空气特性

本程序基于理想气体定律，对1大气压下的空气特性进行了插值计算。使用EES V9.430生成的燃气表，涵盖温度范围为[-193.15, 1226.85]摄氏度。在理想气体条件下，Cp、K、MU和Pr属性独立于压力。对于不同于1大气压的压力P，RHO、NU和ALPHA特性通过将给定温度下的RHO乘以1/P得到，并将NU和ALPHA除以P计算。

开源空气质量应用程序有助于浏览OpenAQ、CPCB和AirNow平台的数据。它支持数据可视化和统计分析，是一个代码整洁且功能强大的工具。

气体吸收是化工厂常用的单元操作，与液-液萃取类似，都涉及两种流体和一种待分配溶质。本例中，我们采用McCabe-Thiele图解法研究水吸收空气中丙酮的分离过程。用户可以通过滑块选择空气中丙酮的初始浓度和回收率（即用水从空气中提取的丙酮比例）。程序首先确定最小液气比（L/G），然后选择操作线斜率为1.25倍最小液气比。通过交替使用平衡曲线（红色）和操作线（蓝色）进行逐级计算，直至达到目标回收率，最终显示所需的平衡级数。平衡数据来自Henley和Seader [1]。 参考文献 [1] Henley EJ, Seader JD. Equilibrium-Stage Separation Operations in Chemical Engineering. Wiley, New York, 1981.

利用Matlab开发空气中吸收表面的计算方法，以确定吸收过程的平衡阶段数。

数据探索与预处理- 分析不同地点的空气质量数据。- 去除重复数据，处理缺失值。- 根据连续缺失小时数进行数据填充或删除。- 使用相邻地点数据填充缺失数据。- 划分数据集为训练集、验证集和聚合集。 建模方法- 使用 seq2seq 和 xgboost 模型预测未来 48 小时空气质量。

基于数据挖掘和机器学习，该研究比较了三种模型（LSTM、自回归和SVM）对德里地区PM2.5空气水平的预测能力。实验结果表明，支持向量回归模型在预测准确率方面优于其他模型，通过输入包括氮氧化物、二氧化硫等其他污染物的信息，模型能够更全面地预测PM2.5浓度。该研究重点关注了德里阿南德·维哈尔地区，这是一个严重受污染的地区。

粒子群是一种群体智能优化算法。其特性包括：-群体性：粒子群由多个粒子组成，每个粒子代表一个潜在的解。-最优解记忆：每个粒子都会记录自己的历史最优解，并通过信息共享在群体中传播。-全局最优解搜索：粒子群通过更新粒子的速度和位置，不断接近群体中目前已知的全局最优解。-随机性：粒子群算法中引入随机性，以避免陷入局部最优解。-可扩展性：粒子群算法易于扩展到高维复杂问题。

MooseFS 采用经典的分布式文件系统架构，提供以下功能： 分层文件结构: 使用熟悉的目录树结构组织文件。 POSIX 文件属性: 完整支持 POSIX 文件属性，包括权限、最后访问时间和修改时间等。 特殊文件支持: 支持块设备文件、字符设备文件、管道和套接字等特殊文件类型。 链接: 支持软链接（文件名指向目标文件）和硬链接（不同的文件名指向同一数据块）。 访问控制: 基于 IP 地址或密码进行访问控制，确保文件系统安全。

通过设置存储初始化参数 DB_SECUREFILE 为 ALWAYS、PERMITTED、NEVER 或 IGNORE，可开启 SecureFiles 特性。 使用 ALTER SESSION 或 SYSTEM 命令。 例如： ALTER SYSTEM SET db_securefile = 'ALWAYS';

利用2006～2010年空气质量监测数据，分析天津市“十一五”期间空气污染特征及变化趋势。