前言 本手册是“企业创新项目和计划管理指南”或缩写为 P2M 的临时摘要英文版。 此临时摘要版本由日本项目管理专业人员认证中心 (PMCC) 发行,旨在为读者提供创新计划和项目管理指南的概述。 PMCC 是一个非营利组织,负责在日本的各种行业中推广项目管理及其项目专业人员认证系统,并负责维护和升级 P2M。 P2M 最初是一份 420 页的日文文件,用于通过计划和项目管理进行企业创新,希望它能够成为企业在全球竞争的商业和公共服务环境中成长和生存的指南针,并与现有的国际项目管理知识体系和项目管理能力标准相辅相成。 P2M 是由美国工程促进协会 (ENAA) 创新项目管理发展委员会开发的,该委员会是一支由来自项目行业、学术界和咨询领域的项目管理和基于计划的业务管理领域的专家和实践者组成的团队,自 2001 年 11 月起,他们在过去 30 个月内开发了该委员会。他们坚信,鉴于日本当前面临的严峻经济形势,制定了
摘要:预计电转甲烷 (P2M) 技术将对全球能源行业的未来产生重大影响。尽管相关研究数量不断增加,但其潜在的颠覆性影响尚未得到评估。这可能会对实施 P2M 技术的投资决策产生重大影响。基于为期两年的实证研究,本文重点探讨了 P2M 技术在不同商业环境中的部署潜力。结果在颠覆性的理论框架内进行解释。结论是,P2M 具有独特的属性,因为它具有可再生气体生产、电网平衡以及长期储能与脱碳相结合的特点,代表了重大创新。然而,实证数据表明,最大的 P2M 工厂可以部署在可以从烟气中获取二氧化碳的工业设施中。因此,碳捕获技术相关成本的大幅下降,以及可再生能源生产的进一步增长、脱碳激励措施和监管环境的大力支持,可以在未来发挥 P2M 技术的颠覆潜力。
摘要:在废水处理厂(WWTPS)进行季节性能源存储的权力对甲烷技术(P2M)部署可能会降落在欧盟国家的决策者的议程上,因为大型WWTP会产生大量的沼气,这些沼气可将其注入具有出色储存能力的天然气网格中。由于局部光伏(PV)最近迅速增加,因此必须探索WWTP在储能中的作用以及实现该电位的条件。本研究将P2M技术的技术经济评估与大型WWTPS季节性储能的商业 /投资吸引力相结合。的发现表明,标准化的1 MW EL P2M技术将与大多数潜在站点配合使用。这符合当前技术准备水平的P2M,但是WWTPS的电力价格上涨和有限的财务资源将降低P2M技术部署的商业吸引力。基于匈牙利案例研究,公共资金,生物甲烷饲料,最小化或补偿的盈余电力采购成本对于实现WWTPS的储能潜力至关重要。
要实现可持续发展的社会,不可避免地需要使用可再生能源来发电。由于其中一些能源(风能、太阳能)对天气的依赖性,必须使用公用事业规模的能源储存。这些波动范围从几分钟(云层飘过)到整个季节(冬季/夏季太阳能可用)。短期储存可以通过电池解决(至少在理论上)。然而,由于可储存能量的数量和某些储存方法的自放电,季节性储存仍然是近期需要解决的挑战。最近,在经典的长期储存技术(如抽水蓄能)中出现了新方法。电池越来越好,自放电更少,能量密度更大;因此,它们可以用于季节性储存,尽管它们不能满足总需求。因此,电转气方法(主要是电转氢,P2H 和电转甲烷,P2M)在储存组合中发挥着越来越大的作用。在这些方法中,多余的电力用于电解水并产生氢气;然后可以将其储存起来并在以后用于回收电力。由于长期储存氢气的技术困难,替代方法(例如电转甲烷或电转氨)也是有吸引力的解决方案。在电转甲烷技术中,可以通过化学或生物化学方法将添加二氧化碳的氢气转化为甲烷。甲烷可以储存起来并在以后用于回收电力。比较P2H和P2M方法,P2H的能量回收率更高,但无损储存和回收需要特殊设备。相比之下,对于P2M(即生产的甲烷SNG,即合成天然气),可以利用现有的储气设施进行储存,并通过现有的成熟方法(例如燃气发动机)进行回收。虽然电力回收与二氧化碳排放有关,但排放量与用于合成的二氧化碳相等;因此,该技术也可以被视为无碳技术。氢气转化为甲烷有两种成熟的方法:化学方法和生物化学方法。化学方法(即所谓的 Sabatier 反应)快速高效,但它是一种高压高温反应,需要在特殊设备中进行;此外,它可能需要难以获取的金属进行催化。尽管有时速度较慢,但生物化学法是一种利用微生物的低温低压方法;有些微生物甚至可以在沼气设施中找到。生物化学法的另一个优势是它可用于 CH 4 /CO 2 混合物,即它可以将沼气浓缩为 SNG。本期特刊专门介绍生物化学电转甲烷技术。P2M 技术现在即将全面投入工业使用;因此,专门介绍这种方法的特刊非常及时。本文涵盖的主题范围从基础生化研究到各种存储方法的比较,再到完整的能源存储解决方案。能源结构中依赖天气的可再生能源所占比例不断增加,迫使研究人员寻找新的能源存储解决方案,以满足时间平衡的需求。Sterner 和 Spechts [ 1 ] 在他们的论文中描述了 30 年的发展历史,这导致了“电转一切”(包括电转甲烷和其他电转燃料)技术的出现。
Charlotte Lanièce Delaunay¹、Iván Martínez-Baz 2,3、Noémie Sève⁴、Lisa Domegan⁵、Clara Mazagatos⁶、Silke Buda⁷、Adam Meijer⁸、Irina Kislaya⁹、Catalina Pascu 10、AnnaSara Carnahan 11、Beatrix Oroszi 12、Maja Ilić 13、Marine Maurel¹、Aryse Melo⁹、Virginia Sandonis Martín 14、Camino Trobajo-Sanmartín 2,3、Vincent Enouf 15,16、Adele McKenna⁵、Gloria Pérez-Gimeno⁶、Luise Goerlitz⁷、Marit de Lange⁸、Ana Paula Rodrigues⁹、Mihaela Lazar 10、Neus Latorre-Margalef 11、Gergő Túri 12、Jesús Castilla 2,3、Alessandra Falchi 17、Charlene Bennett 18、Virtudes Gallardo 19、Ralf Dürrwald 20、Dirk Eggink⁸、Raquel Guiomar⁹、Rodica Popescu 21、Maximilian Riess 11、Judit Krisztina Horváth 12、Itziar Casado 2,3、M a del Carmen García 22、Mariëtte Hooiveld 23、Ausenda Machado⁹、Sabrina Bacci 24、Marlena Kaczmarek 24、Esther Kissling¹,代表欧洲初级保健疫苗效果第25组。法国巴黎的Epiconcept 2 IS,法国5。爱尔兰都柏林的健康保护中心德里卡多·豪尔赫(Ricardo Jorge)博士,里斯本,葡萄牙10。Cantacuzino国家军事医学研究所和发展部,布加勒斯特,罗马尼亚 11. 瑞典公共卫生署,斯德哥尔摩,瑞典 12. 塞梅维斯大学国家卫生安全实验室、流行病学和监测中心,布达佩斯,匈牙利 13. 克罗地亚公共卫生研究所(CIPH),萨格勒布,克罗地亚 14. 国家微生物学中心,卡洛斯三世卫生研究所,马德里,西班牙 15. 巴斯德研究所,巴斯德国际生物资源网络(PIBnet),微生物互助平台(P2M),巴黎,法国 16. 巴斯德研究所,国家呼吸道感染病毒参考中心(CNR VIR),巴黎,法国 17. 科西嘉大学病毒学实验室,科特,法国 18. 都柏林大学学院国家病毒参考实验室,都柏林,爱尔兰安达卢西亚,塞维利亚,西班牙 20. 国家流感参考中心,罗伯特·科赫研究所,柏林,德国 21. 国家公共卫生研究所,布加勒斯特,罗马尼亚 22. 流行病学分局,公共卫生总局,极端健康服务,梅里达,西班牙 23. 水平,乌得勒支,荷兰 24. 欧洲疾病预防和控制中心,斯德哥尔摩,瑞典 25.该小组的成员名单列于致谢部分
(5) E. Feigenbaum 和 B. Buchanan,“DENDRAL 和 META-DENDRAL:知识系统和专家系统应用的根源,”Artif. Intell.,第 59 卷,第 1-2 期,第 233-240 页,1994 年。 (6) K. Niwa 和 M. Okuma,“技术诀窍转移方法及其在大型建设项目风险管理中的应用,”IEEE Trans. Eng. Manage.,第 29 卷,第 4 期,第 146-153 页,1982 年。 (7) K. Niwa 和 K. Sasaki,“一种新的项目管理系统方法:基于技术诀窍的项目管理系统,”Project Management Quarterly,第 14 卷,第 1 期,第 65-72 页,1983 年。 (8) K. Niwa,“一种基于知识的人机协作系统, ative system for ill-structured management domains,”IEEE Trans. Syst., Man Cybern., vol.16, no.3, pp.335–342, 1986. (9) HM Leung、VM Rao Tummala 和 KB Chuah,“A knowledge-based system for determining potential projectrisks,”Omega, vol.26, no.5, pp.623–638, 1998. (10) Takeshi Oshima 和 Tomiko Maruyama,“Project management method by visualizing volatilitys in software scale,”Journal of the Society of Project Management, vol.19, no.1, pp.26–31, 2017. (11) C. Jones, Applied softwaremeasurement: global analysis of productivity and quality, McGraw-Hill Education Group, 2008.(Hisashi Tomino 和 Kyoichi Kosaka 译) ,软件开发的定量方法:旨在提高生产率和质量(第三版),Kyoritsu Shuppan,2010年。 14)Katero Inoue,Kenichi Matsumoto,Masahiro Tsurubo和Koji Torii,“实现经验软件工程环境的方法”,信息处理,第45卷,第7期,第722-728页,2004年,2004年。(15) Ademia合作:IT系统开发中质量预测的实用方法,” (16) M. Tsunoda、N. Osugi、A. Kadota、K. Matsumoto 和 S. Sato,“使用协同过滤的软件开发工作量预测方法”,信息处理杂志,第 46 卷,第 5 期,第 1155-1164 页,2005 年。 (17) D. Zhang 和 J. J. Tsai,“机器学习和软件工程”,软件质量杂志,第 11 卷,第 2 期,第 87-119 页,2003 年。 (18) J. Wang 和 C. Zhang,“使用基于 RNN 编码器-解码器的深度学习模型进行软件可靠性预测”,Reliab. Eng. Syst. Saf.,第 170 卷,第 73-82 页,2018 年。 (19) T. Mori 和 N. Uchihira,“在软件缺陷预测中平衡准确性和可解释性”,Empir. Softw. Eng.,第 24 卷,第 2 期,第 779-825 页,2019 年。 (20) R. High,认知系统时代:深入了解 IBM Watson 及其工作原理,IBM Corporation,Redbooks,2012 年。 (21) IBM Cognitive PMO,https://www.ibm.com/jp-ja/marketplace/cognitive- pmo-jp(2020 年 1 月 5 日访问) (22) Naoshi Uchihira,“项目管理中的知识转移”,人工智能百科全书,第 19-10 节, pp.1355-1360,共立出版,2017年。 (23) Fujitsu KIWare,https://pr.fujitsu.com/jp/news/2017/11/28.html(2020/1/5访问) (24) Masatoshi Morisaki,“基于AI的源代码审查~通过深度学习诊断代码之美”,信息处理,第59卷,第11期,第985-988页,2018年。 (25) Takeshi Oshima、Naoshi Uchihira,“用于项目管理的AI知识分类模型~IT企业中AI应用方法的研究~”,国际项目管理期刊,第13卷,第1期,第121-141页,2018年。 (26) Toshiki Mori、Naoshi Uchihira,“项目和计划风险管理中的机器学习和知识创造的综合方法”,国际 P2M 杂志,第 14 卷,第 1 期,第 415-435 页,2019 年。
