1990-2020各省主要污染物排放.xlsx

2008-2020年全国31省环境污染排放量 指标包括：一般工业固体废物产生量(万吨)、废气中二氧化硫排放量(万吨)、废水排放总量(万吨)

如果建模可以区分降雨，土地利用，土壤类型，地形和天气条件的影响，河流流量数据将为水库管理和防洪提供丰富的信息来源。 在本文中，我们使用广义可加混合模型（GAMM）对来自黑沃尔特河的河流流量数据进行建模，该模型具有时空相互作用，并通过连续时间和离散空间的张量积表示。 2000年1月至2009年12月黑沃尔特河沿岸的四个水位站，即Lawra，Chache，Bui和Bamboi的河流流量数据是从加纳水文部门获得的，并用于模型拟合。 探索了四个GAMM，两个具有时空相互作用，两个没有时空相互作用。 基于Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）的具有时空相互作用的模型和没有时空相互作用的模型的性能比较表明，在此应用程序中，前者总体上更好，特别是对于模拟局部变化。 此外，具有时空主效应的模型与没有时空主效应的模型相比，性能更好。 在对模型进行选择，检查和验证之后，有证据表明，在研究期间，从最上游水位站到最下游水位站的河流流量增加。

《气候变化2038：基于历史数据的机器学习预测分析》 全球气候变暖是当前世界面临的重大挑战之一。为了预测未来的气候变化趋势，科学家们利用各种数据和工具进行深入研究。在“Climate_change_2038”项目中，研究人员对比了1993年至2015年间的温度、海平面、二氧化碳排放量和人口数据，通过机器学习算法预测了温度上升至16.37℃的时间节点。 该项目采用Python编程语言进行数据处理和分析，这是数据分析领域广泛使用的工具，拥有丰富的库和模块支持。其中，`scikit-learn`库是一个强大的机器学习工具箱，它包含多种预处理方法、模型选择和评估工具，以及多种回归算法，如线性回归、决策树、随机森林等，可用于预测温度变化。 `jupyter-notebook`是一个交互式的工作环境，它允许研究人员编写、运行和展示代码，以及创建具有文本、图像和代码的综合报告，使得数据分析过程更加透明且易于分享。在这个项目中，`jupyter-notebook`可能被用来展示数据可视化和模型训练过程。 数据可视化方面，`matplotlib`库是一个不可或缺的工具，它提供了绘制2D图形的功能，可以用于绘制温度、海平面、二氧化碳排放量等随时间变化的趋势图。同时，`tableau`是一款强大的数据可视化软件，它能创建复杂的数据仪表板，帮助用户更好地理解数据和模型预测结果。 在模型构建过程中，`prophet-model`是一个由Facebook开源的时间序列预测框架，特别适合处理季节性和趋势性数据。在本项目中，它可能被用来建立温度预测模型，考虑到温度变化的周期性和长期趋势。 此外，项目还提到了`scikit-learnJupyterNotebook`，这可能是项目代码的特定部分或者是一个自定义的库，用于整合`scikit-learn`的功能，并在Jupyter Notebook环境中进行操作。 通过这个项目，我们可以看到数据科学在解决复杂问题上的力量。通过收集历史数据、构建预测模型，并利用机器学习算法，研究人员能够对未来的气候变化趋势做出科学的预测。这样的工作对于制定应对策略，减少全球变暖的负面影响至关重要。随着技术的发展，我们可以期待更精确的预测和更有效的解决方案，以应对这个全球性的挑战。

阐述了超超临界循环流化床技术可行性及超超临界参数选择,详细论述了国内外各大科研机构和锅炉制造厂超超临界循环流化床锅炉研发进展情况;从高温受热面安全性、水动力安全性、低负荷下再热蒸汽温度和低成本实现超低排放技术四个方面分析了机组选用高效超超临界参数所要攻关的主要技术和难点,并提出了解决方案,为超超临界循环流化床锅炉的研发提供了保障,同时为继续保持我国循环流化床发电技术的领先地位提供技术支持。

MATLAB综合能源程序，对应文章《冷热电气多能互补的微能源网鲁绑优化调度》 针对综合能源系统，研究考虑碳排放的优化调度，建立风电光伏P2G燃气轮机等多能耦合元件的运行特性模型，电、热，冷，气多能稳态能流模型，考虑经济成本最优、碳排放最优的优化调度模型。

电站锅炉燃烧过程是电力生产中极为重要的一环，其燃烧效率和排放控制对于整个电站的经济性和环保性能起着决定性的作用。电站锅炉排放的氮氧化物（NOx）是一种主要的空气污染物，其含量高低直接关系到电站环保标准的满足与否。因此，如何在保证高效燃烧的同时减少NOx排放，已经成为电站锅炉运行和优化中亟待解决的问题。 传统的燃烧优化方法往往依赖于锅炉多工况燃烧调整试验，这种方法耗时费力，且难以应对煤种变化和设备改造带来的挑战。这就需要建立一种能够准确模拟锅炉燃烧特性的模型，以指导电站锅炉的运行和控制。近年来，随着计算机和人工智能技术的飞速发展，人工神经网络和机器学习方法在电站锅炉燃烧优化领域得到了越来越多的应用。 本文所提出的最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法，是一种新型的机器学习算法，它在传统的支持向量机（SVM）基础上进行改进，通过最小化结构风险原则来提高模型的泛化能力。LS-SVM特别适合于解决电站锅炉燃烧优化中所面对的小样本、非线性以及高维数的问题。LS-SVM通过非线性映射将样本数据映射到高维空间，在这个空间中寻找最优的线性决策函数，通过求解线性方程组来获取模型参数。这种方法计算速度较快，训练时间短，适用于电站锅炉燃烧优化这种需要即时反应和高精度预测的场景。 在建立了基于LS-SVM的电站锅炉燃烧特性模型之后，还面临着多目标优化的问题。即在追求锅炉热效率最大化的同时，还需降低NOx排放量。本文采用的多目标粒子群优化算法（MOPSO），是一种基于群体智能的算法，适用于求解电站锅炉燃烧优化的多目标问题。该算法通过模拟鸟群觅食行为，将可能的解决方案（粒子）在解空间中进行迭代搜索，以期找到最优的Pareto前沿，从而实现多个目标的平衡。与传统的单目标优化方法相比，MOPSO算法能够获得多个候选解，且利用了之前计算的数据，大大降低了计算量。 通过上述方法，本文建立了电站锅炉NOx排放与效率的混合模型，并利用MOPSO算法对该模型进行了优化仿真。结果显示，模型具有调节参数少、运算速度快、结果稳定和预测精度高的优点，能够准确预报锅炉在不同工况下的NOx排放和效率。这为电站锅炉的高效低NOx排放运行提供了理论基础和实用工具，有助于电站实现经济效益和环保要求的双重目标。 关键词电站锅炉、氮氧化物、效率、最小二乘支持向量机（LS-SVM）、多目标粒子群优化算法（MOPSO）所涉及的主要知识点包括： 1. 燃烧优化的必要性：电站锅炉的燃烧优化可以提高效率，降低NOx排放，是实现电力工业经济效益和环保要求的重要手段。 2. 电站锅炉特性模拟的挑战：锅炉设备庞大，运行条件复杂，煤种多变，传统的函数模型难以建立。 3. 最小二乘支持向量机（LS-SVM）：一种采用结构风险最小化原则，适合非线性、高维数问题的机器学习方法，有快速训练和高预测精度的优势。 4. 多目标粒子群优化算法（MOPSO）：一种能够处理多目标优化问题的群体智能算法，有效提高电站锅炉燃烧优化的效率与环保水平。 5. 混合模型与优化仿真：结合LS-SVM建立的电站锅炉燃烧模型，并使用MOPSO算法进行多目标优化，实现高效低NOx排放的目标。 通过这些知识点的深入理解和应用，电站可以更科学地进行锅炉燃烧优化，从而在保证电力供应稳定的同时，显著降低环境影响，满足日益严格的环保法规要求。

利用不同炉型和燃烧器型式锅炉NOx排放浓度测量数据,分析了锅炉结构和燃烧器型式对NOx排放浓度的影响."W"火焰锅炉NOx排放浓度最高,其次是四角切圆直流燃烧器锅炉;采用低NOx燃烧技术的旋流燃烧器锅炉其NOx排放浓度低于四角切圆燃烧锅炉;循环流化床锅炉由于燃烧温度低,其NOx排放浓度最低;烧烟煤的四角切圆燃烧锅炉的NOx排放浓度低于贫煤锅炉.对现有锅炉燃烧器进行改造,可以同时实现锅炉稳燃,提高燃烧效率,降低NOx排放的目的.

基于GasTurb软件的涡桨与涡扇发动机性能对比：推力、NOx排放与不同温度高度差异分析,基于GasTurb软件的涡桨与涡扇发动机性能对比：推力、NOx排放与不同温度差异分析,【基于GasTurb的不同构型发动机性能对比】 GasTurb软件 1、涡桨、涡扇发动机等构型 2、在一样的推力需求下对比NOx排放差异 3、在不同的delta_T和高度下对比性能差异 ,基于GasTurb的不同构型发动机性能对比;涡桨涡扇发动机构型;NOx排放差异;delta_T与高度对性能的影响。,基于GasTurb的发动机构型性能对比：涡桨涡扇NOx排放与高度性能差异研究

【大气污染物综合排放标准 GB16297-1996】是中国为了防治大气污染，保护和改善环境质量而制定的一项强制性国家标准。该标准根据《中华人民共和国大气污染防治法》第七务的规定，是对原有标准的修订和整合，旨在对各类工业生产过程中产生的大气污染物排放进行有效控制。 标准的核心内容包括33种大气污染物的排放限值，这些限值分为最高允许排放浓度、最高允许排放速率和无组织排放监控浓度限值。其中，最高允许排放浓度是指处理设施后排气筒中污染物任何1小时内的平均浓度不能超过的上限；最高允许排放速率是指在一定高度的排气筒内，任何1小时排放的污染物质量的限制；无组织排放监控浓度限值则是针对无规则排放的污染物设定的监控点浓度限值。 该标准的适用范围广泛，但也有明确的例外，如锅炉、工业炉窑、火电厂、炼焦炉、水泥厂、恶臭物质、汽车排放和摩托车排气等有专门的行业性排放标准，这些污染源需遵循各自的标准执行。对于其他没有特定行业标准的污染源，均需遵守此综合排放标准。同时，标准适用于现有污染源的管理，以及新建项目从环境影响评价到投入运营全过程的大气污染物排放管理。 引用的标准包括GB3095-1996《环境空气质量标准》和GB/T 16157-1996《固定污染源排气中颗粒物测定与气态污染物采样方法》，这些是评估和监测空气质量与污染排放的重要依据。 标准定义了一系列关键术语，如标准状态、最高允许排放浓度、最高允许排放速率、无组织排放等，明确了各项指标的计算基础和适用条件。例如，标准状态是指273K温度和101325Pa压力下的状态，排放速率和浓度限值都是基于这个状态下的干空气计算。 此外，标准还设定了排放速率的分级，现有污染源和新污染源根据其所在环境空气质量功能区类别执行不同级别的排放速率标准。一类区为环境质量要求最高的区域，通常禁止新、扩建污染源。 总体而言，GB16297-1996标准旨在通过严格规定各类大气污染物的排放限制，推动企业改进生产工艺，减少污染物排放，从而达到改善大气环境质量的目的。它的实施对于控制中国工业化进程中的环境污染起到了重要作用，并为后续的环保法规和标准提供了基础。