检索结果-南通市图书馆

直接空气捕碳（DAC）的成本评估预测及其影响因素研究

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洁净煤技术 2024年

作者：周爱国余晓洁贺红旭夏菖佑孙雨萌刘牧心梁希中国石油天然气集团公司科学技术协会广东南方碳捕集与封存产业中心中国石油天然气集团公司油气行业气候倡议组织(OGCI)工作秘书处伦敦大学学院

直接空气捕碳技术能够从大气中直接捕获二氧化碳，是人类应对气候变化的重要手段。为了定量评估和预测中国DAC技术的成本，本文采用自上而下的工程经济分析方法构建了DAC成本分析及预测模型，并选取基于液体吸收工艺（l-DAC）和固体吸... 详细信息

直接空气捕碳技术能够从大气中直接捕获二氧化碳，是人类应对气候变化的重要手段。为了定量评估和预测中国DAC技术的成本，本文采用自上而下的工程经济分析方法构建了DAC成本分析及预测模型，并选取基于液体吸收工艺（l-DAC）和固体吸附工艺（S-DAC）的DAC技术，对不同规模情景、技术路径、能源类型下的DAC成本进行了研究。结果表明：未来的部署规模是影响DAC成本的关键因素。到2060年时，若中国DAC规模仅为0.3亿tCO2/年，则l-DAC和S-DAC碳去除成本将分别达到1037-1838元/tCO2和869-922元/tCO2；若部署规模达到3亿tCO2/年，碳去除成本将分别降至729-1237元/tCO2和543-580元/tCO2；若部署规模达到6亿tCO2/年，碳去除成本将进一步降至655-1102元/tCO2和472-505元/tCO2。能源相关的碳排放会降低DAC从空气中去除CO2的效率，造成DAC碳去除成本上升。其中，当使用核电、光伏、风电和水电等非化石能源供能时，DAC碳去除成本在捕集成本的基础上略微增加；当使用电网或外购热供能时，DAC碳去除成本的增加较为明显。到2060年，使用光伏供能比其他供能方式更具成本优势。基于上述研究成果，建议尽早实施DAC技术的规模化示范工程，稳步扩大DAC应用规模，通过规模效应、工程优化降低DAC成本；建议DAC工厂因地制宜选择非化石能源供能，以降低碳去除成本。

关键词：直接空气捕碳成本成本预测模型 DAC

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度过经济衰退,企业需要大胆战略

当代经理人 2009年第9期 94-97页

作者： Andrew Rees(安德鲁.里斯) Jon Weber(乔恩.韦伯) 陈玮 l.e.k.(艾意凯)咨询波士顿分公司 l.e.k.(艾意凯)咨询上海分公司

出色的管理团队会在经济衰退时致力于制订一套完整的计划以保证近期内企业的生存,并使得他们得以在衰退中对企业业务进行调整。

关键词：经济衰退企业需要管理团队竞争优势企业业务

炭微球改性的丙烯酸酯吸油树脂的制备及其性能研究

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炭素技术 2024年第3期43卷 61-66页

作者：冯硕刘浩中海石油(中国)有限公司天津分公司工程技术作业中心天津300450 中航复合材料有限责任公司北京101300

为提升吸油树脂的吸油能力,引入新型炭微球对丙烯酸酯类树脂进行复合改性。以甲基丙烯酸异辛酯(eHMA)、聚丙烯酸十八烷基酯(SMA)为功能单体,苯乙烯(ST)为刚性单体,同时在悬浮聚合过程中引入炭微球成功制备了复合型吸油树脂。对合成的复... 详细信息

为提升吸油树脂的吸油能力,引入新型炭微球对丙烯酸酯类树脂进行复合改性。以甲基丙烯酸异辛酯(eHMA)、聚丙烯酸十八烷基酯(SMA)为功能单体,苯乙烯(ST)为刚性单体,同时在悬浮聚合过程中引入炭微球成功制备了复合型吸油树脂。对合成的复合吸油树脂进行结构测试和吸油性能表征。结果表明,复合吸油树脂中炭微球与树脂实现较好的复合,其吸油性能相较于不加炭微球得到明显提升。复合吸油树脂对柴油、煤油、汽油的饱和吸油率分别为18.214,17.421,5.124 g/g,较未复合吸油树脂分别提升了17.4%、25.1%、23.2%;对柴油、煤油、汽油的分离率分别为68.2%、95.6%、96.3%,并且具有良好的循环使用性,具有较好的应用前景。

关键词：丙烯酸酯炭微球吸油树脂悬浮聚合

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促销慎用积分回馈

中欧商业评论 2011年第1期 52-55页

作者：丹·麦科（Dan Mckone）陈源道（ken Chen） l.e.k.（艾意凯）咨询公司 l.e.k.（艾意凯）咨询上海分公司

在推出积分回馈活动之前，零售商要叩问自己：是否在加强顾客的忠诚度、着力改变顾客的行为、加深对顾客的洞悉？

关键词：积分慎用促销忠诚度顾客零售商

基于深度学习语音分析的双相障碍患者情绪时相检测

维普期刊数据库评论

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中华精神科杂志 2024年第4期57卷 207-212页

作者：李志营纪俊周书喆李嘉琪李欣慧冯超南管丽丽马灶晖马燕桃北京大学第六医院临床精神病学研究室、北京大学精神卫生研究所、国家卫生健康委员会精神卫生学重点实验室(北京大学)国家精神心理疾病临床医学研究中心(北京大学第六医院) 北京100191 青岛大学计算机科学技术学院青岛266071 女王大学心理系加拿大安大略省金斯顿市K7L 3N6 伦敦大学电子电器工程学院英国伦敦N16AT 北京万灵盘古科技有限公司北京100080 中山医学院广州510080

目的利用基于语音的深度学习方法区分双相障碍患者抑郁和躁狂情绪时相。方法选取于2018年6月至2022年3月就诊于北京大学第六医院精神科门诊的双相障碍患者61例,使用抑郁症状快速筛查量表、心境障碍问卷和杨氏躁狂量表评估患者的情绪时... 详细信息

目的利用基于语音的深度学习方法区分双相障碍患者抑郁和躁狂情绪时相。方法选取于2018年6月至2022年3月就诊于北京大学第六医院精神科门诊的双相障碍患者61例,使用抑郁症状快速筛查量表、心境障碍问卷和杨氏躁狂量表评估患者的情绪时相。收集所有患者的语音,缓解期、抑郁情绪和躁狂情绪各190条。使用Python中的语音分析库提取语音中的梅尔倒谱系数、过零率等136个特征,通过类lIGHT-SeRNeT网络训练模型检测情绪时相。采用准确度评估模型整体性能,使用敏感度、特异度、阳性预测值(positive predictive value,PPV)、阴性预测值(negative predictive value,NPV)、受试者工作特征(receiver operation characteristic,ROC)曲线评估模型对3种情绪时相的预测结果。不同情绪时相人口统计学信息比较采用kruskal-Wallis H检验或χ^(2)检验。结果双相障碍3种情绪时相患者年龄(H=25.83,PlIGHT-SeRNeT模型对3种情绪时相检测的准确度为0.84,其中对缓解期的敏感度为0.88,特异度为0.93,PPV为0.87,NPV为0.94;对抑郁情绪的敏感度为0.82,特异度为0.92,PPV为0.84,NPV为0.92;对躁狂情绪的敏感度为0.82,特异度为0.91,PPV为0.83,NPV为0.91。模型对3种语音情绪时相检测的ROC曲线面积值相近,均在0.90以上。结论通过类lIGHT-SeRNeT网络对语音进行深度学习分析建立的模型对双相障碍抑郁和躁狂情绪时相具有较好的区分度。

关键词：双相情感障碍语音情绪时相深度学习类lIGHT-SeRNeT网络