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以吉林省长春市某太阳能-地源热泵系统为研究对象,监测系统的运行情况、每延米换热量、土壤温度及机组的COP,分析太阳能-地源热泵系统对土壤热失衡的缓解作用。结果显示,在冬季典型月,太阳能系统为土壤进行补热,在地源热泵系统提供所有负荷的工况下,土壤温度基本维持在6℃,每延米的平均换热量约30 W/m,系统运行良好。SGSHP系统可有效减小土壤温度降幅,在-70 m处,SGSHP系统土壤温度降幅仅为地源热泵(GSHP)系统土壤温度降幅的2%;在-100 m处,SGSHP系统土壤温度降幅为GSHP系统的3. 9%。SGSHP系统在严寒地区能够高效运行,能有效缓解土壤热失衡问题。机组的COP平均值约为4. 01。 相似文献
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基于人工神经网络的黄河水质评价 总被引:1,自引:0,他引:1
针对地表水环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立地表水环境质量评价的BP人工神经网络模型.并将训练样本进行归一化处理,同时利用RAND函数对训练样本进行插值保证神经网络充分学习.通过实例进行评价分析,说明用BP人工神经网络方法评价地表水环境质量是可行的.该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得地表水环境质量评价结果的精度大大提高. 相似文献
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