煤粉再燃对600 MW锅炉NOx排放的影响

在国内某台燃用褐煤的600 MW机组锅炉上进行了煤粉再燃技术示范并进行了工业试验.机组在600 MW负荷下运行时,NOx排放可控制在274 mg/m3(烟气中氧量折算到6%,下同)的水平,比改造前下降了65.36%,同时燃烧效率没有降低.进行了常规通风、空气分级和煤粉再燃三个工况下的试验,结果表明,煤粉再燃对NOx的控制效果最好,其次为空气分级.再燃煤粉比例对NOx排放也有明显的影响,在试验条件下,随着再燃燃料比例的增加,NOx排放呈降低趋势.     

Coordinating California’s efforts to promote waste to alcohol production

Alcohol fuels produced from biomass can improve air quality, enhance energy security, create employment opportunities, and reduce waste disposal problems. Opportunities in California exist to produce alcohols from waste streams from various sectors of the economy. Government agencies have promoted waste-to-alcohol activities, but efforts have been inconsistent and intermittent. Often these efforts have been hindered by contradictory but mandate-driven policies. A prudent approach to coordinate statewide efforts includes the development of an integrated statewide policy to examine barriers that impede private sector business efforts to produce alcohols from biomass. A multi-agency task force to promote research, development, commercialization, and marketing efforts for biomass-produced alcohols is desirable. The views and opinions contained in this document do not necessarily reflect those of the California Energy Commission, its staff, management, or the State of California.     

主成分分析法在产业关联度研究中的应用

在产业经济学中，影响力系数和感应度系数是常用的评价产业部门拉动作用和推动作用的方法。本文针对影响力系数和感应度系数的缺陷，采用主成分分析法对投入产出表中的完全消耗系数进行研究，分析产业关联度，以确定国民经济主导产业。最后以中国1997年投入产出表为例进行了分析。结果表明，本方法更加符合实际，具有重要的参考价值。     

基于变分不等式的生态工业链网络均衡问题研究

以变分不等式为基础提出生态工业链网络均衡模型。生态工业链是通过仿照自然生态系统中的物质循环方式与生物群体之间的竞争与共生模式,使不同企业之间形成共享资源和互换副产品从而实现园区各企业经济与环境效益的最大化。针对生态工业链网络的多产品(主副产品和废弃物)多层次的网络结构,模仿自然生态系统中的生产者、消费者和分解者,分别对各层决策者的独立优化决策行为及其相互作用进行分析,利用变分不等式分析各层均衡条件进而构建生态工业链网络均衡模型,得到系统达到均衡的条件并给出相应的经济解释。在证明系统变分不等式的解存在的基础上,通过数值算例验证模型的合理性与有效性。     

基于传染病模型的集群内异质企业间知识传播机理分析与仿真

知识传播是产业集群内知识资源动态累积的过程,是新时期产业集群竞争优势的重要源泉之一。本文根据企业规模及其在产业集群内地位的差异将集群企业划分大小两类异质企业,构建了基于传染病模型的产业集群内异质企业间的知识传播模型,通过模型分析推导出了知识传播再生数的一般表达式,验证了知识传播平衡点的存在性与稳定性。进一步结合仿真分析发现,企业间接触率、学习成功率、大小企业比例均会影响到知识传播的再生率,进而影响集群知识传播的平衡点,且在知识传播再生数大于1的情况下,随着集群内大企业占比的上升,知识传播再生数将相应下降,集群内知识交流氛围的活跃性也将下降。     

高技术产业技术创新与产业集聚协同发展实证研究——基于京津冀、长三角、珠三角的比较

运用复合系统协同度模型, 测算了2010~2018年京津冀、长三角、珠三角高技术产业及其细分行业的技术创新与产业集聚协同度. 结果表明 在研究期内, 高技术产业技术创新与产业集聚协同度总体在低位运行, 大部分处于未协同和较低水平协同, 且技术创新发展在2014年后明显快于产业集聚; 京津冀、长三角均处于初始阶段向成长阶段过渡时期, 珠三角则相对领先, 逐渐向协作阶段跨越; 京津冀在航空、航天器及设备制造业上最具协同优势, 长三角在医药制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业上向协作阶段过渡的优势明显, 珠三角在电子及通信设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业上有向协作阶段发展的势头.     

热脱附-气相色谱-质谱法应用于工业源废气中挥发性有机物的目标和非目标筛查

建立了固相吸附热脱附-气相色谱-质谱(TD-GC-MS)综合筛查工业源废气中挥发性有机物(VOCs)的方法。对两种型号的固相吸附管进行了比较,最终选择使用Tenax SS TD Tubes吸附管。气体样品以恒定流速通过吸附管,富集分析物,经热脱附后,用GC-MS进行检测,目标化合物以内标法定量,非目标化合物的含量以甲苯的响应系数计算。方法检出限为1.06~5.44 ng,以采样体积300 mL计算,目标化合物的检出限为0.004~0.018 mg/m~3。吸附管平均加标回收率为78.4%~89.4%,相对标准偏差为3.9%~14.4%(n=7)。应用该方法对大连市某垃圾焚烧发电厂排放的废气进行VOCs目标及非目标化合物综合筛查,共检出29种VOCs,其中仅5种VOCs为预先设定的目标化合物,另外24种为非目标化合物,5种目标化合物含量仅占所有检出物总量的26.7%。证明了工业源废气VOCs分析中非目标化合物筛查的重要性,该研究思路对完整测定工业源挥发性有机污染物分布具有一定的借鉴意义。     

COD速测仪测定工业废水中CODCr

采用标准回流法和仪器法（用ＣＯＤ速测仪）对工业废水化学需氧量进行对照测定，结果发现，用ＣＯＤ速测仪测定工业废水，简便、快速、精密度好、准确度高。     

我国经济增长与产业结构演进关系的研究——基于面板数据模型的实证分析

本文运用面板数据模型,对我国各省1996-2005年人均GDP及三次产业产值比重的关系分别进行了模型拟合,结论认为:我国经济增长对产业结构变化的影响显著,而后者对前者的影响在统计上并不显著,我国经济增长模式是需求导向型的。其次,就各次产业与人均GDP的关系看,第一产业与人均GDP呈现负相关关系,而第二、三产业与人均GDP呈现正相关关系。     

Active Inference: Applicability to Different Types of Social Organization Explained through Reference to Industrial Engineering and Quality Management

Active inference is a physics of life process theory of perception, action and learning that is applicable to natural and artificial agents. In this paper, active inference theory is related to different types of practice in social organization. Here, the term social organization is used to clarify that this paper does not encompass organization in biological systems. Rather, the paper addresses active inference in social organization that utilizes industrial engineering, quality management, and artificial intelligence alongside human intelligence. Social organization referred to in this paper can be in private companies, public institutions, other for-profit or not-for-profit organizations, and any combination of them. The relevance of active inference theory is explained in terms of variational free energy, prediction errors, generative models, and Markov blankets. Active inference theory is most relevant to the social organization of work that is highly repetitive. By contrast, there are more challenges involved in applying active inference theory for social organization of less repetitive endeavors such as one-of-a-kind projects. These challenges need to be addressed in order for active inference to provide a unifying framework for different types of social organization employing human and artificial intelligence.