当前,行业的目标是实现超越公司界限的流程数字化。因此,迫切需要制定标准和技术解决方案,以便在能源设施的整个生命周期内,所有阶段和功能之间能够以数字方式交换机器可读的技术信息。尽管大多数此类生命周期信息 (LCI) 已在数字系统之间交换,但其中大部分信息仍被锁定在专有数据解决方案(例如 3D 应用程序和模型)中,或以数字系统无法理解的文档和图表形式存在。因此,互操作性,即两个或多个数字系统交换信息和理解这些信息的能力,是实现与数字孪生、以数据为中心的组织形式、进一步自动化以及物理设施安全高效运行相关的数字化战略的关键挑战。
基于样本的维护经通知机构批准,并具有对主要检查的预测维护策略,因此可以将滚筒电池的总拆卸置于尽可能长的时间。更新主要检查程序,以针对最敏感的点进行检查。改善了维护的可访问性,危险操作的销售。
Jeffrey Unruh .............................................................................................. LCI Consultant Gabriel Toro ................................................................................................ LCI Consultant William Swanson ................................................................................. Stantec Consultant
浮动PV是相对较新但快速增长的光伏市场(PV)市场。到目前为止,文献中尚无有关操作浮动PV(FPV)系统的详细公共生命周期清单(LCI)数据。因此,荷兰研究组织TNO收集并分析了两个操作系统的LCI数据,并在第一个IEA PVPS任务12出版物中发布了结果。本研究仅关注一个单一的环境影响因子,即碳足迹。该研究的目的是在西欧的小内陆水体上的两种不同的浮动光伏系统的LCI数据,波高度非常低,以量化这些系统的碳足迹。浮动PV系统中PV模块的寿命,性能比和降解率与地面安装的PV系统相同,因为这些参数的经验数据是不可用的。
1。根据当前任务12 LCA方法(IEA-PVPS T12-18:2020)。可以通过假设与降解率依赖性产率有线性关系来调整结果。对于0.5%PA的降解率,将结果乘以0.968倍数;而对于0.9%PA的降解速率乘以1.053倍。 2。 LCI数据(例如PERC)尚不可用。将结果乘以0.968倍数;而对于0.9%PA的降解速率乘以1.053倍。2。LCI数据(例如PERC)尚不可用。
Colleen Callahan,LCI 副主任 Daniel Coffee,LCI 助理项目经理 J.R. DeShazo 博士,LCI 前主任;德克萨斯大学奥斯汀分校 LBJ 公共事务学院院长 Silvia R. González 博士,LCI 高级研究员;加州大学洛杉矶分校拉丁裔政策与政治倡议研究主任 更多信息 联系人:Colleen Callahan,ccallahan@luskin.ucla.edu © 2021 年 9 月,加州大学洛杉矶分校董事会。保留所有权利。在美国印刷。免责声明 本文表达的分析、观点、建议和结论均为作者的观点,不一定代表任何项目支持者、顾问或审阅者的观点,也不代表整个加州大学洛杉矶分校。本报告中提及的个人或其所属机构并不一定代表他们认可本报告的建议或结论。本报告的内容仅由作者负责。
Colleen Callahan,LCI 副主任 Daniel Coffee,LCI 助理项目经理 J.R. DeShazo 博士,LCI 前主任;德克萨斯大学奥斯汀分校 LBJ 公共事务学院院长 Silvia R. González 博士,LCI 高级研究员;加州大学洛杉矶分校拉丁裔政策与政治倡议研究主任 更多信息 联系人:Colleen Callahan,ccallahan@luskin.ucla.edu © 2021 年 9 月,加州大学洛杉矶分校董事会版权所有。保留所有权利。在美国印刷。免责声明 本文表达的分析、观点、建议和结论均为作者的观点,不一定代表任何项目支持者、顾问或审阅者的观点,也不代表整个加州大学洛杉矶分校。本报告中提及的个人或其所属机构并不一定代表他们认可本报告的建议或结论。本报告的内容仅由作者负责。
注2使用Microsoft设备LCA方法论v2.1(可与我们的EcoProfiles一起使用),根据ISO 14040和ISO 14044计算产品碳足迹和其他环境影响,并且与使用方法论v1.0-2.0或其他公司计算的结果计算的结果不可直接可比。我们的新方法使我们能够以更高的准确性,透明度和供应链代表性对复杂的电子产品进行建模。生命周期库存(LCI)数据基于我们自己的测量,从供应商那里收集,以及由Makersite和Ecoinvent提供的内容以及其他国际可用的LCI数据库。不确定性是所有LCA方法中固有的。我们不断努力改善数据和模型,我们的结果可能会更新以反映这些改进。
注2使用Microsoft设备LCA方法论v2.1(可与我们的EcoProfiles一起使用),根据ISO 14040和ISO 14044计算产品碳足迹和其他环境影响,并且与使用方法论v1.0-2.0或其他公司计算的结果计算的结果不可直接可比。我们的新方法使我们能够以更高的准确性,透明度和供应链代表性对复杂的电子产品进行建模。生命周期库存(LCI)数据基于我们自己的测量,从供应商那里收集,以及由Makersite和Ecoinvent提供的内容以及其他国际可用的LCI数据库。不确定性是所有LCA方法中固有的。我们不断努力改善数据和模型,我们的结果可能会更新以反映这些改进。
2使用Microsoft设备LCA Methodology v2.1(可与我们的EcoProfiles一起使用),根据ISO 14040和ISO 14044计算产品碳足迹和其他环境影响,并且与使用其他公司计算的方法v1.0-2.0计算的结果不可直接可比。我们的新方法使我们能够以更高的准确性,透明度和供应链代表性对复杂的电子产品进行建模。生命周期库存(LCI)数据基于我们自己的测量,从供应商那里收集,以及由Makersite和Ecoinvent提供的内容以及其他国际可用的LCI数据库。不确定性是所有LCA方法中固有的。我们不断努力改善数据和模型,我们的结果可能会更新以反映这些改进。