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摘要:
通过国内船舶企业的调研数据,建立基于反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neutral Network,BP-ANN)的板材日切割量预测模型,实现对船舶修造工艺能耗及污染物排放的评估,并计算得到船舶工业的能耗及污染物排放指数.通过对能耗及污染物排放现状的深入分析,梳理国内船舶企业能耗及污染物排放特征及影响因素,并提出船舶企业节能环保体系的构建要点,为后续船舶修造工艺优化和船舶工业高质量发展提供科学依据.
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船舶
大气污染
排放控制
强制性
硫氧化物排放控制区(SECA)
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 国内船舶企业能耗及污染物排放
来源期刊 造船技术 学科
关键词 船舶工业 船舶修造工艺 能耗 污染物排放 BP-ANN
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 工艺与装备
研究方向 页码范围 55-61
页数 7页 分类号 X736.3
字数 语种 中文
DOI 10.12225/j.issn.1000-3878.2021.04.20210411
五维指标
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
船舶工业
船舶修造工艺
能耗
污染物排放
BP-ANN
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
造船技术
双月刊
1000-3878
31-1247/U
大16开
上海市中山南二路851号
1973
chi
出版文献量(篇)
1998
总下载数(次)
5
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