3、芬兰佩萨莫镍矿开发与国际竞争

芬兰佩萨莫镍矿开发与国际竞争

1. 佩萨莫镍矿开发难题与早期竞争

芬兰佩萨莫的镍矿储量可观,值得投资开发,但由哪家公司来运营该矿区却是个复杂问题。芬兰当局认为,要在这片近乎荒野的地区建设一个集供电、基础设施和生活区于一体的工业场地,需要一家资金雄厚、管理和员工经验丰富的公司。同时,芬兰矿产资源不能交由外国所有。然而,芬兰国内公司既缺乏技术,也没有足够资金在北部开展大规模采矿项目。国有公司奥托昆普因20世纪20年代的财务问题和铜矿开采业绩不佳,未能获得决策层的信任。此外,1929年起的大萧条让芬兰经济遭受重创,议会推行谨慎经济政策以平衡赤字预算,这使得开发佩萨莫所需的投资对芬兰公私部门来说都遥不可及。但当时失业劳动力增多,急需新工业活动改善局势,所以吸引外国投资成为首选方案,同时要确保工人多为芬兰公民,且财产归芬兰所有。

1930年2月,法国公司科弗拉芒特试图获得佩萨莫的采矿特许权,但未成功。芬兰政府并不急于做决定,希望等待佩萨莫的勘探完成以及更多潜在投资者出现。20世纪30年代初,全球经济(包括镍市场)有复苏迹象,为建设性谈判创造了有利环境。此前,德国的弗里德里希·克虏伯公司和法本工业公司对佩萨莫兴趣一般,但法本工业公司可能准备在镍精炼业务中扮演重要角色。该公司研究人员开发出更高效、低成本的半制成镍锍精炼方法,若能获得足够原材料,有望在全球镍生产中占据领先地位。

2. 国际镍业公司(INCO)的介入与谈判

国际镍业公司(INCO)是全球镍制造和贸易的领导者,其官员早就知晓佩萨莫的镍矿。1930年10月27日,该公司在德国的代表向多伦多总部报告了芬兰北部发现的镍铜矿石。INCO当时在镍市场近乎垄断,控制着大部分已知可开采的镍矿。其垄断地位很大程度上得益于19

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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