考虑不同合作模式和多方奖惩的绿色信贷风险优化控制研究

绿色信贷风险的优化控制,有利于推动绿色信贷的稳定、可持续发展,实现环境效益、经济效益和社会效益的共赢。本研究将政府部门、环保部门、金融机构和企业的行为纳入同一个理论体系中,充分考虑影响参与主体最优努力水平和绿色信贷风险最优轨迹的环境因素、经济因素和社会因素。在此基础上,构建不同合作模式下的绿色信贷风险优化控制模型,分析不同情境下参与主体的努力水平,比较绿色信贷风险的最优轨迹,找出绿色信贷风险优化控制存在的问题及原因。研究结果表明：第一,四方合作模式对绿色信贷风险的优化控制具有明显的优势。第二,政府的参与能够有效带动其余合作者的积极性。第三,金融机构和企业之间,存在明显的利益共存和投入互动关系。第四,补贴和惩罚措施在合作过程中能够产生激励和约束作用,但在非合作模式下发挥的作用比较有限。第五,参与主体的协同水平越高,越有利于绿色信贷风险的优化控制。因此,需要灵活运用行政、经济或法律等多种干预手段,并对补贴用途进行考评和增强舆论监督,防止金融机构和企业将绿色补贴挪作他用。同时,建立符合国内绿色信贷发展特点的风险标准,统一绿色信贷风险的评判和管控依据。     

降水过量氘指示的北极冬季海冰消融及水汽变化

在全球变暖背景下,持续减少的海冰正在通过降水和蒸发改变着北极水循环。降水同位素及其过量氘参数（d）作为水循环示踪剂对北极水文气候变化研究具有重要帮助,但由于观测资料匮乏,目前有关北极水循环的同位素示踪研究鲜有报道。本文以冬季海冰主要消融区——巴伦支—格陵兰海（BGS）为例,调查了BGS冬季降水d值与海冰和大气环流的关系。结果表明：BGS降水d值与海冰范围呈显著正相关,而与巴伦支—喀拉海（BKS）反气旋指数呈显著负相关。BGS降水d主要受海冰变化导致的局地蒸发控制,当海冰减少时,局地蒸发水汽增加,贡献了更多低d的降水。增强的BKS反气旋通过绝热下沉增温和向极的水热输送,加强了BGS海冰消融与局地蒸发,降低了降水d值;而较低纬地区输送水汽以高的d值为特征,其对BGS降水的直接贡献有限。该项研究从同位素的视角厘清了局地蒸发与较低纬地区水汽输送对北极降水的相对重要性,不仅有助于理解海冰减少对北极水循环的影响,也对北极古气候重建具有重要启示。     

通风机站风流间相互影响阻力特性研究*

为研究双风机并联机站进口、出口风流相互影响的机站局部阻力特性,构建机站通风局部阻力计算的数学模型,同时运用相似原理建立双风机并联通风机站实验模型,并佐以数值模拟对比验证,分析计算不同风机间距的无量纲数A、不同扩散器结构参数条件下的综合影响系数Kc。结果表明:A与Kc具有二次函数关系,且存在较优的A,使得Kc值最小;Kc值随着L/Df增加而线性减小。研究结果有利于Kc的选取,为高效率通风机站结构设计提供技术及数据支撑。     

维修时间不确定性下配电网灾后维修队安排的鲁棒恢复研究*

为最小化灾后配电网损失量,准确描述完整维修队工作时间（分为路途时间与具体维修时间）,依据台风路径对维修队所需路途时间进行分类,并利用期望概率描述具体维修时间的不确定性。建立2阶段分布式鲁棒优化模型,采用CCG算法分析国内某地区配电网算例发现:考虑维修时间不确定性可以有效减少配电网损失量。     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。     

瓦斯抽采PC-CAS基封孔材料优化及其膨胀作用分析*

为了研制以硅酸盐/铝酸盐水泥、生石灰、生石膏为主的PC-CAS基封孔材料,采用正交试验优化材料配比、开展膨胀力研究,并用扫描电镜观测料-煤胶结形貌。研究结果表明:材料的最优配比为A2B2C4,其具备优良的流动性、强度及致密性,造浆量达2 100 mL/kg;PC-CAS基材料具有显著的膨胀性,其膨胀力随时间先增大而后趋于稳定,并且该膨胀力随着径向约束的提高而增大;相比于FP材料,PC-CAS基材料产生的膨胀力能够显著降低材料-煤岩界面的空隙并在一定程度上压密煤体内部的裂隙;该材料产生的膨胀力可压密封孔段围岩、提高封孔质量,并为后期“二次注浆”提供保压条件。工业试验结果表明,采用PC-CAS基材料进行封孔可显著改善抽采效果,将原有平均浓度10.11%提升至20.08%。     

基于复合治理理论的基层应急管理模式优化*

为弥补传统基层应急管理模式的短板,解决信息壁垒、协调困难、公众参与不足等问题。从复合性视角出发,阐述复合治理理论内涵,探讨复合治理与应急管理在主体、思维、过程、空间、目标上的契合性,并进一步分析基层应急管理的现实背景和困境,进而构建基于复合治理理论的基层应急管理模式,阐明模式基本结构和工作流程,最终提出理念树立、平台搭建、机制保障、队伍建设、制度安排、文化营造、技术支撑方面的优化路径。结果表明:复合治理理论的应用可以加强基层应急管理能力,促进多元主体协同共治。     

电气柜疲劳强度校核及结构优化

针对多孔闭孔型发泡硅橡胶D型空心密封条的超弹性特性,通过试验找出了密封条回弹力与压缩量之间的关系,提出了密封条满足IP X5的判别方程式,同时对方程式进行了试验验证,最后对密封条进行了阿累尼乌斯图寿命推算,为变流器柜门IP防护设计提供了重要参考。     

Mitigating Impact of Devils Lake Flooding on the Sheyenne River Sulfate Concentration

Devils Lake is a terminal lake located in northeast North Dakota. Because of its glacial origin and accumulated salts from evaporation, the lake has a high concentration of sulfate compared to the surrounding water bodies. From 1993 to 2011, Devils Lake water levels rose by ~10 m, which flooded surrounding communities and increased the chance of an overspill to the Sheyenne River. To control the flooding, the State of North Dakota constructed two outlets to pump the lake water to the river. However, the pumped water has raised concerns about of water quality degradation and potential flooding risk of the Sheyenne River. To investigate these perceived impacts, a Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was developed for the Sheyenne River and it was linked to a coupled SWAT and CE‐QUAL‐W2 model that was developed for Devils Lake in a previous study. While the current outlet schedule has attempted to maintain the total river discharge within the confines of a two‐year flood (36 m³/s), our simulation from 2012 to 2018 revealed that the diversion increased the Sheyenne River sulfate concentration from an average of 125 to >750 mg/L. Furthermore, a conceptual optimization model was developed with a goal of better preserving the water quality of the Sheyenne River while effectively mitigating the flooding of Devils Lake. The optimal solution provides a “win–win” outlet management that maintains the efficiency of the outlets while reducing the Sheyenne River sulfate concentration to ≤600 mg/L.     

Study on explosion risk of aluminum powder under different dispersions

This paper mainly studied the influence of particle size distribution on the explosion risk of aluminum powder under the span of large particle size distribution. The measurement was carried out with the 20 L explosion ball and the Hartmann tube. The statistical analysis was used to analyze the relevance between the parameters of explosion risk and the particle size parameters. Test results showed that with the increase of particle size, the sensitivity parameter increases and the intensity parameter deceleration decreases. The effect of particle size change on MEC and MIE of small particle size aluminum powder is relatively small but greater impact on Pm and (dP/dt)m. The small particle size components greatly increasing the sensitivity of the explosion and accelerating the rate of the explosion reaction; while the large particle size component contributes to the maximum explosion pressure. D_3,2 particle size dust determines the risk of aluminum powder explosion.