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白皮书D353432X012 2024年3月控制阀解决方案用于碳捕获，利用和存储
燃烧后的碳捕获（PCC）技术涉及在燃料源（例如燃油，煤炭，天然气，废物或生物量）燃烧后，从烟气中捕获CO 2。由于存在杂质，烟气必须首先经历几种过程，例如硝化，脱硫化和摄取前的粉尘去除。CO 2分离的方法取决于诸如所使用的燃料，待处理的气体内CO 2的组成，CO 2的压层和所选择的捕获系统。使用吸收技术去除基于胺的酸性气体已在燃气处理植物中使用了数十年，从而使基于传统胺溶剂的化学吸收成为最成熟的CO 2捕获过程。这项技术广泛用于大型工厂，肥料，天然气加工和苏打灰。大约80％的商业能源来自化石燃料燃烧；因此，PCC对于在过渡到可再生能源期间减轻CO 2排放很重要。
ISSN：2454-132X 影响因子：6.078（第 8 卷，第 1 期 - V8I1-1423）可在线获取：https://www.ijariit.com Jocata Grid：研究用于欺诈的人工智能 (AI)
当今领域的欺诈检测面临诸多挑战，因为欺诈实例存在于所有来源和各行各业。随着大数据和人工智能的兴起，技术创新一直被证明是金融犯罪和合规行业的福音，利用先进的人工智能模型也出现了新的自由。随着打击欺诈和其他金融犯罪的承诺重燃，寻找能够预防和发现内部欺诈的智能解决方案势在必行。监管机构鼓励使用分析、机器学习 (ML) 和其他形式的人工智能 (AI) 等先进技术来管理金融犯罪风险。我们总结了研究中的发现，以减少误报并提高欺诈检测的效率，并通过从我们的分析中得出创建和捕获的关键值来得出结论。关键词：欺诈、金融犯罪、大数据、误报、人工智能。1.简介 1.1 人工智能 麦肯锡将人工智能定义为“机器执行与人类思维相关的认知功能的能力，例如感知、推理、学习和解决问题”（麦肯锡，2018 年，第 1 页）。人工智能有两个主要分支。第一个是机器学习，涵盖一系列算法，分为三种学习技术：监督、无监督和强化。机器学习算法不同于传统的程序化算法，它们不是接收直接命令，而是使用数据和过去的计算来做出决策、检测模式和做出预测。有了新的数据和模式，算法能够随着时间的推移进行适应和学习（麦肯锡，2018 年，第 1 页）。第二个分支是深度学习。这种更复杂的人工智能“可以处理更广泛的数据资源，需要更少的人类数据预处理，并且通常可以产生比传统机器学习方法更准确的结果”（麦肯锡，2020 年，第 6 页）。1.2 Jocata 金融咨询服务 Jocata GRID 是一个复杂的企业生态系统技术平台，致力于提供业务、风险、运营和合规性的综合实时视图。它被设计为一个多层技术功能堆栈，可帮助金融机构开展数字化转型计划，每一层都解决一个特定的挑战。(Jocata Grid,2010)尽管 GRID 的各个功能集都映射到离散产品，但其架构允许根据您的解决方案要求单独部署它们，或一起部署或以特定组合部署。GRID 通过安全接口插入您的后端系统，为您带来 Jocata 尖端软件的优势，同时大幅降低培训、设置和基础设施的前期成本。