抽象的放射发光核电电池是核电池中间接转换的重要代表性类型。已详细研究了此类电池的设计,制造和性能优化。包括荧光层材料参数,荧光层结构设计,放射发光光谱调节以及放射性发光发射强度增强的特定研究内容。在β颗粒和X射线激发下测试了具有不同荧光层的核电池的电特性。随着荧光层的质量厚度增加,电性能参数首先增加然后减小,并且具有最佳的质量厚度。通过胶带粘附方法制备具有不同结构几何参数的CU磷光层。当磷光层的厚度接近放射性颗粒范围时,可以实现良好的输出性能。此外,还引入了纳米荧光材料的效果机制,以提高电池性能。CSPBBR 3钙钛矿量子点薄膜材料及其在放射发光核电池中的应用。CSPBBR 3可以有效地增强光谱响应耦合度,并大大提高电池的输出功率。此外,制备了使用CDSE/ZnS核心壳量子点与Au纳米颗粒相结合的新型放射发光材料。结果表明,纳米耦合系统确实可以改善发光发射强度和电池输出性能。这项研究工作可以为未来的空间电池技术提供新的方向。
许多评论员简单而错误地将可再生能源发电机(风能或太阳能)的成本加上备用发电的成本与核电站的容量和运营成本进行比较。这种粗略的评估是一种不正确且具有误导性的比较基础,因为它没有考虑到与核电站相比,生产相同数量的电力需要更多的可再生能源容量。它也没有考虑到储存可再生能源的剩余电力以及备用发电的需求。这种简单的比较还忽略了连接位于目前没有或不足输电网络容量的地区的可再生能源发电机所需的巨额投资。澳大利亚农村和地区居民也付出了巨大的代价,他们不得不承担能源转型带来的不成比例的负担——首先是煤炭发电部门的失业,现在他们还不得不承受社区风能和太阳能发电场的生活便利的丧失,以及遍布全国的大量新输电网络和扩建输电网络。对这些外部因素的考虑超出了本报告的范围,但它们值得考虑,因为这种舒适度的损失是合理的经济成本。
– 增加人工智能应用程序的数据可用性,以实现其潜在系统并促进和加速人工智能技术的应用。 – 改进与人工智能应用相关的建模和仿真能力。 – 弥合人工智能社区与业界之间的差距,以确定感兴趣的具体通用应用程序。 – 开展能力建设,以提高劳动力能力(学生和从业者),突出人工智能技术的价值、机制和局限性 – 通过对技术部署提供指导,增强对在现有和未来工厂采用人工智能的信心。 – 简化包含人工智能解决方案的设计许可流程(通过增强信心)。 – 向核电站公用事业、监管机构、研究和设计组织以及供应商提供有关人工智能技术应用的具体建议。
迈向碳中和社会,核能和可再生能源都有可能提供无二氧化碳的电力。虽然可再生能源的成本已大幅下降,但核能的成本在过去几十年中却有所增加,现在总体上超过了可再生能源的成本。然而,由于两组技术在电力生产中的时序行为存在很大差异,因此无法直接比较单位电力成本。核电本质上旨在提供恒定的基本负荷电力供应,而可再生能源通常取决于天气模式。因此,两者在灵活性和系统设计方面具有不同的要求,对整个系统成本的影响也不同。本文以丹麦为例,研究了未来碳中和社会中完全部门耦合的能源系统,并比较了可再生能源和核能系统的运行和成本。研究发现,由于核能的稳定生产模式和可再生能源的多变性,这两个系统都需要在电力供应灵活性方面进行投资。然而,与仅基于可再生能源的方案相比,高核能部署方案每年的成本要高出 12 亿欧元,所有系统每小时完全平衡所有能源部门的供需。要使核电与可再生能源具有成本竞争力,必须实现 155 万欧元/兆瓦的投资成本,这大大低于核电的任何成本预测。
唐纳德·特朗普总统在第二任期的第一天签署了 26 项行政命令,其中几项直接针对国内能源部门,美国能源行业正忙于理清特朗普第二任总统任期对其意味着什么。能源公司在不久的将来可能会发生很大变化。在这篇由两部分组成的文章中,我们回顾了能源行业的公司在特朗普第二任期初期应该关注的一系列问题。在第一部分中,我们考虑了美国能源部赠款和贷款的未来、监管和许可程序的可能变化以及核能政策的潜在发展。能源部赠款和贷款特朗普发布行政命令,呼吁联邦政府在其第二任期的第一天“立即暂停拨付通过两党基础设施法和通货膨胀削减法案拨付的资金”,能源行业将关注特朗普政府将在多大程度上继续通过能源部赠款和贷款计划资助清洁能源计划。BIL 和 IRA 为清洁能源计划拨款数十亿美元。拜登政府拨付了 2024 财年或更早可用资金的约 99%——其中 90% 已根据合同承诺依法向获奖者承担义务,这可能会使这些资金更难拒绝支付。根据这些法规,未来财政年度仍有大量资金可用,尽管目前尚不清楚特朗普政府最终将如何决定管理这些资金的授予(如果有的话)。从能源部获得大量赠款和贷款奖励的领域可能会因行政行动削减能源部资金而受到影响,包括电池存储、生物燃料、氢能、先进核能、碳管理技术(如碳封存)、先进技术汽车(包括电动汽车)、电网现代化、太阳能、风能和关键矿物。
核电 – 部署、运行和可持续性 由 Pavel V. Tsvetkov 编辑 由 InTech 出版 Janeza Trdine 9, 51000 Rijeka, Croatia 版权所有 © 2011 InTech 所有章节均为开放存取文章,根据知识共享非商业性相同方式共享署名 3.0 许可证分发,该许可证允许以任何媒体复制、分发、传播和改编作品,只要对原作品进行适当引用。在 InTech 出版该作品后,作者有权在其署名的任何出版物上全部或部分重新出版该作品,并有权将作品用于其他个人用途。任何重新出版、引用或个人使用作品的行为都必须明确标明原始出处。章节中表达的陈述和观点均为个人贡献者的观点,并不一定代表编辑或出版商的观点。对于已发表文章中包含的信息的准确性,我们不承担任何责任。出版商对因使用本书所含材料、说明、方法或思想而造成的人身或财产损失概不负责。 出版流程经理 Petra Zobic 技术编辑 Teodora Smiljanic 封面设计师 Jan Hyrat 图片版权归 Barnaby Chambers 所有,2010 年。经 Shutterstock.com 授权使用 首次出版日期:2011 年 8 月 印刷地:克罗地亚 本书的免费在线版本可在 www.intechopen.com 获得 可从 orders@intechweb.org 获取其他印刷版 核能 - 部署、运行和可持续性,由 Pavel V. Tsvetkov p. cm 编辑。ISBN 978-953-307-474-0
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摘要:数字孪生 (DT) 受到多个学科的广泛关注。目前,许多文献都致力于数字孪生的概念化以及相关的支持技术和挑战。在本文中,我们考虑了这些针对核电具体应用的主张。我们的审查发现,当前的 DT 概念适用于核电系统,但可以从一些修改和增强中受益。此外,围绕核电系统的现有建模和仿真基础设施的某些领域适用于 DT 开发,而最近在高级建模和仿真方面的努力目前不太适合。对于核电应用,DT 开发应首先依靠基于机械模型的方法来利用对这些系统的丰富经验和理解。然后可以采用无模型技术来有选择地和纠正性地增强基于模型的方法中的限制。还讨论了实现 DT 的挑战,其中一些是核工程所独有的,但大多数挑战更为广泛。我们详细讨论了 DT 的一个挑战性方面,即不确定性量化 (UQ) 的结合。正向 UQ 能够传播来自数字表示的不确定性以预测物理资产的行为。类似地,逆 UQ 允许将从物理资产获得的新测量数据合并回 DT。不确定性下的优化通过最佳实验设计和设计优化的正式方法促进决策支持,从而最大限度地提高不确定环境中物理资产的信息增益或性能。