外文翻譯在意大利的非住宅天然氣消費(fèi)情況分析

1、英文翻譯AScenario analysis of nonresidential natural gas consumption in Italy.Applied Energy 113 (2014) 392403Vincenzo Bianco , Federico Scarpa, Luca A. Tagliafico在意大利的非住宅天然氣消費(fèi)情況分析摘要:本文的目的是開發(fā)一個(gè)在意大利的非住宅的天然氣消費(fèi)量長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型。經(jīng)濟(jì)和氣候數(shù)據(jù)的影響，以及被認(rèn)為是監(jiān)管變化的影響。方法：該模型是利用回歸模型和開發(fā)的，對(duì)于這個(gè)范圍，確定了必要的解釋變量。這個(gè)成功的進(jìn)行了模型的驗(yàn)證，表明它保證精度令人滿意的水平

2、。結(jié)果：在短期和長(zhǎng)期彈性估計(jì)下，顯示出了國(guó)內(nèi)人均生產(chǎn)總值（ GDP）對(duì)于天然氣消費(fèi)量有巨大影響力。二零四消費(fèi)方案提出，表明在2030非居住在意大利的天然氣消費(fèi)量預(yù)計(jì)將在32和46（的BCM億立方米）。 由此可以得出結(jié)論，非居民天然氣消費(fèi)量的增加與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的變化密切相關(guān)，非住宅的天然氣消費(fèi)量會(huì)很大程度上改變。實(shí)踐意義：本次分析的結(jié)果可以幫助能源管理人員成功的設(shè)計(jì)合適的能量管理策略。特別是，彈性的測(cè)定在建立適當(dāng)?shù)亩▋r(jià)政策的實(shí)際意義，而長(zhǎng)期預(yù)測(cè)指估計(jì)所需的供應(yīng)合同的數(shù)量和規(guī)劃新的有用的支持基礎(chǔ)設(shè)施。關(guān)鍵字: 天然氣消費(fèi)量；預(yù)測(cè)；彈性；情景分析；線性回歸1. 介紹 意大利是歐洲最高的國(guó)家股之一天然

3、氣在能源結(jié)構(gòu)。具體地講，它表示40的而一次能源消費(fèi)，在2010年的381，2011元。 2011年，意大利，以其76億立方米，導(dǎo)致要天然氣的第三消費(fèi)者在歐盟德國(guó)后（78億立方米）和英國(guó)（83億立方米）2。鑒于這些事實(shí)，這是至關(guān)重要的，以便能夠預(yù)測(cè)天然氣消費(fèi)量準(zhǔn)確度好，以管理供應(yīng)合同，本土生產(chǎn)和基礎(chǔ)設(shè)施計(jì)劃在以最佳的方式。失敗這三個(gè)目標(biāo)之一會(huì)導(dǎo)致因不穩(wěn)定性在意大利能源系統(tǒng)，國(guó)家的不平衡的能源結(jié)構(gòu)，很大程度上依賴于天然氣。 就市場(chǎng)而言，它檢測(cè)到主導(dǎo)運(yùn)營(yíng)商是ENI，原國(guó)家壟斷者，約27的市場(chǎng)份額總銷售給最終客戶，再有就是ENEL公司約12的市場(chǎng)份額，第三是運(yùn)營(yíng)商與陳冠希約112。因此，前三個(gè)運(yùn)營(yíng)商控

4、制約50市場(chǎng)，而前二十運(yùn)營(yíng)商代表約市場(chǎng)，其余16的84是由288分小和非常小的經(jīng)營(yíng)者2。鑒于此，可以說(shuō)該市場(chǎng)非常集中。天然氣消費(fèi)量的歷史趨勢(shì)報(bào)告圖 1，凡總消費(fèi)三大貢獻(xiàn)突出顯示，即熱電發(fā)電廠，住宅和非住宅。在熱電發(fā)電廠的天然氣消費(fèi)量鏈接到電力市場(chǎng)，因?yàn)樗苯雨P(guān)系到在氣體產(chǎn)生的電力燃料的發(fā)電廠。量所產(chǎn)生的電力是根據(jù)可變成本競(jìng)爭(zhēng)設(shè)置主要受燃料價(jià)格的影響，不同的植物，可在市場(chǎng)上。天然氣的居民消費(fèi)是由需求決定的采暖，衛(wèi)生用水和廚房設(shè)施的住宅建筑物。主要消費(fèi)驅(qū)動(dòng)程序由代表供暖季節(jié)，人口和建筑物的外部溫度特性（即絕緣，設(shè)施等）。非居民天然氣消費(fèi)代表的用法相關(guān)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，尤其是工業(yè)（天然氣即制造，食品，建筑

5、等）和服務(wù)（即辦公室，商店，保健等）。它可以假定天然氣消耗在工業(yè)部門，主要用于在生產(chǎn)過(guò)程中，即使一個(gè)相當(dāng)大的份額很難估計(jì)為也用于加熱的目的（非常大的產(chǎn)業(yè)，即加熱建筑物），而在服務(wù)業(yè)的消費(fèi)實(shí)質(zhì)上，由于供熱需求。通過(guò)分析圖。 1，它能夠檢測(cè)到，截至1995年，非住宅天然氣消費(fèi)占最大份額總的，而火電1995年以后急劇增加植物消耗的檢測(cè)。這一增長(zhǎng)是由于自由化發(fā)電部門，即使許多玩家通過(guò)建立一個(gè)有關(guān)數(shù)字組合進(jìn)入意大利市場(chǎng)循環(huán)燃?xì)鉁u輪機(jī)，其中升壓天然氣的消耗。通過(guò)觀察過(guò)去五年的趨勢(shì)，可以大致表示，天然氣消費(fèi)量的35，是由于熱發(fā)電廠，35的非住宅消費(fèi)，30為住宅用途。本文件的目的是開發(fā)一個(gè)預(yù)測(cè)模型對(duì)于非住宅天

6、然氣消費(fèi)在意大利通過(guò)利用回歸模型。從上面提到的數(shù)據(jù)，檢測(cè)出非住宅部門代表相關(guān)部分（ 30億立方米，幾十億立方米總消費(fèi)量的，每年） ，因此為了保證供應(yīng)的安全性，有必要準(zhǔn)確地預(yù)見(jiàn)未來(lái)的消費(fèi)。在低于或高于估計(jì)的需求可能導(dǎo)致有關(guān)經(jīng)濟(jì)損失都最終客戶和天然氣批發(fā)商。在目前的情況下，回歸模型被認(rèn)為是本最佳的選擇，因?yàn)樗试S以分析影響該外部解釋常見(jiàn)的用途（即國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的變量，價(jià)格等）對(duì)消耗，導(dǎo)致制定一個(gè)數(shù)據(jù)模型的光（即數(shù)據(jù)挖掘的成本最小化的實(shí)際利益） 。此外，使用回歸模型的有無(wú)可置疑的優(yōu)點(diǎn)是允許消費(fèi)方程的確定用比較簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)，它可以很容易地實(shí)現(xiàn)在更復(fù)雜的規(guī)劃模型（即市場(chǎng)模擬器） 。盡作者所知，這是首次嘗試，

7、在科學(xué)文獻(xiàn)中使用，以進(jìn)行詳細(xì)分析自然在意大利的天然氣消費(fèi)，注重非住宅領(lǐng)域。本論文的第一個(gè)目的是要分析的非住宅天然氣消費(fèi)量，通過(guò)估計(jì)消費(fèi)方程利用回歸模型。第二個(gè)目標(biāo)是提出自然準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)天然氣消費(fèi)量到2030年，開發(fā)方案分析通過(guò)建立解釋變量的不同預(yù)測(cè)，為了研究其對(duì)天然氣消費(fèi)量的影響。據(jù)認(rèn)為包含在本文中的信息是有用的能源規(guī)劃者和決策者，誰(shuí)可以實(shí)現(xiàn)成功的通過(guò)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和分析策略。特別是，價(jià)格和收入彈性的知識(shí)有助于天然氣銷售公司，以設(shè)計(jì)合適的定價(jià)策略并允許公共當(dāng)局實(shí)施的需求方便側(cè)管理政策。然而，估計(jì)未來(lái)的消費(fèi)有助于設(shè)計(jì)最優(yōu)采購(gòu)策略并計(jì)劃所需的基礎(chǔ)設(shè)施。 圖1天然氣消費(fèi)在意大利為不同部門使用的歷史趨勢(shì)6.

8、 結(jié)論 本文介紹了一個(gè)意大利非住宅的天然氣消費(fèi)預(yù)測(cè)模型。確定了消費(fèi)驅(qū)動(dòng)程序并對(duì)此進(jìn)行討論，提出了一種單方程需求模型。該模型采用標(biāo)準(zhǔn)的古典形式方程對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,即使在一個(gè)有復(fù)雜趨勢(shì)的消費(fèi)模式，都顯示出了良好的預(yù)測(cè)能力。結(jié)果顯示,長(zhǎng)期價(jià)格彈性很低,約0.28,對(duì)于一個(gè)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值,即2.71;而被檢測(cè)的平均最低氣溫對(duì)非居民用氣量影響明顯,短期彈性約為0.34,長(zhǎng)期彈性0.84。彈性價(jià)格低可能是由于有限的大量的選項(xiàng)和公司的相對(duì)成本較高切換到其他主要能源。為了執(zhí)行預(yù)期消費(fèi)的情景分析，解釋變量和監(jiān)管的不同變陣框架的建議，導(dǎo)致有二十四個(gè)測(cè)定顯著方案。通過(guò)分析獲得的情況下,得出的結(jié)論是,在2030

9、年天然氣消費(fèi)大約32和46立方米之間預(yù)期,突顯出增長(zhǎng)率從2011年至2030年,分別從0.9%到2.9%不等。估計(jì)彈性、消費(fèi)預(yù)測(cè)和評(píng)論包含在本文將有助于能源規(guī)劃者對(duì)意大利和政策制定者在構(gòu)建未來(lái)情景天然氣行業(yè)。特別是,估計(jì)可能會(huì)提出有幫助在新基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃和物理存儲(chǔ)的設(shè)計(jì)。此外,GDP和的估計(jì)設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)膬r(jià)格彈性具有特殊的意義在能源行業(yè)定價(jià)政策。英文原文 A英文翻譯BEfficient estimation of natural gas compressibility factor using a rigorous method.Journal of Natural Gas Science and

10、 Engineering 16 (2014) 8e17Amir Fayazi , Milad Arabloo, Amir H. Mohammadi 使用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒▉?lái)進(jìn)行天然氣壓縮因子的有效估計(jì)摘要:天然氣的壓縮因子（ Z因子）在許多氣藏工程計(jì)算中是必要的。此參數(shù)的準(zhǔn)確測(cè)定是至關(guān)重要的，它需要大量石油工程中使用的模擬器。雖然對(duì)于氣體中壓縮因子的預(yù)測(cè)的研究已經(jīng)在許多文獻(xiàn)中報(bào)道，該參數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)仍是文獻(xiàn)中爭(zhēng)論的話題。為了這個(gè)目的，一個(gè)新的軟件計(jì)算方法，即，最小二乘支持向量機(jī)（ LSSVM ）的建模與優(yōu)化耦合模擬退火優(yōu)化技術(shù)，發(fā)明出來(lái)了。該模型的開發(fā)和測(cè)試，使用了一個(gè)由2200多樣品的酸甜氣體成分組成

11、的大型數(shù)據(jù)庫(kù)。這個(gè)開發(fā)出來(lái)的模型作為氣體組成的函數(shù)（ C1eC7þ，H2S ，CO2，和N2 摩爾百分比），即C7þ ，壓力和溫度的分子量，可以預(yù)測(cè)天然氣壓縮因子。由開發(fā)的智能模式計(jì)算出的偏差因子值也與其他知名實(shí)證關(guān)系預(yù)測(cè)進(jìn)行比較。統(tǒng)計(jì)誤差分析表明，所研制的最小二乘支持向量機(jī)模型優(yōu)于現(xiàn)有的所有預(yù)測(cè)模型，以0.19 的平均絕對(duì)相對(duì)誤差對(duì)比0.999 。從目前的研究結(jié)果表明，最小二乘支持向量機(jī)可更準(zhǔn)確，更可靠的預(yù)測(cè)天然氣壓縮因子。關(guān)鍵字: 天然氣；壓縮因子；最小二乘支持向量機(jī)；酸氣1 介紹天然氣在滿足世界能源需求方面的作用有一直在增加，因?yàn)樗呢S富性，通用性和清潔燃燒（王和伊科

12、諾米季斯，2009年）。天然氣通常含有一些量的重質(zhì)烴和非烴類的部件，有助于其屬性。重要的是要獲得的物理性質(zhì)進(jìn)行精確和可靠的估算天然氣的最佳利用和使用。在最上游和下游石油和天然氣工程計(jì)算，天然氣的壓縮因子是必要的燃?xì)庥?jì)量，氣體壓縮，管道的設(shè)計(jì)和地面設(shè)施（艾則孜等，2010; Elsharkawy，2004）。常見(jiàn)的實(shí)驗(yàn)偏差系數(shù)值的來(lái)源測(cè)量,狀態(tài)方程(EoS)和經(jīng)驗(yàn)相關(guān)性。最可靠，最準(zhǔn)確的方法來(lái)獲得物理性能從精確的實(shí)驗(yàn)測(cè)量。這些實(shí)驗(yàn)昂貴和耗時(shí)的，這是不可能測(cè)量對(duì)于天然氣（艾哈邁德的所有可能的組合特性，2001）。然而，當(dāng)實(shí)驗(yàn)室分析是不可用時(shí)，它是經(jīng)驗(yàn)關(guān)系和狀態(tài)（EOS）方程的任務(wù)估計(jì)石油流體性質(zhì)作

13、為水庫(kù)的函數(shù)容易得到的特性（艾哈邁德，1989）。經(jīng)驗(yàn)相關(guān)性，這是用來(lái)預(yù)測(cè)天然氣Z因子，是更容易和比狀態(tài)方程更快。有時(shí)，這些相關(guān)行業(yè)具有相似的精度狀態(tài)方程（Elsharkawy，2004）。此外，國(guó)家（EOS）方程是更比經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，涉及到大量復(fù)雜的參數(shù)，這需要更復(fù)雜和更長(zhǎng)的計(jì)算。最近的發(fā)展和應(yīng)用支持向量成功機(jī)建模解決各種疑難工程問(wèn)題已經(jīng)引起注意其在石油潛在的應(yīng)用業(yè)（Arabloo等人，2013;。Farasat等人，2013;。Shokrollahi等人，2013）。這項(xiàng)研究提出了一個(gè)新的組分模型天然氣壓縮因子基于支持向量估計(jì)機(jī)建模方法。總共2249個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，適用于各種天然氣，占地瘦，甜到豐富，

14、酸或酸氣體（H 2 S和CO 2）從公開文獻(xiàn)中收集的。建議模型的效率進(jìn)行比較常用的五種經(jīng)驗(yàn)公式（貝格斯和布瑞爾，1973;庫(kù)馬爾，2004;Heidaryan等，2010;。艾則孜等，2010;。Sanjari和居士，2012）和幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)估開發(fā)模型，包括決定系數(shù)（R2），平均相對(duì)誤差（ARE），平均相對(duì)誤差（阿勒）和均方根誤差（RMSE）。在下一節(jié)中,回顧在一些現(xiàn)有的偏差系數(shù)評(píng)估技術(shù)。然后,背景的提出的模型和計(jì)算過(guò)程中討論隨后的章節(jié)。和驗(yàn)證的準(zhǔn)確性模型檢查后在第四節(jié)。隨后,關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)目前在第五節(jié)提出了工作。5 總結(jié) 在這項(xiàng)研究中,作為最小二乘支持向量機(jī)技術(shù)作為一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法已經(jīng)應(yīng)用于預(yù)測(cè)天然氣偏差系數(shù)。加上模擬退火（CSA）是優(yōu)化用于測(cè)定最小二乘支持向量機(jī)超參數(shù)的測(cè)定。為了實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)，2249個(gè)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)條件范圍覆蓋了從公開的文獻(xiàn)中收集的構(gòu)建和測(cè)