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电力碳排放是能源行业碳排放的重要组成部分,积极探索电力碳达峰路径,有助于推动实现能源行业及全社会碳达峰目标。为此分析发达国家用电结构、电力碳排放量变化趋势、达峰时间等,总结影响电力碳达峰的因素;提出电力碳排放因子作为电力碳排放的评价指标;提出基本情景、低碳情景、零碳情景3种电力转型情景,并对比3种情景的碳达峰时间、碳排放量峰值、经济性等指标,推荐适应广东经济发展特点和电力行业绿色低碳转型的碳达峰路径。经研究认为,优化电源结构、推动绿色低碳转型是实现电力碳达峰的关键,同时还需统筹兼顾节能减碳、电力安全保障供应以及经济性等多重指标。最后提出相应的政策建议和机制保障对策。 相似文献
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神经网络技术是基于神经科学研究成果而发展起来的边缘学科,对人工神经网络的应用研究已渗透到许多领域,在石油工业中也经常见到有关的报道。以神经网络在防砂方法优选中的应用为例,介绍了神经网络知识获取、训练学习、优选过程等原理及其实际应用效果。最后,探讨了神经网络技术在岩石力学参数计算、出砂预测、防砂施工参数优选等方面应用的可行性及发展前景,提出了该技术在防砂中的发展方向。 相似文献
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提出了一种适合Bayer彩色序列图像的电子稳像方法。该方法根据Bayer彩色图像特点,通过色彩还原和RGB至YCbCr颜色空间的变换,将Bayer彩色图像转换为灰度图像。采用灰度投影算法估计两幅图像之间的运动量;通过计算灰度图像在水平和垂直方向的投影特征数据,构造当前图像和参考图像投影数据之间的相关函数;依据最小误差匹配准则,估计两幅图像之间的水平和垂直位移量。为解决传统补偿算法在处理奇数运动量时的颜色失真问题,基于双线性插值算法构建了适合Bayer彩色图像的运动补偿算法。最后,对Bayer彩色序列样本图像进行了色彩还原和图像稳定实验。结果表明,本文方法可以实现像元级运动量检测,运动补偿后的序列图像峰值信噪比优于40db。实验显示,本文方法可行且有效,适合Bayer彩色序列图像的运动估计和运动补偿,可以实现序列图像的稳定输出。 相似文献
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