完整描述:https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920545458&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ 摘要 实现印度尼西亚 2030 年 NDC 目标的策略之一是通过开发可再生能源发电厂,以及从化石燃料向可再生能源的转变。使用柴油发电厂,特别是在布鲁岛作为唯一电力供应商,会导致排放,并增加公用事业系统的能源成本 (CoE)。另一方面,布鲁岛拥有丰富的可再生能源潜力,如地热能、水能、生物能、太阳能等。本研究旨在通过考虑可再生能源结构、财务可行性、减少当地电力系统能源消耗量、减少二氧化碳排放以及当地工业负荷(即渔业)的潜在增长,设计布鲁岛的最佳发电系统。部门。本研究利用 HOMER 软件获得了一种能够为负载提供最优化可再生能源渗透率、最低平准化能源成本 (LCOE) 和最低二氧化碳排放量的发电厂场景。布鲁岛电力系统共计7个系统,分为4个系统,即原有4个分布式系统组成的综合系统和另外3个分布式系统。本研究的结果为每个系统提供了最优的混合或完全基于可再生能源的发电厂配置。这种配置可以将能源成本降低至 20.17 cUSD/kWh,并将二氧化碳排放量降低至零。 ......印尼实现2030年NDC目标的策略之一是发展可再生能源发电厂,以及从化石燃料向可再生能源的转变。使用柴油发电厂,特别是布鲁岛作为唯一电力供应的情况,会导致排放,并增加公用事业系统的能源成本 (CoE)。另一方面,布鲁岛拥有丰富的可再生能源潜力,如地热能、水能、生物能、太阳能等。本研究旨在通过考虑可再生能源结构、财务可行性、减少当地电力系统的能源消耗、减少二氧化碳排放以及当地产业(即渔业部门)的潜在负荷增长来设计布鲁岛的最佳发电系统。本研究利用 HOMER 软件获得了一种发电场景,该场景可以为负载提供最优化的可再生能源渗透率、最低的平准化能源成本 (LCOE) 和最低的二氧化碳排放量。布鲁岛电力系统共计7个系统,分为4个系统,即原有4个分布式系统组成的综合系统和另外3个分布式系统。本研究结果为每个系统给出了混合或完全可再生能源发电厂配置的最优配置。这些配置可将能源成本降低高达 20.17 cUSD/kWh,并实现二氧化碳排放量为零。
结核病(TB)是由结核分枝杆菌引起的疾病,对全球健康是严重威胁。可用于检测和鉴定引起TB的细菌的方法是定量聚合酶链反应(QPCR)。在这种方法中,变性和延长温度是需要优化成功的决定因素之一。这项研究旨在优化DNA M.结核病的扩增中的变性和延长温度。使用准实验设计的研究。最优化的温度为93、94、95、96和97°C,用于扩展为58、59、60、61和62°C。测试样品是从结核分枝杆菌的患者收集的痰液样本,对异念珠菌具有抗性。优化是使用七个测试引物,即S315T,S315N,S315I,S315R,S315G,S315G,S315L和R463B,具有KATG基因的靶标。优化数据通过MS Excel处理最低的CT值。结果表明,使用的每个引物的最佳变性温度各不相同。主要的S315T,S315R和S315G在96°C的变性温度下最佳,最佳S315N在94°C时,主要S315i和R463B在93°C下最佳的R463B,最佳的S315L引物在95°C,最佳的S315L引物,最佳使用的温度为96°C. 96°C. 在58°C下的最佳延伸温度,用于原代S315N,S315N,S315I和R463B,初级S315R和S315G在60°C下,初级S315L在61°C下为61°C。 可以得出结论,变性研究的最佳温度为96°C,延伸为58°C。。在58°C下的最佳延伸温度,用于原代S315N,S315N,S315I和R463B,初级S315R和S315G在60°C下,初级S315L在61°C下为61°C。可以得出结论,变性研究的最佳温度为96°C,延伸为58°C。
众所周知,摘要超过70%的地球海洋可以覆盖地球表面。高生物多样性使海洋成为束缚中的微生物的栖息地。上衣可以与其他微生物(例如羧基化的羧基动物)相关联,以便它们可以产生包括抗生素,农药和抗肿瘤在内的生物活性化合物。鉴定生物活性化合物的初始阶段是通过分离DNA。本研究旨在使用Promega和Qiagen提取试剂盒确定细菌DNA提取的优化。这项研究包括3种治疗方法,即恢复活力,细菌鉴定和浓度测量。结果表明,使用Qiagen提取试剂盒的优化相对较高,在1,989 ng/µl -2,000 ng/µl时,使用1小时。在优化Promega提取时,所产生的纯度为1,500 ng/µl -1,943 ng/µl,处理时间为2小时。关键字:pusigate,伪心电羧基化剂,Promega提取套件,Qiagen提取套件。
抽象的糖尿病早期检测对于减少疾病引起的后果非常重要。糖尿病受许多因素影响,因此进行诊断需要复杂的分析。用于分析糖尿病预测的数据集使用机器学习算法。机器学习算法用于根据已将其设置为输入的因素对患有糖尿病的人进行分类。诊断/预测的结果并非完美,这是由于许多错误分类引起的。为了减少分类错误,建议应用决策树和提升技术。本研究中使用的分类算法是随机森林。实验结果表明,决策树和增强技术以及两者的组合可以减少糖尿病预测中的错误分类。关键字:糖尿病;专家系统;决策树和提升
抽象的致病细菌是微生物,通过各种过程在复制过程中对组织或细胞的直接损害,通过产生毒素,使病原体能够到达复制位置的新组织或出口细胞。致病细菌(例如大肠杆菌)可以通过河水传播,因为许多河流被用作污水和垃圾的倾倒地面,从而传播了致病细菌。这项研究旨在确定DNA分离的优化并检测河水样品中的致病细菌。这项研究中使用的方法是在生物学实验室,数学和自然科学学院,帕登州立大学进行生物学实验室周围的恒河水样品,并进行实验室分析。从恒河河水样品优化的研究结果表明,检测致病细菌的最佳底漆是ESS引物。ESS底漆具有扩增825 bp的扩增大肠杆菌,沙门氏菌和志贺氏菌细菌的潜力。优化隔离更为最佳。关键词:致病细菌,隔离优化,河水,DNA,PCR