北京某区域分布式能源规划环境效益及环境问题分析

为满足电力负荷增长的需求,需调整能源结构,提高其他能源发电量所占的比例。因此,除了核电、风电等其他能源电站外,分布式能源应运而生。结合北京某区域分布式能源电站的规划项目,对分布式能源电站可能产生的环境污染问题进行阐述,综合分析其所具有的环境效益,最终提出治理方案,为在北京建设分布式能源电站提供了有价值的参考。     

四川盆地安岳气田震旦系台缘带和台内地区天然气成藏差异性及勘探领域

四川盆地安岳气田是中国迄今为止发现的最大规模的海相碳酸盐岩气田,探明天然气地质储量1.03×10¹² m³,其中震旦系灯影组占56.3%。目前灯影组勘探开发主要围绕灯影组四段台缘带展开,且台缘带单井产能明显高于台内地区。基于台缘带和台内地区天然气地球化学特征及气藏对比关系,结合成藏条件分析,探讨其成藏差异性。研究表明：(1)灯影组台缘带较台内地区天然气甲烷氢同位素明显偏重,对应寒武系源岩古水体介质盐度高于震旦系,反映由台缘带到台内地区震旦系烃源岩贡献比例的增加;(2)台缘带与台内地区储层在岩石类型、储集空间等方面一致,但台缘带储层内部溶蚀孔洞发育程度强于台内地区,主要受控于丘滩发育程度和表生岩溶作用强度;(3)台缘带和台内地区成藏组合存在差异,台缘带紧邻裂陷内烃源岩,储层侧向对接烃源岩,存在旁生侧储、上生下储等多种成藏组合,而台内地区距裂陷内烃源岩较远,需要通过沟通油、源的断裂输导油气,成藏组合单一;(4)震旦系-寒武系烃源岩贡献比例的不同和优质储层发育位置及组合类型的差异,是导致台缘带和台内地区产能差异巨大的主要原因。川西北蓬莱—剑阁地区是...     

电力现货市场前瞻优化的周期选择

前瞻优化对于适应可再生能源的发展需求,确保电力现货市场良好运作,发挥着重要作用.而合理的前瞻周期选择能够有效地提高电力系统全局优化的可靠性与经济性.因此,迫切需要对前瞻周期的选择问题进行研究.为此,文中首先通过建立电力现货市场前瞻优化模型,推导了优化模型下的节点边际电价公式,分析了跨时段约束对节点边际电价的影响.然后,构建了前瞻周期的偏差量模型,设计了电力现货市场前瞻周期的选择流程.最后,通过不同的算例,揭示了不同前瞻周期下跨时段约束对节点边际电价的影响,验证了流程所选最佳前瞻周期的有效性.     

预焙阳极铝电解槽阳极降耗技术开发及应用

本文对预焙阳极铝电解槽阳极炭耗问题进行了论述，并介绍了阳极降耗技术的开发应用。     

板式降膜蒸发器在山西铝厂的应用

介绍了山西铝厂板式降膜蒸发器的工艺流程投产运行一年来的生产情况 ,结合全面的热平衡测定数据予以分析 ,得出结论 :板式降膜蒸发器组在氧化铝生产中的应用是成功的 ,节能效果显著 ,经济效益可观 ,可广泛推广应用     

管理史对MBA的边际效用

近年来 ,我国MBA的社会评价不高 ,其根本原因是MBA毕业生不能满足市场要求。本文通过分析管理史的功能 ,得出学习管理史对MBA的边际效用大 ,MBA培养方案中有必要增设管理史类的课程。     

论施工组织设计与工程造价的关系

通过分析施工组织和工程造价之间的关系,提出优化施工组织设计的措施,控制工程造价,取得最佳经济效益。     

基于Cournot-Bertrand 混合竞争的企业集团转移定价决策

研究多部门企业集团在最终产品市场面临Cournot-Bertrand 混合竞争时的转移定价决策问题. 由动态博弈的逆向归纳求解方法可知, 均衡转移定价策略将随着最终产品之间的关系而有所差异. 当竞争对手仅生产最终产品时, 最优转移价格高于边际成本, 且采用价格-产量竞争优于产量-价格竞争; 当竞争对手为垂直一体化企业时, 采用产量-价格竞争的最优转移价格高于边际成本, 采用价格-产量竞争则低于边际成本, 而且采用产量-价格竞争优于价格-产量竞争.

     

基于分布估计的二进制人工蜂群算法

为了充分利用种群的全局统计信息,将分布估计算法引入二进制人工蜂群算法,提出一种基于分布估计的二进制人工蜂群算法。该算法利用分布估计算法获得的全局统计信息引导候选解的产生,提高了全局探索能力;采用直接针对离散域的多维邻域更新策略,加快了收敛速度,降低了计算复杂度。仿真结果表明,与传统二进制人工蜂群算法相比,改进算法在优化精度、收敛速度和鲁棒性方面均有明显改善。     

基于效益博弈的云计算资源动态可协调分配策略研究

在对用户的任务进行计算资源分配时,为了有效提高计算资源的利用效率,减少任务执行所需要的成本,提出了一种基于效益博弈的云计算资源动态可协调分配机制。该机制采用时间矩阵和费用矩阵作为任务效益的衡量指标,提出效益博弈模型,通过该模型的效益计算方程来得到最好的资源分配策略。为了使得计算资源能够合理地按需进行分配,提出了动态可协调分配机制,在合理地分配资源,满足所有任务正常执行时所需资源的同时,最大化任务的执行效益。实验仿真及对比结果表明,在任务完成时间、任务执行的平均成本、任务完成成功率上,本文算法都取得了较好的效果。