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jble - 尤斯蒂斯危险材料和废物应急计划
cii. 应使用任何现成的手段控制泄漏，包括泄漏工具包中的吸收材料。上述初始响应行动的顺序可能会根据泄漏情况（即泄漏类型、泄漏量和/或所涉及的安全隐患）而改变。如果泄漏很容易清理，AEC、HWC 或现场主管可以在报告之前控制和清理泄漏。如果泄漏超出其能力范围并存在安全隐患，AEC、HWC 或现场主管应在尝试阻止和控制泄漏之前报告泄漏。
露天煤矿：逐步淘汰方法 1
国家温室气体和能源报告 (NGER) 计划 – 2024 年拟议修正案 澳大利亚能源委员会 (AEC) 欢迎有机会向国家温室气体和能源报告 (NGER) 计划 – 2024 年拟议修正案 (“咨询文件”) 提交意见。AEC 是电力和下游天然气企业在竞争激烈的批发和零售能源市场中运营的最高行业机构。AEC 成员为超过 1000 万户家庭和企业生产和销售能源，是可再生能源发电的主要投资者。AEC 支持到 2050 年实现净零排放，到 2035 年实现 55% 的减排目标，并致力于实现能源转型，造福消费者。保持 NGER 计划等排放报告框架的稳健性非常重要，这样才能让声称减排的公司能够可靠地核实这些声明，以及让监管机构和民间社会能够进行适当审查。澳大利亚选举委员会普遍支持 DCCEEW 提出的修正案，并认为这些改革应能更好地与国际标准和近期国内政策保持一致，即气候相关披露框架和原产地保证认证计划。在实施这些改革时，该部门应注意一些事项，澳大利亚选举委员会已在下文中重点介绍了这些事项。露天煤矿：逐步淘汰方法 1 如咨询文件中所述，自 2025 年 7 月 1 日起，保障机制所涵盖的露天煤矿“报告称 2023 财年开采了超过 1000 万吨原煤”，则必须使用方法 2 或 3 估算露天矿的逸散甲烷排放量。自 2026 年 7 月 1 日起，保障机制下的所有其他设施同样也需要使用方法 2 或 3 估算逸散甲烷排放量。根据这些修订，非保障机制设施仍可使用方法 1。事实上，由于拟议的变更导致使用方法 2 的矿井数量增加，这将产生更多、更准确的逸散排放数据。这可用于提高方法 1 中使用的排放因子 EFj（NGER 报告确定的 3.20）的准确性，从而减少将小型矿井（非保障机制设施）从方法 1 转移到方法 2 的需要/好处。
高温存储期间铝和触觉湿电容器的降解
铝电解电容器（AEC）可用于较高的电容和电压范围，与触觉电解电容器（TEC）相比。然而，在使用温度加速的常规AEC操作或存储过程中电解质的蒸发不允许在空间电子中使用这些零件。相反，对于需要大价值电容器和高工作电压的系统，设计人员必须使用TEC库，这些TEC库实质上增加了电子模块的大小和重量。使用密封的AEC的开发可能对空间系统有益，只要确保必要的可靠性。在AEC存储期间泄漏电流的增加是众所周知的，并且通常通过电解质中氧化铝溶解来解释。但是，尚未讨论这种效果的其他可能机制。尽管密封的TEC已在太空系统中使用了多年，但缺乏有关存储对其特性的影响的信息，这是对铝电容器的比较。这项工作探讨了AC特性（电容，耗散因子和等效串联电阻）和DC特性（泄漏和吸收电流）在长期存储期间在长期存储期间（100°C，125°C，125°C和15000000000000000000000000000000000子）的AC特性（电容，耗散因子和等效串联电阻）和DC特性（泄漏和吸收电流）。表明，两种类型的电容器中的泄漏电流正在降解，但是在偏置应用程序后，这种降解是可逆的。降解机制，并提出了基于两种电容器常见的过程的解释。分析了与密封电容器中电解质蒸发和蒸发相关的问题。
建筑信息模型的综合应用和
信息化和自动化被认为是未来建筑工程/设施管理（AEC/FM）行业的主流趋势。建筑信息建模（BIM）是数字化建筑信息的有效技术，而人工智能（AI）技术促进了自动化。关注如何将BIM与AI技术集成并将其应用于实际项目可能会有所帮助。然而，仍然缺乏对集成应用的全面审查。本研究通过系统文献计量分析回顾了AEC/FM行业的BIM-AI集成，并采用了183篇符合条件的文献。文献计量分析揭示了符合条件的文献的时间序列、期刊、关键字共现和共同作者。从技术和应用的角度总结了研究结果。根据研究结果确定了三种典型的集成模式。最后，提出了 BIM-AI 集成发展的当前挑战和未来方向。24 本综述有助于系统地探索 BIM-AI 集成在 AEC/FM 行业中的应用，并为 BIM 和 AI 提供了有价值的发展方向。26
对人工智能和创新的期望和看法
摘要 建筑、工程和建筑 (AEC) 行业是数字化程度最低的行业之一，其绩效增长低、项目管理实践效率低下，这源于管理变革的固有挑战。为此，该行业开始探索人工智能 (AI)，预计人工智能将成为未来十年最具变革性的技术之一，并探索其简化流程和提高项目生产力的可能性。鉴于 AEC 行业需要加强项目管理实践，数字化转型进展缓慢，本论文旨在从项目经理的角度探索人工智能与项目管理之间的交集，以及实施新技术和工作方法所面临的挑战。为了实现本研究的目的，通过定性访谈研究对瑞典最大的 AEC 咨询公司之一的基础设施部门进行了一个案例研究。对相关文献的回顾是对从访谈中获取的原始数据的补充，为分析提供了理论基础。结果显示人们对人工智能总体持积极态度，并揭示了 AEC 行业项目管理和项目相关工作的几个潜在应用领域。结果显示，项目经理普遍对人工智能持积极态度，认为人工智能是一种通过自动化劳动密集型任务和利用预测能力来提高效率、质量和降低成本的工具。虽然人工智能并不被视为对项目经理角色的威胁，但人们担心它对项目中其他角色的影响。成功的人工智能整合有望通过提高该行业的效率来提高竞争力和业务能力。然而，与技术实施和工作方法改变相关的挑战包括分散的组织结构、缺乏高层管理支持、标准化方法不足、知识转移不力和可变薪酬模式。这项研究通过强调人工智能在 AEC 行业项目管理中的潜在应用领域以及相应的影响，为文献做出了贡献。通过提供对该行业技术采用和变革障碍的细致理解，它进一步强调了需要高层管理支持和战略方向来充分利用人工智能等技术的潜力。这项研究还为克服当前障碍的实践提供了启示。
SLA 在 2020 年 GEOBIM 大奖中获奖
新加坡土地管理局 (SLA) 很高兴地宣布，我们很荣幸获得 2020 年 GEOBIM 大奖的“地下测绘卓越奖”。GEOBIM 指的是地理空间 (GEO) 和建筑信息模型 (BIM)，这是一个年度会议，汇集了国际与会者，就建筑、工程和施工 (AEC) 领域采用地理空间和 BIM 技术贡献丰富多样的观点。GEOBIM 大奖由荷兰 Geospatial Media and Communications 公司组织，并得到 Esri、Autodesk 和 Hexagon 等公司的支持，被视为 AEC 行业最令人垂涎的年度奖项之一，旨在表彰和庆祝实施数字创新和实践的组织。
SLA 荣获 2020 年 GEOBIM 大奖
新加坡土地管理局 (SLA) 很高兴地宣布，我们很荣幸荣获 2020 年 GEOBIM 大奖的“地下测绘卓越奖”。GEOBIM 指的是地理空间 (GEO) 和建筑信息模型 (BIM)，这是一年一度的会议，旨在将国际与会者聚集在一起，就建筑、工程和施工 (AEC) 领域采用地理空间和 BIM 技术提出丰富多样的观点。GEOBIM 大奖由总部位于荷兰的 Geospatial Media and Communications 公司主办，并得到 Esri、Autodesk 和 Hexagon 等公司的支持，被视为 AEC 行业最令人垂涎的年度奖项之一，旨在表彰和庆祝实施数字创新和实践的组织。
SLA 荣获 2020 年 GEOBIM 大奖
新加坡土地管理局 (SLA) 很高兴地宣布，我们很荣幸荣获 2020 年 GEOBIM 大奖的“地下测绘卓越奖”。GEOBIM 指的是地理空间 (GEO) 和建筑信息模型 (BIM)，这是一年一度的会议，旨在将国际与会者聚集在一起，就建筑、工程和施工 (AEC) 领域采用地理空间和 BIM 技术提出丰富多样的观点。GEOBIM 大奖由总部位于荷兰的 Geospatial Media and Communications 公司主办，并得到 Esri、Autodesk 和 Hexagon 等公司的支持，被视为 AEC 行业最令人垂涎的年度奖项之一，旨在表彰和庆祝实施数字创新和实践的组织。
