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从老式学校到清洁能源校园介绍
高等教育和公共部门机构处于引领从化石能源向清洁能源微电网转型的绝佳位置。经过数年的研究，一座拥有 150 年历史的校园正在着手实施一项百年一遇的项目，该项目将取代现有的、报废的天然气热电联产厂和区域蒸汽系统，并将校园改造成 100% 电气化和清洁能源微电网，从而将校园温室气体 (GHG) 排放量减少 85%。该基础设施更新计划将包括一个集成地热系统的新型电气化供暖和制冷厂；向大约 100 座校园建筑中的 1200 多万平方英尺空间输送热水/冷水；热能储存；分布式能源资源，包括太阳能光伏、电池储存和燃料电池，用于现场清洁能源发电和关键负载备份；以及升级校园电力基础设施以支持不断增长的电力需求。本文将描述效率和供应技术的评估及其对现有基础设施和建筑的影响。本文还将讨论向清洁能源微电网转换所需的阶段和具体物理考虑，同时提高整个校园建筑网络的运营弹性。本文还将提供技术、工程、商品、运营和维护的资本和生命周期成本方案，同时解决弹性和需求管理解决方案，展示清洁能源转换的有力案例。研究结果包括设备要求、工厂建设阶段、建筑运营和效率改进、土地使用、安全、建筑和先进的微电网控制、能源存储、大型设备效率措施和最适合的可再生技术。
机器学习的老式框架
目的是为机器学习（ML）团队提供明确且动机的指导，该团队基于我们在经验湍流建模方面的经验。在ML外部进行建模也需要指导。mL尚未成功进行湍流建模，许多论文由于数学或物理学错误或严重过度拟合而产生了无法使用的建议。我们认为，“湍流文化”（TC）需要数年的时间来学习，而且很难传达，特别是考虑到现代缺乏仔细学习的时间；在湍流研究和建模和广泛阅读事业之后，不言而喻的重要事实很容易错过。此外，其中许多不是绝对事实，这是我们对湍流的理解以及模型与第一原理的弱连接的差距的结果。一些数学事实是严格的，但是物理方面通常不是。湍流模型令人惊讶地任意。专家之间的分歧使新进入者感到困惑。此外，通过微分方程的非平凡分析特性确定了模型的几个关键特性，这使它们无法触及纯粹数据驱动的ML型方法。最好的例子是模型在湍流区域（ETR）边缘的关键行为。我们希望在此处投放的知识可能会分为“任务”和“要求”，每个知识都结合了物理和数学。呈现了“硬”和“软”约束的明确列表。我们的重点是创建有效的产品，以增强CFD的能力，而不是出版物。首先携带了如何使用DNS数据（可能与ML结盟）的具体示例，并说明了所需的大量决策。