简介：近年来，湖南省张家界市武陵源区以创建“国家级生态示范区”为契机，认真贯彻落实科学发展观，坚持实施可持续发展战略，以建设资源节约型和环境友好型社会为目标，大力推广使用清洁能源。武陵源城区、景区率先取缔燃煤型锅炉、大灶，一律改用燃油锅炉、电锅炉或燃气炉灶，并明确规定今后决不允许使用煤炭，全区共取缔燃煤锅炉243台、大灶312个，减少二氧化硫排放量2685吨。

简介：通过试验研究的方法,将自然冷源引入冷藏陈列柜,在完全利用室外冷源对陈列柜柜内进行供冷的运行模式下,保持风幕送风速度为1.1m/s,室外送风温、湿度分别为1.0℃、60%,室内湿度为60%不变,调节室内不同的温度,观察柜内食品包温度变化分布,研究陈列柜食品包冷藏特性。实验结果表明：与利用制冷系统供冷的传统陈列柜相比,自然冷源供冷使柜内温度分布均匀性得到很大提升,自然冷源陈列柜1～5层同侧食品包温差不超过1.5℃,但是每层内侧和外侧食品包温差在2.5～3.0℃。在此送风条件下,保证室内温度在22.0℃以下可以满足柜内食品贮藏温度0.0～7.0℃的要求。风幕参数变化规律：随着食品包前端距离的增加相对湿度呈现先增大后减小,最后稳定于和室内湿度相等的趋势。风速和温度呈逐渐减小的趋势,且变化速率不断减小。

简介：燃煤锅炉是复杂的多变量系统，其飞灰的含碳量形成机理复杂，不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大，测试工况有限等缺点；燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量，其相互耦合，导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱，应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性，因此，人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据，采用3层BP（backpropagation）神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证，该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0．19％～0．50％，预测效果良好。测试结果表明，建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据，也能够较好的逼近非验证样本数据，具有良好的泛化能力。