阿伏加德罗常数

摘要： 纵观近几年全国各地的高考化学试题可以发现,高考中对阿伏加德罗常数的考查具有稳定性与连续性,充分体现了“基础性、综合性、应用性、创新性”等方面的考查要求.

摘要： 有关阿伏加德罗常数的计算与分析是历年来全国各地高考命题的热点也是重点,每年的题量和题型保持相对稳定,不但考查以基础知识为载体的一些相对简单的计算,还考查考生的知识综合应用能力和分析判断能力.本文例析相关试题,以期能提高解答此类试题的准确率.

摘要： 一个碳-12原子的质量是1.99× 10^(-23) g(近似值为2× 10^(-23)g),假定一台天平的称量底限是1 g(小于1 g的读数为零),那么抓“一把”碳原子来称,这“一把”碳原子至少有几个?0.5×10^(23)个!这是个天文数字。之前我们已经有过一个基准值,“碳-12原子质量的1/12”,谁的基准?原子量的基准。

摘要： 阿伏加德罗常数是联系微观世界和宏观物质的桥梁和纽带,也是历年来全国各地高考的命题热点,而且题量和题型保持相对稳定.它不但考查考生以基础知识为载体的一些相对简单的计算,也考查综合应用知识解决问题的能力和分析判断的能力.

摘要： 有关"物质的量"近年来一直被列入中学化学教材的重点知识环节。学生应更好地理解和掌握有关"物质的量"的知识。一、考查有关物质的量的概念此类试题主要考查物质的量、摩尔、阿伏加德罗常数、摩尔质量、气体摩尔体积、物质的量浓度等有关物质的量的概念,掌握这些概念的含义和使用条件是解题的关键。

摘要： 阿伏加德罗常数正误的判断是高考考查的热点,为帮助学生掌握其解题方法,避免出现错误,现就其常见考查方式举例进行分析,供学生参考.

摘要： 以苏教版实验化学课题"阿伏加德罗常数的测定"为例,引导学生在"做"中"学",能够利用电解电镀的方法测得阿伏加德罗常数,科学探究的一般过程贯穿整个课堂,实践并展现以化学核心素养为本的任务型教学模型特点.

摘要： 阿伏加德罗常数(N_(A))是高中化学重要的基本概念,伴随整个高中化学学习过程,是各级各类考试必考知识点,内容涉及基本概念和理论、元素化合物、有机化学、化学计算等各个板块。现将常见考查内容总结如下,以期对学生的复习迎考有所帮助。

摘要： 有关阿伏加德罗常数(NA)正误的判断融有关物质的量的计算与基本概念和基本理论、元素化合物、物质结构、化学反应原理等知识为一体,在考查化学基础知识的同时,能充分考查考生分析问题与解决问题的能力,现以2021年高考有关阿伏加德罗常数试题为例说明其解题思路与解题方法,供参考。例1(全国理综甲卷)NA为阿伏加德罗常数的值。下列叙述正确的是()。

摘要： 阿伏加德罗常数是高中化学中的一个重要的化学计量概念.2018年第26届国际计量大会对阿伏加德罗常数予以重新规定.在综述其定义的变化原因的基础上,探讨定义的新变化对高中化学教学带来的影响,并对一线教师提出了具体的教学建议.

摘要： 本文介绍了国际阿伏加德罗常数项目最新进展以及中国计量科学研究院在该研究领域所取得的最新成果。对目前阿伏加德罗常数研究所遇到的主要问题，即硅球表面层结构状态研究进行了分析、展望，提出了今后研究的方向和预期效果。

摘要： 阿伏加德罗常数是一个基本物理常数，它是一摩尔物质所包含的实物粒子个数。阿伏加德罗常数在数值上与0.012 kg基态碳-12的原子数目相等，因此，测定了阿伏加德罗常数即复现了摩尔。rn 测定阿伏加德罗常数就是要准确确定一定质量物质所包含的原子个数，这是一个极富挑战性的课题，也是实现用原子质量重新定义千克的有效途径。阿伏加德罗常数是联系宏观世界与微观世界的桥梁，它的测定已经成为现代物理化学领域的前沿课题。对于在原子，分子层次和量子水平上研究和解决计量基标准问题十分重要。摩尔是国际单位制七个基本单位之一。在2005年94届国际度量衡大会上采纳了一项建议，准备重新定义千克、安培、开尔文和摩尔，以便使这些基本单位和普朗克常数、基本电荷量、波尔兹曼常数和阿伏加德罗常数值相联系。国际计量大会建议各国国家实验室进行这方面的实验努力，力争在2011年实现基本单位的重新定义。本文介绍阿伏加德罗常数测定原理。

摘要： 阿伏加德罗常数(Avogadro Constant,NA)是一个重要的基本物理常数,它的精确测定将有助于重新定义2个国际基本单位——千克(kg)和摩尔(mol),因而引起了人们的(广)泛关注并对其开展了深入的研究.为了重新定义千克,要求NA的相对测量不确定度优于2×10-8.本文介绍了用X光晶体密度法(x-Ray Crystal Density,XRCD)测量NA的基本过程,分析了测量不确定度的评估方法,提出了提高NA测量精度的关键技术——将椭偏仪和扫描机构相结合测量矽球表面氧化层的平均厚度并对直径测量结果进行补偿.通过该技术,有望将NA测量不确定度提高至2×10-8量级,从而有助于推进对千克和摩尔的重新定义工作。

摘要： 本发明涉及一种光伏电站功率异常数据辨识方法及装置，该方法以光伏电站有功功率数据为研究对象，结合光伏电站功率数据的多种影响因素，运用模糊聚类算法对功率曲线进行聚类；依据光伏电站异常数据判别准则对明显的异常数据进行辨识。采用剔除异常数据后的数据集训练光伏功率预测模型，可以有效提高光伏电站的预测精度和预测效率，具有广泛的工程应用价值。

摘要： 本发明涉及一种光伏电站异常数据清洗的方法，该方法包括以下步骤：⑴选取原始数据：收集某个光伏电站的历史运行数据以及历史气象数据为原始数据样本，并确认样本分布情况；⑵建立数据索引：对原始数据样本中的环境数据以及光伏电站历史功率数据进行标签，按照时间轴进行数据对齐；⑶二步分位数算法的第一步：按照辐照度和功率数据关系进行清洗；⑷二步分位数算法的第二步：按照温度和功率数据关系进行清洗；⑸清洗结果整理：将第二步清洗后的数据进行重新整理，按照辐照度、温度以及功率三种参数种类对结果数据进行重构，使正常数据的分布趋势符合光伏阵列多维理论电气参数关系即可。本发明具有有效性和可行性。

摘要： 本发明提供一种光伏电站异常数据序列提取方法，根据若干健康电站的原始电气数据序列建立完整数据序列样本集，对数据序列进行偏差率及马氏距离计算，设定健康阈值，实现正常、异常标记；再设计训练支持向量机模型对样本集中所有数据序列进行分类，之后对多种类数据序列进行支持向量机状态判定，验证方法的可靠性与有效性，最后可将该模型对问题电站中的海量数据进行异常数据序列提取，从而达到异常组串的定位效果。

摘要： 碱金属离子嵌入重构光伏玻璃表面提升透光率的方法，它是要解决现有的光伏封装玻璃的透过率低及溶胶凝胶镀膜难以继续提升的问题，本方法：将碱金属离子溶液喷涂在光伏玻璃的上表面，再将光伏玻璃放入直流电场装置中，电场正极位于光伏玻璃上表面的溶液一侧，电场负极位于光伏玻璃下表面一侧，通电施加电场处理，碱金属阳离子嵌入至玻璃表面，然后清洗并烘干，完成碱金属离子嵌入光伏玻璃表面来降低介电常数。本方法得到的光伏玻璃，在1100～400nm光波段范围内透过率提升1％～1.5％。可用于光伏领域或光学透镜领域。

摘要： 本发明涉及一种用于光伏发电的电力运行异常数据监测系统，包括：光照强度采集器，光照传感器将检测到的太阳光照强度数据传送至数据处理控制器，数据处理控制器连接有数据库；数据处理控制器还连接有仿真建模模块，仿真建模模块输出模拟电流值、模拟电压值以及模拟功率值；数据处理控制器还连接有电力数据采集器，电力数据采集器对太阳能电池板的输出端进行数据采集；数据处理控制器还连接有数据比对模块，数据比对模块对仿真建模模块模拟得到的模拟电流值、模拟电压值、模拟功率值与电力数据采集器采集到的实际电流值、实际电压值、实际功率值进行比对。

摘要： 本发明提供的一种光伏功率异常数据识别方法及系统，包括：基于光伏功率、辐照度、温度、湿度的历史数据结合D藤结构构建条件概率分布计算模型；利用条件概率分布计算的逆过程，对所述条件概率分布计算模型中每个光伏功率进行置信区间估计；根据所述每个光伏功率的置信区间估计对所述光伏功率进行异常识别；能够较为准确地刻画光伏功率、辐照度、温度及湿度高维变量之间的相依关系，且提供的异常数据识别方法具有更高的可靠性及准确率。

摘要： 本发明公开了一种光伏功率异常数据的识别方法、装置、可读介质及电子设备，该方法包括：获取时间间隔规整的光伏功率数据；对所述光伏功率数据进行预处理，确定处理后的光伏功率数据；确定所述处理后的光伏功率数据对应的变化率数据；对所述变化率数据进行聚类处理，基于所述聚类处理结果，识别出光伏功率异常数据。本发明提供的技术方案通过对数据质量进行有效提升后再进行正常数据的自聚合和异常数据的标注，在全局维度利用数据特征提升识别的灵活性和自适应性，并提升异常数据的识别精度。

摘要： 本发明适用于计算机领域，提供了一种光伏功率异常数据的识别方法、装置及终端设备，其中，所述方法包括：获取不同时间下光伏电站的光伏功率，得到时序功率数据集；采用K‑means聚类算法对所述时序功率数据集进行聚类，得到聚类数据集；基于所述聚类数据集，计算所述数据点和所述数据点所对应的聚类中心的偏差，得到偏差数据集；采用DBSCAN对所述偏差数据集进行聚类，得到异常数据距离阈值；基于所述聚类中心和所述异常数据距离阈值，对所述偏差数据集进行分类，得到异常数据集。本发明通过K‑means和DBSCAN二阶聚类算法对光伏功率异常数据识别，在全局维度利用数据特征提升了异常识别的灵活性和自适应性。

摘要： 一种基于异常数据序列提取的光伏组串诊断方法，其特征是先计算得到光伏组串电气数据偏差率序列集合，再利用K‑Means算法建立异常状态判断阈值，该阈值用于初步判断光伏组串是否存在异常。为达到上述目的，本发明所叙述的光伏组串诊断方法的步骤有基准样本偏差率序列集的获取，阈值的计算，判断异常。其特征是能够实现对光伏电站直流侧组串的异常状态判断，为进一步分析异常的原因提供基础。

摘要： 本发明适用于计算机领域，提供了一种光伏功率异常数据的识别方法及装置，其中，所述方法包括：获取待测试时间下光伏电站的光伏功率，得到功率时间序列；将所述功率时间序列分解为长期趋势、周期趋势和残差；计算所述残差的标准差和均值；根据残差的标准差和均值对所述残差进行分类，得到异常数据集。本发明将功率时间序列分解为长期趋势、周期趋势和残差，然后根据残差的标准差和均值对光伏功率异常数据进行识别，从而解决了现有技术中基于太阳辐照度与光伏功率的关系和采用概率统计中的离群数据辨识方法来识别异常数据所导致的异常数据识别误差大的问题。