与 2020 年的 3.85 亿吨油当量相比,到 2030 年东盟地区的能源需求将增长约 30%,到 2050 年将增长 170%。在能源需求结构和能源转型议程中,煤炭在 2050 年仍将达到 1.33 亿吨油当量,煤炭需求的行业结构正在向工业转移,因为该行业的煤炭使用量将在 2020 年至 2050 年期间增长 66%。与此同时,尽管从长远来看(2050 年及以后),电力行业的煤炭使用量最终会下降,但在短期和中期内,煤炭的贡献率仍将显著提高,到 2025 年将达到 42%。但是,根据 2021 年的数据,大多数燃煤电厂仍在使用效率较低的技术(即亚临界),这占东南亚总发电量的 57%。这些电厂也相对年轻——平均寿命约为 14 年——这意味着它们还可以再运行 30 年,这使得控制电力和工业部门的二氧化碳排放更具挑战性。APAEC 第二阶段:2021-2025 年的七 (7) 个计划领域之一是煤炭和洁净煤技术,目的是让东盟成员国 (AMS) 能够优化其在清洁煤领域的作用
摘要:生物质是当今世界上最常用的可再生电力来源。它主要以固体形式使用,其次是石油燃料或汽油。在当代,生物质用于发电的速度仅小幅增长。生物质是印度尼西亚的主要能源。生物质用于满足一系列能源需求,包括发电、家庭供暖、汽车燃料和为工业设备提供热处理。生物质潜力包括木材、动物和植物的废物。在生物质能源中,燃料木可能是最重要的,因为它占印度尼西亚总发电量的 17%。印度尼西亚完整的生物质能源潜力约为 3800 万吨油当量 (Mtoe)。印度尼西亚可使用的生物质数量约为 3200 万吨油当量。2012 年可用生物能源的电力制造潜力为 83 兆瓦,企业收入为 350,000 多个就业岗位。这项研究表明,生物质能源在印度尼西亚减缓气候变化和实现电力可持续性方面的潜力巨大。索引词:可持续能源、生物能源、利用效率、生物质潜力、棕榈油。
印度经济快速增长,中产阶级不断扩大,城镇化进程迅速推进,已使其成为全球第三大能源消费国。从 2000 年到 2020 年,印度的一次能源总需求增长了一倍多,从 4.17 亿吨油当量 (Mtoe) 飙升至 9.37 亿吨油当量。这一激增凸显了采取可持续能源消费方式的迫切需要,这与印度雄心勃勃的低碳未来目标相一致。印度可持续发展承诺的重中之重是其对《联合国气候变化框架公约》(UNFCCC) 的最新国家自主贡献 (NDC)。这一关键举措重申了印度到 2030 年将预计碳排放总量减少 10 亿吨、到 2070 年实现净零排放经济的目标。印度的领导作用(尤其是在 2023 年担任 G20 主席国时)进一步巩固了其作为影响全球气候政策和后续行动的关键影响者的地位。印度总理纳伦德拉·莫迪提出的“环境生活方式使命”(Mission LiFE)已获得全球认可,将有意识的消费和能源效率作为首要任务。
a 国家科学技术研究委员会(CONICET),1- 可持续农业食品和农业能源发展创新研究所(IIDEAGROS),阿根廷马德普拉塔国立大学农业科学学院 b E. Dubinsky & Associates,E. Dubinsky & Associates – 食用油脂咨询。阿根廷布宜诺斯艾利斯 c 阿根廷马德普拉塔国立大学农业科学学院、可持续农业食品和农业能源发展创新研究所(Iıdeagros)
1。引言O RAL Health对个人的整体健康有重要贡献。口腔贫困不仅与口腔疾病有关,而且与许多全身性疾病有关。由于其复杂的结构,口腔为各种微生物定植提供了独特的栖息地[1]。细菌菌群的成员主要负责局部和遥远的部位感染,尤其是在口腔卫生贫困中。局部感染包括牙齿腐烂,牙龈炎和牙周炎。全身感染,例如菌血症,感染性心内膜炎,动脉粥样硬化,特发性关节炎和慢性炎症[2]。牙齿清洁的机械方法是口腔卫生维持的最广泛接受的方法[3],但是减少牙菌斑形成和积累的辅助物具有
1。由旋转四边形ABCD形成的体积元素说明了垂直轴x。(A4)。2。ABCD的多次旋转可以从连续的薄壁段创建球形形状。3。使用此方法,可以使用多个同心字符串来消除管道运动的需求。4。字符串位置是恒定的。毯子和水接口水平最初设置在洞穴的顶部,并逐步向下移动。(D4至F4)。
溢油对海洋生态系统产生了灾难性的影响。从水面上取出漏油事后引起了全球关注。天然橡胶(NR)是疏水材料的众所周知的例子,这是由于其烃结构。为此,证明了NR作为油吸收物的潜力。nr被形成到一个细胞结构,在该结构中,油的密度可以控制油。可以通过将泡沫的体积从2-8倍(2×,4×,6×和8×)变化为打击器的原始体积。增加泡沫体积已降低密度。在密度的变化上,原油的油吸收剂为10.58至16.76 g/g,柴油的油吸收率为6.56至13.18 g/g。这表明基于NR乳胶泡沫的吸收剂提供了出色的性能,并且实际上可以用作吸收油的材料。
当前用于预测井处石油和天然气产量流量和储层量表的技术包括来自经典下降曲线通过数值模拟模型分析。目前的工作提出了以下机器学习模型(MLM)的使用:线性回归(LR),支持向量机(SVM),随机森林(RF)和人工神经网络(ANN),作为预测油和天然气生产流动率的常规方法的替代方法。根据位于挪威大陆架的Volve Field的8年中记录的生产数据,该提案的应用将证明。因此,讨论了上述每个传销的好处,并根据实践经验得出结论,即并非总是更复杂的算法是最好的选择。证明,SVM的替代方案可以产生最佳结果,并且与RF或ANN替代方案相比,它也是一个更简单,更容易实现的模型。
缺乏对怀俄明州碳捕获的投资,可能会导致燃煤发电厂的早期关闭,减少对煤炭的需求以及失去遣散费税收的收入。新的联邦税收抵免可以通过促进更多的碳捕获来减轻此问题,但是这些政策效率低下,因为它们激励专用二氧化碳(CO 2)的专用存储,而不是利用该捕获的CO 2通过增强的石油回收来创造额外的价值。当前有两种捕获碳的补充激励措施。根据2022年的《降低通货膨胀法》,CO 2的专用存储获得了每吨联邦税收抵免$ 85(45Q税收抵免)。储存成本为每吨怀俄明州20美元,专用储物网$ 65每吨捕获的碳提供商。相比,出售捕获的CO 2以增强石油回收率(CO 2 -EOR),每吨联邦税收抵免额为60美元。估计每吨运输成本为5美元,CO 2的提供商 - EOR项目每吨仅$ 55。因此,捕获提供商从专用存储中赚取的收入比从CO 2 -EOR中获得更多。怀俄明州的状态是否应该采取行动来缩小这一差距?这个问题的答案取决于缩小此差距的成本和收益。每吨用于CO 2 - EOR项目的捕获的碳的成本为10美元。由于一吨碳在怀俄明州产生了5桶石油,因此这一成本相当于每桶2美元,约为70美元的油中的3%。直接收益包括通过缩小差距发生的CO 2 - EOR项目中的石油征收的额外遣散费和货币税。净直接收益仅仅是新Co 2 - EOR石油收入的额外收入,减少了缩小差距的成本。
●什么是任务?您如何选择要分析的任务?在讨论Moravec的悖论时,人们常常忘记对人和计算机“容易”的任务,例如检测图像的光明。同样,对于人和计算机来说,有无数的任务“难”。当然,如果您在2x2数字中消除了两个相对的象限,那么剩余点之间的关系似乎是负面的!●当摩拉维克的悖论回到80年代时,人们认为推理很“容易”,因为它可以通过当时的符号系统来解决。不幸的是,尽管这些系统在封闭的玩具领域效果很好,但它们在现实世界中缺乏常识和挣扎。今天的推理系统依赖于生成的AI,因此尚不清楚推理在哪种意义上比图像分类更容易。