ТЕПЛИЦЫ И ПАРНИКИ


ТЕПЛИЦЫ И ПАРНИКИ

Выбор теплицы

Основные типы теплиц

Основные типы конструкций

Отдельно стоящие теплицы

Примыкающие теплицы

Парники

Теплые и холодные парники

ВЫБОР МЕСТА ДЛЯ ТЕПЛИЦЫ,
ЕЕ РАЗМЕРА И
ВНУТРЕННЕЙ ПЛАНИРОВКИ

Выбор места для теплицы

Определение размеров теплицы

Планировка помещения теплицы

Конструкция входной двери

МИКРОКЛИМАТ В ТЕПЛИЦЕ
И КОНТРОЛЬ ЗА НИМ

Вода в теплице

Освещение и электричество в теплице

Системы охлаждения, обогрева и вентилирования

Контроль за микроклиматом в теплице летом

Управление микроклиматом в зимнее время

Гидропоника

Инсектициды в теплице

СТРОИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ ТЕПЛИЦЫ

Дерево как строительный материал

Обшивка теплицы

Внешняя обшивка теплицы

Другие материалы для каркаса теплицы

Теплоизоляция теплицы

Гидроизоляция теплицы

Двери теплицы

Альтернативные строительные материалы

Покраска теплицы

ПОКРЫТИЕ ТЕПЛИЦЫ

Прохождение света

Материалы покрытий теплицы

Герметики и герметизирующие прокладки

ФУНДАМЕНТ И ПОЛ ТЕПЛИЦЫ

Типы фундаментов

Типы полов

Изготовление бетонного фундамента и плиты

Сооружение блочного фундамента

Сооружение фундамента сухой кладки

Сооружение кирпичного фундамента

Сооружение каменного фундамента

Сооружение деревянного фундамента

МЕТОДЫ СТРОИТЕЛЬСТВА

Сооружение сборной теплицы

Сооружение самодельной теплицы

Методы строительства с использованием стандартных пиломатериалов

Конструкционные детали теплицы

Установка покрытия

ЭЛЕКТРИЧЕСТВО, САНТЕХНИКА, ОБОГРЕВ

Монтаж электрической сети

Монтаж водопровода

Установка системы обогрева

ПРИНАДЛЕЖНОСТИ ДЛЯ ТЕПЛИЦ

Стеллажи для растений

Полки и грядки

Инструменты и оборудование

Камера для проращивания семян

Стеллаж для выращивания рассады

Стол для пересаживания растений

Места для хранения

Рабочая одежда

Средства борьбы с насекомыми

ПРОЕКТЫ ТЕПЛИЦ

Традиционная теплица

Утепленная теплица

Теплица с наклонными стенами

Теплица со стрельчатыми арками

Примыкающая теплица

Теплица на сваях или на помосте

Арочная или туннелеобразная теплица

Оконная тепличка

Теплица-кладовая

Универсальный парник

Стол для пересаживания растений

Автоинтеллект для теплицы


Система Автоинтеллект (форточка + автомат для проветривания)

Если у вас не всегда есть возможность вовремя проветривать теплицу или же теплица эксплуатируется на даче, где вы появляетесь только на выходных, то в этом случае у нас есть простое и функциональное решение - система автоматического проветривания "Автоинтеллект".

В неё входит универсальная форточка в крышу для теплицы + автомат для проветривания. Поршень механизма открывает или закрывает форточку в зависимости от температуры воздуха в самой теплице, без электричества, без батареек! 



Назначение проветривателя для теплиц

Автоматическое устройство Термопривод предназначено для того, чтобы регулировать температуру внутри теплицы. Эта операция выполняется автоматически, без человеческого вмешательства. При необходимости понизить температуру в теплице – происходит открывание форточки на крыше теплицы. Соответственно, при понижении температуры Термопривод (под весом форточки на крыше или груза, прикрепленного к ней) закрывает форточку.+

Технические характеристики Термопривода

Длина термопривода может изменяться в пределах от 440 до 330 мм, длина хода штока – до 100 мм. Номинальное усилие, на которое рассчитан прибор, равняется 10 кгс, что более чем достаточно для того, чтобы открыть любой оконный проем. Термопривод рассчитан на эксплуатацию при температурных перепадах в окружающей среде от +60 до -40 гр. С и способен поддерживать в теплице температуру в пределах +20-24оC.

Установка и эксплуатация автоматического проветривателя для теплиц

С целью безаварийной эксплуатации термопривода необходимо соблюдать определенные правила его установки:

необходимо убедиться, что max усилие, необходимое для открывания форточки не превышает 5 кгс;
в верхней части проема, предназначенного для открывания, найти место для закрепления кронштейна для того, чтобы обеспечить движение штока прибора на расстояние до 100 мм;
кронштейны крепятся с помощью саморезов;
Термопривод следует располагать со стороны, противоположной открываемому проему;
следует принять во внимание, что прибор не может учитывать и соответствующим образом реагировать на температуру окружающей среды.

Принцип работы автоматического проветривателя для теплиц

Работа прибора основана на кристаллизации циклогексанола при плавлении (кристаллизации). При температуре выше плюс 23 С плавящаяся жидкость увеличивает объём камеры, выталкивая шток, открывает окно или дверь. При температуре ниже плюс 23 С кристаллизирующаяся жидкость уменьшает занимаемый объём камеры, позволяя штоку переместиться в рабочую камеру, закрывая окно или дверь.

Комплектация:

- Форточка универсальная
- Автомат для проветривания 

 

Автоматизированные тепличные системы - Autogrow

КАКОВЫ ОБЩИЕ ПРЕИМУЩЕСТВА АВТОМАТИЧЕСКОЙ ТЕПЛИЦЫ?

Общие преимущества автоматизации процесса выращивания огромны и многочисленны. Независимо от того, как вы планируете развивать свое растущее предприятие, автоматизация предлагает универсальные преимущества, которые позволяют достичь ваших целей - и даже некоторых других.

Снижение затрат на рабочую силу

За счет сокращения объема работы, которую необходимо выполнять вручную, вы можете снизить затраты на рабочую силу или позволить вам высвободить работников, чтобы они могли сосредоточиться на других важных областях.Идеально, если вы хотите расширить свой бизнес или познакомить своих сотрудников с новыми навыками.

Будьте точны

Точно знайте, что происходит в вашей теплице, и принимайте решения на основе данных, основанные на фактах, а не предположениях. Технологии и оборудование существуют, чтобы приносить пользу вам как производителю!

Повышайте качество и доходность

Если вы не измеряете, вы не можете улучшить. Автоматизация даст вам знания по повышению качества и урожайности, извлечет уроки из предыдущих циклов урожая и даст вам лучшую окупаемость инвестиций (ROI).

.

Применение искусственного интеллекта для снижения выбросов парниковых газов в горнодобывающей промышленности

1. Введение

Энергопотребление в горнодобывающей промышленности растет из-за руд с более низким содержанием, расположенных глубже под землей [1]. В горнодобывающих предприятиях используются различные типы энергии различными способами, включая выемку грунта, транспортировку и транспортировку материалов, вентиляцию и обезвоживание [2]. На основе завершенных промышленных проектов в горнодобывающей промышленности существуют значительные возможности для снижения потребления энергии [2].Потенциал сокращения потребляемой энергии побудил как правительства, так и горнодобывающую промышленность исследовать снижение потребления энергии [3].

Наиболее часто используемые способы добычи и перевозки материалов - это работа грузовика и экскаватора на открытых рудниках [4, 5]. Перевозка вскрышных пород составляет значительную часть энергозатрат [3]. Количество потребляемой энергии зависит от некоторых параметров. Исследование, представленное Carmichael et al. [6] касается влияния плотности нагрузки, геологии площадки, дорожного покрытия и уклонов на энергопотребление самосвалов.Четин [7] исследовал взаимосвязь между энергоэффективностью самосвала и скоростью загрузки, эффективностью транспортного средства и практикой вождения. Битти и Артур [4] исследовали влияние некоторых общих факторов, таких как планирование горных работ и время цикла, на энергию, потребляемую грузовиками. Они определяют оптимальные значения этих параметров для минимизации расхода топлива при транспортировке. Исследование, проведенное Койлом [8], касается влияния полезной нагрузки на расход топлива грузовиком. В этом исследовании он показывает влияние изменения плотности нагрузки на основе взрывных работ на расход топлива тягачами.Soofastaei et al. реализовано множество различных проектов в области энергоэффективности самосвалов на открытых и подземных выработках [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17].

Насколько известно авторам, исследования, представленные в литературе, в основном основаны на теоретических методах, используемых для оценки расхода топлива карьерных самосвалов. Эти модели работают на основе кривых, подготовленных производителем грузовиков для работы карьерных самосвалов [5, 18, 19, 20, 21, 22, 23].

В этой главе изучено влияние трех основных эффективных параметров на расход топлива самосвалов.Этими параметрами являются полезная нагрузка (P), скорость грузовика (S) и общее сопротивление (TR). На реальном участке рудника взаимосвязь между расходом топлива и указанными выше параметрами является сложной. Поэтому в этом исследовании для создания модели для оценки и снижения расхода топлива использовались два метода искусственного интеллекта. Эта модель была завершена и протестирована на открытой угольной шахте в центральном Квинсленде, Австралия. Разработанная модель может прогнозировать потребление энергии одним типом грузовика в карьерах и карьерах с помощью искусственной нейронной сети (ИНС), а также может находить оптимальные значения P, S и TR с помощью генетического алгоритма (GA). .

2. Расчет расхода топлива карьерными самосвалами

Расход топлива карьерными самосвалами зависит от некоторых параметров (Рисунок 1). Наиболее важные из этих параметров можно разделить на семь основных групп, включая управление автопарком, планирование горных работ, современные технологии, подъездные пути, проектирование и производство, погодные условия и качество топлива [9, 22].

Рисунок 1.

Основные параметры автопоезда и автопоезда.

В данной главе было исследовано влияние P, S и TR на расход топлива карьерных самосвалов.Общее сопротивление эквивалентно сумме сопротивления уклону (GR) и сопротивления качению (RR) [22].

TR = GR + RRE1

Сопротивление качению зависит от характеристик шины и дорожного покрытия и применяется для оценки тягового усилия (RF), которое представляет собой силу, которая сопротивляется движению, когда шина грузового автомобиля катится по дороге. Типичный диапазон значений RR составляет от 1,5 до 4,0%. Однако RR может составлять более 10% в грязи с мягкой губчатой ​​основой для дорожных условий [9].

GR - это уклон дороги, измеряемый в процентах и ​​рассматриваемый как отношение горизонтального подъема к длине маршрута [9, 24]. Например, участок подъездной дороги, который поднимается на 15 м на 100 м, имеет GR 15%. GR может быть положительным или отрицательным в зависимости от грузовика, движущегося вверх или вниз по рампе. Взаимосвязь между вышеупомянутыми параметрами проиллюстрирована кривой технической характеристики производителя грузовика Rimpull-Speed-Grade (Рисунок 2).

Рисунок 2.

Кривая тягового усилия и уклона для карьерного самосвала (CAT 793D).

Расход топлива грузовика (FC) может быть рассчитан по формуле. (2) [24]:

FC = SFC × LF × Po / FDE2

, где SFC - удельное топливо двигателя, сжигаемое на полной мощности (0,213–0,268 кг / (кВт · ч)), а FD - плотность топлива (0,85 кг / л дизельного топлива). Уравнение (3) иллюстрирует упрощенную версию уравнения. (2) [25].

FC = 0,3LF × PoE3

, где LF - коэффициент нагрузки двигателя и оценивается как процент нормальной нагрузки к максимальной полезной нагрузке в рабочем цикле [26].Типичные значения LF представлены в таблице 1 [22]. P o в уравнении. (3) - мощность грузовика (кВт), она определяется по формуле:

Po = RF × S / 3.6E4

, где RF рассчитывается как произведение Rimpull (R) и ускорения свободного падения (g) и S скорость грузовика.

Условия эксплуатации LF (%) Состояние дороги
Низкий 20–30 Постоянная работа при разумной полной массе автомобиля меньше рекомендованной.Отсутствует перегрузка
Среднее значение 30–40 Постоянная работа при стандартной полной рекомендуемой массе автомобиля, минимальная перегрузка
Высокая 40–50 Непрерывная работа на рекомендованном максимуме или выше Полная масса автомобиля

Таблица 1.

Типичные значения коэффициентов нагрузки (LF) [22].

3. Выбросы парниковых газов

Дизельные двигатели выбрасывают в окружающую среду как парниковые газы (GHG S ), так и непарниковые газы (NGHG S ) [27].Общие выбросы парниковых газов рассчитываются в соответствии с потенциалом глобального потепления (GWP) и выражаются в эквиваленте CO 2 или эквиваленте CO 2 -е [28, 29]. Следующее уравнение можно использовать для определения выбросов GHG S от дизельного двигателя тягача [28, 30].

GHGEmissions = CO2-e = FC × EFE5

где FC - количество потребляемого топлива (kL), а EF - коэффициент выбросов. EF для дизельных двигателей тягачей составляет 2,7 т CO2 ‐ экв / кл.

4. Оценка расхода топлива тягачом

Корреляция между сожженным топливом грузовика и указанными факторами в этом исследовании (P, S и TR) сложна и требует для определения метода искусственного интеллекта.В следующем подразделе содержится подробная информация о модели искусственной нейронной сети, которая была рассчитана для определения того, как расход топлива грузовика изменяется при изменении этих параметров.

4.1 Искусственная нейронная сеть

Искусственные нейронные сети (ИНС) - это стандартный метод синтетического интеллекта для моделирования влияния нескольких переменных на один основной фактор с помощью функции приспособленности. Эта модель может быть использована для определения расхода топлива с учетом некоторых параметров, которые влияют на расход топлива карьерных самосвалов.ИНС используются в различных инженерных дисциплинах, таких как материалы [31, 32, 33], биохимическая инженерия [34] и машиностроение [35, 36, 37]. ИНС являются необходимыми ответами на многогранные проблемы, поскольку они могут интерпретировать сложные отношения между множеством вопросов, связанных с проблемой. Одним из основных преимуществ применения ИНС является то, что они могут моделировать как нелинейную, так и линейную корреляцию между факторами, применяя предоставляемые данные для изучения сети. ИНС, также известная как параллельная распределенная обработка, представляет собой представление моделей, которые мозг использует для обучения [37].Они представляют собой серию математических методов, которые имитируют некоторые известные характеристики стандартных нервных систем и основываются на аналогиях адаптивного принятого обучения. Критическим разделом парадигмы ИНС может быть необычная организация классификации обработки информации. Таким образом, подходящее нейронное моделирование состоит из взвешенных соединителей. ИНС используются во многих компьютерных приложениях для решения многогранных проблем.

В этой главе ИНС была рассчитана для расчета индекса расхода топлива (FC , индекс ) как функции от P, S и TR.Этот определенный параметр показывает, сколько литров дизельного топлива сжигается, чтобы переместить одну тонну добытого материала за один час.

4.2 Разработанная модель

Конфигурация созданного алгоритма ИНС для оценки функции представляет собой многослойную персептронную сеть с прямой связью с тремя входными переменными и одним выходом (рисунок 3). Функции активации в скрытом слое (f) представляют собой непрерывный дифференцируемый нелинейный касательный сигмоид, представленный в уравнении. (6).

E6

где E можно определить по формуле.(7).

E7

Где x - нормализованная входная переменная, w - вес этой переменной, i - вход, b - смещение, q - количество входных переменных, а k и m - счетчик и количество нейронных сетевые узлы соответственно в скрытом слое.

Ур. (7) может использоваться как функция активации между скрытым и выходным слоями (в этом уравнении F - передаточная функция).

E8

Производственный уровень вычисляет взвешенную сумму сигналов, предоставленных скрытым слоем, и соответствующими коэффициентами.Выход сети можно предположить по формуле. (9).

E9

Рисунок 3.

Схематическая структура разработанной ИНС (образец).

4.3 Разработанное сетевое приложение

Разработанный алгоритм ИНС можно использовать для оценки расхода топлива грузовика как функции P, S и TR на основе следующих шагов:

Шаг 1: Нормализация входных параметров между - 1 и +1

E10

Шаг 2: Расчет параметра E для каждого скрытого узла

E11

Шаг 3: Расчет параметров F

E12

Шаг 4: Расчет нормализованного расхода топлива Индекс (индекс FC (n) )

E13

Шаг 5: Денормализация индекса FC (n)

E14

4.4 Прикладная модель (пример из практики)

Фаза тестирования и проверки разработанной модели была завершена на основе нескольких наборов данных, собранных горными инженерами на больших открытых рудниках в центре Квинсленда, Австралия. Общая информация об этом руднике представлена ​​в Таблице 2.

Продукт Местоположение Запасы Размер парка Тип грузовика
Коксующийся уголь Квинсленд, Австралия 877 Мт 184 грузовик CAT 793D

Таблица 2.

Изученные шахтные участки (общие сведения).

Для обучения разработанной модели ИНС было случайным образом выбрано несколько парных данных из реальных наборов данных, собранных на руднике (Таблица 3). Для проверки точности сети и проверки модели использовались независимые выборки. Результаты показывают приемлемое согласие между фактическими и расчетными значениями расхода топлива на всем исследованном участке рудника. Результаты испытаний синтезированных сетей показаны на Рисунке 4, где по горизонтальной и вертикальной оси указаны расчетные значения расхода топлива, фактические значения расхода топлива и по модели соответственно.

Используемые данные сопряжения для обучения Используемые данные сопряжения для проверки
1,500,000 2,000,000

Таблица 3.

Наборы данных, используемые для обучения и проверки модели.

Рисунок 4.

Сравнение фактических значений с расчетным значением расхода топлива тягачом по разработанной модели ИНС.

4.5 Результаты разработанной модели

На рисунке 5 показана корреляция между P, S, TR и индексом FC , созданным разработанной моделью ИНС для нормального диапазона полезной нагрузки для конкретного типа грузовиков в исследуемой шахте.Представленные графики показывают, что существует нелинейная корреляция между индексом FC и полной массой автомобиля (GVW). Полная масса - это масса пустого грузовика плюс полезная нагрузка. Скорость потребления энергии резко возрастает с увеличением общего сопротивления. Однако этот показатель потребления энергии не меняется внезапно при изменении скорости грузовика. Разработанная модель также показывает, что количество FC Index изменяется в зависимости от скорости грузовика и полезной нагрузки. Однако нет четкой корреляции между всеми действующими факторами и потреблением энергии.В результате требуется завершение еще одной модели искусственного интеллекта, чтобы найти оптимальное значение выбранных элементов, чтобы минимизировать расход топлива карьерных самосвалов.

Рис. 5.

Корреляция между P, S, TR и FCIndex, рассчитанная ИНС (CAT 793D).

Эмоции, вызываемые парниковыми газами, генерируемые карьерными самосвалами в карьерах, могут быть оценены с помощью прогнозируемого индекса FC с помощью разработанной модели ИНС. В таблице 4 показан расчетный (CO 2 -e) индекс для CAT 793D на изучаемом руднике в Австралии.Представленный показатель показывает, сколько CO 2 -e потребуется для перемещения одной тонны горного материала за один час.

(CO 2 -e) Индекс кг / (ht)
Полная масса (t) Общее сопротивление = 12% Общее сопротивление = 8%
S = 20 км / ч S = 15 км / ч S = 10 км / ч S = 20 км / ч S = 15 км / ч S = 10 км / ч
340 0.599 0,589 0,581 0,559 0,556 0,554
360 0,591 0,586 0,578 0,556 0,554 0,549
380 0,589 0,589 0,575 0,554 0,551 0,548
400 0,589 0,583 0,575 0,554 0.551 0,548
420 0,591 0,586 0,578 0,556 0,554 0,551

Таблица 4.

Оценка выбросов парниковых газов ANN (CAT 793D).

Достигнутые результаты показывают, что существует логическая взаимосвязь между генерируемыми выбросами парниковых газов и параметрами работы грузовика. Увеличение скорости грузовика и общего сопротивления приведет к увеличению выбросов газов.Минимальное количество газа будет произведено при движении грузовика с рекомендуемой производителем полезной нагрузкой. Наличие в парке перегруженных грузовиков может значительно увеличить выбросы газа.

5. Оптимизация эффективных параметров по расходу топлива тягачом

5.1 Оптимизация

Оптимизация как часть вычислительной науки - это актуальный способ найти лучшее количественное решение проблем. Для решения технических проблем необходимо учитывать два компонента.Первый - это область исследований, а второй - целевая функция. В области исследования рассматриваются все возможности решения, а целевая функция представляет собой математическую функцию, которая связывает каждую точку в области ответов с фактическим значением, подходящим для оценки всех участников области исследования. Решение многогранных вычислительных проблем было постоянной проблемой в горном деле. Традиционные модели оптимизации характеризуются жесткостью математических моделей, которые сложно представить в реальных динамических и сложных ситуациях.Представление методов оптимизации, основанных на искусственном интеллекте, так как эвристические методы поиска уменьшили проблему жесткости. Эвристические правила можно четко определить как применяемые правила, возникающие в результате опыта и наблюдения за поведенческими тенденциями системы в ходе анализа. Они подходят для решения всех видов технических задач в машиностроении. Используя эквивалентность с природой, в 50-х годах были предложены некоторые эвристические модели, пытаясь смоделировать биологические явления в инженерии.Эти модели получили название естественных методов оптимизации. Одним из лучших преимуществ применения упомянутых моделей является их случайная характеристика. С появлением компьютеров в 80-х годах стало возможным использование этих моделей для оптимизации функций и процессов, когда традиционные модели не были успешными в этой области. В 90-е годы на основе ранее завершенных алгоритмов были разработаны новые эвристические модели, такие как моделирование отжига, алгоритмы роя, оптимизация муравьиной колонии и генетические алгоритмы.

5.2 Генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы (ГА) были предложены Холландом (1975) как абстракция биологической эволюции, основанная на идеях естественной эволюции и генетики для разработки и реализации надежных адаптивных систем [38]. Новое поколение ГА - это умеренно свежие модели оптимизации. Они не используют никаких производных данных. Так что у них есть хорошие шансы сбежать от местного минимума. Их применение в смежных инженерных задачах приводит к глобальным оптимумам или, по крайней мере, к решениям, более приемлемым, чем те, которые получаются с помощью других традиционных математических моделей.Они проводят прямую аналогию с эволюционными явлениями в природе. Люди выбираются случайным образом из области исследования. Соответствие ответов, которое является результатом параметра, который должен быть оптимизирован, определяется, следовательно, функцией пригодности. Индивид, который обеспечивает наилучшую приспособленность в популяции, имеет максимальные шансы перейти в следующее поколение с возможностью воспроизвести путем кроссовера с другим индивидом, создавая потомков с обеими характеристиками.Если ГА адекватно разработан, совокупность (группа возможных решений) сходится к оптимальному ответу для определенной проблемы. Процедуры, которые имеют большее участие в эволюции, - это кроссовер, основанный на ассортименте, воспроизводстве и мутации. Генетические алгоритмы использовались в различных инженерных, научных и экономических задачах [36, 38, 39, 40, 41] из-за их потенциала в качестве методов оптимизации для многогранных функций. Использование GA для решения задач оптимизации дает четыре существенных преимущества.Во-первых, генетические алгоритмы не предъявляют многочисленных математических требований к задачам оптимизации. Во-вторых, генетические алгоритмы могут обрабатывать некоторые типы целевых функций и ограничений, определенных в дискретных, непрерывных или смешанных областях исследования. В-третьих, периодичность операторов эволюции делает генетические алгоритмы очень полезными для выполнения глобального поиска. Наконец, генетические алгоритмы предоставляют нам значительную гибкость для гибридизации с зависящими от предметной области эвристиками, чтобы обеспечить эффективную реализацию проблемы.Помимо генетических операторов, также важно проанализировать влияние некоторых переменных на поведение и производительность ГА, чтобы найти их в соответствии с требованиями задачи и доступными свойствами. Влияние каждого фактора на производительность алгоритма зависит от класса решаемых проблем. Следовательно, определение оптимизированной группы значений этих факторов будет зависеть от значительного количества экспериментов и тестов. В методе GA много основных параметров.Подробная информация об этих критических параметрах представлена ​​в таблице 5.

Параметр GA Подробные сведения
Фитнес-функция Основная функция оптимизации
Физические лица Индивидуальное параметр, применяемый к функции приспособленности
Популяции и поколения Популяция - это массив индивидов. На каждой итерации GA выполняет серию вычислений для текущей популяции для создания нового поколения.
Значение пригодности Значение приспособленности человека - это значение функции приспособленности для каждой
Дети и родители. Для создания следующего поколения генетический алгоритм выбирает определенных лиц из существующей популяции, называемых родителями, и использует их для развития особей в следующем поколении, называемых детьми.

Таблица 5.

Параметры генетического алгоритма.

Первичные параметры GA - это размер популяции, которая влияет на общую производительность и эффективность GA, скорость мутаций, позволяющих избежать сохранения значения данной позиции или того, что поиск становится в основном случайным.

5.3 Разработанная модель GA

В этой главе представлена ​​модель GA для улучшения трех эффективных критических параметров энергопотребления самосвалов на исследуемом участке добычи.Генетический алгоритм был выбран в качестве стратегии оптимизации в основном из-за его способности предоставлять разнообразные решения и возможности распараллеливания в процессе поиска. Эти характеристики идут рука об руку с основной целью этого процесса оптимизации, который предлагает набор значений P, S и TR для конечного пользователя, который даст минимальный индекс FC . Этот диапазон значений важен в реальных приложениях, например, водители грузовиков не могут достичь точной точки скорости или даже среднего значения за весь период цикла.Этот факт является причиной того, почему алгоритмы оптимизации на основе градиента не оценивались, например, создание той же самой обученной ИНС мечты о входных данных, которые минимизируют индекс FC .

Важным моментом для использования GA в качестве процесса оптимизации является контроль осуществимости популяции. Все люди должны быть проверены на протяжении поколений, если они находятся в том же распределении (то есть максимальные и минимальные значения), в котором ИНС была обучена, в основном по двум причинам. Во-первых, ИНС отображала взаимосвязь между P, S, TR и индексом FC на основе данных, предоставленных во время фазы обучения, и результаты прогнозов или значения пригодности надежны только в этом распределении.Во-вторых, значения каждого атрибута должны отражать реальность ограничений шахтных участков и эксплуатации грузовиков, чтобы обеспечить возможные решения.

В разработанной модели полезная нагрузка, скорость самосвала и общее сопротивление являются индивидуальными, а основной функцией оптимизации является расход топлива самосвалом. В этой модели функция пригодности была создана алгоритмом ИНС. Все процессы GA в разработанной модели показаны на рисунке 6.

Рисунок 6.

Генетический алгоритм процессов (разработанная модель).

В этой модели были определены семь основных процессов. Эти процедуры - инициализация, кодирование, кроссовер, мутация, декодирование, выбор и замена. Подробности упомянутых выше процедур представлены в Таблице 6.

Процедура Подробности
Инициализация Создание исходной совокупности возможных решений
Кодирование Оцифровка исходного значения совокупности
Кроссовер Объедините части двух или более родительских ответов, чтобы создать новый
Мутация Процесс отклонения.Он предназначен для того, чтобы изредка вырывать одного или нескольких участников популяции из минимального локального пространства и потенциально находить лучший ответ.
Декодирование Измените оцифрованный формат нового поколения на исходный
Замените Замените людей с более высокими значениями приспособленности в качестве родителей

Таблица 6.

Процедуры генетического алгоритма.

В этой разработанной модели ключевыми факторами, применяемыми для управления алгоритмами, были R 2 и MSE.Технические детали разработанных моделей для исследуемого рудника представлены в таблице 7.

Параметры Детали
Тип населения Двойной вектор
Численность населения 20
Функция создания Uniform
Функция масштабирования Rank
Функция выбора Стохастическая форма
Elite count для воспроизведения 2
Доля кроссовера 0.8
Функция мутации Однородный
Скорость мутации 0,01
Функция кроссовера Разброс
Направление миграции Вперед
Доля миграции 0,2
Интервал миграции 20
Параметры ограничений (начальный штраф) 10
Параметры ограничений (штрафной коэффициент) 100
Критерии остановки MSE и R 2

Таблица 7.

Технические детали разработанной модели генетического алгоритма.

В этом исследовании разработанные модели ИНС и ГА были дополнены написанием компьютерного кода на Python. Полезная нагрузка, скорость грузовика и полное сопротивление являются входными параметрами алгоритма на первом этапе. Завершенная модель создает фитнес-функцию на основе завершенной модели ИНС. Эта функция представляет собой взаимосвязь между расходом топлива карьерным самосвалом и затратами. На втором этапе разработанная функция переходит на этап генетического алгоритма (оптимизации) компьютерного кода в качестве входных данных.Завершенные коды запускают все процедуры GA в соответствии с критериями остановки, четко определенными моделью (MSE и R 2 ).

Наконец, оптимизированные параметры (P, S и TR) будут представлены алгоритмом. Эти улучшенные коэффициенты можно использовать для минимизации расхода топлива тягачом. Все процедуры в разработанных моделях работают на основе существующего набора данных, собранных на большой открытой шахте в Австралии, но завершенные методы могут быть подготовлены для других открытых горных выработок путем замены данных.

5.4 Результаты

Первым шагом применения разработанной модели оптимизации является определение диапазона (минимального и максимального значений) всех переменных (индивидов). Этот диапазон переменных оценивается на основе собранных наборов данных в установленной модели. Параметры, используемые для управления созданными моделями: R 2 и MSE. Рисунок 7 демонстрирует изменение этих параметров от поколения к поколению на изученном участке рудника.

Рисунок 7.

Коэффициент детерминации и среднеквадратичная ошибка для всех поколений.

На исследуемом руднике значение R 2 составляло около 0,98, а значение MSE равнялось 0 после 47-го поколения. Эти значения не менялись до тех пор, пока генетический алгоритм не был остановлен в 53-м поколении. Соответственно, значения контрольных факторов были постоянными после 47-го поколения, но алгоритм продолжал все процедуры до 53-го. Это связано с тем, что для алгоритма был определен доверительный интервал для получения надежных результатов. Значение функции приспособленности (индекс FC ) для всех поколений показано на рисунке 8.Моделируемое значение расхода топлива карьерным самосвалом отличается от 0,03 до 0,13 (л / (ч · т)). Среднее значение оценочных результатов составляет 0,076 (л / (ч · т)), и более 45% результатов расположены выше средней линии. В представленной модели можно было найти некоторый локальный минимизированный расход топлива, но приемлемые результаты можно найти после 47-го поколения. На рисунке 8 также показано, что индекс FC составляет около 0,04 (л / (ч · т)), что находится в приемлемой области. Это означает, что за счет улучшения полезной нагрузки, скорости грузовика и общего сопротивления на исследуемом участке добычи минимальный FCIndex для CAT 793D составляет около 0.04 (л / (ч т)).

Рис. 8.

Расход топлива (показатель пригодности) во всех поколениях (изученный участок рудника).

Оптимальный диапазон переменных для минимизации расхода топлива выбранным самосвалом в этих тематических исследованиях (все шахты) приведен в таблице 8.

Грузовик Переменные Нормальный Оптимизированный
Мин. Макс. Мин. Макс.
CAT 793D Полная масса автомобиля (т) 150 380 330 370
Общее сопротивление (%) 8 20 8 9
Скорость грузовика (км / ч) 5 25 10 15

Таблица 8.

Рекомендации по модели оптимизации для максимального повышения энергоэффективности.

В результате использования предложенной модели оптимизации на изучаемом участке рудника руководители рудника подтвердили, что они сократили потребление топлива на 9% и соответствующие выбросы парниковых газов за счет использования разработанного приложения на руднике в течение 6 месяцев. Операционная группа также сообщила о пятипроцентном улучшении производительности в период тестирования приложения.

6. Заключение

Целью этих представленных методов и алгоритмов было улучшение расхода топлива карьерных самосвалов и снижение выбросов парниковых газов на основе корреляций между полезной нагрузкой, скоростью грузовика и общим сопротивлением подъездной дороги путем исследования реальных наборов данных.Эти корреляции были сложными и требовали методов искусственного интеллекта для создания последовательного алгоритма для решения этой проблемы. В первом разделе этой главы был объяснен алгоритм ИНС для нахождения взаимосвязи между исследуемыми параметрами. Результаты показали, что расход топлива имеет нелинейную корреляцию с исследуемыми параметрами. ИНС была изучена и проверена на примере собранных наборов данных реальных рудников. Достижения показали, что существует хорошее согласие между расчетными и фактическими значениями расхода топлива самосвалов.Во втором разделе этой главы для минимизации расхода топлива при транспортировке был разработан генетический алгоритм. Результаты показали, что при применении этого метода возможна оптимизация эффективных факторов энергопотребления. Установленный алгоритм может находить локальные минимумы для функции приспособленности. Предложенная модель GA показала удовлетворительные результаты по минимизации скорости сжигания топлива в карьерах. Оптимизирован диапазон всех исследованных эффективных параметров по расходу топлива тягачей, выделены наилучшие значения полезной нагрузки, скорости движения и общего сопротивления дороги для минимизации индекса FC Index .Есть несколько возможностей улучшить представленные модели в этой главе, увеличив количество входных параметров. Выбранные параметры можно контролировать на реальных рудниках. Однако изменить общее сопротивление и контролировать отклонение полезной нагрузки при использовании современных технологий немного сложно. Существуют и другие управляемые параметры, такие как время простоя, время ожидания в очереди и т. Д., Которые потенциально могут заменить смоделированные параметры в алгоритмах, представленных в этой главе.

Номенклатура

ANN искусственная нейронная сеть
b смещение
E функция суммирования
f функция активации
функция передачи
функция передачи F
FC расход топлива грузовика (л / ч)
FD плотность топлива (кг / л)
GA генетический алгоритм
GR класс устойчивости (%)
GVW Полная масса автомобиля (т)
LF Коэффициент нагрузки двигателя (%)
м количество узлов нейронной сети в скрытом слое
MSE среднеквадратичная ошибка
Out конечный результат
p номер нейронной сети выходы
P грузоподъемность грузовика (т)
Po мощность грузовика (кВт)
q количество входных переменных
r радиус колеса грузовика (м)
R Колесное усилие (т)
RF Колесное усилие (кН)
RMSE среднеквадратичная ошибка
RR Сопротивление качению (%)
R2 коэффициент корреляции
S скорость грузовика (км / ч)
SFC удельный расход топлива двигателя (кг / кВт ч)
T крутящий момент (кН м)
TP мощность грузовика (кВт)
TR общее сопротивление проезжей части (%)
VIMS информационная система управления автомобилем 9 0065
w вес переменных
x входная переменная
y целевой (реальный) вывод
z предполагаемый вывод
индексы
i вход
j счетчик входных переменных
k счетчик узла нейронной сети в скрытом слое
max max
n нормализованный
o выход
r счетчик сетевых выходов
.

Система отслеживания кандидатов и программное обеспечение для набора персонала

Закрыть мобильную суб-навигацию

Ссылка на дом теплицы
  • Продукты и решения
  • Ресурсы

    Подкаст The Greenhouse

    Подкаст The Greenhouse

    Нанимаем для следующего

    Послушайте сегодняшних лидеров мнений о талантах, чтобы узнать, как выигрышная стратегия в отношении талантов приводит к реальным бизнес-результатам.
    Теперь слушай
  • О нас

    Подкаст The Greenhouse

    Подкаст The Greenhouse

    Нанимаем для следующего

    Послушайте сегодняшних лидеров мнений о талантах, чтобы узнать, как выигрышная стратегия в отношении талантов приводит к реальным бизнес-результатам.
    Теперь слушай
  • Сообщество
.

Как Китай управляет выбросами парниковых газов?

Выбросы парниковых газов в результате деятельности человека были основным фактором изменения климата. Большая часть этих выбросов приходится на Китай, который имеет самый большой в мире углеродный след с 2004 года и на долю которого в 2018 году пришлось 28,5% глобальных выбросов углекислого газа.

Китай, являясь крупнейшим в мире источником выбросов парниковых газов, подвергается широкой критике со стороны международного сообщества.Пекин также сталкивается с внутренним давлением, требующим решения экологических проблем при сохранении экономического роста. Пообещав снизить интенсивность выбросов на 60–65 процентов в рамках Парижского соглашения, то, как Китай справляется с этими проблемами, влияет как на его способность стать лидером в области устойчивого развития, так и на более широкую борьбу с изменением климата.

Крупнейшие источники выбросов двуокиси углерода

Доля

Крупнейшие источники выбросов двуокиси углерода

Выбросы двуокиси углерода в промышленности

Экономический рост Китая в основном обеспечивался углем, который составил в среднем 69.9 процентов энергопотребления страны в период с 1985 по 2016 год. Сжигание угля дорого обходится окружающей среде, поскольку производит вдвое больше углекислого газа (СО2), чем другие ископаемые виды топлива. Хотя с 2008 года рост использования угля в стране замедлился, в 2018 году Китай по-прежнему потреблял больше угля, чем весь остальной мир, вместе взятый. С 2008 по 2018 год потребление угля в Китае поддерживалось на уровне 1854,5 млн тонн нефти. По состоянию на 2018 год на уголь приходилось 59 процентов от общего энергопотребления страны.

Глобальные выбросы двуокиси углерода

Доля

Глобальные выбросы двуокиси углерода

В период с 2000 по 2018 год примерно 75,5% выбросов CO2 в Китае - что больше, чем выбросы во всех странах Европы, Африки и Латинской Америки вместе взятых - являются результатом этой сильной зависимости от угля. Еще 14 процентов выбросов CO2 приходится на нефть. Такая высокая концентрация выбросов угля отличается от показателей других крупных экономик. В то время как Япония использует уголь для выработки четверти производимой электроэнергии, уголь составляет только 34.6 процентов выбросов CO2 в Японии. Вместо этого на нефть приходится самая большая доля выбросов Японии (45,1 процента). Нефть также является основным источником (41,7 процента) выбросов CO2 в США, за ней следует уголь (33,1 процента).

Промышленный сектор является основным потребителем угля в Китае. На производство, сельское хозяйство, горнодобывающую промышленность и строительство в совокупности приходилось 62,5 процента энергопотребления Китая и 49 процентов использования угля в Китае в 2017 году. Примечательно, что это не включает деятельность по производству электроэнергии, на которую приходилось 46.5 процентов потребления угля.

Строительная деятельность является одним из основных источников выбросов углекислого газа. Необычайный бум урбанизации Китая усилил эту деятельность. Производство цемента и стали, которые лежат в основе развития инфраструктуры Китая, выделяют большое количество CO2 в процессе переработки.

Доля

ВВП Китая и уровни выбросов

В период с 2011 по 2013 год в Китае было потреблено больше цемента, чем было использовано во всех США в течение 20 века.Учитывая, что при производстве цемента выделяется 1,25 тонны CO2 на тонну созданного цемента, неудивительно, что на один только цемент приходилось 7,8% выбросов углекислого газа в Китае в 2018 году. Эти выбросы составили 782 миллиона тонн CO2, что примерно в 6 раз больше, чем в Индии. .

Китай производит половину мировой стали, производя примерно в пять раз больше, чем Европейский Союз. Как и в случае с цементом, производство стали - это процесс с большим количеством угля и кокса. Каждая тонна стали производит две тонны двуокиси углерода.По некоторым оценкам, обработка стали на привязке является источником более 10 процентов выбросов CO2 в Китае.

Ведущие производители цемента и выбросы (2018)
Страна Объем производства цемента (млн. Тонн) Выбросы цемента (миллион тонн)
Китай 2400 782
Индия 290 125
США 89 41
Турция 84 39
Вьетнам 80 31
Источник: Геологическая служба США по минеральным ресурсам, Глобальный углеродный атлас

Хотя большая часть этих материалов потребляется внутри страны, значительная часть используется за рубежом.В 2017 году около 25 процентов цемента и 7,2 процента стали, произведенной в Китае, было экспортировано. Учитывая масштаб производственных мощностей, эти умеренные показатели экспорта позволили Китаю стать крупнейшим в мире поставщиком стали и цемента.

Снижение выбросов от ископаемого топлива

Китай предпринял согласованные усилия по сокращению промышленных выбросов. В 2018 году Пекин представил план действий, который требует 480 миллионов тонн углеродных мощностей для производства стали, чтобы к 2020 году соответствовать стандартам «сверхнизких выбросов».Китай также модернизирует свою энергосистему за счет более эффективных «сверхсверхкритических» электростанций, которые производят больше энергии с меньшим количеством угля. Этот толчок поднимет стандарты намного выше тех, что сейчас существуют в США. По данным Центра американского прогресса, к 2020 году «каждая угольная электростанция, работающая в Соединенных Штатах, будет незаконно работать в Китае». Другие меры по инициативе государства включают введение в 2013 году системы улавливания и хранения углерода (CCS), разработка которой пока находится на ранней стадии.

Доля

Распределение энергопотребления в Китае,%

Другие изменения могут еще больше помочь Китаю сократить выбросы углекислого газа. По данным Управления энергетической информации США, Китай наращивает потребление природного газа. По сравнению с углем, природный газ в процессе сгорания выделяет на 50-60 процентов меньше углерода.

По состоянию на 2018 год Китай был третьим по величине потребителем природного газа в мире после США и России. Китай также был вторым по величине импортером сжиженного природного газа (СПГ) в том году, и на его долю пришлось около половины глобального прироста импорта природного газа.Китай также является третьим по величине покупателем СПГ из США.

Помимо экологических соображений, Китай может стремиться увеличить импорт СПГ, чтобы компенсировать положительное сальдо торгового баланса с США. В начале 2018 года Китайская национальная нефтяная корпорация подписала 25-летний контракт с американской фирмой Cheniere Energy на закупку до 1,2 миллиона тонн СПГ в год. Несмотря на то, что продолжающийся торговый спор между двумя крупнейшими экономиками мира еще не затронул СПГ, рост напряженности может поставить его под прицел.

Ведущие поставщики СПГ в Китае (2018 г.)
Рейтинг Страна Импорт СПГ (млрд куб. М)
1 Австралия 32,8
2 Катар 12,3
3 Малайзия 7,9
4 Индонезия 4.8
5 Папуа-Новая Гвинея 3,2
5 США 3,2
Источник: Reuters

В конце 2017 года Национальный совет по защите ресурсов Китая представил План по созданию национального рынка углеродных кредитов , общенациональную схему торговли выбросами (ETS), которая стимулирует компании сокращать выбросы, указав «цену» на CO 2 .Пилотная программа схемы на 2011 год, проведенная в пяти городах провинций Хубэй и Гуандун, была включена в Пятилетний план Китая 12 th (2011-2015) . Программа быстро добилась успеха. С момента запуска около 38 миллионов тонн CO 2 было продано на региональных углеродных рынках.

Выбросы углекислого газа в домашних хозяйствах

На протяжении десятилетий уголь был основным источником внутреннего потребления энергии. Более 72 процентов электроэнергии, произведенной в Китае в 2015 году, было произведено на угольных электростанциях, в результате чего уголь стал основным источником выбросов CO 2 в домохозяйствах.Примечательно, что использование угля в домашних условиях является показателем разрыва между городом и деревней в Китае. В 2015 году выбросы CO 2 городских домохозяйств в основном были связаны с природным газом (33,2 процента) и сжиженным нефтяным газом (26,1 процента). Эта разбивка аналогична развитым странам Европы и Северной Америки, где большинство бытовых выбросов происходит от этих альтернативных ископаемых видов топлива. Напротив, на уголь приходится более 65 процентов выбросов домашних хозяйств в сельских районах Китая.

Поделиться

Выбросы городских и сельских домохозяйств в Китае

Правительство Китая предприняло шаги по сокращению зависимости домохозяйств от угля за счет ускорения перехода на природный газ.В 2017 году министерство экологии и окружающей среды Китая (MEE) субсидировало местным чиновникам установку электрических или газовых обогревателей в 3 миллионах домов в деревнях и городах в провинциях Хэбэй, Шаньдун, Хэнань и Шаньси. В то же время было запрещено использование угольных печей. Однако этому переходу препятствовало отсутствие координации между местными и национальными правительствами.

Пекин также работает над формированием общественной поддержки в вопросах энергосбережения и экологической осведомленности.Такие мероприятия, как «Ежегодная общенациональная неделя пропаганды энергосбережения» или «Общенациональный день снижения выбросов углерода» представляют собой усилия, предпринимаемые Министерством окружающей среды Китая для ознакомления общественности с экологическими целями, предусмотренными в Пятилетнем плане 13 th и Парижском соглашении.

Правительство Китая планирует к 2020 году использовать 5 миллионов электромобилей на дорогах.

Автомобили представляют собой еще один крупный источник выбросов. В Китае на дорогах находится более 300 миллионов автомобилей, что на 30 миллионов больше, чем в США.Помимо огромного объема, китайские автомобили часто менее эффективны, чем автомобили, произведенные в Японии, Европе или США.

Правительство Китая приняло меры для решения этой проблемы. В 2016 году министерство промышленности и информационных технологий Китая предложило ограничения на расход топлива для новых мотоциклов и мопедов. Два года спустя было приостановлено производство более 500 моделей автомобилей, не отвечающих строгим стандартам по топливу.

Кроме того, правительство ввело несколько стимулов для поощрения перехода на электромобили (EV).По состоянию на 2018 год в Китае было 2,3 миллиона электромобилей, что составляет 45 процентов от общего количества электромобилей в мире. На Европу и США приходилось еще 24 процента (1,24 миллиона) и 22 процента (1,12 миллиона), соответственно. И без того впечатляющий парк электромобилей в Китае также будет расширяться. Правительство Китая планирует к 2020 году поставить на дороги 5 миллионов электромобилей.

Учитывая, что электросеть Китая работает в основном на угле, переход на электромобили не так экологичен, как кажется. При учете выбросов в результате потребления электроэнергии Гринпис отмечает, что как электромобили, так и традиционные автомобили в Китае имеют одинаковые выбросы CO 2 и PM2.5 уровней на пройденный километр ». Кроме того, литий-ионные батареи, используемые для питания электромобилей, требуют огромного количества энергии для производства, вдвое больше, чем требуется для производства стандартного автомобиля внутреннего сгорания.

Другие виды выбросов парниковых газов

Как и все страны, выбросы парниковых газов в Китае не ограничиваются двуокисью углерода. Метан (Ch5), закись азота (N2O) и фторированные газы в совокупности составляют почти 17,5% от общих выбросов страны в 2018 году.Эта разбивка примерно соответствует средним глобальным выбросам.

Поделиться

Выбросы иных, чем CO2, газов для отдельных стран

Эти парниковые газы могут усугубить экологический стресс, создаваемый углекислым газом. Метан способен удерживать в атмосфере в 25 раз больше тепла, чем углекислый газ. Один фунт закиси азота имеет в 300 раз больший согревающий эффект, чем фунт двуокиси углерода.

По мере развития Китая выбросы закиси азота и метана резко возросли.По данным Нидерландского агентства по экологической оценке PBL (PBL NEAA), в 2018 году на долю Китая приходилось 16,2 процента мировых выбросов метана (1,6 миллиарда тонн) и 14,5 процента выбросов N2O (410 миллионов тонн). По обоим направлениям выбросы Китая превысили эти Индии, Франции, Германии и России вместе взятых.

Поделиться

Выбросы метана в отдельных странах

Ch5 в основном производится путем транспортировки и распределения источников энергии, разведения домашнего скота и управления сточными водами и свалками.В 2018 году 30 процентов выбросов Ch5 в Китае приходилось на его энергетические секторы, такие как добыча угля и транспортировка газов. Хотя в 2010 году Пекин ввел в действие новые правила по ограничению выбросов метана из угольных шахт, исследование 2019 года показало, что общие выбросы Ch5 в Китае продолжали расти в период с 2010 по 2015 годы. Помимо энергетического сектора, 38,2 процента выбросов метана были связаны с сельскохозяйственной деятельностью. В США на долю отраслей, связанных с энергетикой, пришлось 43,7 процента выбросов метана в стране в 2016 году, а на сельское хозяйство - 34.9 процентов.

Выбросы, связанные с сельским хозяйством Китая, в значительной степени являются побочным продуктом выращивания риса, на долю которого в 2018 году пришлось 22 процента выбросов метана в сельском хозяйстве. На выращивание риса в Японии также приходится одна треть этих выбросов. Поскольку это крупнейший в мире производитель говядины, большая часть сельскохозяйственного метана, выделяемого в США, поступает от домашнего скота.

Выбросы иных, чем CO2, газов в Китае по секторам (2016)
Сектор Объем (Мт CO2 экв.) Процент
Энергия 796 31.2
Промышленные процессы 324 12,7
Сельское хозяйство 1042 40,8
Отходы 336 13,2
Косвенные и прочие 52 2
Источник: PBL Нидерландское агентство по оценке окружающей среды.

Сельское хозяйство и энергетика также являются основными источниками выбросов N2O.Закись азота в основном является следствием обработки сельскохозяйственных земель, таких как внесение удобрений, а также другой промышленной деятельности. В 2017 году сельское хозяйство является основным источником выбросов N2O в Китае, на долю которого приходится 73,7 процента его выбросов. Для сравнения, на сельскохозяйственную деятельность в Индии приходится 76,9% выбросов N2O.

Лидер в борьбе с глобальными выбросами

В последние годы Китай играет более активную роль в борьбе с глобальными выбросами.Начиная с участия в не имеющем обязательной силы Копенгагенском соглашении 2009 года и продолжая ратифицировать Парижское соглашение 2016 года, Китай теперь может помочь возглавить обвинение в борьбе с изменением климата. Постоянная приверженность Китая отличается от приверженности США, которые объявили о выходе из Парижского соглашения в августе 2017 года. С тех пор президент Си Цзиньпин подчеркивал, что Китай в настоящее время «руководит международным сотрудничеством в ответ на изменение климата». Вскоре после начала своего второго президентского срока Си создал Министерство экологической окружающей среды.Новое министерство пришло на смену Министерству охраны окружающей среды, и ему было поручено возглавить борьбу страны с выбросами.

Обязательства и цели Китая
Договор Цели Целевая дата
Копенгагенское соглашение Снижение углеродоемкости с 40% до 45% по сравнению с уровнем 2005 года 2020
Увеличить долю неископаемого топлива в энергоснабжении до 15%
Парижское соглашение Пиковые выбросы CO2 2030
Снижение углеродоемкости с 60% до 65% по сравнению с уровнем 2005 года
Увеличить долю неископаемого топлива в энергоснабжении до 20%
Источник: The Climate Action Tracker

Важно отметить, что Китай взял на себя обязательство снизить интенсивность выбросов углерода, а не устанавливать жесткий потолок выбросов.Углеродная интенсивность измеряет количество выделяемого углерода на доллар экономической деятельности. Таким образом, общие уровни выбросов могут продолжать расти, если экономический рост опережает выбросы. Так было во многих странах ОЭСР, где их интенсивность выбросов снизилась, но общие уровни выбросов либо продолжали расти, либо стабилизировались.

В марте 2018 года китайское правительство объявило, что оно достигло своих целей по сокращению выбросов в Копенгагене к 2020 году, которые включали снижение углеродоемкости на 40-45 процентов и повышение доли неископаемых источников энергии до 15 процентов.По словам Пекина, это достижение было во многом связано с успехом системы торговли квотами на выбросы углерода, которая была официально оформлена в 2011 году. Система торговли квотами на выбросы углерода в Китае, несомненно, является важной вехой. Схема в настоящее время локализована в энергетическом секторе. Попытки установить национальные ограничения на выбросы и систему торговли были отложены из-за множества технических проблем, включая отсутствие надежных данных о выбросах.

Поскольку Китай стремится сократить свои выбросы, он активно развивает возобновляемые источники энергии.Узнайте больше о нынешнем энергетическом составе Китая и его переходе от ископаемого топлива.

В целях увеличения использования альтернативных источников энергии Пекин пообещал установить к 2020 году «340 гигаватт (ГВт) гидроэнергетических мощностей, 210 ГВт энергии ветра и 110 ГВт солнечной энергии». Ядерная энергия также является частью плана Китая по сокращению выбросов парниковых газов. 13-й пятилетний план предусматривает ежегодное увеличение мощности ядерной энергетики на 16,5% в период с 2015 по 2020 год. В 2018 году на долю Китая приходилось 45 процентов мирового роста производства возобновляемой энергии, что больше, чем на всю ОЭСР вместе взятую.Поскольку Китай продолжает увеличивать долю возобновляемых источников энергии, ожидается, что он превысит 15-процентный целевой показатель, установленный в Копенгагенском соглашении.

Может потребоваться дополнительный толчок, если Китай собирается достичь целей, установленных Парижским соглашением. Одна из целей соглашения - удержать повышение глобальной температуры в 21 веке на два градуса Цельсия по сравнению с доиндустриальным уровнем. Подсчитано, что Китаю потребуется повысить свою цель по потреблению неископаемого топлива с текущей цели в 15 процентов до 26 процентов к 2020 году, чтобы достичь этой цели.

.

Смотрите также

 
Copyright © - Теплицы и парники.
Содержание, карта.