热力图

介绍如何利用 Storm 框架实时构建热力图。通过对海量数据流进行实时处理和分析，展示数据在空间上的分布趋势。文章将探讨数据预处理、实时计算、热力图生成等关键步骤，并结合实际案例阐述该技术的应用价值。

海量信息的快速增长，数据挖掘技术应运而生。该技术通过数据分析，导出关键信息，辅助决策和规划，改善图书馆服务质量。具体案例展示了如何通过数据分析，获得隐藏数据规律和影响因素，从而提升决策水平。

建议使用 TEOS-10 或 GSW-Python 来实现海水热力学方程式计算。这两个软件包都提供 gsw 模块，功能基本一致。其中，python-gsw 是 48 项方程式的纯 Python 实现，而 GSW-Python 是最新 72 项方程式的 C 封装版本，性能更佳。 注意： 原先的 python-gsw 模块已被新的 TEOS-10 实现取代。 海水库 (GSW TEOS 10) 提供了多种海水属性计算功能，与 gibbs 库中的功能有对应关系： | 属性 | gibbs 库函数 | 海水库函数 ||-------------------|-----------------------------|-----------------------------------------------|| 绝对盐度 | 不适用 | gsw.SA_from_SP(SP, p, long, lat) || 保守温度 | 不适用 | gsw.CT_from_t(SA, t, p) || 密度（原位密度） | sw.dens(SP, t, p) | gsw.rho_CT(SA, CT, p) 或 gsw.rho(SA, t, p) || 势密度 | sw.pden(SP, t, p, pr) | gsw.rho_CT(SA, CT, pr) || 潜在温度 | sw.ptmp(SP, t, p, pr) | gsw.ptmp(SA, t, p, pr) |

以电子压焓图形式列出常用制冷剂的热力学性质数据。

这些脚本允许用户从饱和水和制冷剂134a中查找和内插热力学变量表A4、A5和A11、A12中的数据。用户必须提供至少两个热力学变量才能使用这些脚本。

再热再生兰金循环的热力学分析与 MATLAB 实现 该程序模拟了理想和实际的再热再生兰金循环，并计算了涡轮出口处的蒸汽质量分数以及循环效率。 程序功能： 计算理想情况下（涡轮和泵具有 100% 等熵效率）的循环状态点参数。 计算实际循环中各状态点的参数，考虑了涡轮和泵的等熵效率。 绘制循环的 T-s 图。 程序特点： 使用 MATLAB 编写，代码清晰易懂。 用户可以自定义输入参数，例如涡轮入口温度和压力、冷凝器压力等。 可以方便地扩展到其他类型的热力循环分析。 应用领域： 热力学课程教学与研究 火力发电厂性能分析与优化 余热回收系统设计

视频详细介绍了基于Logstash、Storm和Kafka构建的实时热力学分析框架，特别涵盖了Storm与其他多个框架的集成及源码解析。

这个zip文件包含了用于估算纯物质热力学性质的方程，包括范德瓦尔斯、Redlich-Kwong-Soave、Redlich-Kwong、彭罗宾逊等三次状态方程。另外还包括了瓦格纳、Clapeyron（以及其简化的Clasius-Clapeyron）、Rackett等饱和特性相关性的方程，用于计算饱和液体体积。Soave对三次状态方程进行了修改，以更好地利用实验数据估计饱和特性。