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低剂量甲氨蝶呤的安全使用
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肥料生产的低碳氨
氨是最广阔的化合物之一，全球年产量超过1.9亿吨（平均2019 - 2023年），其中约有1,850万吨。氨是衍生出所有基于氮的肥料的基本原料。制造氨是一种高能量密集型的Haber-Bosch工艺，因此，大气中的氮与化石燃料材料（天然气或煤炭）反应，也称为原料。氨植物需要大约32-3600万英国的热量天然气，以生产1吨氨。因此，氨植物通常位于天然气（例如在近东，俄罗斯联邦，特立尼达和多巴哥，阿尔及利亚和埃及）附近，尽管进口的液化天然气（LNG）越来越多地在印度使用。中国还具有从煤炭而不是天然气生产氨的能力。根据国际能源机构（IEA）的说法，氨产量约占最终能源总消耗总量的2.0％，占二氧化碳（CO 2）的1.3％的能源系统排放量。天然气基氨植物使用蒸汽改革过程，而煤炭植物则使用部分氧化或煤气化。
氨和甲醇：推动能源转型
IMO 2020 和 IMO 2050。目前有几个项目正在测试使用氨作为船用燃料。国际作物营养公司 Yara 是主要的氨生产商之一，该公司计划在 2024 年前为改装后的北海补给船提供氨作为船用燃料。此外，一个由日本公司（包括三井和伊藤忠）组成的跨行业联盟正在考虑推出以氨为燃料的商用船，并在日本开发氨供应基础设施，为航运业提供替代船用燃料，以减少温室气体排放。
Power-to-X：进一步了解电子氨
用电子氢替代部分化石燃料氢。这种电子氢生产的规模不一定小，因为传统的哈伯-博世合成工厂非常大。如今，工业氨生产厂平均日产氨 500-1,500 公吨 (MTPD)，最大的工厂日产氨超过 3,500 公吨。以氨的大规模性为例，假设容量系数为 50%，用电子氢替代仅 200 MPTD 的产量就需要 150-200 MW 的可再生电力资源和类似规模的电解。2下一步，将利用大量可再生能源建造新的电子氨工厂。完全电子氨生产的一个挑战是需要工艺灵活性来管理可变的可再生能源，例如太阳能和风能。如今，哈伯-博世工厂基于化石燃料原料针对连续运行进行了优化，因此运行灵活性有限。灵活操作的风险包括热循环导致催化剂和设备寿命缩短以及生产效率降低。目前可以实施的一种解决方案是使用大型储氢缓冲器来管理不灵活的哈伯-博施工艺中间歇性的可再生能源原料。采用这种设计，哈伯-博施工艺将始终有恒定的原料。更好、更具成本效益的解决方案是优化哈伯-博施工艺，使产量根据可再生能源投入而变化。这种调节能力可能通过各种工厂设计和操作技术来实现。最后，电子氨合成的新技术，如低压、低温或电化学合成，仍处于实验室规模的研究阶段。近期的电子氨生产设施可能会使用哈伯-博施合成和某种形式的灵活性管理。
'绿色'氨产生：脱碳商品和...
1。Philibert，C。可再生能源交叉边界：Ammonia等。在NH3事件中。2017。鹿特丹。2。Millar，R。等人，累积碳预算及其含义。牛津经济政策评论，2016年。32（2）：p。 323-342。3。Aika，K.，Takano，T。＆Murata，S。无氯氟丁氏催化剂的制备和表征以及氨合成中的启动子效应：3。镁支持的钌催化剂。J. Catal。 1992。 136，126–140。 4。 Kitano，M。等。 使用稳定电气作为电子供体和可逆氢存储的氨合成。 自然化学。 2012。 4，934–940。 5。 Sato K.等。 在氧化丙二酰烷基上支持的低晶非氨基层作为氨合成的活性催化剂。 化学。 SCI。 2017。 8，674–679。 6。 Kyriakou V，Garagounis I，Vasileiou E等。 氨的电化学合成的进展。 CATAL今天2017年。 286，2-13。 7。 ITO Y，Nishikiori T，Tsujimura H.新型熔融盐电化学过程的工业化进步。 法拉第讨论2016年。 190，307–326。 8。 Bañares-Alcántara，R。等，对基于氨的储能系统的分析。 2015，牛津大学：英国牛津大学。 p。 158。 2017。 10。J. Catal。1992。136，126–140。4。Kitano，M。等。 使用稳定电气作为电子供体和可逆氢存储的氨合成。 自然化学。 2012。 4，934–940。 5。 Sato K.等。 在氧化丙二酰烷基上支持的低晶非氨基层作为氨合成的活性催化剂。 化学。 SCI。 2017。 8，674–679。 6。 Kyriakou V，Garagounis I，Vasileiou E等。 氨的电化学合成的进展。 CATAL今天2017年。 286，2-13。 7。 ITO Y，Nishikiori T，Tsujimura H.新型熔融盐电化学过程的工业化进步。 法拉第讨论2016年。 190，307–326。 8。 Bañares-Alcántara，R。等，对基于氨的储能系统的分析。 2015，牛津大学：英国牛津大学。 p。 158。 2017。 10。Kitano，M。等。使用稳定电气作为电子供体和可逆氢存储的氨合成。自然化学。2012。4，934–940。5。Sato K.等。 在氧化丙二酰烷基上支持的低晶非氨基层作为氨合成的活性催化剂。 化学。 SCI。 2017。 8，674–679。 6。 Kyriakou V，Garagounis I，Vasileiou E等。 氨的电化学合成的进展。 CATAL今天2017年。 286，2-13。 7。 ITO Y，Nishikiori T，Tsujimura H.新型熔融盐电化学过程的工业化进步。 法拉第讨论2016年。 190，307–326。 8。 Bañares-Alcántara，R。等，对基于氨的储能系统的分析。 2015，牛津大学：英国牛津大学。 p。 158。 2017。 10。Sato K.等。在氧化丙二酰烷基上支持的低晶非氨基层作为氨合成的活性催化剂。化学。SCI。 2017。 8，674–679。 6。 Kyriakou V，Garagounis I，Vasileiou E等。 氨的电化学合成的进展。 CATAL今天2017年。 286，2-13。 7。 ITO Y，Nishikiori T，Tsujimura H.新型熔融盐电化学过程的工业化进步。 法拉第讨论2016年。 190，307–326。 8。 Bañares-Alcántara，R。等，对基于氨的储能系统的分析。 2015，牛津大学：英国牛津大学。 p。 158。 2017。 10。SCI。2017。8，674–679。 6。 Kyriakou V，Garagounis I，Vasileiou E等。 氨的电化学合成的进展。 CATAL今天2017年。 286，2-13。 7。 ITO Y，Nishikiori T，Tsujimura H.新型熔融盐电化学过程的工业化进步。 法拉第讨论2016年。 190，307–326。 8。 Bañares-Alcántara，R。等，对基于氨的储能系统的分析。 2015，牛津大学：英国牛津大学。 p。 158。 2017。 10。8，674–679。6。Kyriakou V，Garagounis I，Vasileiou E等。氨的电化学合成的进展。CATAL今天2017年。286，2-13。7。ITO Y，Nishikiori T，Tsujimura H.新型熔融盐电化学过程的工业化进步。法拉第讨论2016年。190，307–326。8。Bañares-Alcántara，R。等，对基于氨的储能系统的分析。2015，牛津大学：英国牛津大学。 p。 158。 2017。 10。2015，牛津大学：英国牛津大学。p。 158。2017。10。9 Philibert，C。生产氨和肥料：可再生能源的新机会。Olson，N。“ NH3-世界上最佳能源解决方案”，在2017年NH3活动，鹿特丹，2017年5月18日至19日。Olson，N。“ NH3-世界上最佳能源解决方案”，在2017年NH3活动，鹿特丹，2017年5月18日至19日。
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与间歇性电的绿色氨合成
可再生能源（例如风能和太阳能）越来越多地穿透电力网格，使能量景观的电气化。1但是，这些能源是间歇性的，需要存储能源。用于短期储能（长达几天），可提供广泛的技术，包括电池和热机械存储。2相比之下，化学能源存储是长期，季节性储能的少数替代方案之一，2,3另一个主要选择是泵送水力。4，即使抽水的水电可能是在某些自然适合的区域中低成本存储的潜在解决方案，4此类系统的能量密度很低，并且泵水电在很大程度上取决于大型天然水的可用性。通常提出以氢的形式储存化学能量，以解决间歇性挑战。氢可以
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主讲教师：Chittaranjan Hota 教授 (hota@hyderabad.bits-pilani.ac.in) 范围和目标 本课程从计算机科学的角度向学生介绍人工智能的基本概念和方法。人工智能关注一系列特定的问题，并开发了一套解决这些问题的特定技术。本课程的重点是研究开发智能程序所需的知识表示方法、推理和算法。人工智能不仅致力于构建智能实体，而且还允许理解它们。本课程将使学生了解如何使用经典的符号方法对计算机进行编程，使其以通常归因于人类“智能”的方式运行。人工智能目前涵盖了各种各样的子领域，如感知、逻辑推理、证明数学定理和诊断疾病等。人工智能使计算机工程师能够借助一套工具和方法系统化和自动化智力任务。本课程研究的方法可应用于人类智力活动的任何领域。作业部分将强调使用 C/C++、Python、R 等。学生将被要求在现实世界的问题解决中使用搜索策略、游戏程序（如国际象棋或井字游戏）、规划器、仅具有推理引擎的小型专家系统外壳、使用 TMS 或贝叶斯网络等模型在不确定性下进行推理的程序、自然语言理解程序以及使用联结主义模型（如神经网络）的机器学习领域的程序。教科书 T1 Stuart Russell 和 Peter Norvig，《人工智能：一种现代方法》，Pearson 教育，第 3 版，2009 年。参考书 R1 George F. Luger 人工智能：复杂问题解决的结构和策略，第四版，Pearson，2002 年。R2 DW Patterson，《人工智能与专家系统简介》，PHI，2002 年。 R4 Elaine Rich 和 Kevin Knight，《人工智能》，Tata McGraw Hill，第二版，2002 年。