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从“双碳”目标认知到碳资产管理

中国提出“30·60”的“双碳”目标,这一承诺带来的产业结构调整是生活生产方式、发展理念和发展方式系统性的变革,是技术创新、投资理念和配套制度的变革。一方面发展必然带来碳排放,另一方面时间短、任务重,有效实施并非容易的事。因此,需要深入思考在制订“双碳”目标和行动方案的前提下,资产视角下的运营和结合乡村振兴的创新投资模式。

  • 2024-11-16
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SCI一区论文学习|一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法

本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL),在设备发生故障前制定维修计划,是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程,初始退化时间信息通常会丢失。因此,无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题,文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后,通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。

  • 2024-11-30
  • 阅读333

基于贝叶斯深度学习的预后驱动预测性维护框架

在这项工作中,提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架,它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段,我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性,并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段,提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率,并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据,我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策,以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较,基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集,我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果,从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下,建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义,展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划,降低了成本并提高了盈利能力,同时还提高了客户满意度。

  • 2024-11-30
  • 阅读310

融入知识图谱的大模型在企业服务中应用

企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识,通过海量数据的知识化集成,可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式,也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力,知识图谱则丰富了表示知识的方式,两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。

  • 2024-11-30
  • 阅读223

生物质废弃物产热和发电(方法学)

生物质:是指动植物和微生物的非化石结构且可生物降解的有机物质。包括农业、林业及相关产业的产品、副产品、残留物和废物,以及非化石结构且可生物降解的工业及城市垃圾的有机组成部分。生物质还包括通过非化石结构且可生物降解的有机物质分解回收的气体和液体。

  • 2024-12-03
  • 阅读182
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  • 26页
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生物质能碳捕集与封存在实现碳中和中的作用

BECCS是通过捕获生物质能利用过程中的CO2,并将CO2永久封存在地质构造中的一项负排放技术。生物质能结合碳捕集与封存(BECCS)技术包括生物质能利用和碳捕集与封存(CCS)两个阶段。

  • 2024-12-03
  • 阅读193
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【IEEETFS】微分卷积模糊时间序列预测

时间序列预测(FTSF)是一种应用广泛的典型预测方法。传统的FTSF被视为一个专家系统,这导致其无法识别未定义的特征。上述是FTSF预测不佳的主要原因。为了解决这个问题,提出的模型差分模糊卷积神经网络(DFCNN)利用卷积神经网络重新实现了具有可学习能力的FTSF。DFCNN能够识别潜在信息并提高预测精度。得益于神经网络的可学习能力,在FTSF中建立的模糊规则的长度被扩展到专家系统无法处理的任意长度。同时,由于非平稳时间序列的趋势,FTSF通常无法实现令人满意的非平稳时间系列性能。非平稳时间序列的趋势导致FTSF建立的模糊集无效,导致预测失败。DFCNN利用差分算法削弱非平稳时间系列,使DFCNN能够以较低的误差预测非平稳时间串,而FTSF无法以令人满意的性能进行预测。经过大量实验,DFCNN具有良好的预测效果,领先于现有的FTSE和常见的时间序列预测算法。最后,DFCNN为改进FTSF提供了进一步的思路,并具有持续的研究价值。 关键词:卷积神经网络、深度学习、预测、模糊时间序列。

  • 2024-12-12
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信息技术发展司:以场景为切入点解决制造业数字化转型整体问题

近日,《数字化转型》2024年第1期刊发信息技术发展司文章《构建重点行业“一图四清单”推动制造业数字化转型走深向实》。 本文介绍了推进制造业数字化转型的主要挑战,总结了以场景为切入点解决制造业数字化转型的整体问题,并提出了“一图四清单”的主要思路和作用。建议各级主管部门、产学研用各界依托“一图四清单”理清数字化发展路径,完善政策指引,优化资源要素配置,科学开展诊断评估,以“一链一策”“一业一策”“一企一策”引导各界明确转型方向,实现“点-线-面”分类推进数字化转型。以“一图四清单”凝聚发展共识,健全体系建设,促进供需对接,为构建现代化产业体系夯实基础。

  • 2024-12-12
  • 阅读1019
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