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#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<cmath>
using namespace std;
const int N = 210, M = N*N;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
struct EG{
    int u, v, cap;
    EG(){}
    EG(int u, int v, int cap): u(u), v(v), cap(cap){}
}eg[M];
int tot, p;
int first[N], Next[M];
void init()
{
    tot = p = -1;
    memset(first, -1, sizeof(first));
}
void add_edge(int u, int v, int cap)
{
    eg[++tot] = EG(u, v, cap);
    Next[tot] = first[u], first[u] = tot;
    eg[++tot] = EG(v, u, 0);
    Next[tot] = first[v], first[v] = tot;
}
int dis[N];
int curr[N];
bool BFS(int s, int t)
{
    queue<int>q;
    memset(dis, 0x3f, sizeof(dis));
    dis[s] = 0;
    q.push(s);
    while(!q.empty())
    {
        int u = q.front(); q.pop();
        for(int i=first[u]; i!=-1; i=Next[i])
        {
            EG &e = eg[i];
            if(e.cap > 0 && dis[e.v] == inf)
            {
                dis[e.v] = dis[u] + 1;
                q.push(e.v);
            }
        }
    }
    return dis[t] != inf;
}
int dinic(int u, int t, int flow)
{
    if(u == t) return flow;
    for(int i=curr[u]; i!=-1; i=Next[i])
    {
        curr[u] = i;
        EG &e = eg[i];
        if(e.cap > 0 && dis[e.v] == dis[u] + 1)
        {
            int tp = dinic(e.v, t, min(flow, e.cap));
            if(tp)
            {
                e.cap -= tp;
                eg[i^1].cap += tp;
                return tp;
            }
        }
    }
    return 0;
}
int DINIC(int s, int t)
{
    int ans = 0;
    while(BFS(s,t))
    {
        int  tp;
        for(int i=0; i<=t; i++) curr[i] = first[i];
        while(tp = dinic(s,t,inf))
            ans += tp;
    }
    return ans;
}


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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