摘要:生物技术具有很高的潜力,可以为低碳社会做出贡献。利用活细胞或其仪器的独特能力已经建立了几个绿色过程。除此之外,作者认为,管道中有新的生物技术过程,可以增加经济中持续的变化。作者选择了八种有希望的生物技术工具作为潜在影响力的改变游戏规则:(i)木材– ljungdahl途径,(ii)碳酸酐酶,(iii)切蛋白酶,(iv)甲基元素,(iv)甲基元,(iv)甲基化酶,(v)电生物学,(VI)氢酶,(VI)氢酶,(VIII)cellose,(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)和(Vii)。其中一些是相当新的,并且主要在科学实验室中进行探索。其他人已经存在了数十年,但是,新的科学基础可能会严格扩大其角色。在当前的论文中,作者总结了有关这八种选定工具及其实际实施状态的最新研究状态。我们提出了关于为什么考虑这些过程真正改变游戏规则的论点。
摘要。选择风电场布局优化方法很困难。由于难以准确重现目标函数,因此不同论文中优化方法之间的比较可能不确定。如果作者没有使用每种算法的经验,那么一篇论文中只有几位作者的比较可能不确定。在这项工作中,我们为风电场布局优化案例研究提供了算法比较,这些比较由开发这些算法或有其他使用经验的研究人员应用或指导的八种优化方法。我们向每位研究人员提供了目标函数,以避免由于目标函数的差异而导致相对性能的歧义。虽然这些比较并不完美,但我们试图通过让有使用每种算法经验的研究人员应用每种算法并提供一个共同的目标函数进行分析,更公平地对待每种算法。该案例研究来自国际能源协会 (IEA) Wind Task 37,基于拥有 81 台涡轮机的 Borssele III 和 IV 风电场。本案例研究中特别令人感兴趣的是存在不连续的边界区域和凹边界特征。所研究的优化方法代表了广泛的方法,包括无梯度、基于梯度和混合方法;离散和连续问题公式;单次运行和多次启动方法;以及数学和启发式算法。我们为每种优化方法提供描述和参考(如适用),以及优缺点列表,以帮助读者确定适合其用例的方法。所有优化方法的表现都相似,优化后的尾流损失值在 15.48% 到 15.70% 之间,而未优化的布局为 17.28%。发现的每种布局都不同,但所有布局都表现出相似的特征。所有布局的相似之处包括沿外边界紧密排列风力涡轮机、在内部区域松散排列涡轮机以及为每个离散边界区域分配相似数量的涡轮机。使用一种新的顺序分配方法,即基于离散探索的优化 (DEBO),找到了按年能量产量 (AEP) 计算的最佳布局。根据本研究的结果,使用优化算法似乎可以显著提高风电场的性能,但有许多优化方法只要正确应用,就可以在风电场布局优化问题上表现良好。
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Conga Line 是一种成功的热身活动,它为学生建立了背景知识,同时也是单元中间或末尾的形成性评估。它可以帮助学生在听取同学的想法的同时,以安全、低压力的方式表达自己。第 3 步可能是所有步骤中最重要的一步。为学生提供句子词干,让他们有切入点参与对话。如果我们在开始 Conga Line 之前全班一起阅读词干,会对一些学生有所帮助。我从不要求他们使用词干,但它作为一个支架。有时,我会给学生 1 一个与学生 2 不同的问题。或者我会给出多个词干,几轮之后,他们与同学交换。在完成 Conga Line 之后,我通常让学生快速写下来,因为他们现在从与同学交谈和倾听中获得了非常多的想法。