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利用 CO₂-Plume 地热 (CPG) 能源技术...
CO 2 -羽状地热 (CPG) 技术是一种地热发电系统，它使用地质储存的 CO 2 作为地下热提取流体来产生可再生能源。CPG 技术可以通过提供可调度电力来支持可变风能和太阳能技术，而灵活 CPG (CPG-F) 设施可以同时提供可调度电力、能量存储或两者。我们提出了第一项研究，研究 CPG 发电厂和 CPG-F 设施如何通过将工厂级发电厂模型与系统级优化模型相结合，作为可再生重度电力系统的一部分运行。我们以美国北达科他州为例，展示 CPG 将地热资源基础扩展到通常不考虑地热发电的地点的潜力。我们发现，太阳-风能-CPG 模型的最佳系统容量可以比峰值需求高出 20 倍。CPG-F 设施可以通过在季节性和短期时间范围内提供能量存储，将这种模拟系统容量降低到峰值需求的 2 倍多一点。 CPG-F 设施的运营灵活性进一步提高了 CPG 发电厂的环境空气温度限制，通过在临界温度下储存能量。在所有情况下，需要对二氧化碳排放征收每吨数百美元的税，才能在经济上证明使用可再生能源而不是天然气发电厂是合理的。我们的研究结果表明，CPG 和 CPG-F 技术可能在未来的可再生重电系统中发挥宝贵作用，我们提出了一些建议，以进一步研究其整合潜力。
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
灵活的二氧化碳羽流地热（CPG-F）
二氧化碳羽状地热 (CPG) 发电厂可利用地质储存的二氧化碳发电。本研究介绍了一种灵活二氧化碳羽状地热 (CPG-F) 设施，该设施可利用地质储存的二氧化碳提供可调度电力、储能或同时提供可调度电力和储能——提供基载电力并使用可调度储能进行需求响应。研究发现，CPG-F 设施比 CPG 发电厂可提供更多的电力，但每日发电量较低。例如，CPG-F 设施在 8 小时内（8 小时-16 小时工作周期）产生 7.2 MW e，比 CPG 发电厂提供的电力高 190%，但每日发电量从 60 MW e-h 下降了 61% 至 23 MW e-h。 CPG-F 设施专为不同持续时间的储能而设计，其资本成本比 CPG 发电厂高 70%，但比大多数为特定持续时间设计的 CPG-F 设施高出 4% 至 27%，同时产生的电力比 CPG 发电厂多 90% 至 310%。CPG-F 设施旨在从提供 100% 可调度电力转换为 100% 储能，其成本仅比仅为储能而设计的 CPG-F 设施高出 3%。
地理空间植被预测的多模式学习
精确的地理空间植被预测具有各个部门的潜力，包括农业，林业，植物援助和碳会计。为了利用卫星图像的广泛可用性来完成此任务，各种作品应用了深层神经网络，以预测具有逼真质量的多光谱图像。但是，尚未彻底探索植被动力学的重要领域。我们的研究介绍了Greenearthnet，这是第一个专门为高分辨率植被预测设计的数据集，以及ContextFormer，这是一种新颖的深度学习方法，可预测Sentinel 2卫星2卫星图像，并在整个Eu-Rope之间进行精细分辨率。我们的多模式变压器模型上下文形式通过视觉主链利用空间上下文，并以参数有效的方式预测局部上下文贴片上包含气象时间序列的时间动态。Greenearthnet数据集具有学习的云蒙版和适当的植被建模评估方案。它还与现有的卫星图像预测数据集SEARNET2021保持兼容性，从而实现了跨数据库模型比较。我们广泛的定性和定量分析表明，我们的方法的表现优于广泛的基线技术。这包括超越了SEARNET2021上的先前最先进的模型，以及时间序列预测和视频预测的改编模型。我们提供开源代码和预训练的权重，以根据https：// gith ub.com/vitusbenson/greenearthnet [10]重新产生我们的实验结果。据我们所知，这项工作为大陆规模植被建模的第一个模拟介绍了良好的分辨，能够在季节性周期以外捕获异常，从而为对气候变化和极端的响应铺平了预测植被健康和行为的道路。
气候变化对betula tianschanica rupr
结果：Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明，较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的，而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言，高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积（AUC）得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873，表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此，本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果，Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉，伊利河盆地，伊斯西克 - 库尔湖，图班湖，图班河盆地，伊蒂斯河，乌尔蒂什河，乌尔ungur河，波格达山脉，鲍格达山脉，哈萨克山脉，哈萨克山脉，阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流，在所有情况下，栖息地区域均显示出增长，除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显，在同一时间范围内的SSP58.5方案下，该区域显着扩展42.7％。相反，RF模型在总计
对地理空间分析的需求日益增长
阿尔奥拉皇家委员会为历史遗迹制定了地理空间战略，包括阿尔奥拉的文化和自然遗产，并着手制定长期计划，为该地区带来敏感而可持续的转型，为全球旅游业做好准备。地理空间分析和智能地图对于支持所有数据需求至关重要，有助于开发满足当地人和游客需求的世界级公共交通系统。这是通过访问地理空间权威数据、数据管理、自动驾驶汽车、电动汽车和混合动力汽车预计运动的基础地图查看以及变化检测等高级地理参考功能实现的。
替代包装和葡萄酒我们应该超越绿色瓶子吗？埃里克·威尔克斯（Eric Wilkes），基兰·希拉姆（Kieran Hirlam）和尼尔·克里米格（Neil Scrimgeour），澳大利亚葡萄酒研究
占澳大利亚葡萄酒生命周期期间生产的温室气体排放的74％的运输和玻璃包装，这些区域是改善该行业减少碳足迹的努力的明显目标。在我们的“ net net Zero”系列的第四篇也是最后一篇文章中，作者比较了不同包装选项的碳足迹以及其选择中涉及的技术考虑。
在kamojang-geothermal- ...
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HDF 和 Teréga 携手合作，进行绿色地质储存......
“ HyGéo 是一个创新项目，展示了各地区在化石燃料替代解决方案方面的专业知识。前景非常光明。我们很自豪能够维持我们当地的财富，并支持部署新的氢气储存系统，以应对我们面临的新环境挑战。” 阿兰·鲁塞特——新阿基坦大区议会主席 HyGéo 是一个独特的机会，可以发展法国在地球科学和能源方面的混合专业知识。它的目的是成为更广泛部署绿色氢解决方案的起点，动员地区公司走向新阿基坦的能源自主。这种部署是实现雄心勃勃的区域、国家或欧洲能源转型目标的可行和现实的解决方案。” 在法国海外领土和国外启动了几个具体的项目后，我们很高兴继续在我们地区部署。与 Teréga 的合作基于我们的互补性和快速投入运营的愿望。为大规模可再生能源储存铺平道路真是太棒了！ “