stock_blance_design_file_view创建

本文介绍了一种通过 SQL 语句创建名为 stock_blance_design_file_view 的视图的方法。该视图整合了 design_file 和 stock_balance 表中的数据,以便于更高效地管理和查询产品库存信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


CREATE VIEW `stock_blance_design_file_view` AS select `s`.`id` AS `id`,`s`.`FIRST_KIND_ID` AS `FIRST_KIND_ID`,`s`.`FIRST_KIND_NAME` AS `FIRST_KIND_NAME`,`s`.`SECOND_KIND_ID` AS `SECOND_KIND_ID`,`s`.`SECOND_KIND_NAME` AS `SECOND_KIND_NAME`,`s`.`THIRD_KIND_ID` AS `THIRD_KIND_ID`,`s`.`THIRD_KIND_NAME` AS `THIRD_KIND_NAME`,`s`.`PRODUCT_ID` AS `PRODUCT_ID`,`s`.`PRODUCT_NAME` AS `PRODUCT_NAME`,`s`.`PRODUCT_DESCRIBE` AS `PRODUCT_DESCRIBE`,`s`.`AMOUNT_UNIT` AS `AMOUNT_UNIT`,`s`.`COST_PRICE_SUM` AS `COST_PRICE_SUM`,`s`.`AMOUNT` AS `AMOUNT`,`s`.`COST_PRICE` AS `COST_PRICE`,`s`.`ADDRESS_GROUP` AS `ADDRESS_GROUP`,`s`.`REGISTER_TIME` AS `REGISTER_TIME`,`s`.`type` AS `type`,`s`.`BALANCE_TYPE` AS `BALANCE_TYPE`,`d`.`PRODUCT_CLASS` AS `product_class`,`d`.`ggxh` AS `ggxh`,`d`.`cc` AS `cc`,`d`.`dx` AS `dx`,`d`.`FACTORY_NAME` AS `factory_name`,`d`.`rs1` AS `rs1`,`d`.`rs2` AS `rs2`,`d`.`rs3` AS `rs3`,`d`.`rs4` AS `rs4` from (`design_file` `d` join `stock_balance` `s`) where (`s`.`PRODUCT_ID` = `d`.`PRODUCT_ID`);
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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