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公用事业二次电池的技术经济模型……
引用：Mathews、Ian、Xu、Bolun、He、Wei、Barreto、Vanessa、Buonassisi、Tonio 等人。 2020 年。“考虑日历和循环老化的公用事业规模太阳能二次电池的技术经济模型。”应用能源，269。
欧盟新项目 ICO2NIC 将转变工业二氧化碳......
ICO 2 NIC（创新电化学 CO2 转化为多功能原料）于 2025 年 1 月启动，是欧盟资助的 Horizon 计划 Process4Planet 合作伙伴关系内的项目。ICO 2 NIC 战略专注于促进 CO2 捕获和电化学转换，将工业 CO2 废弃物转化为有价值的原料，目的是降低能源消耗、减少 CO2 排放和增强经济可持续性。该项目旨在捕获和利用废弃的 CO2，使 CCU 在经济上可行，并为大幅减少全球排放铺平道路。ICO 2 NIC 将结合基于聚合物膜的 CO2 捕获技术的进步与新的气体扩散电化学电池，将 CO2 转化为甲酸。然后通过生化方法加工这种甲酸，生产出高价值的商品和材料。ICO 2 NIC 将为欧盟炼油业创造长期大量 CO2 捕获的机会，支持脱碳努力。
碳升级再造：将工业二氧化碳和固体废物转化为……
Carbon Upcycling 的商业技术利用当今存在的数百万吨固体废物副产品来封存点源二氧化碳排放，并生产出比传统水泥低 60% 的含碳水泥。它的工作原理是加速自然的碳矿化过程，而自然界需要数百年才能完成这一过程，Carbon Upcycling 只需几个小时即可完成。这一创新过程使碳捕获和储存变得民主化，通过将混凝土基础设施转变为碳汇，消除了其对特定地区的限制，而无需过度使用水或增加电网压力。最重要的是，这项技术可以生产出更坚固、更能适应气候的混凝土，成本与当今的水泥价格相当。
定量分析和工业二氧化碳的预测...
摘要：为了响应越来越多的气候关注，精确的工业二氧化碳（CO2）排放预测至关重要。采用先进的机器学习（ML）技术，本研究着重于使用来自数据数据集中的全球数据（包含有关水泥，煤炭，燃料，燃烧，天然气和石油工业的年度排放信息）的全球数据的预测工业二氧化碳排放。探索了包括支持向量回归（SVR），线性回归和XGBoost在内的各种回归模型，主要重点是时间序列预测年度CO2排放的模型。利用时间序列的预测，排放数据中复杂的时间趋势是有发现的，提供了增强的预测性见解。CO2预测文献进行了审查，收集和预处理数据，并实施了各种ML算法，然后进行了超参数调整。经过严格训练和评估的模型产生准确的排放预测。结果强调了由斯坦福大学与Facebook Inc.开发的Transformer模型和神经先知图书馆的出色表现，RMSE得分为416.58和470.30，与349.07和380.40相比，MAE的MAPE得分为0.01，MAPE得分均为0.01，相对较低。DEEPTCN还表现出竞争性的预测能力，但缺乏变压器模型和神经先知模型的准确性。与神经先知和变形金刚相比，包括Arima，Naive预测，自动回归（AR），指数平滑和Sarima滞后的传统模型。这些发现强调了ML在推进可持续的环境管理方面的有希望的作用，并为随后的研究努力铺平了道路。关键字：二氧化碳排放，工业排放，可持续性，环境AI，机器学习，时间序列预测。
农村经济中的职业二元论和代际教育流动性：来自中国和印度的证据
了解家庭背景对 15 亿人口教育机会的影响本身就是一项重要的研究课题，而中印两国的政策差异使得这样的比较研究尤为有趣。4 在我们实证分析的儿童上学的 1970 至 1990 年代，最重要的差异或许是中国因户口登记制度而限制农村人口向城市的迁移。5 相比之下，印度对农村人口向城市的迁移没有任何政策限制。由于 1970 至 1990 年代的家庭责任制、农村工业化（乡镇企业）以及缺乏运作良好的劳动力市场等政策，中国农村地区农业和非农业职业的教育回报也可能不同。6 这一时期印度农村和中国农村的另一个重要差异是他们的学校制度，私立学校在印度农村发挥着更为突出的作用。在我们的分析中，我们密切关注这些跨国差异的影响。标准的代际教育流动模型以父母的教育程度作为家庭背景的唯一指标，但由于忽略了农村经济中农业和非农部门的职业二元性，因此不适合我们的分析。7 即使父母的教育背景相似，非农家庭出生的孩子也可能面临与农业家庭出生的孩子不同的教育机会。在一定的教育水平下，父母的非农职业可能通过两个主要渠道影响对子女教育的投资。首先，非农职业的较高收入可能会放松对学校教育投资的信贷约束。8 其次，非农职业的较高收入可能会放松对学校教育投资的信贷约束。
公用事业二次电池的技术经济模型......
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