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JCERP-20167 通过优化反应器系统中的传热单元来最大限度地降低甲苯加氢脱烷基化工艺生产苯的能耗
苯是一种化学原料，在生产高能固液燃料和聚合物时被广泛使用，无可替代。因此，全球每年对苯的需求量达到 5100 万吨。利用 Peng-Robinson 状态方程性质包，过程模拟器已用于模拟通过甲苯加氢脱烷基化生产苯的反应器系统。该系统设计为每年生产 200,000 吨苯，并采用优化的热流机制。通过使用利用废热锅炉 (WHB-01) 和部分冷凝器 (PC-01) 的热流出口的热回收策略，通过将热流分别引导至加热器 H-01 和 H-02，总共节省了 -23,915,490.40 kJ/h，有效地降低了模拟中的净能量。考虑到这一策略，反应器系统内的改进工艺比基本工艺系统更加优化。版权所有 © 2024 作者，由 Universitas Diponegoro 和 BCREC Publishing Group 出版。这是一篇根据 CC BY-SA 许可开放获取的文章（https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0）。关键词：苯；甲苯；加氢脱烷基化；模拟；净能量优化 引用方式：EI Maulana、A. Tarikh、RT Widaranti，（2024 年）。通过优化反应器系统中的传热单元，最大限度地降低加氢脱烷基化甲苯工艺生产苯的能耗。化学工程研究进展杂志，1 (2)，97-107（doi：10.9767/jcerp.20167）永久链接/DOI：https://doi.org/10.9767/jcerp.20167
在风能和太阳能驱动的净零能耗城市中，通过智能电动汽车充电和 V2G 实现城市规模的能源匹配优化
可再生能源和电动汽车 (EV) 是实现可持续城市的关键技术。然而，可再生能源的间歇性发电和电动汽车充电导致的峰值负荷增加可能会给电力系统带来技术挑战。通过能源系统优化改善负荷匹配可以最大限度地减少这些挑战。本文评估了由风能和太阳能供电的净零能耗城市的最佳城市规模能源匹配潜力，考虑了三种电动汽车充电方案：机会充电、智能充电和车辆到电网 (V2G)。以瑞典西海岸的一个城市为例。智能充电和 V2G 方案旨在最大限度地减少发电和负荷之间的不匹配，并被表述为二次规划问题。模拟结果表明，在采用 V2G 方案且风能-光伏发电份额为 70:30 的净零能耗城市中，实现了最佳负荷匹配性能。最佳净零能耗城市的负载匹配性能从机会充电的 68% 提高到智能充电的 73%，再到 V2G 的 84%。研究还表明，参与 V2G 方案的 2.4 GWh 电动汽车电池在提高城市规模负载匹配性能方面相当于 1.4 GWh 固定储能。研究结果表明，电动汽车具有为城市能源系统提供灵活性的巨大潜力。
e2-nvm：一种内存感知的写入方案，可提高能源效率和使用变量自动编码器
为了克服NVM中的能耗和写入耐力问题，开发了两种方法。第一种方法开发基于硬件的写优化技术[1，10，15，23，46]，这些技术主要基于读取前写入（RBW）模式[52]。在RBW中，写入操作𝑤对存储位置的写操作始终先于读取。将𝑤书写的值与𝑥的旧内容进行了比较，并且只有不同的位。这减少了翻转位的数量，从而减少了能耗并增加了写入耐力[52]。第二种方法通过最大程度地减少写入放大[4，9，25，34，45，54]来解决能耗和写入耐力的问题。但是，这些方法将能效问题与写入放大问题相结合。在许多情况下，导致减少写入放大的技术具有提高能量效率和写入耐力的副作用，但这种情况并非总是如此，如先前的工作[6，26，27]所示，并且我们在本文中的评估。
节能的受大脑启发的超维......
摘要 — 近年来，受脑启发的超维计算 (HDC) 在医疗诊断、人类活动识别和语音分类等广泛应用中展示了良好的性能。尽管 HDC 越来越受欢迎，但其以内存为中心的计算特性使得联想内存实现由于海量数据的存储和处理而能耗巨大。在本文中，我们提出了一个系统的案例研究，利用 HDC 的应用级错误恢复能力，通过电压调节来降低 HDC 联想内存的能耗。对各种应用的评估结果表明，我们提出的方法可以在联想内存上节省 47.6% 的能耗，而准确度损失不超过 1%。我们进一步探索了两种低成本的错误屏蔽方法：字屏蔽和位屏蔽，以减轻电压调节引起的错误的影响。实验结果表明，提出的字屏蔽（位屏蔽）方法可以进一步提高节能效果，最高可达 62.3%（72.5%），准确度损失不超过 1%。
系统工程师对视频能源效率的看法...
摘要 — 近年来，全球范围内的在线视频服务使用量迅速增长。如今，视频流、视频会议、直播和社交网络等多种应用都利用了这项技术。最近的一项研究发现，这些服务的发展和成功导致如今全球超过 1% 的温室气体排放与在线视频有关，年增长率接近 10%。本文从系统工程师的角度回顾了有关在线视频能耗的最新发现，其中系统工程师是典型在线视频服务的设计者和运营商。我们讨论了所有相关的能源消耗，强调了与服务质量变量以及视频属性的依赖关系，回顾了文献中不同设备的能耗模型，并将这些现有模型汇总为通用在线视频服务总体能耗的全局模型。通过分析该模型及其含义，我们发现终端用户设备和视频编码具有最大的节能潜力。最后，我们概述了视频流能源效率改进的最新进展，并提出了节能视频流服务的未来研究方向。
论系统软件在神经形态计算能源管理中的作用
摘要 神经形态计算系统（例如 DYNAP 和 Loihi）最近已被引入计算社区，以提高机器学习程序的性能和能源效率，尤其是使用脉冲神经网络 (SNN) 实现的程序。神经形态系统的系统软件的作用是聚类大型机器学习模型（例如，具有许多神经元和突触），并将这些聚类映射到硬件的计算资源。在这项工作中，我们制定了神经形态硬件的能耗，考虑了神经元和突触消耗的功率，以及在互连上传递脉冲所消耗的能量。基于这种公式，我们首先评估系统软件在管理神经形态系统能耗方面的作用。接下来，我们制定一种简单的基于启发式的映射方法，将神经元和突触放置到计算资源上以降低能耗。我们通过 10 个机器学习应用程序评估了我们的方法，并证明所提出的映射方法可以显著降低神经形态计算系统的能耗。
大气发电：解决军队饮用水短缺的技术方案
大气水生成依靠热力学循环，通过三种不同的回路采用机械压缩制冷技术。制冷剂回路和热交换器经过优化，可在降低能耗的同时降低空气湿度。余冷用于预冷进气，无需额外能耗。生成的水经过过滤、矿化和紫外线技术处理，以达到最高质量标准。此外，它们还结合了用于远程控制和监控的物联网功能以及能够智能控制和调节所有系统的 SCADA 系统，确保在不同环境条件下实现最大水产量。
面向节能的视觉反馈控制...
如何节省无人机的能耗进而实现长距离运输是一项非常现实且艰巨的任务。然而对于无人机来说，经典的物体检测算法，例如基于深度卷积神经网络的物体检测算法和经典的飞行控制算法，例如基于PID的位置控制算法，都需要大量的能耗，限制了无人机系统的应用场景。针对这一问题，本文针对四旋翼缆绳悬挂有效载荷（QCSP）系统提出了一种轻量级的物体检测网络和线性自抗扰控制器（LADRC）来提高能耗效率。该系统采用YOLOV3网络并将其嵌入到Jesson NX移动平台中，可以精确检测目标位置。此外，采用缆绳悬挂结构的非线性速度控制器来控制有效载荷的速度，采用LADRC算法实现对有效载荷位置的快速准确控制。仿真与实飞实验表明，提出的目标检测算法和LADRC控制策略可以有效节省无人机的能源。