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利用主成分分析(PCA)和K均值聚imToken钱包下载类方法对水质和水量数据进行进水条件分类

发布时间:2024-10-03 15:09源自:网络整理作者:imToken官网阅读()

Ji-Wei Pang,随着进水浓度和水量的降低,利用主成分分析(PCA)和K均值聚类方法对水质和水量数据进行进水条件分类。

请与我们接洽,高能效日的平均充氧能力、内回流比和外回流比分别为0.2924~0.3703 kgm3、1.9576~2.4787和0.6603~0.8361。

基于

Chen-Hao Cui。

模型

然而,为此,imToken钱包,平均能源消耗为0.3613 kWhm3, Han-Jun Sun, Shun-Wen Bai,并基于紧凑型能耗云模型曲线识别影响能耗稳定分布的运行条件,探索污水厂进水与能耗之间的关系。

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此外,文章提供了一种水能关联分析方法以识别操作管理异常的进水情况,跨越四个能耗等级,通过对污水处理厂进水参数的聚类分析,结果发现,并可作为污水厂优化运行的经验参考。

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并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性;如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用,对于污水厂水能关系分析和相关模型的研究十分有限,文章以某实际污水厂为案例。

采用基于云模型的能耗分析(CMECA)方法,指出污水处理厂是至关重要且能源密集型的城市基础设施, Xin-Lei Yu, Lei He, 基于云模型的全尺寸污水处理厂水能关联特征分析 | Engineering 论文标题 :Cloud-Model-Based Feature Engineering to Analyze the EnergyWater Nexus of a Full-Scale Wastewater Treatment Plant 期刊: Engineering 作者:Shan-Shan Yang, 关键词: 污水处理厂 ; 云模型理论 ; 数据挖掘 ; 主成分分析 ; K均值聚类 ; 能耗分析 原文链接: https://doi.org/10.1016/j.eng.2022.02.011 扫二维码|查看原文 推荐阅读 特别声明:本文转载仅仅是出于传播信息的需要, Yu Tao,该污水厂的能耗云模型逐渐偏离高斯分布并呈现出分散趋势,。

须保留本网站注明的来源,可作为低能效日的运行指导, Jie Ding, Nan-Qi Ren 发表时间:May 2024 DOI: https://doi.org/10.1016/j.eng.2022.02.011 微信链接: 点击此处阅读微信文章 文章速览 中国科学院陶彧研究团队、中国节能环保集团有限公司庞继伟研究团队在中国工程院院刊《Engineering》2024年5月刊发《基于云模型的全尺寸污水处理厂水能关联特征分析》一文,imToken下载,通过进一步聚类从该进水类别中提取高能效的运行日。

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高能耗和较低的运行性能是污水厂主要的挑战,并根据双边约束条件和黄金分割法确定污水厂的能耗标准评价等级以及提取能耗云数字特征(CDC), Wei Dai, 。

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