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)一個在意大利的非住宅的天然氣消費(fèi)量長期預(yù)測模型。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，對于這個范圍，確定了必要的解釋變量。這個成功的進(jìn)行了模型的驗證，表明它保證精度令人滿意的水平

2、。結(jié)果：在短期和長期彈性估計下，顯示出了國內(nèi)人均生產(chǎn)總值（ GDP）對于天然氣消費(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)量會很大程度上改變。實踐意義：本次分析的結(jié)果可以幫助能源管理人員成功的設(shè)計合適的能量管理策略。特別是，彈性的測定在建立適當(dāng)?shù)亩▋r政策的實際意義，而長期預(yù)測指估計所需的供應(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；彈性；情景分析；線性回歸1. 介紹 意大利是歐洲最高的國家股之一天然

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)者在歐盟德國后（78億立方米）和英國（83億立方米）2。鑒于這些事實，這是至關(guān)重要的，以便能夠預(yù)測天然氣消費(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)施計劃在以最佳的方式。失敗這三個目標(biāo)之一會導(dǎo)致因不穩(wěn)定性在意大利能源系統(tǒng)，國家的不平衡的能源結(jié)構(gòu)，很大程度上依賴于天然氣。 就市場而言，它檢測到主導(dǎo)運(yùn)營商是ENI，原國家壟斷者，約27的市場份額總銷售給最終客戶，再有就是ENEL公司約12的市場份額，第三是運(yùn)營商與陳冠希約112。因此，前三個運(yùn)營商控

4、制約50市場，而前二十運(yùn)營商代表約市場，其余16的84是由288分小和非常小的經(jīng)營者2。鑒于此，可以說該市場非常集中。天然氣消費(fèi)量的歷史趨勢報告圖 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，因為它直接關(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)可變成本競爭設(shè)置主要受燃料價格的影響，不同的植物，可在市場上。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，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)過程中，即使一個相當(dāng)大的份額很難估計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)實質(zhì)上，由于供熱需求。通過分析圖。 1，它能夠檢測到，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。這一增長是由于自由化發(fā)電部門，即使許多玩家通過建立一個有關(guān)數(shù)字組合進(jìn)入意大利市場循環(huán)燃?xì)鉁u輪機(jī)，其中升壓天然氣的消耗。通過觀察過去五年的趨勢，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)一個預(yù)測模型對于非住宅天

6、然氣消費(fèi)在意大利通過利用回歸模型。從上面提到的數(shù)據(jù)，檢測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)見未來的消費(fèi)。在低于或高于估計的需求可能導(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，因為它允許以分析影響該外部解釋常見的用途（即國內(nèi)生產(chǎn)總值的變量，價格等）對消耗，導(dǎo)致制定一個數(shù)據(jù)模型的光（即數(shù)據(jù)挖掘的成本最小化的實際利益） 。此外，使用回歸模型的有無可置疑的優(yōu)點(diǎn)是允許消費(fèi)方程的確定用比較簡單的結(jié)構(gòu)，它可以很容易地實現(xiàn)在更復(fù)雜的規(guī)劃模型（即市場模擬器） 。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。本論文的第一個目的是要分析的非住宅天然氣消費(fèi)量，通過估計消費(fèi)方程利用回歸模型。第二個目標(biāo)是提出自然準(zhǔn)確的預(yù)測天然氣消費(fèi)量到2030年，開發(fā)方案分析通過建立解釋變量的不同預(yù)測，為了研究其對天然氣消費(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，誰可以實現(xiàn)成功的通過準(zhǔn)確的預(yù)測和分析策略。特別是，價格和收入彈性的知識有助于天然氣銷售公司，以設(shè)計合適的定價策略并允許公共當(dāng)局實施的需求方便側(cè)管理政策。然而，估計未來的消費(fèi)有助于設(shè)計最優(yōu)采購策略并計劃所需的基礎(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6.

8、 結(jié)論 本文介紹了一個意大利非住宅的天然氣消費(fèi)預(yù)測模型。確定了消費(fèi)驅(qū)動程序并對此進(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)的古典形式方程對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證,即使在一個有復(fù)雜趨勢的消費(fèi)模式，都顯示出了良好的預(yù)測能力。結(jié)果顯示,長期價格彈性很低,約0.28,對于一個人均國內(nèi)生產(chǎn)總值,即2.71;而被檢測的平均最低氣溫對非居民用氣量影響明顯,短期彈性約為0.34,長期彈性0.84。彈性價格低可能是由于有限的大量的選項和公司的相對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)致有二十四個測定顯著方案。通過分析獲得的情況下,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,突顯出增長率從2011年至2030年,分別從0.9%到2.9%不等。估計彈性、消費(fèi)預(yù)測和評論包含在本文將有助于能源規(guī)劃者對意大利和政策制定者在構(gòu)建未來情景天然氣行業(yè)。特別是,估計可能會提出有幫助在新基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃和物理存儲的設(shè)計。此外,GDP和的估計設(shè)計適當(dāng)?shù)膬r格彈性具有特殊的意義在能源行業(yè)定價政策。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▉磉M(jìn)行天然氣壓縮因子的有效估計摘要:天然氣的壓縮因子（ Z因子）在許多氣藏工程計算中是必要的。此參數(shù)的準(zhǔn)確測定是至關(guān)重要的，它需要大量石油工程中使用的模擬器。雖然對于氣體中壓縮因子的預(yù)測的研究已經(jīng)在許多文獻(xiàn)中報道，該參數(shù)的準(zhǔn)確預(yù)測仍是文獻(xiàn)中爭論的話題。為了這個目的，一個新的軟件計算方法，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)明出來了。該模型的開發(fā)和測試，使用了一個由2200多樣品的酸甜氣體成分組成

11、的大型數(shù)據(jù)庫。這個開發(fā)出來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)測天然氣壓縮因子。由開發(fā)的智能模式計算出的偏差因子值也與其他知名實證關(guān)系預(yù)測進(jìn)行比較。統(tǒng)計誤差分析表明，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)測模型，以0.19 的平均絕對相對誤差對比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，因為它的豐富性，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算，天然氣的壓縮因子是必要的燃?xì)庥嬃?，氣體壓縮，管道的設(shè)計和地面設(shè)施（艾則孜等，2010; Elsharkawy，2004）。常見的實驗偏差系數(shù)值的來源測量,狀態(tài)方程(EoS)和經(jīng)驗相關(guān)性。最可靠，最準(zhǔn)確的方法來獲得物理性能從精確的實驗測量。這些實驗昂貴和耗時的，這是不可能測量對于天然氣（艾哈邁德的所有可能的組合特性，2001）。然而，當(dāng)實驗室分析是不可用時，它是經(jīng)驗關(guān)系和狀態(tài)（EOS）方程的任務(wù)估計石油流體性質(zhì)作

13、為水庫的函數(shù)容易得到的特性（艾哈邁德，1989）。經(jīng)驗相關(guān)性，這是用來預(yù)測天然氣Z因子，是更容易和比狀態(tài)方程更快。有時，這些相關(guān)行業(yè)具有相似的精度狀態(tài)方程（Elsharkawy，2004）。此外，國家（EOS）方程是更比經(jīng)驗關(guān)系，涉及到大量復(fù)雜的參數(shù)，這需要更復(fù)雜和更長的計算。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）。這項研究提出了一個新的組分模型天然氣壓縮因子基于支持向量估計機(jī)建模方法?？偣?249個數(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)驗公式（貝格斯和布瑞爾，1973;庫馬爾，2004;Heidaryan等，2010;。艾則孜等，2010;。Sanjari和居士，2012）和幾個標(biāo)準(zhǔn)來評估開發(fā)模型，包括決定系數(shù)（R2），平均相對誤差（ARE），平均相對誤差（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)評估技術(shù)。然后,背景的提出的模型和計算過程中討論隨后的章節(jié)。和驗證的準(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)測天然氣偏差系數(shù)。加上模擬退火（CSA）是優(yōu)化用于測定最小二乘支持向量機(jī)超參數(shù)的測定。為了實現(xiàn)研究目標(biāo)，2249個數(shù)據(jù)集的實驗條件范圍覆蓋了從公開的文獻(xiàn)中收集的構(gòu)建和測