chapter01_数据和表

  • 数据库:保存表和其他SQL结构的容器

  • SQL不区分大小写,但是命令应该用大写,数据库名、表名等应该用小写

  • 基本数据类型

    BOOLEAN

    CHAR(SIGNED/UNSIGNED)

    TINYINT(SIGNED/UNSIGNED):8

    SMALLINT(SIGNED/UNSIGNED):16

    MEDIUMINT(SIGNED/UNSIGNED):24

    INT(SIGNED/UNSIGNED):32

    BIGINT(SIGNED/UNSIGNED):64

    VARCHAR

    DATETIME(TIMESTAMP)

    BLOB:大量文本数据

    DATE

    DEC(IMAL):浮点数 (示例DEC(6,2) 代表总位数6位,小数2位)

__VARCHAR, CHAR, BLOB, DATE等插入数据时用单引号__;

单引号前加 \代表真正的单引号
  • DATE YYYY-MM-DD

    DATETIME YYYY-MM-DD HH:MM:SS

    TIMESTAMP YYYYMMDDHHMMSS

    TIME HHMMSS

    __利用DATE_FORMAT()函数可以改变date相关类型数据的格式

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、COSO2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模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点挑战,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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