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FEED 研究报告 DG3（节选版）
图 1-1：Klemetsrud CC 工厂的 3D 插图 [2]。15 图 4-1：Fortum 集团未来公用事业的战略路线图。54 图 4-2：Fortum 在欧洲的工厂。55 图 4-3：CAPEX 成本分解结构。59 图 4-4：OPEX 分解结构。64 图 4-5：从概念到开始 FEED 的 CAPEX 成本发展。68 图 4-6：从开始 FEED 到结束 FEED 的 CAPEX 成本发展。69 图 4-7：从概念到开始 FEED 的 OPEX 成本发展。70 图 4-8：从开始 FEED 到结束 FEED 的 OPEX 成本发展。71 图 4-9：无货币波动的 CAPEX 的 S 曲线 [19]。74 图 4-10：无货币波动的 CAPEX 成本结构 [19]。 75 图 4-11：无货币波动的资本支出龙卷风图 [19]。75 图 4-12：无货币波动的运营支出 S 曲线 [19]。76 图 4-13：无货币波动的运营支出成本结构 [19]。76 图 4-14：无货币波动的运营支出龙卷风图 [19]。77 图 5-1：1 号线和 2 号线的焚烧过程。80 图 5-2：包括公共湿式洗涤器在内的基准设计示意流程图 81 图 5-3：3 号线烟气系统示意流程图 [16]。82 图 5-4：蒸汽和冷凝水循环的简化图。82 图 5-5：克莱梅茨鲁德 CC 工厂的简化流程图 [23]。 88 图 5-6：二氧化碳捕获效率与蒸汽流量的关系（TechnipFMC，指示性）。109 图 5-7：RAM 分析的工作范围，TechnipFMC [25]。111 图 5-8：中试工厂的 PFD，标明了测量点和取样点 [34]。117 图 5-9。中试工厂的简化 3D 视图（不含容器）。118 图 5-10：中试工厂的记录运行时间。123 图 5-11：降解产物浓度 124 图 5-12：DNV GL 的合格技术声明。127 图 5-13：CC 工厂占地面积（绿色区域）[38]。132 图 5-14：CC 工厂的初步布局，TechnipFMC [39]。 133 图 5-15：克莱梅茨鲁德 CC 工厂和中间储存的 3D 插图 134 图 5-16：克莱梅茨鲁德 CC 工厂和中间储存的 3D 插图 134 图 5-17：克莱梅茨鲁德 CC 工厂和中间储存的 3D 插图 135 图 5-18：克莱梅茨鲁德 CC 工厂和中间储存的 3D 插图 135 图 5-19：需要爆破的岩石体积的 3D 表示 136 图 5-20：区域划分，（红色和黄色点线） 136 图 5-21：克莱梅茨鲁德中间储存和卡车装卸区概览 [41]。 137 图 5-22：Klemetsrud 的中间储存和卡车装载设施 138 图 5-23：Klemetsrud 的中间储存和卡车装载设施 138 图 5-24：Klemetsrud 垃圾发电厂周围区域。 139 图 5-25：奥斯陆港 Kneppeskjær 的位置。 140 图 5-26：Kneppeskjær 二氧化碳出口终端区的位置奥斯陆港。 141 图 5-27：奥斯陆港港口设施当前总体设计草图。 142 图 5-28：奥斯陆港港口设施的 3D 视图。 143 图 5-29：奥斯陆港港口设施的 3D 视图。 143 图 5-30：从西北方向看到的奥斯陆港港口仓储区 [2]。 144 图 5-31：从西南方向看到的奥斯陆港港口仓储区 [2]。 144 图 5-32：卡车卸货/港口仓储设施的初步布局 145 图 5-33：Kneppeskjær 旧岛（红色部分），码头建于其上 146
植物，动物，食物和饲料的常设委员会...
按照几个成员国的要求，要求成员国对种子控制的实践进一步融合，以在存在转基因生物体的情况下，该委员会发出了一份问卷，以收集有关当前实践和成员国观点的信息。委员会提出了对流传问卷的回答的结果。提出了一些收敛的建议（例如对结果的解释以及执法的检测极限和相应的方法，协调的分析筛选，结果的交流），但每个点仅得到少数成员国的支持。成员国被邀请以书面形式告知委员会其最重要的主题。根据结果，委员会将向会员国提供可能的进一步步骤。
第十二北欧饲料科学会议会议录
前言，我们为今年的事实感到自豪，即今年，我们可以连续参加第12次会议，而当我们不得不取消时，我们可以与Corona一起参加一年的时间。但是，随着组织者的年龄甚至退休，会议的未来是不确定的。欢迎您与组织者联系，以了解如何在未来几年中进行。我们今年总共收到了34份书面贡献，分布以下分布：反刍动物营养，6个关于方法，方法为5个，方法和其他杂项，甲烷为10，植物上有3个。气候变化是对人类和动物生命的严重威胁，也会影响植物分布和植物生存。农民将需要适应和种植不太熟悉的植物物种，以在未来几年内将饲料饲养到牲畜中。我们很幸运地参加这次会议的邀请发言人将解决对未来植物种植的气候变化的影响。加拿大魁北克省拉瓦尔大学的埃迪思·夏邦诺教授将对加拿大的牛奶生产产生影响。来自德国波恩大学的Karl-HeinzSüdekum教授将讨论欧洲北部的未来饲料生产和牲畜喂养。瑞典关于草料植物弹性的观点将由瑞典农业科学大学的戴维·帕森斯（David Parsons）教授提出。在本次会议上有些不同的演讲将由瑞典Garden Earth的作者和高级顾问Gunnar Rundgren进行。我们还想借此机会感谢会议的主要赞助商Stiftelsen Seydlitz MP Bolagen。演讲将结束本次会议，并比较瑞典牲畜系统中人类可食用食品的使用和生产。大家都欢迎参加会议！要下载早期会议的会议记录，请访问我们的主页：https：//www.slu.se/en/departments/departments/department-opplied-applied-animal-animal-science-and-welfare/nordic-feed-feed-feed-feed-science-conference--science-conference-2024/uppsa conterings/uppsa conterings/uppsa
植物源性饲料添加剂作为家禽生产中抗生素的替代品：综述植物源性饲料添加剂作为家禽生产中抗生素的替代品：综述
食用动物（尤其是家禽）过度使用抗菌药物，导致人们对多药耐药性日益担忧，对动物和人类健康都构成重大风险。传统上，人们使用亚治疗剂量的抗生素来促进家禽养殖的生长和提高经济效率。然而，这些做法促进了耐药性微生物菌株的出现，威胁着全球卫生安全，并促使人们寻找可持续的替代品。这篇综述强调了植物源性饲料添加剂 (PFA) 作为家禽生产中抗生素饲料添加剂 (AFA) 的有希望替代品的重要性。PFA 源自植物化合物，具有多种有益特性，包括抗菌、抗氧化、抗炎和免疫调节作用。此外，它们还具有生产高质量有机家禽产品的潜力，同时降低了微生物耐药性的可能性。尽管有这些优势，但研究结果不一致，强调了标准化方法对最大限度发挥其功效的重要性。本综述旨在评估全球家禽养殖中抗生素使用的现状，探索 PFA 的特性和机制，并评估其作为抗生素可行替代品的潜力。通过整合现有知识，本综述深入了解了 PFA 带来的好处和挑战，为可持续家禽生产的未来研究和实际应用提供指导。
发酵米麸作为饲料成分对生长性能，饲料利用率，身体成分，肠道菌群和经济E
发酵技术对于提高饲料的营养含量和提高质量至关重要。目前的喂养研究的目的是评估从生米麸转换为发酵米麸（FRB）对灰mul虫肠道和肝脏的肠道和肝脏的组织学改变的影响，Mugil Cephalus（最初的重量为5.7±0.01g）。对照饮食（C）和其他三种等法（27％粗蛋白）饮食（B50，B75和B100）分别用FRB替换为50％，75％和100％的水稻麸皮。与对照组相比，在60天的喂养期间，考虑到B100％饮食的最终体重，体重增加，特定生长速率和蛋白质含量的最终体重，体重增加，特定的生长速率和蛋白质含量更大（p <0.05）（p <0.05）。此外，给定B100％饮食的鱼显示出提高的饲料转化率，蛋白质效率比和饲料效率比值的提高。此外，FRB的插入导致肠道菌群数量大幅增加（p <0.05）。与对照组相比，发酵疗法对整体免疫力没有不利影响。从经济角度来看，米麸完全用发酵米麸完全代替（B100）时，制定饮食的成本增加了0.88％（B100）。这项研究的结果表明，将大米麸替换为100％的米麸可以改善少年小头甲虫的生长性能，饲料消耗，肠道健康和盈利能力。
人工智能在动物营养与饲料科学中的应用
摘要：人工智能技术作为新兴技术革命和畜牧业革命的重要力量，在我国畜牧业数字化、信息化、智能化进程中发挥着至关重要的作用。人工智能技术的应用涵盖动物饲料配方与生产管理、动物饲养环境监测与调控、动物健康管理等多个领域，并已取得初步成效。人工智能通过大数据分析和机器学习算法实现精准饲料配方，提高营养水平和生产效率；利用传感器和物联网技术对饲养环境进行实时监测与调控，改善动物生长环境；利用生物识别技术实现动物健康监测预警，提高管理水平。目前，智能监测技术已应用于放牧羊福利研究，主要包括音频分析、视觉检测、行为监测、行为特征识别、卫星定位、无人机巡航等关键技术。尽管智慧畜牧面临多视角、多尺度、多场景、小样本等挑战，但人工智能技术在畜牧业的应用显著提高了生产效率和管理水平，相比传统技术优势更加显著。
利用前馈的浅层电路进行状态准备
为了实现容错量子计算，我们需要在初始化量子设备后重复以下四个步骤。首先，我们执行 1 或 2 个量子比特量子门（如果可能的话，并行执行）。其次，我们对量子比特的子集进行综合征测量。第三，我们执行快速经典计算以确定发生了哪些错误（如果有）。第四，根据错误，我们应用校正步骤。然后，该过程对下一个门序列重复。这四个步骤对于实现容错量子计算至关重要。为了使这四个步骤成功，我们需要门的错误率低于某个阈值。不幸的是，当前量子硬件的错误率仍然太高，无法满足这一要求。另一方面，当前的量子硬件平台在设计时就考虑到了这四个步骤。在本研究中，我们利用这个四步方案，不是执行容错计算，而是增强执行 1 量子比特门和最近邻 2 量子比特门的短、恒定深度量子电路。为了探索这如何有用，我们研究了一个称为局部交替量子经典计算 (LAQCC) 的计算模型。在这个模型中，量子比特被放置在一个网格中，它们只能与它们的直接邻居交互；量子电路具有恒定深度和中间测量值；经典控制器可以对这些中间测量结果执行对数深度计算，并根据结果控制未来的量子操作。该模型自然地适合 NISQ 时代的量子算法和成熟的容错量子计算。我们展示了 LAQCC 电路如何创建恒定深度量子电路无法实现的长距离交互，并使用它来构建一系列有用的多量子比特操作。利用这些门，我们创建了三种新的状态准备协议，用于任意数量的状态、W 状态和 Dicke 状态的均匀叠加，这是 W 状态的泛化。此外，我们表明这种类型的模型包含不太可能被经典模拟的电路，并通过展示 QNC 1 的包含来限制该模型的功率
香菜精油对生长的影响，饲料利用...
引言罗皮亚是世界上最广泛的鱼之一。尼罗农罗非鱼尼罗尼斯（Oreochromis niloticus）在所有市场中都被广泛接受，因为它由于其快速生长，高密度培养和疾病耐受性而被认为是所有罗非鱼种类中最重要的物种之一（El-Sayed，2006年）。在全球范围内，罗非鱼种植在过去十年中的发展非常快，以满足人类对动物蛋白的需求并减少营养差异。他们在全球培养的年增长率约为12.2％（Wang＆Lu，2016年）。过去几十年来，几乎在亚洲和非洲的100个国家中，O. niloticus文化的全球范围迅速扩展（Gu等，2017）。罗非鱼是全球第二大养殖鱼类，由于其适合水产养殖，可销售性和稳定的市场价格，其生产在过去十年中已经三倍（FAO，2022年）。
印度尼西亚和菲律宾的上网电价和可再生能源政策
在 2015 年东南亚国家联盟 (ASEAN) 能源部长会议上，东盟国家宣布同意到 2025 年将碳排放量减少 20% (Fadzell，2015)。这一目标是为次年在巴黎举行的联合国气候变化大会制定的，各东盟国家在会上承诺了不同程度的减排。例如，以一切照旧为基准，印度尼西亚自愿承诺在国际支持下将其排放量减少 26%，最高减少 41% (联合国气候变化框架公约，2016)。菲律宾采用类似基准，承诺到 2030 年将排放量减少 70% (联合国气候变化框架公约，2015)。随着该地区电力需求的加速增长，东盟成员国正在将可再生能源作为可持续发展、清洁空气和减少碳排放的重要组成部分 (国际可再生能源机构，2018)。印尼和菲律宾都公开承认这些是重要的政策目标，两国在 2000 年代后期开始探索促进可再生能源行业增长的方法。具体来说，他们开始以采用上网电价 (FIT) 计划为目标，即政府向独立电力生产商 (IPP) 支付固定且通常高于市场价格以购买可再生能源（这些协议在印尼为 20 至 30 年，在菲律宾至少为 20 年）。太阳能、风能、生物质气化和水力发电等可再生能源的初始资本成本通常高于煤炭等化石燃料，因此，上网电价历来被视为吸引新兴可再生能源行业投资的重要机制。印尼于 2011 年开始使用上网电价来瞄准可再生能源的发展，菲律宾于 2012 年效仿。到 2013 年，两国都推出了太阳能、生物质、风能和水力发电的上网电价。如图 1 所示，2013 年两国采用的上网电价分别为