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气化垃圾衍生燃料的可再生能源
• 与焚烧发电相比，减少空气排放 • 消除了焚烧灰烬这种危险或特殊废物 • 从生物质中清洁发电，产生可再生热能或电能 • 大幅减少填埋材料的数量 • 大幅减少填埋所需土地面积 • 与填埋相比，减少温室气体当量排放 • 与填埋相比，减少挥发性有机化合物空气排放 • 与填埋相比，减少陆地环境污染 • 消除了与倾倒或填埋有关的地下水污染 • 与传统燃煤或燃气发电厂相比，减少每兆瓦时的氮氧化物排放量。 包括橡树岭国家实验室、GDS Engineers、Leidos 和美国陆军在内的多家合格独立第三方已经对 EPR LoNOx 气化技术的商业应用进行了独立审查和批准。内华达州最大的电力公司 NV Energy 已经审查了 EPR 气化技术并批准其用于商业用途。
太阳能生物质气化与氧化铁还原相结合用于合成气生产和绿色铁冶金
研究了生物质与氧化铁的太阳能气化，用于合成气和铁的生产。太阳能和生物质都是很有前途的可再生能源。气化过程将固体碳质原料转化为燃料或化学品。然而，传统工艺需要原料的部分燃烧来供应能量，并且由于燃烧产物的稀释，固有的氧气生产成本高，合成气热值低。使用固体氧化物的化学循环气化是解决这些问题的另一种选择。通过提供集中的太阳能作为高温热源，可以从该过程中生产出更多的合成气，同时能够将太阳能储存成可调度的燃料。这项工作提出探索在高加热速率下在氧化铁上进行太阳能生物质气化，这代表了太阳能反应器中获得的条件。计算了 100 至 1,500 ◦ C 之间气化反应的热力学平衡，并报告了使用专门设计的感应炉在 1,100 ◦ C 下以氧化铁、水或二氧化碳作为氧化剂进行生物质气化的实验结果。固体产物分析表明，氧化铁可以根据氧载体的比例还原为金属铁。这些结果表明，氧化铁是一种有效的太阳能生物质气化材料，可通过一种新颖的绿色冶金工艺同时生产合成气和铁。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
浮动液化气储存和再气化装置
可以采用连续检验制度，定期轮换进行特别检验，以在 5 年内完成特定特别检验的所有要求。已检验的每个部分（项目）应在检验之日起约五 (5) 年后再次进行检验。到期的部分（项目）通常每年完成。在年度检验时逾期三 (3) 个月或更长时间的连续项目将不予记入年度检验，也不予签注入级证书。本协会可考虑延长完成检验项目的时间。如果在检验期间发现任何缺陷，则应处理得让验船师满意。
浮动液化气储存和再气化装置
可以采用连续检验制度，定期轮换进行特别检验，以在 5 年内完成特定特别检验的所有要求。已检验的每个部分（项目）应在检验之日起约五 (5) 年后再次进行检验。到期的部分（项目）通常每年完成。在年度检验时逾期三 (3) 个月或更长时间的连续项目将不予记入年度检验，也不予签注入级证书。本协会可考虑延长完成检验项目的时间。如果在检验期间发现任何缺陷，则应处理至验船师满意的程度。
JCR杂志分类和scopus.pdf
Acta Crystallographica f：结构生物学通信2053230x 0,647 Q4 Q4分子生物学和遗传学0,5 Q2-BioChemistry，Genetics-Molecular-Molecular Medicine-Medicine-物理学 - 杂种 -