图1。按危险因素的年度死亡人数总数,在所有年龄段和全球范围内的所有年龄段衡量。经开源参考6,版权2019的许可。可以观察到,不安全的水源的贡献接近123万,使其成为第13个死亡原因。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战,并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法,能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能,使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务,如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术,例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率,而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据,人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能,从而显著节省能源。
摘要 目的 调查挪威高校学生能量饮料 (ED) 的饮用频率以及 ED 饮用与特定睡眠特征和参数之间的关联。我们还探讨了这些关联是否因性别而异。 设计 横断面。 设置 数据来自全国性调查 SHOT2022 研究(学生健康与福祉研究)。参与者 53 266 名年龄在 18-35 岁之间,于 2022 年在挪威就读高等教育的学生。 主要结果测量 估计边际均值是根据研究 ED 饮用与持续睡眠结果之间关联的一般线性模型计算得出的,而对数链接二项回归分析用于睡眠测量的二分睡眠结果。所有模型都根据年龄进行了调整。 结果 在参与者中,4.7% 的男性和 3.3% 的女性报告每天都饮用 ED。 ED 消费频率与睡眠时间和睡眠效率呈负相关,而 ED 消费频率与睡眠模式(如入睡潜伏期和入睡后醒来)呈正相关,且不分性别。每日 ED 消费与短睡眠时间之间的关联最强,其中男性的风险比 (RR) 为 2.07;95% CI 1.77 至 2.42,女性的风险比 (RR) 为 1.87;95% CI 1.64 至 2.14。结论 ED 消费是负面睡眠结果的重要决定因素。即使是少量的 ED 也会导致较差的睡眠结果,这值得更多关注大学生消费 ED 的后果。
2014 237 260 160 121 146 82 134 195 82 239 184 312 2152 74,0% 2015 280 194 233 148 194 167 204 138 185 125 331 372 2571 19,5% 2016 332 256 212 181 159 143 156 177 131 169 246 182 2344 -8,8% 2017 197 240 268 130 166 209 199 159 184 376 291 369 2788 18.9% 2018 364 320 274 201 169 196 131 200 281 331 393 452 3312 18.8% 2019 412 307 448 247 252 312 243 393 454 518 445 616 4647 40,3% 2020 628 803 702 340 419 361 370 357 437 881 639 793 6730 44,8% 2021 736 815 609 486 461 213 405 532 328 808 591 795 6779 0,7% 2022 657 1003 404 582 393 357 279 259 437 643 909 721 6644 -2,0% 2023 979 562 818 534 460 398 690 422 341 789 943 1075 8011 20,6%
摘要:本研究提供了一种技术经济优化技术,用于获得理想的电池存储容量,并结合能够满足所需住宅负载且具有高水平自给率的太阳能电池阵列。此外,还评估了拟议的光伏电池系统的可行性。以一分钟的分辨率测量了 2021 年的年能耗、辐照度和环境温度。从 2021 年到 2030 年运行固定经济模型的模拟。基于对年能耗 3755.8 kWh 的实验评估,研究表明,容量为 2.7 kWp 的光伏阵列能够产生 4295.5 kWh 的年能量产量。确定的最佳电池容量为 14.5 kWh,可以满足 90.2% 的自耗,能源成本为 0.25 美元/kWh。此外,还建立了自耗与净现值成本和能源成本之间的两个三阶多项式关系。
摘要:本研究提供了一种技术经济优化技术,用于获得理想的电池存储容量,并结合能够满足所需住宅负载且具有高水平自给率的太阳能电池阵列。此外,还评估了拟议的光伏电池系统的可行性。以一分钟的分辨率测量了 2021 年的年能耗、辐照度和环境温度。从 2021 年到 2030 年运行固定经济模型的模拟。基于对年能耗 3755.8 kWh 的实验评估,研究表明,容量为 2.7 kWp 的光伏阵列能够产生 4295.5 kWh 的年能量产量。确定的最佳电池容量为 14.5 kWh,可以满足 90.2% 的自耗,能源成本为 0.25 美元/kWh。此外,还建立了自耗与净现值成本和能源成本之间的两个三阶多项式关系。
摘要:本研究提供了一种技术经济优化技术,用于获得理想的电池存储容量,并结合能够满足所需住宅负载且具有高水平自给率的太阳能电池阵列。此外,还评估了拟议的光伏电池系统的可行性。以一分钟的分辨率测量了 2021 年的年能耗、辐照度和环境温度。从 2021 年到 2030 年运行固定经济模型的模拟。基于对年能耗 3755.8 kWh 的实验评估,研究表明,容量为 2.7 kWp 的光伏阵列能够产生 4295.5 kWh 的年能量产量。确定的最佳电池容量为 14.5 kWh,可以满足 90.2% 的自耗,能源成本为 0.25 美元/kWh。此外,还建立了自耗与净现值成本和能源成本之间的两个三阶多项式关系。
摘要 .本文利用世界银行和国际能源署对乌兹别克斯坦 1990-2021 年期间的二级数据,分析了可再生、不可再生能源消费与 GDP 增长之间的关系。本文采用自回归分布滞后 (ARDL) 模型来估计能源消费变量的长期和短期动态乘数。实证结果表明,水电能源消费(可再生能源)对长期 GDP 增长有积极影响。此外,非可再生能源资源(煤炭、天然气、石油)的消费对短期和长期的 GDP 增长都有积极影响。此外,不可再生能源资源消费的增加对二氧化碳排放有积极影响,这反过来意味着政府应该采取措施增加可再生能源资源的份额。
研究发现,数字经济在促进高质量的经济发展中起着积极的作用。同时,数字工业化和工业数字化产生了新的需求和供应方式。有必要消除消费扩展在数字经济对高质量生态发展的影响中的作用。基于中国省面板数据,我们首先应用了熵权重方法来构建数字经济指数和高质量的经济开发指数。在此基础上,已经证实了数字经济可以积极地证明倒立U形结构经济的高质量发展。然后,我们分别使用调解和阈值效应模型来分析增长扩展在赋予数字经济中高质量发展的作用。进一步考虑了区域异质性。的结果表明,消费者需求和数字经济具有部分或完全的中介作用。数字经济促进高质量的发展可能会受到扩张的阈值的影响,这在消费供应供应的增长时体现在边际增量效应中。相反,消费者需求的增长导致数字经济的U型倒下,以促进高质量的经济发展。在异质性分析中,阈值效应也有很大不同。这项研究丰富了理论成就,并揭示了消费扩展对影响高质量发展的数字经济的影响,这可能为其他国家和地区提供某些参考。