XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对位
吉布提城市家庭并网混合可再生能源系统：经济评估
吉布提共和国火力发电厂的发电成本相对较高，约为 0.32 美元/千瓦时。这是由于该国依赖进口石油，加上油价波动。因此，客户支付的电费很高。然而，吉布提拥有丰富的本土可再生能源，如良好的太阳辐照度（5.92 kWh/m2·d）、估计高达 1000 MW 的潜在地热能，以及年风速高于 6 米/秒的少数场地。因此，本文的目标是对位于吉布提东北部塔朱拉市（11.7913 ◦ N，42.8796 ◦ E）的一栋城市住宅进行不同电网连接混合可再生能源系统的经济评估，以降低电网电力成本。为实现这一目标，我们使用了强大的软件工具 HOMER（电力可再生能源混合优化模型），利用实际风能和太阳辐射数据来寻找最佳混合能源系统。本研究的结果表明，最经济的混合可再生能源系统组合是光伏-风能并网系统。本研究还表明，塔朱拉的本土可再生能源贡献率可能高达 77%，其中太阳能占 47%，风能占 30%。最佳 HRES 的净现值、平准化能源成本和运营成本分别为 337 美元、0.002 美元/千瓦时和 1,025 美元/年。与仅连接电网的平均成本 0.32 美元/千瓦时相比，最佳混合可再生能源系统更经济，可节省客户仅使用电网电力时必须支付的 51% 的成本。
在幸运罢工水热场（EMSO-Azores天文台）中，将Zetaproteobacterial多样性和底层类型连接起来
在全球不同的海洋和陆地环境中，已经报道了抽象的Zetaproteobacteria。它们在富含海洋铁的微生物垫中起着至关重要的作用，作为其自养主要生产者之一，氧化Fe（II），并产生具有不同形态的Fe-氧还氧化物。在这里，我们通过使用Zetaproteobacte Rial操作分类学单元（Zetaotu）分类，研究和比较了来自幸运罢工水热场六个不同地点的富含铁的微生物垫的Zetaproteobacterial社区。我们首次报告了这些富含铁的微生物垫的Zetaproteobacterial核心微生物组，该垫子由四个是国际化的Zetaotus组成，对于垫子的发展至关重要。对位点之间不同Zetaotus的存在和丰度的研究揭示了两个簇，这与它们开发的底层的岩性和渗透性有关。簇1的zetaproteobacterial群落是渗透不良的底层的特征，几乎没有弥漫性排气的证据，而群集2的斑点底层则在水热板或沉积物上形成，允许扩散水热流体的渗透和流出。此外，还确定了两个Newzetaotus 1和2，这可能分别是人类铁的特征和未经证实的玄武岩。我们还报告了某些Zetaotus的丰度与氧化铁形态的含量之间的显着相关性，这表明它们的形成可能是分类学和/或环境驱动的。我们确定了我们命名为“珊瑚”的Fe（III） - 氧氧化物的新形态。总体而言，我们的工作通过提供来自大西洋的其他数据来帮助对该细菌类别的生物地理学的知识，这是Zetaproteobacterial多样性的较少研究的海洋。
智能采煤机器人关键技术
摘 要： 采煤机是综采工作面的核心装备，研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。 综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟 踪控制等技术的研究现状，提出研发智能采煤机器人必须破解的 “ 智能感知、位姿控制、速度控制、 截割轨迹规划与跟踪控制、位 − 姿 − 速协同控制 ” 五大关键技术，并给出解决方案。针对智能感知 问题，提出了构建智能感知系统思路，给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构，实现对运行 状态、位姿、环境等全面感知，为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障；针对位姿控制问题， 提出了智能 PID 位姿控制思路，给出了改进遗传算法的 PID 位姿控制方法，实现了智能采煤机器 人位姿精准控制；针对速度控制问题，提出了融合 “ 力 − 电 ” 异构数据的截割载荷测量思路，给出 了基于神经网络算法的截割载荷测量方法，实现了截割载荷的精准测量；提出牵引与截割速度自 适应控制思路，给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速 度控制方法，实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制；针对截割轨迹规划与跟踪控制问题， 提出了截割轨迹精准规划思路，给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型，实现 了截割轨迹的精准规划；提出了截割轨迹精准跟踪控制思路，给出了智能插补算法的截割轨迹跟 踪控制方法，实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制；针对 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同 控制问题，提出了 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数智能优化思路，给出了基于多系统互约束的改进粒子 群 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数优化方法，实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键 技术破解思路，有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。