生命周期评价理论在汽车用镁合金材料中的应用

本文遵循生命周期评价(LCA)的原则和框架,对汽车用镁合金材料进行了生命周期评价。以汽车零部件为代表,分析了从矿石开采、生产、使用、废弃到再生过程中的制造技术、环境影响、能耗分析、经济成本,以便建立起节能、环保、高效的镁合金生产体系,形成"绿色材料→绿色工艺→绿色处理"的良性循环。     

生命周期评价在焦化领域中的应用及研究进展

焦化行业作为传统的煤化工产业,目前仍存在高能耗、高污染、产能过剩等问题。生命周期评价（Life Cycle Assessment,简称LCA）作为一种系统地评价产品或工艺过程整个生命周期环境影响的评价方法和管理工具,目前已经广泛应用于各行各业。在焦化过程中引入LCA方法可以为行业的绿色可持续发展提供系统的理论指导和决策依据。本文简述了LCA的理论方法和技术框架,对焦化领域的LCA相关文献进行分析,并综述了LCA方法在焦化生产、焦炉煤气下游利用以及焦化废水处理方面的应用和研究进展。重点从目标与范围的确定、生命周期清单数据的获取、生命周期影响评价方法、影响类型和解释结果等方面探讨了焦化领域LCA的研究现状,指出了目前存在的主要问题,如系统边界界定和相关细节假定交代不清晰、分配方法不明确、数据来源和质量良莠不齐、本地化清单数据库较为缺乏、生命周期影响评价方法选取不统一、结果解释不够完整等一系列问题。最后,基于当前焦化领域LCA的研究现状和亟待解决的问题,对未来焦化过程中的LCA发展提出建议,认为焦化过程中的LCA应该从明确系统边界、建立全面的本土化生命周期清单数据库、选择合理的分配方法以及评...     

生命周期评价的技术框架及研究进展

介绍了生命周期评价方法LCA（1ife cycle assessment）的起源、概念、技术框架和应用的领域,指出了LCA在编目分析、分配方法和环境因子的确定等方法论方面的研究进展和存在的主要问题,并针对国内外运用LCA方法对钢铁、有色金属、ABS塑料等材料的研究现状进行了探讨。     

基于产品全生命周期评价的环境影响分析

产品全生命周期评价方法可有效的对产品系统造成的环境影响进行分析,对我国工业生产链有准确的指导性价值。分析工业产品LCA的发展历程,LCA理论应用的最新研究,发掘我国工业产品的环境影响评价的不足之处。针对当前我国LCA出现的问题,提出应加强生命周期软件的研发,加大对产品环境影响评价模型的研究以及保证产品数据的真实性和敏感性,进一步规范企业进行绿色转型,使工业产品能够更好的服务社会,为中国工业可持续发展提供有力支撑。     

基于绿色制造技术的绿色材料开发及应用

绿色制造是解决制造业污染问题的根本方法和途径,绿色材料是实施绿色生产过程的物质基础。文章分析了绿色制造研究的主要内容及其特点;论述了绿色材料的特征以及梯度功能绿色材料在绿色制造中的应用。     

路用材料生命周期评价方法应用研究

文章应用LCA(生命周期评价)方法尝试对水泥混凝土和粉煤灰混凝土两种路用材料进行评价,评价结果表明在水泥混凝土中掺入粉煤灰可以提高混凝土的环境协调性.同时也指出了路用材料LCA局限性及其改进的方向.     

金属材料的LCA评价方法论探讨

生态环境材料学是产生于90年代初的一门新兴学科,并已发展成为一门由环境学和材料科学与工程交叉的前沿科学。本文对金属材料LCA评价进行了较全面的分析,并就如何建立我国金属材料LCA评价体系及定量化问题提出基本框架。     

论汽车轻量化

论述了汽车轻量化的意义、表征参量、评价方法、实施路径和方法;轻量化的设计,零部件和构件的功能与材料性能参量的关系以及先进成形技术的应用。结合近期轻量化的相关进展和笔者的工作,对汽车轻量化进行了全面系统的论述,以期给出关于汽车轻量化较完整的概念和认识。     

环境协调材料LCA评价方法简介

全面综述了LCA评价方法的定义、评价目的、评价对象、评价过程及结果分析,并将其在环境材料中的应用作了概述.     

日本汽车企业绿色采购实践研究

以我国汽车工业发展面临的环境、资源瓶颈为切入点,对绿色供应链概念以及绿色采购的内涵进行了阐述,并以丰田汽车公司、本田汽车公司这两家具有代表性的日本汽车企业为例,对其绿色采购实践相关内容及要求进行了论述,旨在为我国汽车企业实施绿色采购,推动绿色供应链管理提供经验借鉴。     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

基于DataGuard的Oracle RAC高校数据保护研究

数据是高校管理信息化产生的最重要的无形资产,数据的丢失或者损坏都将极大地损害教学、管理和科研工作的正常开展．Oracle RAC是目前使用最为广泛的数据库集群化管理方式,在此基础上开展DataGuard数据保护技术的应用研究,可以弥补集群数据库环境在数据容灾、备份和故障恢复方面的不足,提升数据的安全性,确保高校各类应用系统的正常运行．     

人工智能赋能高校数据治理:逻辑、挑战与实践

随着人类社会逐步迈入以情感计算、自然语言处理等智能技术为核心支撑的人工智能时代,数据的战略资源地位日益凸显,数据治理已成为推进高校教育治理现代化的关键工具。人工智能赋能高校数据治理的基本逻辑主要体现在数据管理、数据质量、数据决策与数据服务4个层面。高校数据管理忽视“多方协同管理”、缺乏相对统一的数据质量标准、数据决策在权责限定与顶层设计方面存在缺失、数据服务潜能激发不力制约数据价值高效释放等可被视为人工智能赋能高校数据治理的现实挑战。对此,应创设落位智能共管的高校数据管理职能优化机制、完善校本化高校数据挖掘与共享质量标准、构建基于责权厘定的智能化数据决策体系、优化指向数据价值释放的智能数据服务体系。     

Microsoft Excel的数据库管理方法

从一般数据库管理的角度出发,论述Excel管理数据库的方法。这种“表格”式的数据库管理方法将提供给用户一种新颖的设计方法和简单的使用操作。具有很大的推广价值。     

中小油田地震数据计算机管理方法研究

石油勘探技术发展迅速 ,需要一个集地震、测井、地质 3种数据为一体的勘探数据库来支持新的研究工作 .对包括地震资料处理、解释等资料的存储、应用方法进行了探索 ,提出了一种适合于中小油田的地震数据管理方案 .通过分析地震资料处理、解释产生的各类数据及其特点 ,从存储管理方法、数据规范化、质量控制方法、应用支持方法、数据服务方法等方面进行了详细论述     

化工物性数据库CPPDB在IBM-PC/XT机上的实现

讨论了文题实现方法,介绍了该数据库的总体结构。CPPDB利用dBASE Ⅲ支持建库,数据独立性高,修改、扩充方便。CPPDB存储了468种物质的29种物性数据,具有较强的物性估算和图形输出功能。     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

数据仓库清洗技术讨论

数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法.     

数据挖掘和数据仓库的关系研究

阐述了数据挖掘和数据仓库的有关技术,研究了数据挖掘和数据仓库的相互关系,说明了数据挖掘系统和数据仓库应统一分析和设计.