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生态化成为过程工业园区可持续发展的必然选择。基于多要素、跨介质、多过程和多目标协同的园区内在特征,其生态化过程有赖于过程系统工程的研究范式和方法。在介绍过程工业园区生态化历程及特点的基础上,提出园区生态化趋势与研究需求;重点综述了在工业园区尺度上应用过程系统工程方法驱动其生态化发展的研究现状;分别就可持续性分析评价、节能、节水、碳管理、物质集成、多重网络集成优化及园区信息化等展开系统化评述。提出工业园区生态化给过程系统工程发展带来的挑战和机遇。 相似文献
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针对复杂性工业共生网络难以实现定量区域划分的现状,应用复杂网络理论中社团划分算法,提出对复杂性工业共生网络进行定量区域划分的方法,同时针对复杂性工业共生网络社团结构特点,在Grirvan-Newman模块度以及连接密度和内聚系数的基础上,提出一种对复杂性工业共生网络社团划分结果的评价方法,此方法不受复杂性工业共生网络分辨率的限制,当网络中社团大小差异较大时仍然适用。以锦界生态园为例,应用Capocci谱平分法对其网络结构进行了社团划分,采用所提出的评价方法对划分结果进行了评价,验证了复杂性工业共生网络社团划分结果的评价方法。结果表明,采用复杂网络理论中社团划分算法对复杂性工业共生网络的定量区域划分是可行的。 相似文献
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基于固定再生水浓度的水网络设计 总被引:1,自引:0,他引:1
节水及废水减排已成为过程工业持续发展的前提之一。运用目标导向的夹点分析技术对过程用水网络系统进行系统地分析,可确定过程用水、再生水用量和废水排放量的最小目标。以固定再生出口浓度为基准,提出确定合理再生流股的方法,基于累积流量一累积污染质量负荷组合曲线图得出最小再生水流量,并运用最近邻算法确定包含再生单元的用水网络。 相似文献
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遗传算法在多目标优化应用中的对比研究 总被引:2,自引:0,他引:2
多目标优化应用研究在过程工程领域越来越受重视。本文首先给出了多目标优化问题的一般形式,指出多目标问题求解任务:引导搜索向整个的Pareto优化范围;Pareto优化前沿上保持解集的多样性。在简要论述遗传算法求解多目标技术的基础上,对应用了遗传算法求解多目标的两种方法进行了对比研究,并给出了线性加权遗传算法和一种多目标遗传算法的计算框图。指出线性加权法求解Pareto最优解时不能不能很好地处理非凸区域、均匀分布的权重值不能生成均匀分布的Pareto前沿等局限性,以及多目标遗传算法生成种群多样性及Pareto最优解均匀分布的优点,并用实例进行了验证说明。 相似文献
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采用高分子网络法制备锂离子电池LiNi_(0.5)Mn_(1.5)O_4正极材料,利用XRD,SEM及电化学测试对其进行表征,研究了煅烧温度对LiNi_(0.5)Mn_(1.5)O_4的微观结构,形貌及其电化学性能的影响。研究结果表明,采用高分子网络法制备的LiNi_(0.5)Mn_(1.5)O_4材料颗粒小,粒度分布均匀,850度煅烧制得的LiNi_(0.5)Mn_(1.5)O_4电化学性能最好,大倍率3C放电循环20次比容量保持率为97.8%。 相似文献
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