导读:本文包含了排放预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:石油,天然气,汞排放预测,减排目标
排放预测论文文献综述
聂国欣,袁博,王添颢[1]（2019）在《我国石油天然气行业大气汞排放预测及减排》一文中研究指出基于2015年我国不同地区原油及天然气产量和区域分布的统计数据,利用联合国环境署确定的汞输入因子和输出因子,估算了我国石油开采、炼制环节以及天然气开采、燃烧环节中大气汞的排放量.同时,依据国家发改委发布的石油天然气发展"十叁五"规划中制定的预测性指标,以2015年为基准年,针对2020～2030年期间的石油天然气生产加工行业大气汞排放量设定了3个阶段的减排目标,在此基础上计算了不同阶段内两大行业大气汞的减排量和排放量,为国家实现履行《水俣公约》提供基础数据支撑和参考.(本文来源于《中国环境科学》期刊2019年11期）
宋杰鲲,康忠燕,韩文杰,江娌娜,吕高天[2]（2019）在《基于系统动力学的山东省能源消费碳排放预测》一文中研究指出为了降低碳排放量,山东省明确提出要推进结构降碳,到2020年碳排放强度较2015年下降20.5%,能源消费总量控制在4.2×10~8t标准煤左右,争取在2027年左右全省碳排放量达峰。基于系统动力学对山东省能源消费碳排放进行分析和预测,系统主要参数的历史回溯检验结果表明,建立的SD模型具有较好的拟合效果,有效性检验误差率控制在±5%范围内。在初始情景下,山东省难以完成2020年能耗与碳排放规划目标,2027年左右碳排放无法达峰。以叁次产业固定资产投资比例、能源消费结构、科技投入比重和城镇化率四项指标作为可控变量,提出四种情景方案。在最优情景下,建议山东省应持续调整优化产业布局,提高第叁产业投资比例,大力促进资金密集型、技术密集型产业以及环保产业的发展;加大科技投入比重,加强低碳技术研发与应用;优化能源消费结构,降低煤炭、石油等高碳能源的消费比重,提高清洁能源的消费比重;同时适当提高城镇化率,强化低碳消费意识。(本文来源于《中外能源》期刊2019年11期）
徐勇戈,宋伟雪[3]（2019）在《基于FCS-SVM的建筑业碳排放预测研究》一文中研究指出科学预测建筑业碳排放对建筑的低碳发展具有重要意义。论文应用模糊布谷鸟搜索算法优化支持向量机模型对建筑业碳排放预测问题展开研究:首先构建建筑业碳排放测算模型,通过灰色关联度模型筛选建筑业碳排放的影响因素,在此基础上建立建筑业碳排放的模糊布谷鸟搜索算法优化的支持向量机(FCS-SVM)预测模型对建筑业碳排放进行预测。研究结果表明,FCS-SVM建筑业碳排放预测模型的精度高于BP神经网络预测模型以及混沌粒子群算法优化的BP神经网络(CPSO-BP)预测模型。(本文来源于《生态经济》期刊2019年11期）
徐丽,曲建升,吴金甲,韦沁,白静[4]（2019）在《中国农牧业碳排放时空变化及预测》一文中研究指出基于主要粮食作物、农资投入和牲畜数据,对中国31个省市自治区1997—2016年农牧业碳排放进行测算;采用变动指数、重心模型和标准差椭圆分析其时空变化特征;以趋势外推、灰色预测和差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型为基础,利用标准差优选组合模型预测2017—2022年农牧业碳排放状况。结果表明:1997—2016年农业大环境向好,多省碳排放增加,重心向西北移动,主体区域在胡焕庸线右侧。但多省牧业碳排放降低,重心在河南境内摆动,主体区域扩大并向东南—西北扭转;农业碳排放高值区向东北叁省和黄淮海转移,牧业碳排放高值区集中于传统区域和中部地区;组合模型预测优于单一模型,到2022年农业碳排放延续历史趋势但年均增速降低,牧业碳排放达到1. 13×10~8t,年均增速提高。(本文来源于《生态与农村环境学报》期刊2019年10期）
段鹏飞,秦朝葵,陈志光[5]（2019）在《家用燃气灶具的CO排放预测与界限气设定》一文中研究指出同一管网引入不同来源的天然气已成为规划建设阶段的常见做法.不同天然气气源的组成可能存在差异,为了解不同燃气组成对民用燃烧灶具的CO排放的影响,避免大量终端用户的室内环境品质受到损害,对民用灶具的CO排放进行了实验研究.首先考察了中国12T天然气组成的分布并利用华白数相等与碳氢原子数守恒原则,确立了6组原组成天然气以及对应的叁组分天然气,并测试灶具在每组燃气运行下的CO排放情况;对原组成天然气以及对应的叁组分天然气的CO排放差异进行了讨论;在灶具上测试了以华白数和PN数为变化依据的不同叁组分天然气.实验表明:叁组分天然气的CO排放与原组成天然气等价;气质参数华白数和PN数可以描述灶具在不同燃气组成下运行时的CO变化规律;在PN-W图上存在等CO排放线簇,可用于家用灶具使用不同组成燃气的CO排放预测,并以此为依据提出了一种确立CO排放界限气的思路.对保障室内环境空气品质以及输配管网气源质量管理,都具有现实意义和实用价值.(本文来源于《哈尔滨工业大学学报》期刊2019年10期）
赵亚涛,南新元,王伟德[6]（2019）在《基于LMDI-SD方法的火电行业碳排放峰值预测》一文中研究指出利用对数均值迪氏分解法建立中国火电行业碳排放7因素分解模型,并以分解结果为蓝本建立系统动力学模型对我国未来火电行业碳排放峰值进行预测。结果显示,能源结构、经济规模和人口规模对火电行业CO_2排放产生正向驱动作用,其中经济规模累积贡献率最大为190.68%;电源结构、供电煤耗和电力强度对火电行业CO_2排放产生负向驱动作用,其中电力强度的累积贡献率最大为63.66%。系统动力学模型模拟结果显示,当设定火电比重为55%和50%时,碳排放峰值在2029年出现,而设定火电比重为45%时,碳排放峰值则在2021年出现,不同的电源结构对我国火电行业碳排放达峰时间和达峰排放量具有显着影响。与电源结构相比,设定不同供电煤耗率对我国火电行业碳排放达峰时间几乎没有影响。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年10期）
仇国芳,蔡卓珉[7]（2019）在《基于粗糙集—神经网络方法的陕西省碳排放预测研究》一文中研究指出论文从碳排放的测算、碳排放的主要影响因素、未来碳排放量的预测和针对碳减排提出的对策等方面,对国内外的相关文献进行了梳理与分析。根据相关统计年鉴数据,利用自上而下的计算方法,以经过处理后的直接碳排放系数为准,对2005—2015年的陕西省碳排放量进行测算,并且分析近年来碳排放总量的变化趋势。利用粗糙集的属性约简思想,对于影响碳排放的因素进行约简并提取出主要影响因素构建预测指标体系,最后利用该指标体系结合BP神经网络模型对碳排放数值进行预测。针对预测的数值与碳排放的变化趋势,进行合理地分析并提出碳减排相应问题的解决对策。(本文来源于《生态经济》期刊2019年10期）
岳远朋,梁宏霞,张显雨[8]（2019）在《企业级碳排放分析预测研究》一文中研究指出碳排放影响因素是对碳排放进行分析的关键要素,是对碳排放进行预测研究的数据基础。目前对于碳排放影响因素的研究多是集中在行业、区域或者国家层面,影响因素多是产业结构、产业效率、人口规模和经济结构等。本文通过碳排放核算方法进行影响因素的选择,为企业级数据进行碳排放预测提供数据支撑。(本文来源于《内蒙古科技与经济》期刊2019年18期）
付喆,颜建晔,孙艳梅,何静[9]（2019）在《基于绿色索罗模型的中国碳排放峰值预测》一文中研究指出本文对环境库兹涅茨曲线经典理论绿色索罗模型在微观基础的建立上进行改进,按照中国经济数据进行参数的校准与拟定,从理论和数值模拟的层面支持了中国数据的总体趋势和国内学者相关实证研究的结论:中国温室气体排放还未达到环境库兹涅茨曲线的拐点。更进一步,本文第一次使用理论模型预测出中国CO_2排放的库兹涅茨曲线拐点(2030年左右),该预测高度契合了我国的2020、2030减排目标。同时,基于改变环境治理支出的反事实分析,本文发现加快减排技术进步相较提高治理支出,对于促进排放总量下降的效果更为明显。因此,在经济发展进入新常态的当下,我国应进一步优化能源的生产结构,同时通过增加技术投入、提高生产效率和优化所有制结构等途径,推动节能技术进步。(本文来源于《华中师范大学学报(人文社会科学版)》期刊2019年05期）
牛培峰,丁翔,刘楠,常玲芳,张先臣[10]（2019）在《基于混合鸡群算法和核极端学习机的锅炉NO_x排放的预测》一文中研究指出以某300 MW亚临界循环流化床锅炉为研究对象,对锅炉的NOx排放量进行预测。利用模拟退火混合鸡群算法(SACSO)和核极端学习机(KELM)对不同工况下NOx的排放量进行建模;对比了差分进化算法,粒子群算法和原始鸡群算法,证明了改进后算法的优越性;之后,又对传统BP算法,支持向量机,极端学习机和核极端学习机模型进行对比;最终确定的SACSO-KELM模型具有更高的预测精度和稳定性以及更好的泛化能力,可选择将此模型用于锅炉NOx排放的建模预测。(本文来源于《计量学报》期刊2019年05期）
排放预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了降低碳排放量,山东省明确提出要推进结构降碳,到2020年碳排放强度较2015年下降20.5%,能源消费总量控制在4.2×10~8t标准煤左右,争取在2027年左右全省碳排放量达峰。基于系统动力学对山东省能源消费碳排放进行分析和预测,系统主要参数的历史回溯检验结果表明,建立的SD模型具有较好的拟合效果,有效性检验误差率控制在±5%范围内。在初始情景下,山东省难以完成2020年能耗与碳排放规划目标,2027年左右碳排放无法达峰。以叁次产业固定资产投资比例、能源消费结构、科技投入比重和城镇化率四项指标作为可控变量,提出四种情景方案。在最优情景下,建议山东省应持续调整优化产业布局,提高第叁产业投资比例,大力促进资金密集型、技术密集型产业以及环保产业的发展;加大科技投入比重,加强低碳技术研发与应用;优化能源消费结构,降低煤炭、石油等高碳能源的消费比重,提高清洁能源的消费比重;同时适当提高城镇化率,强化低碳消费意识。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
排放预测论文参考文献
[1].聂国欣,袁博,王添颢.我国石油天然气行业大气汞排放预测及减排[J].中国环境科学.2019
[2].宋杰鲲,康忠燕,韩文杰,江娌娜,吕高天.基于系统动力学的山东省能源消费碳排放预测[J].中外能源.2019
[3].徐勇戈,宋伟雪.基于FCS-SVM的建筑业碳排放预测研究[J].生态经济.2019
[4].徐丽,曲建升,吴金甲,韦沁,白静.中国农牧业碳排放时空变化及预测[J].生态与农村环境学报.2019
[5].段鹏飞,秦朝葵,陈志光.家用燃气灶具的CO排放预测与界限气设定[J].哈尔滨工业大学学报.2019
[6].赵亚涛,南新元,王伟德.基于LMDI-SD方法的火电行业碳排放峰值预测[J].计算机仿真.2019
[7].仇国芳,蔡卓珉.基于粗糙集—神经网络方法的陕西省碳排放预测研究[J].生态经济.2019
[8].岳远朋,梁宏霞,张显雨.企业级碳排放分析预测研究[J].内蒙古科技与经济.2019
[9].付喆,颜建晔,孙艳梅,何静.基于绿色索罗模型的中国碳排放峰值预测[J].华中师范大学学报(人文社会科学版).2019
[10].牛培峰,丁翔,刘楠,常玲芳,张先臣.基于混合鸡群算法和核极端学习机的锅炉NO_x排放的预测[J].计量学报.2019