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欧洲富含锂的地热盐水
Bernard Sanjuan Sanjuan，Blandine Gourcerol，Romain Millot，Detlev Rettenmaier，Elodie Je-Andel等。地热，2022，101，pp.102385。10.1016/j.geothermics.2022.102385。hal-03659768
通过增强的地热系统解锁美国未开发的能源潜力
向前迈进，持续的研发进入下一代地热技术，主要是先进的地热系统，这些系统利用地下岩石而不是储层，将提高地热能的效率，成本效益和可伸缩性。并且随着技术的不断发展，有必要对地热能源的多方面潜力进行更彻底的探索，以增强国家安全和地缘政治战略。利用EGS作为独立能源的能力有可能支持国防，军事基地或数据中心的离网装置，从而增强其韧性和安全性，尤其是在长时间在波动的国家运营时。美国可以相反，将其知识和技术能力出口到盟国，尤其是对地热部署感兴趣的新兴经济体，有效地促进能源安全和可持续发展的同时，同时加强了其在清洁能源技术方面的全球领导力。
地热能网络： - 转换我们的热...
“参议员，我们放置广告”一词已成为Facebook在2018年使用人工智能帮助广告工作的标志性提醒。尽管对该主题的意见可能有所不同，但不可否认的是，AI彻底改变了社交网络有效针对客户的能力。但是，许多人难以理解AI，机器学习和深度学习之间的细微差别。参议员Cornyn对Facebook内部运作的困惑对于那些试图掌握这些复杂概念的人来说是一种普遍的经历。要阐明AI，ML和DL之间的差异，必须从技术进步的基本构建基础开始：算法。算法是导致解决问题的顺序列表，就像烹饪方面的食谱一样。指令的顺序很重要，如遵循随机或不一致步骤的荒谬性所举例说明。人工智能可以被视为“假情报”，但该标签并不能公正其能力。而不是将人工称为“错误”或“不是人”，而是更准确地描述为可以从大量数据中处理和学习的高级计算机智能。尽管科学界就“人造”的含义进行了辩论，但可以肯定的是：AI已成为当今技术景观中必不可少的工具。注意：我在保持其原始含义完整的同时重写了文本，引入了偶尔的拼写错误（SE），以避免翻译并保持与原始语言相同的语言。注意：我随机选择了此文本的“添加拼写错误（SE）”方法。使计算机像人类一样思考的追求导致了人工智能（AI）的发展，这使机器能够从经验中学习，适应新的输入并执行类似人类的任务。AI分为三种类型：狭窄或弱的AI，一般AI（AGI）或强AI和有意识的AI。当前正在使用的大多数AI都是狭窄的AI，旨在自动化特定任务并随着时间的推移改善其执行。示例包括自动驾驶汽车，面部识别系统以及智能手机上的准确天气预报。但是，最终目标是创建AGI，这将使机器通常像人类一样思考，并基于学习而不是以前的培训做出决定。这将涉及从经验中独立学习，机器可以学习，推理和做出与人类类似的判断。AGI的发展是一个持续的挑战，有四个测试作为该概念的主要定义：Turing测试，Loebner奖和另外两个尚未赢得的奖品。年度竞赛在各种挑战中相互对抗的年度比赛已经结束。在2007年，苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）对旨在模仿人类智能的机器人进行了新的测试。根据沃兹尼亚克（Wozniak）的说法，机器人不可能在没有大量学习的情况下真正理解咖啡生产和操作机器的概念。由Ben Goertzel设计的机器人大学学生测试，将机器人放置在模拟的大学环境中，他们必须完成课程工作并通过考试才能展示其能力。这是四个主要方法：1。此测试要求机器人适应新情况并从其经验中学习。在2005年，尼尔斯·约翰·尼尔森（Nils John Nilsson）提出了一种用于图灵测试的替代方法，该方法的重点是评估机器人执行类似人类任务的能力。这种观点强调了理解人工智能发展中人类认知和行为的重要性。在其核心上，机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够在无明确编程的情况下从经验中学习。机器学习有四种主要类型：监督，无监督，半监督和加强学习。监督学习涉及对标记数据进行培训算法以预测未来的结果，就像教儿童基本算术操作或识别对象的图像一样。Machine Learning Through Supervised Learning ----------------------------------------------- The algorithm learns by comparing its actual output with correct outputs to find errors and then modifies the model accordingly.这是通过监督学习来实现的，这是一种在历史数据预测未来事件的应用中使用的常见技术。例如，如果通常错误地计算出6+3，则该机器可以预期该组合可能会产生9的不同结果。可以在日常示例中看到此功能，例如检测欺诈性信用卡交易或确定哪些保险公司更容易提出索赔。监督学习通常分为分类和回归任务。2。3。4。分类涉及识别具有标记数据的模式，而回归侧重于预测连续值。相比之下，无监督的学习在没有正确的输出或输出之间的相关性的情况下进行操作。无监督的机器学习缺乏一组预定义的答案或参考点，需要算法探索数据并发现隐藏的结构模式。这种方法在交易数据中特别有效，例如识别具有针对性营销活动特征相似特征的客户组。对无监督的机器学习的日益兴趣源于其朝着人工智能（AGI）发展的潜力，这是一个比传统狭窄的AI更复杂，更雄心勃勃的目标。通过在没有事先指导的情况下导航问题，AI系统必须仅依靠其逻辑操作才能得出结论。这个过程类似于目睹运动新手，试图通过直接观察来理解规则和策略，而没有现有的知识可以借鉴。无监督学习的最终目标在于它通过利用其固有的认知能力来使机器“自学”的能力。AI算法采用各种学习方法，每种方法都具有其独特的特征和应用。**开/关逻辑**：在这种方法中，AI系统仅依靠其内部逻辑机制来学习而没有任何外部指导。**半监督学习（SSL）**：SSL通过使用标记和未标记的数据来结合受监督和无监督学习的好处。不同类型的AI。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，此方法特别有用。通过利用未标记的数据，SSL减少人类偏见并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。**强化学习**：这种动态的编程方法使用奖励和惩罚来训练算法。AI代理人通过与环境互动，获得奖励，以获取正确的行动和对不正确的行为的惩罚。目标是最大程度地提高奖励并最大程度地减少惩罚，从而在特定情况下导致最佳绩效。强化学习使机器能够确定最佳行为并实现预期的结果。**未指定的学习方法**：这种方法涉及使用标记和未标记数据的组合训练AI系统。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，该方法特别有用。通过利用未标记的数据，这种方法可以减少人类的偏见，并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。注意：原始文本仅将强化学习视为第四种方法，但似乎省略了另一种学习。如果您打算将半监督学习作为四种方法之一，请指定缺少哪一种方法。重写文字如下：宠物是通过为其学习量身定制的奖励和惩罚而训练的。，如果不这样做，它会因出去外面或鼻子擦拭而收到一种享受。强化学习通常用于游戏，机器人技术和导航。该算法通过反复试验发现了最佳步骤，从而获得了最大的回报。此过程称为马尔可夫决策过程。Facebook的新闻提要是大多数人可以理解的一个例子。Facebook使用机器学习来个性化用户的提要。如果您经常与特定朋友的活动进行互动，则您的提要将开始以更多的朋友的帖子在顶部。如果您停止以相同的方式进行交互，则将更新数据集，并且您的提要将进行相应调整。深度学习是一种专业的机器学习形式，可以模仿人脑在处理数据中的功能并创建决策模式。它也被称为深神经学习或深度神经网络。深度学习使用层次的人工神经网络进行机器学习过程，类似于人脑的工作方式。与传统的程序建立线性网络不同，深度学习系统可以实现数据的非线性处理。标准的机器学习工作流程涉及手动从图像中提取功能。然后将这些功能用于创建用于分类对象的模型。深度学习工作流程不同，因为相关特征会自动提取。深度学习还执行“最终学习” - 它得到了原始数据和一项任务，例如分类，并学习了如何自行完成。在机器学习中，您可以手动选择功能和分类器来对图像进行排序。具有深度学习，特征提取和建模步骤是自动的。AI的两种类型是什么。两种类型的AI。然而，人们对通过深度学习实现人工通用智能（AGI）的潜在陷阱提出了担忧，尤其是基于现实世界中的常识和知识的开放式推理。加里·马库斯（Gary Marcus）的论文总结了关键问题，包括开放式推理中深度学习的局限性以及如果培训数据包含它们，则获得了偏见。这是重写的文本：结果，AI系统经常在其发现和预测中反映这些偏见。尽管对深度学习感到兴奋，但克服这一挑战仍然是一个重大障碍。尽管进步令人印象深刻，但将机器学习不仅仅是识别模式而言，需要花费时间和精力。因此，您拥有它 - 现在您将有能力自信地与朋友或同事在下一次辩论中讨论AI，ML和DL之间的差异。如果没有，我们期待看到有关您受到参议员Cornyn启发的“错误”的幽默模因。如果您正在寻求与该领域保持一致的新角色或为您的公司需要新的人才 - 我们很乐意为您提供帮助。人工智能类型是什么。2人工智能的主要类型。有多少种类型的人工智能。
地热能
MünchenerRückversicherungs-gesellschaft（慕尼黑再保险公司）是一家根据德国法律组织的再保险公司。 在某些国家，包括在美国，慕尼黑再保险公司拥有未经授权的再保险公司的地位。 保单由慕尼黑再保险公司或其附属保险和再保险子公司承保。 在所有司法管辖区都不提供某些覆盖范围。 本文档中的任何描述仅用于一般信息目的，并且不构成出售或征求购买任何产品的要约。MünchenerRückversicherungs-gesellschaft（慕尼黑再保险公司）是一家根据德国法律组织的再保险公司。在某些国家，包括在美国，慕尼黑再保险公司拥有未经授权的再保险公司的地位。保单由慕尼黑再保险公司或其附属保险和再保险子公司承保。在所有司法管辖区都不提供某些覆盖范围。本文档中的任何描述仅用于一般信息目的，并且不构成出售或征求购买任何产品的要约。
P.O. Box 660 Mt. Airy，MD 21776 www.centralmdaudubon。 ... T50T01-马里兰州技术发展公司 2025FY-运营预算分析-M00* - MDH概述 2025常规会议 - 参议院法案427第一读者 2025常规会议 - 参议院法案405第一读者 2025常规会议 - 概要 - 参议院时间表15 2024常规会议 - 房屋法案1420第一读者 2024常规会议 - 房屋法案1255第一读者 Lenmeldy FDA批准的时间表 房屋法案883的财政和政策说明 下午好。我叫安德鲁·库库（Andrew Coop），我拥有一个... 文章 - 公用事业 网络地热factsheet.docx
委员会：参议院教育，能源和环境证词：S.B。 722环境部 - 生态恢复职位：支持听证日期：2月19日，下午1点，我是马里兰州奥杜邦学会的志愿者倡导主席。 ASCM是一家501C3非营利组织，其使命是保护鸟类，其他野生动植物及其栖息地，我们认为生态恢复是一种强大而有创造力的人类干预措施的自然界。 通过使自然过程恢复正常功能，它可以促进我们所有人都依靠生存和繁荣的物种，生态系统和人类关系的愈合。 以生态科学为基础，在全球范围内进行了生态恢复，并在弗雷德里克县的ASCM的两个野生动植物保护区中追求，这是减轻气候变化和生物多样性损失的一种有效有效的方法，但尚未由马里兰州州政府明确定义，以促进州立州项目和州立纽约州项目和州立大学合作。 ASCM强烈支持SB 722，《生态恢复定义法》 2025年。 早期尝试纠正人类对自然社区的损害通常涉及简单地替换缺失的组件，例如释放鲍勃白鹌鹑，由于过度狩猎和栖息地丧失，它们消失了。 在1930年代的开创性研究表明，野生动植物物种的持续恢复需要了解其全年生态需求和长期努力，以修复和恢复到预防水平。 随着生态科学的发展，成功修复的记录已经增长，但计划和执行这些长期项目的复杂性。委员会：参议院教育，能源和环境证词：S.B。722环境部 - 生态恢复职位：支持听证日期：2月19日，下午1点，我是马里兰州奥杜邦学会的志愿者倡导主席。ASCM是一家501C3非营利组织，其使命是保护鸟类，其他野生动植物及其栖息地，我们认为生态恢复是一种强大而有创造力的人类干预措施的自然界。通过使自然过程恢复正常功能，它可以促进我们所有人都依靠生存和繁荣的物种，生态系统和人类关系的愈合。以生态科学为基础，在全球范围内进行了生态恢复，并在弗雷德里克县的ASCM的两个野生动植物保护区中追求，这是减轻气候变化和生物多样性损失的一种有效有效的方法，但尚未由马里兰州州政府明确定义，以促进州立州项目和州立纽约州项目和州立大学合作。ASCM强烈支持SB 722，《生态恢复定义法》 2025年。早期尝试纠正人类对自然社区的损害通常涉及简单地替换缺失的组件，例如释放鲍勃白鹌鹑，由于过度狩猎和栖息地丧失，它们消失了。在1930年代的开创性研究表明，野生动植物物种的持续恢复需要了解其全年生态需求和长期努力，以修复和恢复到预防水平。随着生态科学的发展，成功修复的记录已经增长，但计划和执行这些长期项目的复杂性。在ASCM庇护所，修复项目包括清除入侵物种，种植当地人和预防河岸侵蚀，其中一些在国家资金的支持下。即使在我们的小特性上，计划修复农业损害的损害也将通过对生态恢复的状态定义来促进。大规模的奥杜邦项目，例如东海岸上的盐沼修复，将从清晰，基于科学和广泛接受的恢复活动目标的定义中受益更多。随着气候变化和生物多样性损失的加速，以明确的目标识别，计划和实施生态恢复项目的能力变得越来越紧迫。在2025年，马里兰州可以通过确定全州项目的生态恢复来促进生物多样性，森林健康，水质和健康气候的领导作用。
在热带气候中设计和优化地热吸收冷却系统
空调所需的电力在全球范围内飙升。吸收冷却器代表使用热量而不是电力的经典蒸气压缩系统的替代方法。但是，到目前为止，由可再生地热热提供的吸收冷水机几乎没有受到关注。本文使用热的地热流体（通常在80 - 110°C的范围内）引入系统，以通过单效吸收冷水机和家用热水（DHW）通过热交换器产生冷却。它考虑了位于法国加勒比岛马提尼克岛的一家酒店。每个子系统的电消耗已得到充分估计。本文的独创性是两次：i）该系统是在考虑动态条件的TRNSYS软件中建模的。考虑了几种情况，具体取决于地热温度，质量流量，远程偏差和需求大小。研究的系统似乎比经典的蒸气压缩冷水机和DHW的锅炉的组合更昂贵。但是，它可以显着降低所提供能量的CO 2含量，尤其是在一个从化石燃料中产生大多数电力的岛上。地热井的接近度以及使吸收发生器（此处用于DHW生产）的温水的使用似乎是系统相关性的关键因素，以及更热的地热液（例如，110°C而不是80°C）。
“地热井中的流动模式预测”
地热能用于供暖和发电的利用有望为实现欧盟净零排放环境的目标做出重大贡献。为了提高地热植物的效率，对生产管中流体流动行为的透彻理解至关重要。地热流体通常包含在高压下溶解的气体，随着流体上升到表面，它们会部分释放。本研究将利用基于Python的软件工具来评估现有的多相流模型，以预测地热井的流量行为。通过分析来自几个操作地热井的数据，我们将确定最能与实际领域条件保持一致的模型。本文的发现将对流动动力学有更深入的见解，并提出对地热能系统的优化策略。SWM可以在6个月的时间内担任“ Werkstudent”的位置。如果有兴趣，请联系：Clemens.langbauer@unileoben.ac.at Clemens Langbauer博士。
Dashti, Ali & Gholami Korzani, Maziar (2021) 研究地热能作为绿色能源的潜力，并着眼于伊拉克的能源消耗
引言 能源在宏观经济增长、福利和发展中起着根本性的作用。能源是可持续发展的重要组成部分 (Gunnarsdottir et al. 2021 )，但如何供应和消费能源最近成为一个争论的问题 (Güney 2019；Karasmanaki and Tsantopoulos 2019 )。电力作为最需求量的能源类型，提供广泛的必需品。国际能源署 (IEA) 预测 2030 年电力需求年增长率为 1.6% (Arslan 2010 )。2018 年能源需求已经增长了 2.9%（过去十年的最高增幅），证实能源短缺不可避免。因此，碳排放量增加了 2.0%，这也是近 7 年来的最大增幅 (BP 2019 )。图 1 显示了不同类型能源供应商在全球消费中的份额。如图所示，化石燃料是主要贡献者，而众多