简介:摘要:随着数据科学的发展,出现了新的数据处理方法,计算机处理数据的能力不断增长,被处理的数据量也不断增加。利用图像数据分析方法可以改进收集到的各种形式的数据,从数据中检测出规律,并利用检测出的规律来预测数据的趋势,从而帮助人们采取生产或其他解决方案。
简介:摘要:本研究基于大数据技术,针对用电检查数据展开了深入分析与预测模型构建。首先,通过大数据挖掘技术,对历史用电数据进行了整理和分析,揭示了潜在的规律和趋势。其次,建立了基于机器学习算法的预测模型,结合用电行为特征和环境因素,实现了对未来用电情况的准确预测。最后,通过模型验证与优化,确保了模型的可靠性和实用性。本研究为电力管理部门提供了有效的决策支持,有助于优化用电结构,提高用电效率。
简介:加速器驱动次临界系统利用散裂反应产生外源中子驱动次临界堆运行,具有次临界固有安全性,同时具备能谱硬、嬗变能力强等特点,被国际公认为核废料处理的最有效手段。ADS系统中外中子源由质子柬流轰击散裂靶产生,束流的瞬态变化将直接引起次临界堆堆芯功率的波动,从而影响整个ADS系统的安全运行。本文在调研分析国际现有的ADS束流瞬态分析模型的基础上。提出一种新型的ADS束流瞬态分析模型。基于通用CFD程序FLUENT,通过用户自定义功能(UOF)将中子动力学模型(PKM)和燃料棒瞬态热分析模型(PTM)集成进入FLUENT软件中,完成FLUENT—ADS束流瞬态分析模型开发。采用OECD/NEA发布的ADS失束事故国际基准例题进行模型验证,关键校验参数与发布结果吻合较好,最大计算误差为5.2%,与国际同类功能的计算程序相当,模型具有一定的可信度,可满足ADS柬流瞬态特性初步分析研究要求。