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基于机器学习和同等电路模型的EIS数据的电池SOC估算
估计电池的充电状态（SOC）对于众多系统（包括电动汽车，智能电网和便携式电子设备）的适当管理和安全操作至关重要。虽然没有直接测量SOC的实用方法，但已经开发了几种估计方法，包括越来越多的基于机器学习的技术。机器学习方法是本质上数据驱动的，但也可以从模型中嵌入的A-Priori知识中受益。在这项工作中，我们首先通过探索性数据分析证明，可以区分不同的SOC与电化学阻抗光谱（EIS）测量值。然后，我们提出了一种基于EIS和等效电路模型的SOC估计方法，以提供一种紧凑的方法来描述电池阻抗的频域和时间域行为。我们通过将其应用于由不同SOC值的四个锂离子圆柱细胞上执行的EIS测量的数据集来实验验证了该方法。所提出的方法允许进行非常有效的模型训练，并产生低维的SOC分类模型，该模型的精度超过93％。由此产生的低维分类模型适合将电池供电系统嵌入到在线SOC估计中。
Marinus Link EIS/EES-第1卷第9章可持续性，气候变化和温室气体排放
该法案要求行业和企业与塔斯马尼亚政府合作制定减少部门的排放和韧性计划，并每五年制定气候变化行动计划。最近成立的Recfit为气候适应提供了全部政府建议，包括向企业和行业提供量身定制的信息，以通过明智的决策最大程度地降低气候风险。对最近结束的2017 - 2021年气候变化行动计划（TCCO 2021）的进展已被评估，并且后续行动计划目前正在开发中。
使用EIS和机器学习对锂电池的健康状况快速估算的数据集：培训和验证
本文介绍了使用加速测试方法进行电池状态（SOH）估算的测试的客观，实验设计和方法。为此，通过使用0.5C电荷连续循环和1C电荷到5个不同的SOH断点（80、85、90、95和100％），通过连续电气循环来使25个未使用的圆柱细胞老化。在25°C的温度下进行在25°C的温度下进行c/3电荷 - 递减测试（RPT）在25°C下的参考型测试（RPT）时，当细胞是新的，并且在cy的每个阶段都会形成，以降低由于发出发射式发射的折痕而导致的能量降低。 在15、25和35°C的温度下，在5、20、50、70％和95％的电压（EIS）测试中进行了5、20、50、70和95％的电荷状态（SOC）。共享数据包括参考测试的原始数据和参考测试的原始数据填充物以及测量的能量和每个单元的测量SOH。 它包含360 EIS数据文件和每个测试用例EIS图的关键特征的文件。 报告的数据已用于训练机器学习模型，以快速估计手稿共汇编中讨论的电池SOH（MF Niri等，2022）。 报告的数据可用于电池性能和老化mod- 的验证和验证在25°C的温度下进行c/3电荷 - 递减测试（RPT）在25°C下的参考型测试（RPT）时，当细胞是新的，并且在cy的每个阶段都会形成，以降低由于发出发射式发射的折痕而导致的能量降低。在15、25和35°C的温度下，在5、20、50、70％和95％的电压（EIS）测试中进行了5、20、50、70和95％的电荷状态（SOC）。共享数据包括参考测试的原始数据和参考测试的原始数据填充物以及测量的能量和每个单元的测量SOH。它包含360 EIS数据文件和每个测试用例EIS图的关键特征的文件。报告的数据已用于训练机器学习模型，以快速估计手稿共汇编中讨论的电池SOH（MF Niri等，2022）。报告的数据可用于电池性能和老化mod-
开发具有主动电流激发的电化学阻抗光谱（EIS）测量系统，用于在线电池监控
[1] D.Faktorová，M。Kuba，S。Pavlíková和P. Fabo，“使用现代微控制器的阻抗光谱实施”，Procedia结构完整性，第1卷。43，pp。288-293，2023。[2] Q. Yao，D.-D.-C。 Lu和G. Lei，“具有低输出电压波动器上电源转换器上的精确在线电池阻抗测量方法”，Energies，第1卷。 14，否。 4，p。 1064，2021年2月。[3] P. Haussmann，J。J. Melbert，“使用电动汽车的标准电池管理系统通过阻抗光谱进行传感器单个细胞温度测量，” SAE技术文件2020-01-0863，2020。 报价和N. P. Brandon，“使用电动机控制器激发对电池阻抗的在线测量”，《 IEEE车辆技术交易》，第1卷。 63，否。 6，pp。 2557-2566，2014年7月。[5] A. Christensen和A. Adebusuyi，“在电池管理系统中使用板载电化学阻抗光谱，” 2013年世界电动汽车研讨会（EVS27），巴塞罗那，西班牙，西班牙，PP。。。288-293，2023。[2] Q. Yao，D.-D.-C。 Lu和G. Lei，“具有低输出电压波动器上电源转换器上的精确在线电池阻抗测量方法”，Energies，第1卷。14，否。4，p。 1064，2021年2月。[3] P. Haussmann，J。J. Melbert，“使用电动汽车的标准电池管理系统通过阻抗光谱进行传感器单个细胞温度测量，” SAE技术文件2020-01-0863，2020。报价和N. P. Brandon，“使用电动机控制器激发对电池阻抗的在线测量”，《 IEEE车辆技术交易》，第1卷。63，否。6，pp。2557-2566，2014年7月。[5] A. Christensen和A. Adebusuyi，“在电池管理系统中使用板载电化学阻抗光谱，” 2013年世界电动汽车研讨会（EVS27），巴塞罗那，西班牙，西班牙，PP。。2557-2566，2014年7月。[5] A. Christensen和A. Adebusuyi，“在电池管理系统中使用板载电化学阻抗光谱，” 2013年世界电动汽车研讨会（EVS27），巴塞罗那，西班牙，西班牙，PP。1-7，2013。
第1卷Rock Springs RMP修订草案EIS
申请人•天秤座Solar，LLC组件•700兆瓦（MW）溶胶设施•700兆瓦电池存储•345kV或525kv代生成线路地点•5,778英亩的公共BL土地由Carson City City办公室管理，由Carson City Indictorance管理•Yerington的11英里•Yerington的11英里•55英里•RENO•RENER•REN YER REAN Mineral County
南部非洲发展共同体地区的环境信息系统发展：第 3 届南部非洲发展共同体地区 EIS 研讨会报告，博茨瓦纳哈博罗内，1995 年 6 月 20-23 日
研讨会组织者要向许多在研讨会筹备和执行过程中提供帮助的个人和组织表示感谢。我们非常感谢研讨会举办期间获得的资金支持。以下机构为研讨会的举办提供了资金：美国国际开发署 (USA.ID)、世界资源研究所 (WRI) 和联合国环境规划署 (UNEP)。我们还要感谢德国技术合作署 (GTZ) 为 1992 年和 1994 年的两次研讨会提供的资金支持，这为本次研讨会奠定了基础。与本次研讨会的总体成功同样重要的是与会者，尤其是各次会议的主席所做的重要贡献。组织者还要感谢 Ojijo Odhiambo 先生对本报告的编辑。
1994 年环境保护法规定的资源项目环境影响报告标准
以下触发因素被视为环境影响报告标准（第 3 节）的一部分，部门将使用它们来决定是否需要环境影响报告。如果满足其中一个触发因素，则需要制定环境影响报告。如果任何一个触发因素均不满足，并且部门在考虑了标准标准（附录 A）和第 3 节中列出的其他事项/标准后决定需要制定环境影响报告，则这并不意味着无需制定环境影响报告。例如，如果部门认为项目可能对环境产生重大影响，或者对可能的影响存在高度不确定性，或者公众对提案有很高的兴趣，则可能需要制定环境影响报告。
塔米·撒切尔 (Tami Thatcher) 就 E 草案向美国能源部和国家核安全局 (NNSA) 提交的公众意见
2022 年 12 月的 EIS 草案未能提供所需的事故分析假设，这在试图通过搜索 2015 年的 EIS 来理清假设时造成了很大的歧义。2015 年 EIS 附录 D 对人类健康影响和 LANL 和 SRS 事故后果的分析提供了 DOE 十多年前记录的安全分析结果，并且还给出了 2015 年 EIS 作者认为更合适的减少后果估计。然后，2022 年 12 月的 EIS 似乎有时会挑选旧的 DOE 后果，有时会挑选减少的 2015 年后果估计，所有这些都没有任何解释。2022 年 EIS 中价值观的调整使得与 2015 年 EIS 的比较变得更加困难。而且，2022 年的 EIS 草案中根本没有提供 LANL 升级和取消的安全升级的最新状态。
大阶梯-埃斯卡兰特国家纪念碑
BLM 鼓励公众提供与 RMP/EIS 草案中提出的分析相关的信息和意见。我们对任何有助于 BLM 制定拟议 RMP/最终 EIS 的新信息都很感兴趣。作为公众的一员，您及时对 RMP/EIS 草案提出意见将有助于制定拟议 RMP/最终 EIS。BLM 将接受对 RMP/EIS 草案的意见，并在《联邦公报》上发布 RMP/EIS 草案可用通知。此外，随着 NOA 的发布，将启动拟议的休闲射击关闭的 90 天评论期和拟议的关键环境问题区域 (ACEC) 的 90 天评论期。BLM 必须在 2023 年 11 月 9 日之前收到意见。
环境影响声明时间表（2010-2024）
本报告更新了NEPA下的EIS时间表的数据和分析，NEPA的环境质量委员会（CEQ）于2020年6月发布。1此更新报告包括对1,903 EIS的分析，在2010年1月1日至2024年12月31日之间发布了最终EIS。如下所述，CEQ对NEPA第107条的最后期限规定的方法进行了更改，并由2023年的《财政责任法》修订，并报告了NOI到Final EIS的EIS时间表数据。本报告讨论了EIS的时间表，这是环境审查最复杂的形式，但可用数据表明，NEPA下的绝大多数环境分析（约99％）是通过环境评估或分类排除完成的。2尽管不存在有关完成环境评估和分类排除时间的全面全面数据，但这些分析所需的时间比本报告中分析的EISS所花费的时间要少得多。3例如，美国运输部的数据显示，对于从2021年到2023年开始并完成的环境评估，平均完成时间为9.6个月。4 EIS数据集和方法论的描述