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World File Search System水力
本章应引用如下：Bhaskara, RW 和 CEN Setyawati (2024)，“碳捕获、利用和储存以及水力发电的最新发展
碳捕获与储存 (CCS) 和碳捕获、利用和储存 (CCUS) 涉及捕获二氧化碳并将其储存在地下以减少排放的活动。捕获活动通常在大型点源中进行，例如发电或利用化石燃料燃烧并产生排放的工业过程。关于储存，有两种类型：(i) 盐水层，可归类为 CCS；(ii) 枯竭的油气井，可归类为 CCUS。枯竭的油气井采用技术支持，以提高石油和天然气的产量，同时将二氧化碳储存在地下，这被称为“提高采油率”或“提高采气率”。排放源和储存地点通常不近，因此二氧化碳运输也是 CCS/CCUS 技术的重要组成部分。运输可以通过航运或管道进行。
停止任何进一步的抽水蓄能水力发电
抽水蓄能水电是一种用于储能的水电基础设施。在能源需求低或电力供应高（例如来自可再生能源生产商）的时期，电力用于将水从下游水库或湖泊抽到上游水库或湖泊。然后，例如在需求高涨期间，计划可以通过涡轮机将水从上游水库或湖泊输送到下游水库或湖泊来发电。水力抽水蓄能是一项成熟的技术，但苏格兰只有两个运营计划，自 1984 年以来，苏格兰没有新的计划投入运营。两个运营地点分别是克鲁坎发电站（奥湖和克鲁坎水库，容量 440MW）和福耶斯发电站（莫尔湖和尼斯湖，容量 300MW）。还有三个已获准的地点处于施工前阶段。Coire Glas 于 2020 年获得许可（洛奇湖，容量 1296MW），正在等待开发商的最终投资决定。洛克纳卡瑟拉克抽水蓄能电站（尼斯湖，450 兆瓦容量 - 以前称为“红约翰”）于 2021 年获得批准。格伦穆克洛克抽水蓄能水力发电厂（邓弗里斯和加洛韦的前露天煤矿场，400 兆瓦）于 2022 年获得批准。克鲁坎发电站 600 兆瓦的扩建也于 2023 年获得批准 1 。目前有一个正在申请的 600 兆瓦场址位于坎普湖，如果获得批准，它将与运营中的福耶斯场址和已获批准的洛克纳卡瑟拉克场址一样，从尼斯湖抽水。请愿人对进一步抽取尼斯湖水的影响表示担忧，
使用多维热工水力学和无量纲涡轮泵进行核热推进分析的综合稳态系统包
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印度尼西亚提议的Mentarang Induk水力发电项目的水文风险管理
Stantec重新建立了Mentarang流域的降雨跑模型，以产生长期流量。由于观察到更新的模型校准的较长时期，该模型的性能得到了显着提高。这为Mentarang大坝站点的流量提供了更好的了解。Stantec还使用耦合模型对比项目阶段6（CMIP6）的三个广泛推荐的全球循环模型（GCM）进行了气候变化评估。评估表明，在三种选定的气候模型的平均合奏中，与1990 - 2014年的基线周期相比，未来流量将增加10％至15％。储层操作，并结合了储层控制规则和生成的最新流量。未来流的预计增加表明MIHEP的功率输出提高。但是，应考虑到GCM在预测未来的降水和河流流动方面具有很高的不确定性，应考虑这些发现。
用于绿色能源生产的混合太阳能-水力发电系统：全面分析
摘要。本文详细分析了结合太阳能光伏 (PV) 电池板和水电技术的混合能源系统。我们重点关注低水头场地日益流行的阿基米德螺旋发电机，研究此类系统的效率和环境效益，特别是在减少温室气体排放方面，这是《巴黎协定》等全球努力的一部分。我们探讨了巴西可再生能源混合背景下太阳能和水电系统的整合，并讨论了它们的随机性对电网整合的挑战。本文深入探讨了使这些混合系统能够保持能源和灌溉平衡的理论基础、数学模拟和优化模型。本文还研究了光伏电池储能系统在建筑供电中的应用，以及具有一系列可再生能源技术的微电网的潜力。最后，我们提出了一种有助于实现可持续发展目标的离网混合系统部署的新方法。
抗血管病原体的水力发电
。cc-by-nc 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年7月5日。 https://doi.org/10.1101/2021.10.21.465387 doi：biorxiv Preprint
机器学习方法的水力预测
摘要。确保获得安全饮用水是一个基本的公共卫生优先事项。评估水质的传统方法是劳动力密集的，需要专门的设备，这对于连续监测可能是不可行的。本研究探讨了基于各种化学特性的机器学习模型来预测浸水性。具体来说，我们在存在阶级不平衡的情况下评估了逻辑回归和随机森林模型的性能，这是环境数据集中常见的问题。为了减轻这种情况，我们应用了合成的少数群体过采样技术（SMOTE）。我们的结果表明，在应用SMOTE之前，这两种模型均对多数类（非替代水）表现出很大的偏见，其精度为69.36％，Roc-AUC的准确性为0.63。然而，Smote的应用显着提高了该模型鉴定饮用水样品的能力，尤其是对于随机森林模型，该模型的准确度为67.07％，而Roc-auc的精度为0.64。相比之下，逻辑回归模型显示了SMOTE后的性能下降，这表明需要进一步优化或替代方法。本研究强调了解决机器学习任务中类不平衡的重要性，尤其是对于水质评估等关键应用程序。我们的发现表明，随机森林模型与Smote相结合，为预测浸水性提供了强大的解决方案。这些见解可以帮助环境科学家和公共卫生官员实施更高效，更准确的水质监测系统。未来的研究应探索更广泛的模型和高级技术，以进一步提高预测准确性。
从7月开始的水力发电的气候前景...
斐济的气候通常是在6月1日至6月24日的全国降雨站记录的降雨，在整个日子中，东南贸易风在占主导地位。总体而言，在报告该公告的汇编的18个降雨站中，有1个低于平均水平的记录，有17个记录的记录远低于平均降雨量。在Monasavu，将每月降雨量与30年平均平均水平进行比较时，2024年6月在Monasavu收到了降雨量低于平均水平。MONASAVU（直到6月24日）的每月降雨量为77mm，是正常情况的32％。在4月至6月24日，Monasavu记录了1012毫米的降雨量，占正常状态的98％，而在过去的6个月（6月至6月24日）中，降雨量为3216毫米（占
水力种子：植被技术Kumari，S.，Kayasth，M.，Gangrade，T。和Parshad，J。2024。微生物在堆肥和影响该过程的因素中的作用。 Vigyan Varta 5（6）Kumari，S.，Kayasth，M.，Gangrade，T。和Parshad，J。2024。微生物在堆肥和影响该过程的因素中的作用。 Vigyan Varta 5（6）
微生物活性和降解率受到曝气率的显着影响。曝气是堆肥中最重要的组成部分之一，与O 2含量密切相关。氧气的适当部分压力（PO 2）不仅促进了有机废物降解，而且还降低了温室气体（GHG）排放，特别是CH 4。将间歇性充气与连续充气进行比较，发现O 2供应更有效。曝气在严重时会导致冷却和嗜热条件下的减少。此外，它导致NH 3和N 2 O的损失增加，损害水分调节并流失。然而，它也会对CH 4排放产生更高的缓解，从而影响某些细菌的建立。
含有水力泵的潮汐弹幕的微电网的最佳操作
摘要 - 为了在N沿海和岛屿地区提供所需的负载，可以将潮汐弹幕整合到微电网中。为了从潮汐，潮汐弹幕中产生电力，在海边和储层之间通过装有涡轮机发电的水槽移动水。在操作阶段，产生的潮汐弹幕取决于涡轮机，凹槽和水力泵的数量。因此，为了最大程度地提高潮汐弹幕的产生能量，可以通过启发式优化技术获得最佳数量的涡轮机，凹槽和水泵。由于潮汐水平的变化，潮汐弹幕的产生能力会随着时间而变化。因此，利用了其他可再生资源，例如光伏设备，电池，基于燃料的生成单元和网格连接的微网络模式。在这项研究中，完成了由潮汐弹幕，光伏单元，电池和燃油基生成单元组成的微电网的两阶段最佳操作。在第一阶段，确定与潮汐弹幕有关的最佳数量的涡轮机，凹槽和水泵，以最大程度地提高研究期间的潮汐单位产生的能量。在第二阶段，微电网的剩余负载由光伏设备，电池，基于燃料的生成单元和主网络提供。为此，确定了微电网和主电网之间燃料基植物的产生能力和功率，以最大程度地降低微电网的工作成本。使用粒子群优化方法优化了运营成本，包括基于燃料的生成单位的运营成本，主电网和微电网之间交换功率的成本以及负载减少的惩罚。数值结果列出了不同优化算法，粒子群方法在潮汐弹幕研究方面表现最好。对于经过研究的微电网，潮汐弹幕的最大产生能量为25.052 MWH，微电网的最低工作成本为39868 $。