XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systememissions
2023 OVO Group Ltd范围1，范围2和范围3准备最终版本的碳排放基础.docx
对于舰队汽车，我们估计一个上限的最大里程，该里程可以由舰队汽车行驶。这是因为我们的车队汽车数据不是通过舰队货车使用的燃油卡系统收集的。相反，舰队汽车里程的收集方式与其他商务旅行旅行相同（例如燃料成本通过费用系统报销）。但是，该系统的限制是，没有办法将舰队汽车的费用日志与用于商务旅行的其他车辆（例如用于工作目的的个人车辆，租用的汽车）。因此，我们估计可以归因于车队的最大里程（例如从基于费用报告的数据集中删除所有其他类型的车辆费用索赔）。这为我们提供了什么舰队汽车里程的上限。请注意，此估计占总范围1排放量的1％，因此是非物质范围的。
欧洲电池的工业蓝图
每年四月，欧洲委员会发布欧盟和瑞士排放交易系统（ETS）排放数据。虽然欧盟和CHETS航空公司数据仅限于欧洲内部航班，运输与环境（T＆E）的排放，但将分析扩展到与EU27，挪威，挪威，冰岛，瑞士，瑞士和英国的所有航班，以允许在欧洲和国际层面上更全面地相关的相关排放量。这是通过将欧盟和瑞士ETS数据与从OAG Flights数据计算出的排放（链接到方法论）来完成的。T＆E的分析重点介绍了2023年的排放，将其与2019年的排放量相比，是欧洲航空的历史高峰年，在Covid-19之前和2022年的排放量。简报中考虑的排放范围是与从欧洲机场出发的航班相关的那些，因为它们直接与欧洲领土上的燃料升高有关。
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
建筑碳 - 排放和能源标准
政策DBE1可持续设计和建设所有开发都应响应可持续发展的目标，并反映需要维护和改善居民的生活质量，节省能源，减少/最小化浪费并保护和改善环境等资源。市议会将要求开发计划纳入可持续的设计和建筑措施，以展示它们如何应对可持续发展的目标。所有申请的可持续性声明以及在政策SP3中确定的战略住房站点的所有申请都需要。他们应该证明该提案如何响应可持续发展的目标，并考虑到表D1中概述的措施。应为所有战略开发地点提交能源声明。非住宅开发项目应达到“非常好”的Breeam评级，并提供证据表明为什么无法获得“优秀”评级。发展建议还应显示如何考虑市议会通过的任何可持续设计指南或SPD中概述的措施。新的发展还需要对气候变化具有弹性。适当的气候变化适应措施包括洪水弹性措施，太阳阴影和耐旱的种植，限制水径流，减少水量和减少空气污染。如《城镇和国家规划程序》第2条（发展管理程序）（英格兰）命令（第595号）或任何以后的修正案所定义。
减少非道路移动机械的排放
非公路施工现场电气化的成功将取决于远见、规划和灵活性，因为设备、基础设施、存储和电力接入需要与当今的工作流程同步。沃尔沃建筑设备公司 (Volvo CE) 最近通过试验所谓的“电动施工现场”展示了此类努力。9 该项目通过在瑞典进行的实际测试绘制了电动设备的基础设施需求，旨在将供应链中的不同群体聚集在一起，了解如何在城市中使用电动设备。它专注于在不同的城市地点测试电动机、储能和充电基础设施。这有助于确定在现实环境中有效使用电动设备的不同技术和组织需求。
减少了捷克的建筑物的生命周期碳排放
体现的碳 - 脱碳建筑物的新挑战对环境有重大影响，占所有提取物质消费的一半，而欧盟所有废物产量的三分之一。诸如混凝土和钢等关键建筑材料具有较大的碳足迹，这是由于其生产，运输和建筑中所涉及的过程。这些排放物被归类为具体的碳，占欧盟建筑库存总温室气体排放的很大一部分。在2020年，建筑物的总生命周期排放量占欧盟总温室气体排放量的40％以上，体现碳占与建筑物相关的排放的20％以上。通过切换到可再生能源并提高能源效率的能源领域的脱碳和建筑物的运行，体现的碳将在2040年到2040年的全寿命（或WLC）。
稻草回报对中国玉米场的温室气体排放的影响：荟萃分析
结果：发现分别显示出140和40％的CO 2和N 2 O的大幅增加。甲烷排放量增加了3％，而CO 2排放的最大效应值为2.66，氮速率<150 kg/hm 2。CH 4排放的效应值随土壤有机含量的降低而增加，CH 4排放的效应值从浓度> 6 g/kg时变为正变为正。随着氮速率增加，在稻草回流下的n 2 O排放效应最初增加然后减少。n 2 o排放量显着增加。随机森林模型的结果表明，在稻草返回下影响CO 2和N 2 O排放的最重要因素是施用的氮量，并且影响稻草返回下玉米领域的CH 4排放的最重要因素是土壤有机碳含量。
绿色 - 绿色 - 碳 - 碳排放-2022-2023。 ...
方法论，本报告是使用32家完成了2022-2023财政年度Albert Carbon Footprint报告的数据生成的。Albert Carbon足迹被定义为使用Albert Carbon Carculator由生产人员最大程度地了解的是使用Albert Carbon Carculator完成的碳足迹，此后，Albert验证和批准了足迹。Radio-Canada不会验证本报告一部分提供的信息的准确性。有关阿尔伯特碳计算器如何确定与每种生产活动相关的碳排放的信息，请单击此处以获取Albert方法论。
20250212_PR液化空气签名的PPA录制量，在2024年获得了2,500 GWH的低碳电力，并将CO2排放量减少了1.2吨，
diana schillag负责可持续发展的委员会说：“作为我们预先的战略计划的一部分，采购低碳电力对减少我们的CO 2排放有用，同时为我们的客户提供低碳解决方案，从而支持他们自己的脱碳工作在2024年在关键区域获得的低碳电力的创纪录量证明了空气液化的脱碳方法，重点是带来真正影响的行动。它强调了该集团使用手头最好的杠杆来尽可能有效地减少排放量，尤其是在碳密集型国家中的敏捷性。”