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World File Search System燃烧
作物残留物燃烧：土壤微生物的后果
作物残留物是植物营养素的良好来源，并且是农业生态系统稳定性的重要组成部分。从土壤中失去碳的损失将导致微生物活性降低，影响土壤养分循环潜力，土壤排毒能力和其他土壤功能。在作物残留物中保留了约25％的N和P，谷物摄取的50％和75％的K摄取，使其可行的营养来源（Gupta等，2004）。在燃烧期间，大约90％的N和S和15-20％的P和K含有。在印度西北地区燃烧2300万吨大米残留物，每年损失约920万吨的C同等含量（CO 2-相当于约3400万吨），每年损失约1.4×10 5 t N（相当于200亿卢比）（Naas，2017年）。
FLFD 进行规定的燃烧 - 陆军驻地
《莱文沃思堡灯》是美国陆军成员的授权出版物。《莱文沃思堡灯》的内容不一定代表美国政府、国防部、陆军部或美国陆军联合兵种中心和莱文沃思堡的官方观点或得到其认可。它由莱文沃思堡驻军公共事务办公室每周出版，地址：堪萨斯州莱文沃思堡 66027，商业电话号码：913-684-5267（DSN 前缀 552）。《莱文沃思堡灯》中宣传的所有内容均可购买、使用或赞助，不考虑购买者、用户或赞助人的种族、肤色、宗教、性别、国籍、年龄、婚姻状况、身体残疾、政治派别或任何其他非优点因素。如果确认广告商违反了本平等机会政策，则印刷商应拒绝印刷来自该来源的广告，直到违规行为得到纠正为止。
按释放燃烧的人 - 莫尔特 - october-20124。 ...
根据协议，燃烧的人将在黑石沙漠附近购买Ormat的地热租赁，以供拟议的勘探项目 - 高岩石峡谷移民小径国家保护区，Ormat将支持燃烧的人将这些租约转变为支持可持续的习惯和当地旅游的努力。Ormat将在指定保护区以外的地热开发工作，包括未来Ormat北谷地热电厂在Gerlach郊外的扩展。
了解气候变化的燃烧问题 - 对于儿童
这本意识手册是在BHP Billiton和Green Fund的帮助下开发的。它旨在为孩子们提供，旨在为他们提供了解气候变化所需的信息。更具体地说，学生将：•发现气候变化的自然和人类元素•熟悉气候变化及其影响； •知道采取哪些态度和行为；这本小册子也是针对教师和父母的资源指南。它提供的信息使教育者能够带领青年进行学习过程，并依赖于开发的各种教学和交流工具的使用。它通过阅读信息，从研究结果记录观察，回答问题，玩游戏来促进学习和态度和技能的发展。它可以永久获得信息，并成为青年的参考工具。可以在老师和父母的协助下进行几项活动。我鼓励教育工作者重现这本小册子，以分发给课堂的参与者并提供评论和反馈。Allan Bachan博士
当地开放式燃烧官员 - 申请和允许...
1。开放式燃烧仅限于允许居住的住宅财产上的刷子。只有刷子（定义为灌木，植被或修剪，其直径在最宽点的直径不大于三英寸）。禁止在未划分或分类为住宅的财产上燃烧。2。燃烧必须停止，如果由镇上消防元帅办公室的任何成员，消防部门的任何官员，任何指定的市政官员，负责执行公开燃烧的法律和法令或国家能源与环境保护部任何官员的任何指定的市政官员。3。在燃烧期间，应采取合理的措施来确保完全燃烧并减少过多的烟雾。4。在燃烧期间的任何时间都不会无人看管。5。在燃烧期完成时，所有余烬和煤必须被熄灭和润湿，以防止闷烧和逃避灰分排放。6。应采取所有合理的安全预防措施，包括燃烧区域中的草和树木的切割，周围区域润湿，以及放置灭火器和软管线的放置。7。此许可证必须在燃烧期间立即在现场可用。8。燃烧只能在上午10:00之间进行。下午5:00在晴朗或部分晴天，风速在每小时五到15英里之间。必须在下午5:00之前将燃烧堆完全熄灭。所有余烬和煤必须被熄灭和润湿（请参见上面的条件5）。9。燃烧可能不会给附近的物业带来麻烦。
半燃烧罐中的流体 - 土壤结构相互作用
摘要：定性和定量评估评估液体储罐的结构脆弱性。液体储罐通常是在坚硬土壤的区域建造和操作的，以最大程度地减少构成影响。但是，其中许多关键结构都在具有软土的沿海地区。这项研究进行的研究需要在各种条件下准确地对有限元的方法进行精确模拟半植物混凝土储罐的地震行为，包括改变水位和土壤特性。该研究通过动态分析矩形半埋水罐进行了流体结构和土壤 - 结构相互作用，并比较其不同的参数。它还确定了储罐中液体泄漏概率的敏感区域。将建模与日本振动能力诊断表中的定性评估进行了比较。结果表明，与膨胀关节相邻的壁中的拉伸应力大于在所有情况下壁中的相应应力。在土壤类型的动态分析中，表面的压力随水高的增加而增加。对定量和定性评估结果的比较表明，储罐可能在膨胀关节中的软土中泄漏。
利用人工智能进行发动机燃烧系统建模和燃烧控制
收集了净扭矩和NOx排放量等性能数据。使用基于 APRBS 和 Chirp 信号的输入信号，我们获得了大约 68.9 小时的训练数据和大约 8.3 小时的模型验证数据。此外，为了验证目的，我们还获取了日本目前用于乘用车认证测试的WLTC全球统一测试循环下的30分钟模拟驾驶数据。请注意，用于获取验证数据的 APRBS 和 Chirp 信号不包含在用于获取训练数据的输入信号中。 VDE模型中数据采样周期为0.01秒，数值实验获取的数据点数如表2所示。 2.2 AI引擎模型构建及性能评估 本研究在构建重现VDE特征的AI引擎模型时，采用了神经网络这种机器学习算法，也是一种模仿人类神经系统的数学模型。 AI发动机模型被设想用作第3章中描述的燃烧控制器的状态预测模型。在这里，我们构建了一个模型来预测燃烧控制器控制的三个目标：燃烧重心位置、燃烧周期和净扭矩。表3给出了AI引擎模型的输入和输出参数列表。对于输入参数，事先使用XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）9）构建预测模型，并利用SHAP（SHapley Additive exPla-nations）10）进行重要性分析，选取对预测目标影响力较大的参数。此外，对于输入参数，进气压力和进气氧浓度是使用过去四秒的时间序列数据来测量的，同时考虑到瞬态运行期间的响应延迟。 在建立模型时，神经网络中超参数的设置对准确率有很大的影响。因此，在本研究中，我们使用树结构 Parzen 估计器 (TPE)11) 来优化隐藏层的数量和神经元的数量。在 TPE 中，我们设置了最小化评估函数的超参数。
指令 060：上游石油工业燃烧、焚烧和排放
1 简介................................................................................................................................................ 6
数字燃烧技术 - 汤姆林森能源服务
数字化燃烧管理，安全易用 Weishaupt 是该领域的先驱。数字化燃烧管理使用更方便，维护更简单，运行更可靠，性价比极高。此外，这种智能技术使燃烧器能够与复杂的自动化系统集成。
PJ Paul 教授纪念燃烧研究人员会议
除批量模式之外的燃烧系统，反向下吸式炉（商业名称为 Oorja）运行。在过去四年中，在 JGI 火灾与燃烧研究中心，已经构思、实现和商业化了几种生物质清洁燃烧装置。这些装置构成了连续燃烧系统，主要依赖于喷射器诱导通风，需要更高的空气供应装置功率。在开发和商业化的品种中，有 (a) 具有倾斜炉排和空气供应装置的装置，适合自行进料不同密度的颗粒和类似燃料，(b) 包括用于稻壳等燃料的移动炉排的装置，(c) 水平配置的基于喷射器的空气供应和 (d) 垂直布置的喷射器配置，具有单盘或多盘装置。应用包括每小时一到几百公斤的功率水平，用户定义的可变热功率需求、短或长的燃烧区、有限的系统高度、广泛变化的密度、燃料形状和大小，例如木柴、废木、腰果壳废料、玉米芯和其他农业残留物，所有这些都采用清洁燃烧模式。虽然从燃烧科学的角度来看，期望满足这些对清洁燃烧气体燃料（如天然气或液化石油气）的需求已经足够具有挑战性，但真正最具挑战性的问题是设计一种家用烹饪解决方案（1 千克/小时水平），其生物质范围如上所述，因为