Advances in Energy Research. Volume 30

دانلود کتاب Advances in Energy Research. Volume 30

Author: Morena J. Acosta

0 (0)

توضیحات کتاب :

In this compilation, the authors first present a study in which computational design is performed, using empirical data, to fit physical models to extract transport and material parameters

سرچ در وردکت | سرچ در گودریدز | سرچ در اب بوکز | سرچ در آمازون | سرچ در گوگل بوک

1,156 بازدید 0 خرید

ضمانت بازگشت

ضمانت بازگشت

فایل های تست شده

فایل های تست شده

پرداخت آنلاین

پرداخت آنلاین

تضمین کیفیت

تضمین کیفیت

دانلود فوری

دانلود فوری

In this compilation, the authors first present a study in which computational design is performed, using empirical data, to fit physical models to extract transport and material parameters (which are then used in 1D continuum and 3D particle models of charge transport) to validate against empirical measurement and each other prior to use in extrapolation studies. Next, the book aims to discuss and illustrate the key trends behind the current international and European Union energy and climate policy. The authors provide insights into current dynamics, enabling a better understanding of future developments and indicating that unless a global effort to reduce greenhouse gas emissions is made, emissions will continue to rise. The authors also present a computer algorithm based on type-1 fuzzy logic control strategies to manage the flow of energy in stand-alone PV/Wind/Battery hybrid systems. The solar and wind energies were combined together to increase system's efficiency and batteries were used to ensure the availability of power on demand and improve the dynamic behavior of the system. Both traditional and state-of-the-art proteomics techniques used for quantification of corn stover hydrolyzing enzymes are presented in the following chapter. The quantitative expression of cellulolytic and hemicellulolytic enzymes secreted by different microbes during corn stover hydrolysis is discussed, and an attempt is made to link the substrate complexity and quantitative composition of lignocellulolytic enzymes produced by microbes. Later, an algorithm based on artificial neural network (ANN) and data envelopment analysis (DEA) is proposed for analyzing and assessing industrial sectors for energy potential. For illustrative purposes, energy use in the South African industrial sector between 1993 and 2025 was presented as a case study. The closing study reviews the merits of these Artificial Neural Network (ANN) and Data Envelopment Analysis to develop a new hybrid model to determine how much energy could be conserved in the residential sector. The model was applied to the United States residential sector from 1984 to 2010 and it was discovered that 7.5% of energy consumed could be conserved.

چکیده فارسی

 

در این مجموعه، نویسندگان ابتدا مطالعه‌ای را ارائه می‌کنند که در آن طراحی محاسباتی، با استفاده از داده‌های تجربی، برای برازش مدل‌های فیزیکی برای استخراج پارامترهای حمل‌ونقل و مواد (که سپس در مدل‌های پیوسته 1 بعدی و ذرات سه بعدی انتقال بار استفاده می‌شوند) انجام می‌شود. برای اعتبارسنجی در برابر اندازه گیری تجربی و یکدیگر قبل از استفاده در مطالعات برون یابی. در مرحله بعد، هدف این کتاب بحث و تشریح روندهای کلیدی در پس سیاست انرژی و آب و هوای اتحادیه اروپا و بین المللی است. نویسندگان بینش‌هایی را در مورد پویایی‌های کنونی ارائه می‌کنند، که درک بهتری از پیشرفت‌های آینده را ممکن می‌سازد و نشان می‌دهد که اگر تلاشی جهانی برای کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای صورت نگیرد، انتشار همچنان افزایش خواهد یافت. نویسندگان همچنین یک الگوریتم کامپیوتری مبتنی بر استراتژی‌های کنترل منطق فازی نوع 1 برای مدیریت جریان انرژی در سیستم‌های هیبریدی PV/Wind/Battery مستقل ارائه می‌دهند. انرژی های خورشیدی و باد با هم ترکیب شدند تا کارایی سیستم را افزایش دهند و از باتری ها برای اطمینان از در دسترس بودن توان در صورت تقاضا و بهبود رفتار دینامیکی سیستم استفاده شد. هر دو روش سنتی و پیشرفته پروتئومیکس مورد استفاده برای تعیین کمیت آنزیم‌های هیدرولیزکننده ذرت در فصل زیر ارائه شده‌اند. بیان کمی آنزیم های سلولولیتیک و همی سلولولیتیک ترشح شده توسط میکروب های مختلف در طول هیدرولیز ذرت مورد بحث قرار گرفته است، و تلاشی برای پیوند پیچیدگی بستر و ترکیب کمی آنزیم های لیگنوسلولولیتیک تولید شده توسط میکروب ها انجام شده است. بعداً، یک الگوریتم مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و تحلیل پوششی داده‌ها (DEA) برای تحلیل و ارزیابی بخش‌های صنعتی برای پتانسیل انرژی پیشنهاد شده‌است. برای اهداف توضیحی، استفاده از انرژی در بخش صنعتی آفریقای جنوبی بین سال‌های 1993 و 2025 به عنوان یک مطالعه موردی ارائه شد. مطالعه پایانی مزایای این شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و تحلیل پوششی داده‌ها را برای توسعه یک مدل ترکیبی جدید برای تعیین میزان مصرف انرژی در بخش مسکونی بررسی می‌کند. این مدل از سال 1984 تا 2010 در بخش مسکونی ایالات متحده اعمال شد و مشخص شد که 7.5٪ از انرژی مصرف شده قابل حفظ است.

 

ادامه ...

ادامه ...

ادامه ...
برای ارسال نظر لطفا وارد شوید یا ثبت نام کنید
ادامه ...
پشتیبانی محصول

۱- در صورت داشتن هرگونه مشکلی در پرداخت، لطفا با پشتیبانی تلگرام در ارتباط باشید.

۲- برای خرید محصولات لطفا به شماره محصول و عنوان دقت کنید.

۳- شما می توانید فایلها را روی نرم افزارهای مختلف اجرا کنید(هیچگونه کد یا قفلی روی فایلها وجود ندارد).

۴- بعد از خرید، محصول مورد نظر از صفحه محصول قابل دانلود خواهد بود همچنین به ایمیل شما ارسال می شود.

۵- در صورت وجود هر مشکلی در فرایند خرید با تماس بگیرید.