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北京将调控"燃气独立供暖"，我们拿什么设备做热源哪？我们意识到，必须将更高的性能、更工业级的功能引入家居采暖市场。我们可以重新设定对更具生态意识系统的期望，并显著区分我们的产品。简而言之，我们认识到一个重要的商业机会，一种全新的做事方式。热力循环热能与机械能之间的转换一般是通过工质在相应的热力设备中进行不断循环来实现。工质从某一初始状态历经加压、加热、膨胀以及冷却等过程后又回复到初始状态，称为工质经历了一个热力循环。吸收热量并能够输出功的循环叫做动力循环或热机循环，消耗功量把热量从低温物体转移给高温物体的循环称为制冷循环或热泵循环。根据热机循环的具体过程不同，热机循环分别有卡诺循环、斯特林循环、郎肯循环、回热循环、布莱登循环、狄塞尔循环、萨巴特循环、奥托循环等。近年来斯特林循环重新又引起人们的重视，其原因是人们为了某种需要，希望有一种能燃用任何燃料或利用任何一种热源热量的高效热机；另一方面传热学、流体力学知识以及对除空气以外其他工质知识的增长，也提供了制造实用斯特林发动机的可能性。数字孪生网络(DTN)

“数字孪生网络(DTN:Digitaltwinnetwork)”，即DTN定义为一个具有物理网络实体及虚拟孪生体,且二者可进行实时交互映射的网络系统.DTN具备四个核心要素:数据、模型、映射和交互;可以对物理网络进行高效的分析、诊断、仿真和控制.

DTN“三层三域双闭环”的设计架构.三层指物理网络层、孪生网络层和网络应用层;三域指孪生网络层数据域、模型域和管理域;“双闭环”是指孪生网络层内基于服务映射模型的“内闭环”仿真和优化,以及基于三层架构的“外闭环”对网络应用的控制、反馈和优化.

DTN面临的挑战包括全网络域内设备接口的兼容性问题、构建高效层次化模型的建模难度大、模型仿真和验证功能面临实时性挑战、以及大规模网络的数据采集和存储等规模性难题.构建数字孪生系统的五大关键技术,即目标驱动的网络数据采集、多元网络数据存储和服务、多维全生命周期网络建模、交互式可视化呈现、以及接口协议体系.

“元采暖”的核心是“大数据+智能算法”，通过“业务数据化-数据业务化”将荷-网-源-储等暖通业务全流程拆解为类似工业生产的流水线，智能算法进行调配组装。“业务数据化”就是将暖通业务所需的各项技能经验转化为数据，“数据业务化”就是不断选取有价值的数据应用于家居采暖场景并通过人工智能机器学习不断自我进化。“元采暖”能够将荷-网-源-储等设备设施拆解细化为无穷小的模块总成并且可标记、可检索，再通过智能算法的调用，便实现了对海量信息资源的无限应用的可能，可以根据不同场景、不同项目自动选取信息，高效智能地个性化调配组合各类热源设备。燃气锅炉两大件：锅+炉；热泵四大件：蒸发器+压缩机+冷凝器+节流阀；吸收式热泵五大件：发生器、冷凝器、蒸发器、吸收器和热交换器等。斯特林发动机主要由压缩腔、加热器、回热器、冷却器和膨胀腔等组成。炉(发生器)，锅(冷凝器或热交换器)，压缩机，蒸发器，吸收器，热交换器……优优组合，重构融合，会发生怎样的"化学反应"？以学术视域审视，市场上的真空锅炉是由炉(发生器)+锅(冷凝器或热交换器)等关键总成加上辅机模组。热驱动型热泵将热泵的驱动能源由电能转变为了热能,大大拓展了热泵的应用范围。将热驱动型热泵与斯特林技术进行结合可以充分发挥两者的优势。热驱动型斯特林热泵系统主要由斯特林发动机和斯特林热泵组成,斯特林发动机从高温热源吸热,并输出机械功带动斯特林热泵工作,同时发动机的放出的热量由余热回收装置进行回收,与热泵一起对供暖系统工作介质进行加热,从而提高了热驱动型热泵系统整体的COP值。电驱动热泵北京全市范围将禁止新增燃气独立供暖！替代方案：低谷电储能电站+耦合热泵(空气能水源热泵)+调峰燃气锅炉+大数据(元家居元采暖)。低谷电储能电站：一是省去了热泵用电增容扩容；二是低谷电价；三是全年参与电网调峰……耦合热泵(空气能污水热能)：一是COP＞3.5；二是锅炉烟气余热回收；三是锅炉烟气减污降氮；四是回收利用储能电站废热……热驱动热泵案例一我国的主要供暖方式仍是燃料锅炉，它的可靠性很高；但是燃烧产生的热量通过直接换热的方式满足建筑的热负荷，这种方法不够高效，排放物也较多。因此，为了降低能耗、减少污染，学者们提出了多种提高锅炉效率的方法，包括显热回收法、冷凝热回收法、热泵热回收法、开式吸收式热泵回收法等。这些技术确实有效果，可从一次能源的角度考虑，它们的效率总不会超过.0。为了使供热效率进一步提升，燃料驱动的吸收式热泵逐渐得到

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