可行性研究完成了一项与财务分析相结合的初步工程研究。财务分析包括三个价值案例场景低,中和高。低价值案例发现SVESF将获得负面的内部收益率。4,这意味着SVESF将为水权力机构赔钱。场景列出了SVESF的三个收入流。每个收入流高估了可能的收入。5因此,即使是可行性研究中的低价值案例,发现SVEF会亏损,高估了该设施的收入潜力。6此外,可行性研究使用了2016年的资本成本。7自那以后,水管理局将其成本估算提高了70%以上。8对可行性研究的审查计算,2016年完成的低价值案例评估今天仍然过于乐观,如果建造的话,SVESF将损失货币。
摘要 - 由于城市化,对供水目的的电力需求正在稳步增加。因此,由于电力驱动的水泵的广泛部署,水分配网络(WDN)正变得能量密集型。水泵的能量效率运行是WDN操作员的重要关注点。为此,本文提出了最佳的水流(OWF)问题,以最佳地安排泵和阀门,目的是最大程度地降低泵的功耗,同时考虑了WDN中依赖于流量的泵的效率。由此产生的OWF问题是混合成员非线性程序(MINLP)。该问题包括由于WDN液压学而引起的差异(非凸)目标和非凸的约束,并且很难解决。一种新型的基于线性近似方法的方法用于克服非凸液压约束。此外,Dinkelbach的算法用于应对分数泵功率目标。最后,开发了一个称为最佳水流(C-OWF)的求解器,该求解器依赖于解决一系列混合整体线性程序。通过仿真软件Epanet验证的案例研究说明了与常规基于规则的设计相比,C-OWF在接近最大效率和降低泵功率的泵方面的好处。索引术语 - 水分配网络,混合企业计划,最佳水流,连续近似,分数编程
[1] A. White、G. Parks 和 CN Markides,“抽水蓄热电能的热力学分析”,《应用热能工程》,第 53 卷,第 291-298 页,2013 年 5 月。[2] JD McTigue、AJ White 和 CN Markides,“抽水蓄热电能的参数研究和优化”,《应用能源》,第 137 卷,第 800-811 页,2015 年 9 月。
与前面几节中提到的流量调节程序不同,连续速度调节允许通过改变泵特性曲线,连续修改泵输出以满足系统要求。如果流量线性增加,系统阻力(管道特性曲线)将二次增加。离心泵的行为方式类似。如果流量和速度线性增加,则产生的扬程也会二次增加。由于这些关系,即使相对较小的速度变化也能覆盖很宽的工作范围。根据相似定律,以下关系适用于离心泵(见图9):
自动智能农药喷洒泵开拓者是一种用于农业中有害生物管理的方法。通过利用尖端技术,例如AI驱动的摄像机和传感器,它标识并针对受害虫影响的特定区域,从而优化了农药的应用。这种精确的喷涂不仅可以最大程度地减少环境污染,而且可以大大降低农药的使用,从而降低农民的运营成本,同时促进环境可持续性。此外,系统的自主导航功能,由GPS和自动驾驶技术提供动力,简化现场操作。这可以释放出宝贵的劳动力资源,使农民可以将时间和精力分配给其他基本任务,从而提高整体农场生产力。可变速率喷涂功能通过根据与植物密度和害虫压力相关的实时数据调整农药应用来进一步完善该过程。这确保了一种最佳且量身定制的方法来控制害虫,从而有效地最大程度地减少了废物,同时最大程度地提高了系统的功效。系统的关键优势之一在于通过移动应用程序通过移动应用程序进行远程监视功能,从而使用户能够实时监督操作并进行远程调整。这不仅可以确保易用性,而且还可以通过减少其直接接触有害化学物质来提高操作员的安全性。这项创新迎合了农民,农业合作社和寻求采用可持续农业实践的公司。此外,其未来范围还包括与无人机进行空中喷涂的集成,使用机器学习的高级害虫识别以及生物友好的生物农药的发展。这些努力符合该系统对现代农业领域中不断改进,可持续性和降低环境影响的承诺。
rplus hydro,lllp是Rplus Energies,LLC的子公司。Rplus Energies开发了现代发电厂,以促进对美国能源基础设施的重建。通过与私营部门,市政当局和公用事业的合作,RPLUS Energies开发了公用事业规模的发电厂,以获取该地区最佳可再生资源的最佳组合,以实现更具调度和可靠的电源。RPLUS Energies在美国的15个市场领域拥有30多个项目,包括太阳能,风能,泵送储存水力和太阳能加电池。
摘要 - 流向基因型到表型模型,例如多基因风险评分,仅考虑基因型与表型之间的线性关系,而忽略了上皮相互作用,从而限制了可以正确表征的疾病的复杂性。蛋白质 - 蛋白质相互作用网络具有改善模型性能的潜力。此外,蛋白质水平的相互作用可以对理解疾病的遗传病因以及对药物发育产生深远的影响。在本文中,我们提出了一种基于图神经网络(GNN)的表型预测的新方法,该方法自然地将现有蛋白质相互作用网络纳入模型。因此,我们的方法自然可以发现相关的同义互动。我们使用模拟评估了这种方法的潜力,并将其与线性和其他非线性方法进行比较。我们还研究了拟议的基于GNN的方法在预测阿尔茨海默氏病(最复杂的神经退行性疾病之一)方面的性能,其中我们的GNN接近最先进的方法。此外,我们表明我们的建议能够发现阿尔茨海默氏病的关键相互作用。我们的发现突出了GNN在预测表型和发现复杂疾病的潜在机制方面的潜力。
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A.典型维护总结表 B.备件清单 C. 安装、操作和主要维护。(包括存储 .1;润滑 .7;启动 .9;关闭 .10) D. 故障排除 E. 拆卸/组装 F. 安全预防措施 G. 紧急操作 H. 维护工时 I.人员培训要求 J.测试设备。和特殊工具信息