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热化学热存储的最新进展
Minh Hoang Nguyen，Simona Bennici。热化学热量存储的最新进展：材料和应用。Mejdi Jeguirim。 可再生能源技术第一版的最新进展，学术出版社，第281-310、2021、978-0-323-91093-4。 10.1016/b978-0-323-91093-4.00008-1。 hal- 03426722Mejdi Jeguirim。可再生能源技术第一版的最新进展，学术出版社，第281-310、2021、978-0-323-91093-4。10.1016/b978-0-323-91093-4.00008-1。hal- 03426722
具有动态热额定值和存储的过度种植海上风电场能源管理的随机动态规划
摘要 — 我们研究海上风电场的最佳能源管理，该风电场结合了“过度种植”（生产量超过输电能力）、“动态热额定值”（DTR，由于输出电缆周围土壤的热惯性大，瞬时输出量超过稳态输电能力）和能量存储（以减轻限电和预测误差）。这种前瞻性的设置旨在进一步降低海上风电的平准化能源成本，它产生了一个具有时间耦合和不确定输入的优化问题。这个能源管理问题的困难在于，由于电缆周围的热惯性，时间常数相差几个数量级。我们提出了一种基于随机动态规划 (SDP) 的大型 GPU 实现的近似解决方案。在我们的性能比较中，SDP 优于更简单的基于规则的能源管理方案，同时我们还探讨了 DTR 在过度种植背景下的好处。索引术语 — 过度种植、动态热额定值、能量存储、最佳能源管理、随机动态规划
长期热能存储的未来集中太阳能发电厂的设计和性能优化：案例研究
长期储能材料的发展对于改善浓缩太阳能（CSP）植物的性能至关重要。因此，确定符合各种标准的合适材料（例如它们的特性，对整体植物绩效的影响以及对能源水平的影响）至关重要的。在这项研究中，我们使用与Andasol-1植物相同的参数来优化50 MW，两型抛物线孔浓缩CSP植物的性能。九种不同的材料被用作传热液和储存培养基，旨在达到不到10美分/kWh的超低能源容量成本和长持续热能系统（10小时或更长时间）。我们在当前的地理条件下检查了该系统在阿尔及利亚的塔曼拉群岛地区的性能，考虑到两个标准：辐射冷却系统和电力购买协议价格。这项研究的结果表明，当充电和排放持续时间达到13小时时，使用Caloria HT43熔融盐作为材料，使用直接的两台电气模式下，能量的水平降至9.91 Cent $/kWh。
未来能源系统自下而上模型中存储的入门知识。存储运营的基本原理和竞争性长期均衡的投资
4 请注意，方程 (7) 中的最大算子被选择用来表示在增加的剩余需求为负的情况下的可再生能源削减，即可再生能源馈入量超过需求和可能的存储充电的总和。这个公式意味着，削减波动的可再生能源是防止供应过剩的最终控制。因此，它反映了许多立法中赋予可再生能源的优先调度。然而，这也意味着这种削减是免费的。
用于多孔系统中热化学能存储的鱼骨结构
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
格勒诺布尔城市供热网 Flaubert 变电站 180 kWh PCM 热存储的设计和运行
摘要：在法国格勒诺布尔建设新生态社区的框架内，正在建设一个创新的城市供热网络，旨在将低温变电站（47°C - 72°C）、200m² 太阳能热场、180kWh 相变材料 (PCM) 储热装置（基于管壳组件）和智能管理系统结合在一起。本文重点介绍城市供热网络 PCM 存储组件的设计和初步运行。设计简要介绍，重点介绍仪器、PCM 特性以及管壳式热交换器的热工水力特性。还介绍了针对不同功率（20kW、40kW、55kW、75kW、100kW）和入口温度（80°C、85°C）分析的充电循环，以及仅针对不同功率（25kW、40kW）分析的放电循环。该分析的结果用于确定系统的存储密度，在 56°C - 85°C 的温度范围内（不考虑绝缘），存储密度为 45kWh/m 3 （单个 PCM 为 69.7kWh/m 3 ）。
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
优化概率模型是统计中良好的领域。然而，它与生成模型的培训的联系在很大程度上仍然不足。在本文中，我们表明可以将时间变化的生成模型的演变投射到指数族的歧管上，自然会在生成模型的参数与概率模型的参数之间建立链接。然后，我们根据自然梯度下降方案将其投影在流形上移动。这种方法还使我们能够有效地近似KL差异的自然梯度，而无需依靠MCMC进行棘手的模型。此外，我们提出了该算法的粒子版本，该版本具有指数家族中任何参数模型的封闭形式更新规则。通过玩具和现实世界实验，我们验证了所提出的算法的有效性。
知识差距在量化海洋中碳生物存储的气候变化响应
摘要海洋负责吸收人为CO的25％的25％的排放量，而存储量是大气的50倍。海洋中的生物过程起着关键作用，使大气中的CO 2水平比以前低约200 ppm。海洋具有占用和存储CO 2的能力对气候变化很敏感，但是有助于海洋碳储存的关键生物学过程尚不确定，这些过程的响应和反馈方式也是如此。因此，生物地球化学模型在其相关过程的代表方面差异很大，在未来的海洋碳储存的预测中驱动了很大的不确定性。本综述确定了影响海洋碳储存方式未来在三个主题领域的未来如何变化的关键生物学过程：生物学对碱度，净初级生产和内部呼吸的贡献。我们对现有文献进行了审查，以确定在影响未来生物学介导的碳在海洋中储存的过程，并根据专家评估和社区调查确定过程的优先级。专家评估和调查中的高度排名过程都是：对于碱度 - 对碳酸钙产量的高水平理解；对于初级生产 - 资源限制增长，浮游动物过程和浮游植物损失过程；用于呼吸 - 微生物溶解，颗粒特征和粒子类型。此处提供的分析旨在支持针对新过程理解的未来领域或实验室实验，以及旨在实现生物地球化学模型开发的建模工作。
探索有效氢存储的高级纳米结构和功能材料：关于机制的理论研究，吸附proc
氢是由于其高能量密度和零碳排放而导致可再生能源存储和运输的有前途的候选者。其实际应用面临与安全，有效的存储和释放系统有关的挑战。本评论文章研究了用于氢储存的高级纳米结构材料，包括金属乙酰基和氰化物配合物，B，N掺杂的γ-graphyne纳米管（γ-GNT），磷化锂双螺旋和NI-Formated Concobon-Cobon-Coarbon基簇。密度功能理论（DFT）计算用于分析结合能，热力学稳定性和吸附机制。ni装饰的C 12 N 12纳米群体表现出增强的储存能力，具有良好的N-（μ-Ni）-n构造的最高八个H 2分子结合。磷化锂双螺旋在一个稳定的半导体框架内显示出9.6 wt％氢气的潜力。在硼掺杂位点使用OLI 2的γ -GNT的功能显着提高了存储潜力，从而实现了实用应用的最佳氢结合能。此外，通过贵重气体插入稳定的金属乙酰基和氰化物配合物显示热力学上有利的氢吸附。这些结果突出了这些功能化纳米结构的潜力，可以实现高容量，可逆的氢存储。γ-GNT提供高表面积和可调电子特性，非常适合通过杂原子掺杂增强物理吸附。磷化锂双螺旋促进了通过不饱和锂中心的库巴斯样化学吸附。这些材料代表这项研究中的纳米结构，例如γ-图纳米管（γ-GNT），磷化锂双螺旋，金属乙酰基和氰化物络合物以及基于NI染色的碳基簇，是基于其具有互补氢充气机制的能力，包括物理学和化学能力。金属乙酰基和氰化物配合物通过电荷转移和共轭框架稳定氢吸附，而NI装饰的簇结合了极化诱导的物理吸附。
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。