处理方法,采用了数字滤波算法来抑制有害气体检测过程中存在的复杂的现场噪声干扰;采用了一种基于二次方程和拉格朗日插值公式的软件校准方法,可代替传统的硬件调节电路,一次性完成对失调、量程及非线性的校准。同时,针对传感嚣灵敏度随时间下降的特点,提出了一种修正传感器灵敏度的方法。 相似文献
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