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World File Search System温度影响
温度影响西尼罗河病毒的演化和适应性
此预印本版的版权持有人于2025年3月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.28.640855 doi：Biorxiv Preprint
基于WOA-BP算法
温度补偿是解决非分散红外CO 2气体传感器检测准确性受到温度影响的问题的主要措施。由于非分散红外CO 2气体传感器的测量精度很容易受到环境温度的影响，因此本文分析了传感器受温度影响的原因，并提出了一种整合鲸鱼算法（WOA）和BP神经网络的温度补偿方法。鲸鱼算法用于优化BP神经网络的权重和阈值，以建立非分散红外CO 2气体传感器的温度补偿模型，并将优势与传统的BP神经网络模型和粒子群群和粒子群优化（PSO）BP神经网络模型进行比较。实验结果表明，WOA-BP算法的温度补偿模型误差低于30 ppm，平均绝对误差百分比为3.86％，远比BP神经网络和PSO-BP神经网络好得多，并且有效地降低了温度对传感器准确性的影响。
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障碍和干扰：墙壁和家具削弱了信号；其他频率上的其他设备可能会导致干扰。环境条件：电磁干扰，湿度和温度影响性能。电源和电池：确保足够的电池水平以达到最佳范围。低电池可能会降低有效范围。固件和软件：维护更新和优化的固件，以进行稳定连接。
2024 年 9 月电力系统月度报告
9 月份，电力需求为 25,438 GWh，与去年同期（-1.3%）和 2022 年 9 月（-1.1%）相比有所下降。与 2023 年同期相比，外汇也下降了（-1.2%）。2024 年，电力需求（235,820 GWh）高于 2023 年同期（+2.1%），但低于 2022 年的累计数字（-2.3%）。电力需求值是在工作日数相同（21）且平均气温比去年 9 月低 1.3°C 的情况下实现的。经季节和温度影响调整后，该数字变化了 -0.4%。2024 年 9 月（与 2023 年 9 月相比）工业用电指数的年度趋势为负 -3.2%，原始数据为负。
2024 年 12 月电力系统月度报告
12 月份的电力需求为 25,672 GWh，较去年 12 月 (+2.8%) 和 2022 年 12 月 (+4%) 有所增加。与 2023 年同期相比，外汇也有所下降 (-3.6%)。2024 年，电力需求 (312,285 GWh) 高于 2023 年同期 (+2.2%)，但略低于 2022 年的累计数字 (-0.9%)。电力需求值是在工作日增加两个 (20 vs 18) 的情况下实现的，平均气温比去年 12 月低 1.6°C。调整日历和温度影响后，该数字代表了 +1.1% 的变化。2024 年 12 月 (与 2023 年 12 月相比) 工业用电指数的年度趋势为负 (-6.5%)，原始数据为负。
基于太阳能/生物质能/天然气/柴油能源的离网多分布式发电系统分析
摘要 本研究基于技术环境分析规划 (TEAP) 方法对奥贡州 20 个离网家庭的多分布式发电系统进行了分析。技术方面包括负载、DG 容量、年发电量和未满足的能源需求 (UED)。本文考虑并比较了不同的能源配置，例如基于 PV 的 DG、混合 DG：PV/沼气、PV/沼气/天然气、PV/沼气/柴油、PV/柴油和基于柴油的 DG。环境方面研究了 DG 与基于柴油的 DG 系统相比产生的排放量。本文还研究了温度对 PV 系统性能的影响。该模拟基于每日总需求 99.04 kWh/d，以及多种能源混合优化 (HOMER) 环境中的太阳、环境温度和生物质数据。获得的基于 PV 的 DG 的大小为 36.9 kW，在没有温度影响的情况下每年产生 54,565 kWh。结果表明，受到温度影响后，该值降至 48,268 kWh/年UED 为 7.84 %。沼气、天然气和柴油发电机的功率相同，为 13.2 kW。混合 DG 实现了 0% 的 UED，这意味着系统可用性为 100 %。结果进一步表明，上述混合 DG 的二氧化碳排放量在 2.21 至 15,448 千克/年之间，而家庭完全使用柴油 DG 运行时的二氧化碳排放量为 40,273 千克/年。该研究有助于理解能源系统分析。关键词：沼气、分布式发电、排放、可再生能源、天然气 1.0 引言现有的学术著作表明，缺乏电力供应是全球许多能源匮乏的社区所面临的问题之一，包括尼日利亚的社区[1,2]；这种发展极大地影响了他们的生产力、社会和经济生活。这将继续激发人们开展研究，为农村社区的能源贫困问题提供生态友好的解决方案。
用于金属和材料加工的人工神经网络建模
1.人工神经网络 (ANN) 简介 2.神经网络中的学习、实施过程、预测和与实际结果的比较以及从数据库中提取知识。3.合金成分对钛合金 β 转变温度影响的建模。4.具有不同微观结构的 Ti-6Al-4V α-β 合金的热变形行为。5.中碳钢中成分-热处理-力学性能关系的建模。6.钢中马氏体开始温度的成分依赖性估计 7.通过人工神经网络模型分析 Inconel 高温合金在电火花加工过程中的可加工性 8.预测静电纺丝工艺参数与纳米纤维直径之间的关系 9.建模金属基复合材料的物理和机械性能 10.人工神经网络的预期未来、可用于建模的资源和开放数据源
氢键对称化和高压冰热力学性质的量子效应
我们通过在非微扰水平上引入量子非谐性来研究高压冰的结构和热力学性质。量子涨落使 VIII 相（具有不对称 H 键）和 X 相（具有对称 H 键）之间的相变临界压力从 0K 时的经典值 116 GPa 降低了 65 GPa。此外，量子效应使其在很宽的温度范围内（0K-300K）不受温度影响，这与通过振动光谱获得的实验估计值一致，与经典近似中发现的强烈温度依赖性形成鲜明对比。状态方程显示出与实验证据一致的转变指纹。此外，我们证明，在我们的方法中，VII 相中的质子无序对 X 相的发生影响可以忽略不计。最后，我们高精度地再现了由于氢到氘的取代而导致的 10 GPa 同位素偏移。