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NRDC：BECCS 骗局 - 使用生物能源进行碳捕获和储存对英国实现净零排放目标来说是一个糟糕的选择 (PDF)
科学家已经明确表示，无论哪个国家计算森林碳排放，这种对生物能源和 BECCS 的简单描述都是有缺陷的。首先，砍伐树木生产生物质会降低森林吸收二氧化碳的能力（在碳核算中通常被称为“放弃封存”），因为树木需要数年甚至数十年才能长回恢复其碳储存潜力的程度。4 它还会减少森林储存的碳总量，反而增加大气中的二氧化碳。5 此外，发电厂的碳捕获技术无法捕获木材采伐、运输、干燥和加工过程中产生的任何二氧化碳，而所有这些都必须算作 BECCS 二氧化碳影响的一部分。6 由于生物能源并非天生就零碳，BECCS 去除的二氧化碳不会多于其释放的二氧化碳，也不是碳负性的。7
安大略省农村报告的生态足迹和生物能力
和服务还会产生浪费，例如碳排放。生态系统在吸收消耗产生的碳排放方面也起着重要作用。生态足迹有6个组成部分：农田，放牧的土地，森林产品，捕鱼场，建筑土地和碳。农田是指种植农作物所需的区域。放牧土地是指为牲畜提供所需的区域。森林产品是支持森林产品消费所需的森林领域。捕鱼场是鱼类食用所需的海洋和内陆水域。建造的土地反映了由人为基础设施所覆盖的区域。碳是吸收碳排放所需的森林面积的数量。并非安大略省在安大略省生产的所有商品和服务都被消费。安大略省的生态足迹反映了加拿大国内生产和进口的消费，但不包括加拿大出口的消费。生物能力生物能力衡量生态系统支持生态足迹的能力。生物能力有6个组成部分：农田，放牧土地，支持粮食生产的捕鱼场；森林支持森林产品并吸收碳；湿地吸收碳；以及建筑土地，用于基础设施和庇护所。除了提供我们消费的商品外，生态系统还提供关键服务，例如野生动植物栖息地，空气和水过滤以及碳储存。森林为人们提供两种重要类型的生态系统服务：森林产品和碳吸收。总体而言，森林占安大略省土地面积的52％。安大略省土地的生产能力受气候和地理影响。由于寒冷和干燥的气候，该省北部的Hudson Bay Lowlands Ecozone是生物学上最少的生物生态生态。占安大略省土地面积的23％，大部分ecozone都被湿地所覆盖，几乎没有定居区。安大略省盾牌是最大的生态盾牌，占该省64％的范围。这种生态系统以北方森林生态系统为主，这些生态系统经常受到森林大火或收获的困扰。安大略省最有生产力的生态气体是南部的混合木平原。覆盖13％的土地，混合木平原是安大略省最城市化和管理最多的景观。安大略省的大部分建筑土地和农田都位于这一生态。我们消耗的大多数商品和服务都通过了全球供应链。我们消耗的资源通常是使用其他地方的资源来生产和交易的。这意味着社区中的个人并非仅仅从他们所居住的社区中消费资源。但是，了解社区生态系统可以产生的资源数量仍然很有帮助。
生物能源领域 – ESRS 与其他框架问题论文
与其他形式的可再生能源相比，生物能源对生物多样性的影响最为严重。11 这是因为它高度依赖从农业生产商和分销商处购买的原材料、土地的使用（即在以前的农田上进行生产）、水和养分，以确保持续的生产水平（鉴于对为生物能源部门提供原料的农林商品的需求不断增加）。这意味着生物能源相关活动对自然的影响（包括对受保护物种和栖息地的影响）是一个价值链问题，在供应层面尤其敏感（即在植物的整个生命周期中与原料采购相关的潜在土地使用和土地管理影响）。这种影响既可以直接发生（栖息地向作物的转变），也可以间接发生（将粮食/饲料生产扩展到森林、泥炭地和湿地），通过过度开发和生物多样性丧失、土壤退化、入侵物种、土地利用变化和森林砍伐、污染和气候变化。生物能源土地利用管理的主要类型有：a) 常规作物（即食品和饲料），包括专门用于沼气、生物液体和生物燃料的作物；b) 在农业用地上种植的专用能源作物；c) 来自现有林地的森林生物质。为了控制这些影响，必须确保供应商
可再生二氧化碳，来自食品废物的沼气 在德国实施生物能源 - 2024年更新 分类技术 在瑞士实施生物能源 - 2021年更新 碳经济
沼气的升级产生一个Offgas，其中主要包含可再生CO 2和甲烷的残留比例，即所谓的甲烷滑动。通常，这种废气流是根据有效的调节 - 燃烧以减少甲烷排放的，或者它们被排放到环境中。自2023年3月以来，在Nesselnbach，Offgas进一步处理，将CO 2变成商业产品。CO 2清洁和液化厂是欧洲仅有的少数几个在食品级质量中提供生物CO 2的植物之一。CO 2是化学和食品行业的重要基础产品。需要大量生物源性，因此需要可再生和发射中性CO 2来代替化石CO 2，该化石CO 2目前是该行业中的标准。除了这样的应用外，所谓的碳捕获和利用率（CCU）可能会增加碳捕获和存储（CCS）技术的市场，其中CO 2在地下存储。
生物能源外坡道分析
本报告是TeUruRākau将来解决问题的结果，以准备在生物能源行业快速增长后可能需要的决策。由于土地所有者和经理掌握了生物能源生物作物的机会，他们将冒险冒险，在农作物的多年生命中，能源市场可能会发生变化。然后，他们将需要一种已经生长的树木的替代方案 - 一个外界。这项研究是对文献的评论，以确定生物能源树作物的替代用途以及从能量终点切换到另一个应用所需的条件。在研究期间很明显，为了使外部升空的可能性，在每种情况下都需要克服三个障碍：1。新用途有建立的市场吗？2。是否可以用实际术语来处理该作物，包括加工技术和企业的可用性？3。实际上是否可以切换到新用途（包括考虑政权，收获，处理等所需的更改）？对五个树属（Pinus，Eucalyptus，Salix，Populus和Acacia）的每个新应用（原木和木材，纸浆和纸张，替代生化物）进行了三个新应用（原木和木材，纸浆和纸，替代生化物）研究的越15个潜在的外坡道。评估并评论了每个坡道的障碍。在市场或加工方面，这十五种的人通常是由于缺乏知识或规模的，通常是由于缺乏知识或规模的原因（新西兰Aotearoa，Salix，Populus和Acacia）。关于替代性生化外坡道，提取相当少量的高价值化合物引起了一些特殊问题。如果孤立地完成，这将产生大型废物流。相反，这些外坡道可能会添加到其他传统用途中，例如原木或纸浆和纸。在各个部分中给出了每个坡道分类的详细原因。发现了七个外升压是最可行的（下表中的绿色点），满足所有三个条件：•辐射松树到原木和木材•辐射松树到纸浆和纸张•辐射松树到替代生物化学物质•eucalyptus spp。纸浆和纸张•桉树属。替代生化物•杨树到原木和木材•杨树到纸浆和纸。
回顾碳捕获和存储的生物能源的作用
2 Independent Researcher, UK 3 Department of Mechanical Engineering, Redeemer's University, Ede, Osun-State, Nigeria ___________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Jephta Mensah Kwakye Corresponding Author Email: jephkmens@gmail.com Article Received: 28-01-24 Accepted: 01-06-24 Published: 24-07-24 Licensing详细信息：作者保留本文的权利。本文根据创意共享属性 - 商业4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/）发行，允许工作，无需进一步的工作，可以将工作归因于本期刊的开放式访问页面，从而可以进行非商业用途，再现和分发。___________________________________________________________________________
具有碳捕获和存储（BECC）的生物能源
摘要带有碳捕获和存储（BECC）的生物能源是减少全球温室气体（GHG）排放的重要技术。BECCS是一个多方面的供应链，具有在产生能量的同时实现负EMIS的优势。使用了全部生物量原料和许多转换途径的可能性来说明其多功能性。beccs也是一种高度适应的技术，它可以应用于各种行业：电力和热植物，生物燃料植物，废物到能源植物，沼气植物，甚至是重工业。一旦捕获了二氧化碳（CO2），就必须将其运输和存储，甚至重复使用。但是，重复使用有时不会导致负排放，因为二氧化碳在短期内释放到大气中。该链涉及广泛的物流和成本，这在整个价值链中都很重要。激励措施和支持政策对于该技术的发展和可持续性至关重要。在限制全球变暖已成为紧迫性问题的情况下，需要鼓励和支持BECCS项目，以确保他们能够继续应对未来的挑战。
论文摘要：在 AI 模型评估中优先考虑高后果生物能力 1
人工智能 (AI) 技术可能会彻底改变医疗保健的组织和提供方式、药物和疫苗的开发方式、疾病的诊断方式以及发现新疫情的速度。使用人工智能进行的绝大多数生物和生命科学研究都可以以对社会风险最小甚至没有风险的方式进行。然而，预计在不久的将来会出现一些新的人工智能模型，这可能会增加因事故或滥用生物技术和生命科学而导致严重后果的风险。随着模型能力的提高，预计设计和操纵现有大流行病原体以及可能创造新病原体的能力将相应提高。研究人员还将能够将快速改进的人工智能模型与湿实验室的进步相结合，以促进、加速和增强这项工作。人工智能研究人员和政策制定者尚未就人工智能模型的哪些功能或用途最能增加公众的重大生物安全风险或哪些形式的风险最值得缓解达成广泛共识。在没有具体政府指导的情况下，一些大型语言模型 (LLM) 开发人员已经使用红队来评估其模型的生物安全风险，但其内容和方法各不相同。评估内容没有统一的框架，对于特定能力水平的关注程度也没有共同的理解。因此，迄今为止发表的有限的 AI 模型生物安全研究（仅评估了 LLM）测试了不同的风险，并使用了不同的假设来防范哪些威胁。这反过来又降低了缓解措施的潜在影响。由于无法评估 AI 模型是否会导致任何可能的与生物学相关的事故或不当行为，因此需要进行一定程度的优先排序。例如，仅仅询问一个模型是否会增加“生物武器计划”的风险是一个不充分的评估问题——它含糊不清、包容性不足，并且很难扩展到 LLM 之外。生物安全评估的最终目的应该是确定一个模型是否会显著增加对公众造成严重后果风险的可能性，无论人类的意图如何。解决方案
利用AI提高了可再生资源（例如太阳能，风能和生物能）的能源使用效率和开发
能源效率和可再生资源的发展是解决全球能源危机和气候变化的关键问题。这项研究探讨了人工智能（AI）在提高能源效率并取代可再生资源（例如太阳能，风能和生物能源）的发展中的作用。通过使用结合定性和定量方法的混合方法方法，本研究确定了AI在可再生能源领域中的具体应用。结果表明，AI可以显着提高运行效率并减少能源浪费。示例包括对太阳能电池板的放置，风力涡轮机的预测维护以及优化沼气生产中的发酵过程。在可再生能源中实施AI不仅可以提高效率，还可以降低成本并支持可持续性。这项研究通过提供可再生能源领域的AI益处的经验证据来为能源和AI技术领域做出贡献。建议政府和能源行业广泛采用AI，投资于技术和劳动力培训，并加强能源，技术和学术方面的合作，以开发创新且适用的AI解决方案。进一步的研究应进行更广泛，更全面的研究，包括分析AI实施的长期成本和收益，以及AI技术与现有能源管理系统的集成。
优先考虑具有高后果的生物能力...
摘要 由于人工智能 (AI) 能力的快速发展，过去一年中，多个国家政府和跨国机构宣布了解决与 AI 模型相关的安全、保障和道德问题的努力。这些努力之一就是减轻对 AI 模型的滥用，例如用于开发化学、生物、核或放射 (CBRN) 威胁。几十年来，许多生物学家一直在努力降低科学研究的风险，因为这些研究可能由于事故或滥用而导致严重疾病爆发。科学家们仔细考虑了哪些类型的生命科学研究既有益处又有风险 (双重用途)，特别是随着科学进步加速了我们改造生物体和创造新型病原体变种的能力。在这里，我们描述了科学家和政策专业人员在生命科学领域双重用途能力方面的先前经验和研究如何为具有生物能力的 AI 模型的风险评估提供信息。我们认为，人工智能模型评估应优先解决后果严重的风险（可能对公众造成大规模伤害的风险，例如流行病），并且应在部署模型之前评估这些风险，以便采取潜在的生物安全和/或生物安全措施。虽然生物研究总体上非常有益，但人们普遍认识到，一些生物研究信息和技术可能会被有意或无意地滥用，对公众造成大规模伤害。人工智能支持的生命科学研究也不例外。因此，科学家在识别和减轻双重用途生物风险方面的历史经验可以帮助为评估生物人工智能模型的新方法提供参考。确定哪些人工智能能力对生物安全和生物安全构成最大的担忧是必要的，以便建立有针对性的人工智能安全评估方法，确保这些工具免受事故和滥用，并避免妨碍巨大的潜在利益。