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基于电碳协同的江苏省某污水处理厂减碳管理分析_沈文涛

在中国“3060 碳达峰碳中和”的战略背景下,绿色低碳成为污水处理厂运行评价的重要指标,污水处理厂减污降碳是大势所趋。聚焦通过电碳生态圈及数字化平台支撑,用数字化电碳管理减少污水处理厂的间接用电二氧化碳排放,在时间、空间和经济性 3 个维度上,为污水处理、碳管理、电网 3 个行业的“水-碳-电”协同减污降碳提供了新的合作模式与技术支持

  • 2024-03-26
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《三维菁彩声(Audio Vivid)技术白皮书》

音频技术的发展历史伴随人类的出现而出现。随着人类科技的发展,从第一台机械留声机的出现,发展到光学录音、磁性录音和电子录音。声音还原技术从单声道发展到双声道、 立体声、环绕声、三维声,音频技术处于不断发展中。特别是随着超高清等新技术的不断演进,人们对“真实”、“沉浸”的音视频体验不断提出新的要求。超高清需同时具备高分辨率、高帧率、高色深、宽色域、高动态范围和三维声六维技术指标。三维声技术作为超高清体验的重要组成部分,带来空间感,方位感,高度还原,高沉浸度,带给观众更具感染力的临场感、个性化和交互体验。

  • 2022-09-29
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风力机行星齿轮传动系统动力学研究综述

风力机行星齿轮动力学研究对降低其振动和噪声、延长风力机使用寿命和提高运行可靠性具有重要意义。行星齿轮传动自由度多、结构复杂、非线性因素和内部激励丰富,而且风力机外部激励复杂,国内外学者已对其进行较为广泛、深入的研究。从系统建模、动力学方程求解、动力学特性分析、动力学优化设计等方面系统评述国内外学者对行星齿轮系统动力学的研究现状,从固有特性、参数稳定性、非线性动态响应等方面详细介绍动力学特性的研究讲展,其中齿侧间隙、轴承间院和齿面摩擦等是现有研究关注较多的非线性因素。根据风力机行星齿轮系统的工作环境和行星齿轮动力学研究的发展趋势,给出了风力机行星齿轮系统需要深入研究的方向。

  • 2024-05-16
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高压系统公共连接点处允许谐波发射值分配方法对比

随着大量非线性负荷接入电网,其引起的谐波问题也日渐严重。各国家或组织制定了谐波标准约束非线性用户谐波发射值,保证交流电网的波形质量。如何在电力用户间公平合理地分配允许谐波发射值成为核心的关键问题。通过对比分析IEC 61000-3-6、GB/T 14549与IEEE Std.519中非线性负荷接入高压系统谐波发射水平分配方法,以公平性、一致性与可行性3个原则评估各标准适用性,并通过案例结果对比,评估三者一致性,为谐波国家标准修订提供一些参考。

  • 2025-02-17
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污水厂碳中和运行潜力及能源利用技术

污水厂作为高能耗、高碳排放产业的同时,也是潜在的能源工厂,其节能减排、资源回收的潜力逐渐受到了世界各国学者的关注。文章对污水处理流程的产物如何变废为宝,分别从污泥、污水、自然能源的利用三个方面进行介绍。

  • 2024-04-02
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增材制造用金属粉末研究进展_许德

增材制造(3D 打印)技术是目前被广泛誉为最具革命性的先进制造技术,无需任何模具可快速成形任意复杂构件且原材利用率高、生产周期短,增材制造技术的发展日新月异,已逐步进入产业化应用于各个行业。

  • 2023-02-03
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电机调速控制系统的设计

现如今,在工业生产以及农业生产领域当中,各种类型的电动机已经获得相对广泛的实际应用。为有效增强既定的生产效率,切实保障多元化产品的真实质量,丰富多样的生产机器设备,正在逐步达到自动调速的根本要求。从本质上来看,电机当中应用尤为广泛的类型,即为现今炙手可热的直流电机。这是由于,该电机表现出特别优异的启动特性以及显著地调速特性,启动转矩相对较大,可实现过载,并且表现出极为优良的调速效率。本篇文章,旨在借助于AT89C51单片机的作用,针对某特定的PWM信号,进行科学有效的精准把控。基于跟踪调整电压的实际数值,来精准把控直流电机所表现出的实际转速。并且对其产生波形图进行分析。文章之末,旨在借助于霍尔元件的作用,针对直流电机所表现出的实时转速,进行相对深入的精准测量与细致分析,并在经由一系列处理之后,将最后所获得的实际数值,传递至相应的液晶进行展示。

  • 2024-05-22
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园区建设施工阶段碳中和实施方案研究---绿色与节能

建设施工阶段温室气体排放作为建筑全生命周期温室气体排放的重要组成部分,总量相对较小却具有高强度和集中排放的特点。园区建设作为建筑领域的重要分支,几乎没有针对其建设施工过程开展的碳中和研究。文章通过研究国内外相关文献、标准及指南,提出了园区建设施工阶段碳中和实施方案,对实现园区建设施工阶段碳中和做出前瞻性探索。

  • 2024-04-07
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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