19、地球空气管热交换系统与加工过程可持续性评估

地球空气管热交换系统与加工过程可持续性评估

在当今追求绿色环保和可持续发展的时代,地球空气管热交换(EATHE)系统以及加工过程的可持续性评估成为了备受关注的话题。接下来,我们将深入探讨这两方面的相关内容。

EATHE系统的研究与应用

EATHE系统在不同气候条件下展现出了独特的性能和应用潜力。在炎热干燥的气候中,将EATHE系统与蒸发冷却器结合使用会更加有效。例如,有研究对马来西亚大学校园在炎热潮湿气候下的EATHE系统进行了实验研究,结果表明在潮湿气候下温度可降低6.4°C,在炎热季节温度显著降低6.9°C。

不同地区的研究也为EATHE系统的应用提供了参考:
- 有人通过开发三维数值模型,研究了EATHE系统中土壤与大气的动态相互作用。
- 还有人针对炎热干旱气候下建筑物的被动冷却模式,提出了基于瞬态研究的数值方法,并研究了与风塔集成的EATHE系统的不同设计参数对其性能的影响。
- 对伊朗寒冷和炎热干旱两种气候的研究表明,EATHE系统在炎热干旱气候中比寒冷气候更具优势。
- 在巴西里约格兰德的沿海地区,有人通过标准贯入试验(SPT)获得土壤的岩土工程剖面,以评估不同土壤类型下EATHE系统的性能。
- 在埃及炎热气候下,对集成了光伏板的EATHE系统进行实验研究,结果显示该模型在给定的空气流量下能够有效降低温度。

安装前影响EATHE系统的因素

在安装EATHE系统之前,需要考虑多个因素,这些因素直接影响着系统的效率和有效性。
- 土壤温度 :热交换器与地面之间的温度梯度是它们之间热传递的主要因素,因此需要确定热交换器附近的土壤温

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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