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化学筛查和小球藻的粗提取物的化学筛查和抗菌活性。在
使用Agilent 5973N模型质量选择性检测器（美国圣克拉拉）进行分析。Restek RTX-5MS（30 m×0.25 mm I.D.×0.25μm）气相色谱毛细管柱用作sta tionary阶段（美国贝尔方特）。气相色谱级（超纯色）氦气。分别将注入端口，离子源，四极杆和传递线温度保持在280°C，230°C，150°C和280°C下。GC烤箱程序在50°C保持2分钟，然后在4°C/min下增加到280°C，并保持10分钟。总分析时间为70分钟。质量范围为50-550 m/z，在完整扫描模式下，扫描速率为每秒0.45扫描。使用70 eV电离能进行电子电离。使用质量猎人软件（Qualita Tive Analysis B.07.00）和NIST质谱库确定并确定化合物。
评论：可持续生产中净化生物柴油生产的粗甘油
生物柴油的生产已成为全球努力替代化石燃料的重要组成部分。然而，生物柴油生产中面临的问题之一是甘油产量增加，作为一种产物。甘油或粗甘油（CG）通常是大量生产的，需要明智地管理。本文讨论了生物柴油生产中的甘油作为生物乙醇生产的原料的潜在利用。通过优化发酵过程，基因工程技术和纯化，可以将甘油转化为生物乙醇。生物乙醇是环保的可再生燃料之一。基因工程技术的进步还支持甘油转化为生物乙醇的成功，从而可以发展更有效和生产性的微生物。这为减少浪费，支持资源的可持续性并通过使用甘油作为生物乙醇的原料来减少浪费，支持化石燃料的依赖。将甘油转化为生物乙醇是迈向更可持续和可再生能源的一步。 关键词：生物乙醇，可再生能源，可持续性，基因工程将甘油转化为生物乙醇是迈向更可持续和可再生能源的一步。关键词：生物乙醇，可再生能源，可持续性，基因工程
原油（CPO）的全球优势：战略因素
摘要印度尼西亚是一个在全球市场中占主导地位的原油/CPO行业的国家，需要一项战略来维持可持续的竞争力。本研究旨在通过揭示的比较优势（RCA）方法（RCA）方法和数据面板回归分析分析国际市场上影响印尼CPO竞争力的战略因素。结果表明，印度尼西亚CPO比较的比较优势受到全球经济动力，进口国家的政策，日益激烈的环境法规以及日益增加的全球竞争的极大影响。此外，回归结果表明，经济增长，汇率，进口国人口和全球CPO价格对印度尼西亚CPO在国际市场的竞争力有积极影响，而进口国的通货膨胀却产生了负面影响。因此，政府需要制定自适应政策，以面对全球挑战，并通过经济外交，保持宏观经济稳定，提高CPO生产质量并通过技术创新和供应链效率来增强竞争力。这些步骤对于在全球市场中保持印尼在CPO行业中的主导地位很重要，同时鼓励可持续的经济增长。
可扩展的生态友好修改的SiO2作为原油的破解器
提取的原油通常含有油中的水（W/O）乳液。在此研究中，在这项研究中合成了一种新型的破坏剂，通过用苯唑烷烃（SBKC）修饰二氧化硅。该破裂剂是用于处理W/O乳液的低成本和可生物降解溶液。两亲动物的解体以各种技术的特征，例如扫描电子显微镜（SEM）和X射线衍射（XRD）。此外，还系统地研究了温度，站立时间和最佳拆除剂剂量的影响。二氧化硅已用不同的BKC含量变化。根据瓶子的测试结果，SBKC-20在50分钟内实现了与原油分离的完整水分（与原始二氧化硅相比为75分钟）。研究表明，温度对拆除效率的影响很大，因为SBKC-20在95°C的仅1分钟内分离水。界面张力（IFT），光学显微镜和接触角度测量也被用于更好地了解拆除机制。通过IFT和光学显微镜证实了SBKC-20颗粒穿透油水界面的能力。例如，SBKC -20将水和原油之间的IFT从18.6降低至6.9 mn.m -1。例如，SBKC -20将水和原油之间的IFT从18.6降低至6.9 mn.m -1。
原油的基于异辛烷的基于异辛烷的DNA提取方法
微生物来自油储层的微生物通过生物降解或酸化等过程形成石油成分。此类过程在经济上被认为是有害的，可能会构成健康和安全危害。因此，了解储层微生物群落及其代谢能力的组成至关重要。然而，这种分析受到困难，从而从诸如原油等复杂流体中提取DNA。在这里，我们提出了一种新型的DNA提取方法，该方法具有广泛的美国石油研究所（API）重力（密度）范围。我们研究了从具有不同溶剂和表面活性剂的油中提取细胞的能力，后者均非离子和离子。此外，我们评估了三种DNA提取方法。总体而言，使用异辛烷作为溶剂来实现最佳的DNA产量和16S rRNA读数的数量最高，然后使用十二烷基硫酸钠和使用Powersoil Pro Kit（Qiagen）进行了离子表面活性剂处理。然后将最终方法应用于在无菌条件下收集的油库中的各种油。尽管预期的低细胞密度为10 1 - 10 3个细胞/ml，但新方法仍产生可靠的结果，平均16S rRNA测序读取为41431（±8860）的顺序。嗜热，嗜热和厌氧分类群，最有可能是油储层的土著。API重力和DNA产量却没有显示出相关性。
使用敏捷的7900 ICP-MS
在石化行业中，某些分析物已知会影响最终产品的性能和价值。 因此，关于油，润滑剂和燃料的元素分析有几种ASTM方法。 一个示例是标准测试方法ASTM D7111-15A，用于确定使用电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP-AES）中馏出物燃料中的微量元素。 此方法在行业中广泛使用，但是随着燃料的规格变得更加严格，一些实验室使用了更敏感的分析技术，例如ICP-MS，该技术提供的检测限度明显低于ICP-OES。 为了反映这一趋势，D0203中对石油的第一种ASTM ICP-MS方法进行了投票。 这很可能是一种用于石油原油的ICP-MS方法。在石化行业中，某些分析物已知会影响最终产品的性能和价值。因此，关于油，润滑剂和燃料的元素分析有几种ASTM方法。一个示例是标准测试方法ASTM D7111-15A，用于确定使用电感耦合等离子体原子发射光谱法（ICP-AES）中馏出物燃料中的微量元素。此方法在行业中广泛使用，但是随着燃料的规格变得更加严格，一些实验室使用了更敏感的分析技术，例如ICP-MS，该技术提供的检测限度明显低于ICP-OES。为了反映这一趋势，D0203中对石油的第一种ASTM ICP-MS方法进行了投票。这很可能是一种用于石油原油的ICP-MS方法。
美国产原油将成为战略石油储备的首批采购对象
在当前低油价的背景下，美国石油生产商或许有一个亮点。3 月 13 日星期五，特朗普总统宣布他已指示美国能源部 (DOE) 开始为战略石油储备 (SPR) 购买石油。能源部于 3 月 19 日立即采取行动，发布了一份 3000 万桶原油的征求建议书 (RFP)，要求所有提案必须在 3 月 26 日星期四美国中部时间上午 11:00 之前收到。1 虽然 RFP 的资金不包括在国会的刺激计划中，但特朗普的行政长官仍坚持推进宣布的采购计划，并将在能源部的预算范围内寻求资金。 2 基于上述情况，预计未来几个月将有进一步的 RFP 发布，美国能源部预计将购买总计 7,700 万桶美国生产的原油。对于有意提交投标的各方或提交投标的生产商供应方，重要的是他们要意识到与政府签约的公司所需的认证和合规措施相关的额外风险。
经济不确定性、地缘政治风险、疫情、金融和宏观经济因素对原油收益的影响：
本研究旨在使用同步分位数回归 (SQR) 来研究宏观经济和金融不确定性（包括全球大流行、地缘政治风险）对原油期货收益 (ROC) 的影响。本研究的数据来源于 FRED（美联储经济数据库）经济数据集；已使用变异通胀因子 (VIF) 和主成分分析 (PCA) 验证了这些因素的重要性。为了充分了解这些因素对 WTI 的综合影响，研究在多因素模型中加入了交互项。实证结果表明，ROC 的变化会因特定时期和市场条件的不同而产生不同的影响。结果可用于做出明智的投资决策，并构建风险和回报均衡的投资组合。结构性突变，例如全球经济状况的变化或原油需求的变化，可能导致原油收益对不同时期的变化敏感。本研究的独特之处还在于它包含了与大流行、地缘政治风险和通胀相关的解释因素。
纳米复合浇注点抑制剂评估/cnt对蜡质原油流量的影响
通过溶液系统中的化学移植物通过乙烯 - 乙烯基醇共聚物（eRT）和羧化的多壁碳纳米管（O-MWCNT）和羧化的多壁碳乙烯醇共聚物（O-MWCNT）以及其结构特性来产生纳米复合材料CNT。使用宏观流变学测量和微观观测来研究新颖的倾角抑制剂对蜡质油系统的流变特性的改善。结果表明，Eadion-CNT纳米复合倾角抑制剂（PPD）可以显着降低倒数，并提高原油的低温功能，并且比在同一添加水平上具有更好的性能。在400 ppm的剂量浓度下实现了最佳效果，这将倒数点降低了13 c，低温粘度降低了85.4％。在石油相中分散的纳米复合材料通过异质结晶模板影响了蜡分子的降水和结晶，从而导致蜡晶体尺寸和紧凑结构的增加并改变了蜡晶体形态，这对蜡质油的rh晶性具有更好的影响。©2023作者。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）下的开放访问文章。
使用先进的机器学习和合奏方法
摘要 - 这项研究采用一系列机器学习模型来预测摩洛哥的原油价格，包括线性回归，随机森林，支持向量回归（SVR），XGBoost，Arima，先知，先知和梯度提升。在其中，SVR以1.414的RMSE证明了最高精度。此外，评估了Arima和先知模型，分别产生2.46和1.41的RMS。合并模型结合了所有单个模型的预测，其RMSE为2.144，表明性能稳健。2024-2027的预测显示，原油价格的趋势上涨，SVR模型预测2027年的MAD 21.91，而整体模型预测14.47 MAD。这些发现强调了集合学习和先进的机器学习技术在产生可靠的经济预测中的有效性，为能源领域的利益相关者提供了宝贵的见解。