Chidambaram Sankar和Mana Mohan Muniraja太阳能热力技术是一种快速发展的技术,其市场份额仍然比其他绿色技术更小。因此,本研究旨在认识到工业部门使用太阳能热技术的障碍和驱动因素。文献综述总结了有关在工业部门使用太阳能技术的驱动因素和障碍的现有文献问题。为在工业领域建立使用太阳能技术并补充文献综述的驱动因素和障碍,在这项研究中进行了横断面分析。在印度进行了案例研究,在印度,两家公司在其制造过程中对太阳能热系统进行了试点测试,并且一家可以选择合并太阳能热系统。有目的的抽样用于选择访谈的公司,同时使用便利抽样和雪球抽样来挑选面试参与者,在这项研究中,在这项研究中进一步进行了六次访谈。通过主题分析提出了发现。驱动程序和障碍已分为主题。即,驾驶员包括未来派技术和障碍,包括高成本,基础设施要求,更高效,更便宜的替代方案以及缺乏机构支持。 未来派技术主题解释了为什么该技术对印度市场的工业采用有益。 高成本主题解释了为什么这项技术比其他可再生能源昂贵。即,驾驶员包括未来派技术和障碍,包括高成本,基础设施要求,更高效,更便宜的替代方案以及缺乏机构支持。未来派技术主题解释了为什么该技术对印度市场的工业采用有益。高成本主题解释了为什么这项技术比其他可再生能源昂贵。基础设施要求主题解释了影响在工业过程中太阳能系统采用的安装障碍。高效且便宜的替代方案主题解释了影响工业领域太阳能热能的竞争者。缺乏机构支持主题解释了影响在工业部门采用太阳能热能的政府和跨国公司。主题所涵盖的方面,受访者中最常提到高昂的成本,这表明障碍在实施太阳热系统中起着重要作用。相比之下,主题所涵盖的方面缺乏机构支持,基础设施要求以及更有效,更便宜的替代方案。最后,研究得出结论,工业部门的太阳能热能面临各种障碍和驱动因素,必须在实施之前进行调查。关键字:太阳热技术,工业部门,驱动因素,障碍和采用
我们研究部署地热能储存的多能源系统的最佳运行,以应对供暖和制冷需求的季节性变化。我们通过开发一个优化模型来实现这一点,该模型通过考虑物理系统的非线性,以及捕捉能源转换、储存和消耗的短期和长期动态,在最先进的基础上进行了改进。该算法旨在最大限度地减少系统的二氧化碳排放量,同时满足给定终端用户的供暖和制冷需求,并确定系统的最佳运行,即通过网络循环的水的质量流速和温度,考虑到地热田温度随时间的变化。该优化模型是参考现实世界的应用而开发的,即安装在瑞士苏黎世联邦理工学院的无能电网。在这里,基于化石燃料的集中供暖和制冷供应由一个动态地下网络连接,地热田作为能源和储存,并满足需要供暖和制冷能源的终端用户的需求。与使用基于集中供热和制冷的传统系统相比,所提出的优化算法可将大学校园的二氧化碳排放量减少高达 87%。这比当前运营策略实现的 72% 减排效果更好。此外,对系统的分析可以得出设计指南并解释系统运行背后的原理。该研究强调了结合每日和季节性储能对于实现低碳能源系统的重要性。
1 因斯布鲁克大学药学/生药学研究所、因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI),Innrain 80 / 82, 6020 因斯布鲁克,奥地利; F.Mayr@uibk.ac.at (FM); Veronika.Temml@pmu.ac.at (佛蒙特州); birgit.waltenberger@uibk.ac.at (BW); Stefan.Schwaiger@uibk.ac.at (SS); hermann.stuppner@uibk.ac.at (HS) 2 研究单位分子内分泌学和代谢,亥姆霍兹中心慕尼黑,Ingolstädter Landstraße 1, 85764 Neuherberg,德国; gabriele.moeller@helmholtz-muenchen.de(总经理); adamski@helmholtz-muenchen.de (JA) 3 格赖夫斯瓦尔德大学药学院制药/药物化学系,Friedrich-Ludwig-Jahn-Straße 17, 17489 Greifswald,德国;ulrike.garscha@uni-greifswald.de (UG);jana.fischer@uni-greifswald.de (JF) 4 伯尔尼大学儿童医院儿科内分泌、糖尿病和代谢科,Freiburgstrasse 15, 3010 Bern,瑞士;patrirodcas@gmail.com (PRC); amit.pandey@dbmr.unibe.ch (AVP) 5 伯尔尼大学生物医学研究系,Freiburgstrasse 15, 3010 伯尔尼,瑞士 6 巴塞尔大学药学系分子与系统毒理学分部,Klingelbergstrasse 50, 4056 巴塞尔,瑞士;silvia.inderbinen@unibas.ch (SGI);alex.odermatt@unibas.ch (AO) 7 萨尔州亥姆霍兹药物研究所 (HIPS),药物设计和优化系,E8.1 校区,66123 萨尔布吕肯,德国; rolf.hartmann@helmholtz-hzi.de 8 萨尔大学,制药和药物化学,E8.1 校区,66123 萨尔布吕肯,德国 9 海德堡大学,药学和分子生物技术研究所 (IPMB),药物化学,Im Neuenheimer Feld 364,69120 海德堡,德国;christian.gege@web.de 10 埃德蒙马赫基金会 (FEM) 研究与创新中心,Via Mach 1,38010 San Michele all'Adige,意大利;stefan.martens@fmach.it 11 耶拿弗里德里希席勒大学药学研究所制药/药物化学系,Philosophenweg 14,07743 耶拿,德国; oliver.werz@uni-jena.de 12 遗传学实验学校,慕尼黑工业大学,Emil-Erlenmeyer-Forum 5, 85356 Freising-Weihenstephan, 德国 13 新加坡国立大学杨潞龄医学院生物化学系,8 Medical Drive, Singapore 117597,新加坡 14 药学研究所,萨尔茨堡帕拉塞尔苏斯医科大学制药和药物化学系,Strubergasse 21, 5020 Salzburg, Austria 15 药学/药物化学研究所,因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI),因斯布鲁克大学,Innrain 80 / 82, 6020 Innsbruck, Austria * 通讯作者:daniela.schuster@pmu.ac.at;电话:+43-699-14420025
本文研究了一种联合估计基于能量的模型和基于流的模型的训练方法,其中两个模型基于共享的对抗值函数进行迭代更新。该联合训练方法具有以下特点:(1)基于能量的模型的更新基于噪声对比估计,流模型作为强噪声分布。(2)流模型的更新近似地最小化了流模型与数据分布之间的 Jensen-Shannon 散度。(3)与生成对抗网络(GAN)估计由生成器模型定义的隐式概率分布不同,我们的方法估计数据上的两个显式概率分布。使用所提出的方法,我们证明了流模型的综合质量的显著改进,并展示了通过学习到的基于能量的模型进行无监督特征学习的有效性。此外,所提出的训练方法可以轻松适应半监督学习。我们取得了与最先进的半监督学习方法相媲美的成果。
A. Terzopoulou,X。Wang,X.-Z.博士 Chen,B。J. Nelson教授,S。Pané机器人与智能系统研究所教授,Eth Zurich Tannenstrasse 3,CH-8092,CH-8092,瑞士Zurich,瑞士电子邮件:Chenxian@ethz.ch C. Pujante Bioengineering, Eth Zurich Tannenstrasse 3, CH-8092 Zurich, Switzerland e-mail: josep.puigmarti@chem.ethz.ch M. palacios-corella institute de ciencia molecular, universidad de Valencia, cadedradic Jose Beltran 2, paternal, 46980, Spain Dr. J. J. Herrero-Martin Alba Synchrotron Light源,E-08290,Cerdanyola delVallès,巴塞罗那,西班牙X.-H. QIN生物力学研究所,Eth Zurich Leopold-Ruzick-Weg 4,8093Zürich,瑞士教授Jordi Sort DepartomentDeFísica,University defísica,University de Barcelona,E-08193 Cerdanyola del valles,西班牙语A. Terzopoulou,X。Wang,X.-Z.博士Chen,B。J. Nelson教授,S。Pané机器人与智能系统研究所教授,Eth Zurich Tannenstrasse 3,CH-8092,CH-8092,瑞士Zurich,瑞士电子邮件:Chenxian@ethz.ch C. Pujante Bioengineering, Eth Zurich Tannenstrasse 3, CH-8092 Zurich, Switzerland e-mail: josep.puigmarti@chem.ethz.ch M. palacios-corella institute de ciencia molecular, universidad de Valencia, cadedradic Jose Beltran 2, paternal, 46980, Spain Dr. J. J. Herrero-Martin Alba Synchrotron Light源,E-08290,Cerdanyola delVallès,巴塞罗那,西班牙X.-H. QIN生物力学研究所,Eth Zurich Leopold-Ruzick-Weg 4,8093Zürich,瑞士教授Jordi Sort DepartomentDeFísica,University defísica,University de Barcelona,E-08193 Cerdanyola del valles,西班牙语Chen,B。J. Nelson教授,S。Pané机器人与智能系统研究所教授,Eth Zurich Tannenstrasse 3,CH-8092,CH-8092,瑞士Zurich,瑞士电子邮件:Chenxian@ethz.ch C. Pujante Bioengineering, Eth Zurich Tannenstrasse 3, CH-8092 Zurich, Switzerland e-mail: josep.puigmarti@chem.ethz.ch M. palacios-corella institute de ciencia molecular, universidad de Valencia, cadedradic Jose Beltran 2, paternal, 46980, Spain Dr. J. J. Herrero-Martin Alba Synchrotron Light源,E-08290,Cerdanyola delVallès,巴塞罗那,西班牙X.-H. QIN生物力学研究所,Eth Zurich Leopold-Ruzick-Weg 4,8093Zürich,瑞士教授Jordi Sort DepartomentDeFísica,University defísica,University de Barcelona,E-08193 Cerdanyola del valles,西班牙语
摘要:靶向放射性核素治疗 (TRT) 的概念是准确有效地将辐射传送到播散性癌症病变,同时最大限度地减少对健康组织和器官的损害。成功开发用于 TRT 的新型放射性药物的关键方面是:i) 识别和表征癌细胞上表达的合适靶点;ii) 选择对癌细胞相关靶点表现出高亲和力和选择性的化学或生物分子;iii) 选择衰变特性与靶向分子特性和临床目的相符的放射性核素。瑞士保罗谢勒研究所的放射性药物科学中心 (CRS) 享有优越的地理位置,靠近独特的放射性核素生产基础设施(高能加速器和中子源),并可使用 C/B 型实验室,包括临床前、核成像设备和瑞士医药认证实验室,用于制备供人类使用的药物样品。这些有利条件允许生产非标准放射性核素,探索其生化和药理学特征以及对肿瘤治疗和诊断的影响,同时研究和表征新的靶向结构并优化这些方面以进行放射性药物的转化研究。通过与瑞士各临床合作伙伴的密切合作,最有前途的候选药物被转化为临床用于“首次人体”研究。本文通过介绍一些选定的项目,概述了 CRS 在 TRT 领域的研究活动。
抽象旨在靶向在黑色素瘤细胞中表达的维生素D受体(VDR),维生素D 3功能化杂交脂质脂质 - 脂质 - 聚合物纳米颗粒(HNP-VDS),该粒子(HNP-VDS)包含聚(乳酸 - 糖甘氨酸酸)(PLGA)核心(PLGA)核心(PLGA)核心和脂质壳的氢化酶(Sodylocation),磷酸化磷酸盐(HNP-VDS)(SPCC)磷酸酯(Hoplocy)(HNP-VDS)(HNP-VDS)(HNP-VDS)合成了1,2-二甲酰基-SN-甘油-3-磷酸乙醇胺-N [琥珀酰基(聚乙烯基)-2000(DSPE-PEG 2000)。将纳米载体优化为脂质表面积覆盖率为97%。体外药物释放研究显示,在最初的24小时内,初始爆发释放,然后是扩散运输。最后,细胞摄取实验表明,HNP-VD有效地获得了B16黑色素瘤细胞,从而导致有前途的媒介物可以提供用于黑色素瘤治疗的治疗剂。
摘要 科索沃共和国及其 180 万居民严重依赖两座污染严重的褐煤发电厂 Kosova A 和 Kosova B 发电。占发电量 91% 的燃煤发电厂即将达到使用寿命,需要恢复或停止运行。这意味着科索沃需要能源替代品,以建立更灵活的能源系统,从而为可再生能源提供机会。科索沃的太阳能发电量仍然低于 1%,而且由于缺乏投资和监管框架不完善,其未来的普及率受到阻碍。太阳能发电是一种价格合理、可靠的能源,可以减少贫困、降低失业率、促进经济增长并改善科索沃人民的健康。这与联合国 2030 年议程设定的可持续发展目标相一致,特别是目标 7,“确保人人都能获得负担得起、可靠、可持续的现代能源”。该项目的目的是设计一个技术经济最优的普里什蒂纳大学光伏系统,并研究在科索沃实施光伏系统的潜在技术、社会和经济影响,以帮助实现联合国 2030 年议程,特别是可持续发展目标 7。该项目包括一个定量部分,其中使用系统顾问模型 (SAM) 进行模拟,以计算在不同政策方案下在普里什蒂纳大学安装光伏模块的能量产生和盈利能力。此外,还通过汇编有关科索沃和其他欧洲国家的政策结构的信息进行了一项定性研究,以确定可再生能源发展的障碍和未来趋势。结果表明,普里什蒂纳大学安装光伏系统是有利可图的,其中检查的财务指标(例如 NPV、LCOE 和回收期)显示所有政策情景下的盈利能力。在 200 kWp 的基本方案中,遵循当前政策和容量限制,每个计量点的最大允许容量为 100 kWp,可支付 60% 的年度电费。另外还制作了两个采用替代政策方案的模型,一个采用净计费模型,其中销售费率有所改变,另一个采用更高的容量 298.49 kWp,利用整个屋顶面积。298.49 kWp 的系统产生的能量最高,可以支付 80% 的早期电费。净计费模拟表明,在电力销售价较低的净计费方案中,小规模光伏发电也能实现盈利。所有政策情景下的 LCOE 范围为 6.98 至 8.24 ¢/kWh,低于普里什蒂纳大学的电力购买价。模拟结果和定性研究得出结论,太阳能发电的成本和技术潜力是有利可图且可行的。除了就业机会和健康福利等社会经济因素外,与科索沃目前的能源生产形式相比,太阳能发电可能是一种有竞争力的能源替代品。然而,由于科索沃的限制性可再生能源政策和可能昂贵的上网电价,通过定性研究收集到的建议是,对于大规模光伏发电,如果需要,可以改用拍卖方案,并可能使用 FiP,监管机构将强调开放、公平和竞争的市场。太阳能具有竞争力,在此类计划中会表现良好,科索沃的利益相关者和监管机构应鼓励其实施。关键词:太阳能光伏;产消者;光伏激励措施;净计量;净计费;LCOE;自用;科索沃
本文对海浪能驱动的反渗透进行了分析。市售的海水淡化系统通过 DC/AC 转换器连接到可变 DC 电源,并改变输入电压以模拟可再生能源系统的响应。具体而言,使用了 2015 年肯尼亚基利海的波浪数据。波浪资源变化会导致波浪能转换器的估计功率输出以及波浪能驱动的海水淡化系统的估计淡水产量发生变化。对于基利海,研究了最多三个用于海水淡化的波浪能转换器。此外,还提出了一种包括太阳能和波浪能的混合系统。实验表明,反渗透海水淡化系统可以在低于额定值的功率水平下运行,但淡水流量较低。结论是,波浪能或波浪能与光伏系统相结合,可被视为海水淡化的电源,带或不带电池储存。
该文件计划于 2025 年 2 月 5 日在《联邦公报》上公布,并可在 https://federalregister.gov/d/2025-02234 和 https://govinfo.gov 上查阅。