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您的量子技术创新合作伙伴
量子传感 TNO 正在积极与大学和行业合作伙伴合作，探索量子技术的潜力，开发出最灵敏、最准确的传感器。在我们的量子传感实验室，合作伙伴和组织可以探索基于金刚石中 NV 中心的传感器的潜力。基于 NV 的传感器已在半导体和互联运输行业得到应用。但我们预计，它们在测量磁场、电流、温度、定位或压力方面的应用范围和规模将更加广泛。
适合55并设置为2050
致谢：作者要感谢Etipwind执行委员会成员的持续支持和对Etpwind的奉献精神。The insights and contributions of the following executive Committee members and their colleagues were essential to deliver this report: Adrian Timmbus, Hitachi Ab Power Grids, Aidan Cronin, Siemens Gamesa, Anastasiya Shapochkin, Edf, anders Bach andsen, Vestas, Bernard Bulder, Eera jp Wind (TNO), Camelia Ben Ramdane, EDF, César Saiz, Hitachi Ab Power Grids, César yánes Baonza, Iberdrola, Christian Ebert, Hitachi Ab Power Grids, Giancarlo Poten, John Corsgarard, LM Wind Power, John Olav Tande, Erga jp Wind (Sintef), jørgen madsen, ørsted, jørn scharling holm, ørsher, lars landberg, dnv, larges chr。Christens，Vestas，Rinah Bohle Zeller，Vestas，Matt Zafuto，Hitachi AB Power Grids，Matti Juhani Koivisto，Earic JP Wind（DTU），Maryline Lauria，Shell Lauria，Shell，Shell，Mike Anderson，Mike Anderson，Mike Anderson，Mike Anderson，Mike Anderson，Mike Ander Systems，Renewable Energe Systems Ltd，nicolaos cutulis unter wind，Essay jp（Essay JP） （TNO），Stephaan Barth，Esther Wind（Forwin），Thomas Neumann，UL，Wouter Haans，Shell
自动驾驶的人为因素视角
a 代尔夫特理工大学生物力学工程系，代尔夫特，荷兰；b 苏黎世联邦理工学院，新加坡未来弹性系统 - ETH 中心，新加坡；c 南安普顿大学工程与环境学院，交通研究组，南安普顿，英国；d 法国交通、发展与网络科学技术研究所，人体工程学与认知科学实验室，法国；e 代尔夫特理工大学交通与规划系，代尔夫特，荷兰；f 格罗宁根大学行为与社会科学学院，心理学系，格罗宁根，荷兰；g 特温特大学交通研究中心，特温特，荷兰；h 荷兰应用科学组织，荷兰索斯特贝格，荷兰应用科学组织人为因素研究所；i 慕尼黑工业大学机械工程系，人体工程学研究所，德国；j 瑞典国家道路与交通研究所，VTI，瑞典；k 利兹大学交通研究所，英国l 英国沃金厄姆交通研究实验室人为因素与模拟组；m 比利时布鲁塞尔 ITS 欧洲 ERTICO；n 荷兰海牙道路安全研究所 SWOV
由量子计算驱动的电网优化
传统的电网管理方法不适合应对这种复杂性，但利用 D-Wave 量子计算平台的优化策略可以胜任这项任务。荷兰鹿特丹 Quantum Quants 和海牙荷兰应用科学研究组织 (TNO) 的研究人员最近进行的一项研究表明，量子和经典计算方法的结合为 21 世纪能源基础设施的高效设计和管理提供了强大且可扩展的解决方案。
根据荷兰拟议的电解器项目对氢气平准化成本的评估可再生氢成本要素评估工具
本报告由荷兰国家科学研究组织能源与材料转型部门的能源转型研究 (ETS) 部门编写。ETS 的主要作者是 Leonard Eblé 和 Marcel Weeda。本报告受益于荷兰国家科学研究组织同事 Lennart van der Burg、Sebastiaan Hers、Carina Oliveira Machado dos Santos 和 Evie Cox 的审阅贡献。以下人员为改进报告质量提供了进一步的有用反馈：Douwe Roest（经济事务和气候政策部）；Samira Farahani（NLHydrogen）、Remko Ybema（HyCC）、Daniel Leliefeld（Shell）、Timme van Melle（EBN）、Joost ten Hoonte（Uniper）、Menno van Liere（Engie）和 Eric van Herel（Air Products），他们都通过荷兰氢能协会 NLHydrogen 提供了反馈。本报告中描述的研究由经济事务和气候政策部气候司的能源转型研究计划 (OPETS) 资助，旨在为能源政策提供知识。如果没有以下各方的贡献和数据，该项目就不可能实现：液化空气集团；空气产品公司；英国石油公司；Eneco；Engie；Hygro；HyCC；Orsted；RWE；壳牌；塔塔；Uniper；Vattenfall；VoltH2。
氢气云爆炸的评论
氢是过去几年一直在观察到快速发展的最有希望的可再生能源之一。最近的意外爆炸事件以及相关的损害赔偿表明，氢安全性与潜在爆炸的重要性。本文介绍了有关氢爆炸的系统综述。对生产中的杂质和丰富氧气环境的存在，包括高压和超低温度，运输和消费过程的潜在爆炸场景。不同类型的氢气云爆炸包括膨胀和放射，爆炸和幻影到遗传转变（DDT）。对实验室和现场爆破测试，利用各种计算方法的数值模拟以及理论推导的数值模拟进行了现有研究。CFD建模目前是主要的研究方法之一，因为其成本效益，尽管模拟氢 - 空气云爆炸中存在的挑战与测试结果相比。除了氢气云的特性（例如浓度，大小和异质性）外，发现点火，通风和障碍物等环境因素也强烈影响氢空气云爆炸的负载特性。现有的预测方法用于估计包括TNT等效方法（TNT-EM），TNO多能法（TNO MEM）和Baker-Strehlow-Tang方法（BST）（BST）（BST）的氢气云爆炸的爆炸载荷。由于氢气云与固体爆炸物和常规易燃气体的遗传差异，这些方法的准确性仍然可疑，这需要进一步研究。关键字：氢气云；爆炸装载；超压预测方法；影响因素
数据支持预见的新视角：混合 AI 专家方法
图 3 数据支持的出行即服务预测交互式仪表板演示器（TNO，2019 年）。左侧是知识图谱的可视化，其中投射了 2000 年至 2019 年（左下）选定的数据源（右下）。右侧是相应的图表，显示选定时间范围内选定数据的趋势——重点关注 2017 年至 2019 年。主题是政府的作用（蓝色）、二氧化碳排放流动性（红色）和电动自行车（橙色）。图表下方是可以更深入探索的数据片段
