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公式中获灵感,这群研究生在云上攻克铝电解能耗难题

本文分享自华为云社区《公式中获灵感,这群研究生在云上攻克铝电解能耗难题》,作者: 华为云社区精选。 E(耗电量)=U(电压)*I(电流)*t(时间) 在这个简单的公式背后,有一群来自北京科技大学的研究生团队,攻克了电解铝行业的耗能难题。 戳我查看完整版视频 面对“耗能大户”,他们从一个公式中获得灵感 谈到“铝”,这是大家再熟悉不过的一种金属材料,小到家里的门窗、笔记本电脑,大到汽车、航空航天制造都用到了它。伴随着金属铝的广泛应用,其主要生产制造方式铝电解工业产量也持续上涨。 高产量背后,却让铝电解成为工业领域最严重的“耗能大户”,根据《有色金属行业碳达峰实施方案》数据统计,2023年铝电解行业的总耗电量和总碳排放量都占到了全国总量的6%~7%左右。 彼时,就读于北京科技大学自动化学院的郭腾宇,因为一次电解铝厂的实习经历,萌生了将自己在校研究的课题与实际应用相结合的想法,以期攻克氧化铝电解过程产生的高能耗难题。回校之后,他拉上课题组内部几位志同道合的同门,大家一拍即合,综合了工厂的实际生产需求和痛点出发,从一个简单的公式中获得了灵感,提出一种可以有效降低耗电量的方法。 根据公式E=U*I...

云原生 Kafka AutoMQ 1.1.1-rc0 正式发布

AutoMQ 介绍 Apache Kafka 自诞生之日起,就以其卓越的设计和强大的功能,很快成为了流系统领域的事实标准。它不仅定义了现代流系统的架构,更以其独特的分布式日志抽象,为实时数据流的处理和分析提供了前所未有的能力。Kafka 的成功,在于它能够满足各种规模企业对于高吞吐量、低延迟数据处理的需求,经过多年的发展铸就了极其丰富的 Kafka 生态并被广泛应用于各种生产场景。 然而,随着云计算和云原生技术的飞速发展,Kafka 面临的挑战也日益严峻。传统的存储架构已难以适应云环境下用户对更优成本、弹性的诉求,这引发了大家对 Kafka 存储模型的重新思考。分层存储(Tiered Storage)一度被视为可能的解决方案,它试图通过将数据分层存储在不同的介质上,来降低成本并延长数据的生命周期。但实践表明,这种方法并没有彻底解决 Kafka 的痛点,反而增加了系统的复杂性和运维难度。 AutoMQ 是一个源代码开放的 Kafka 分叉项目,通过存算分离的方式将 Kafka 的存储层替换成了基于 S3 和 EBS 的共享存储架构,并且复用了 Kafka 100% 的计算层代码,保证...

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