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密苏里州经济指标 - 2020-23 年人口趋势
自 2020 年以来，密苏里州除采矿业外所有经济依赖县的人口总量均有所增长。对于依赖娱乐业的县来说尤其如此，这些县的年人口增长率超过 1%，是该州平均水平的五倍。远程工作选择的增加和婴儿潮一代的退休使这些通常季节性的目的地成为全年生活的吸引力。大都市郊区依赖农场和制造业的县在 2020 年至 2023 年期间的人口也出现了增长，因为远程和混合工作选择使人们可以住在离市中心更远的地方，在那里住房等生活费用可能更便宜。附加说明和资源 • 密苏里州的人口变化反映了美国疫情后经济不断发展的更广泛趋势。一篇关于郊区社区增长的人口普查文章为这一全国趋势提供了更多背景信息。布鲁金斯学会对 2022-23 年人口数据的分析显示，许多大城市人口出现反弹，表明随着城市和农村社区在未来几年努力吸引人口，人口迁移趋势值得关注。
力量到达和X的力量 - 开发新存储概念的历史和结果
摘要：德国的能量过渡，被称为“ Energiewende”，总是非常进步。然而，从技术上讲，它停止了大规模的，季节性的风和太阳能储能，这是无法使用的。在2000年代结束时，我们通过将水电与CO 2-Methanation相结合，通过复制光合作用和开发的电力对气模仿自然界，将其与风和太阳能与合成天然气相结合，从而模仿了自然界。通过使用其庞大的TWH规模存储设施将电力与天然气部门耦合来存储绿色能源，这是解决我们时代最大能源问题的解决方案。这是创建“部门耦合”或“部门集成”一词的第一个概念。我们首先实施了演示站点，介绍了我们在研究，行业和政府部门的工作，并在许多宏观经济研究中应用了它。这是一个最初的想法，促使其他人重新考虑电力和Efuels作为能源和能源载体。我们进一步开发了该概念，以包括电力到液体，实力到化学物质以及其他方式，将电力转换为分子和气候中性的原料，并在2010年代开始时将其命名为“ Power-to-to-X”。
铁路轨道裂纹检测机器人
Palakkad，喀拉拉邦-678557摘要：对于印度铁路公司来说，铁路的裂缝可能是一个严重的安全问题，印度铁路公司是世界上最大的铁路网络之一。由于季节性的变化，可以在铁轨中发展裂缝，这会导致轨道收缩和扩展。Iourrailbot提出了使用Raspberry Pi和Arduino uno的铁路轨道裂纹检测系统，以有效地监视轨道完整性。铁路事故的增加频率强调了可靠的检测方法的需求，以识别铁路基础设施中的裂缝和缺陷。我们的系统采用了一系列传感器，包括超声波和红外传感器，连接到Arduino Uno进行实时数据收集。Raspberry Pi处理了这些数据，实现了机器学习算法来分析模式并检测指示潜在裂纹的异常。该系统旨在提供即时警报，允许及时维护并降低事故的风险。这种创新的解决方案旨在提高铁路安全性和运营效率，从而确保更可靠的运输网络。关键字：铁路轨道，裂缝检测，安全问题，印度铁路，季节性变化，轨道完整性铁路机器人，覆盆子PI，Arduino UNO
大规模储能的市场策略
由于缺乏明确的商业模式，使用现有存储技术（如抽水蓄能 (PHS)）的新项目面临不确定性。市场机制通常倾向于将存储和发电机嵌入拥有多项资产的运营商的中央管理中，例如法国电力公司 (EdF)。通过回溯法，本研究描述了存储在电力市场中的作用，以及在 EdF 治理组合的垂直整合中的作用。动态算法模拟了两种不同存储策略（每日和每周）下的每小时运行，并将结果与 2015-2019 年期间的实际模式进行了比较。这揭示了由于低价差导致的价格套利以及错失的市场机会，独立参与者的资金损失。这表明，存储的经济性不仅由现货价格驱动，还由其他服务驱动，例如支持核电的能源块供应。微分学用于估计整合存储持续时间及其季节性的流量值。这些发现进一步支持了法国监管机构尽管缺乏盈利能力，仍通过与新竞争对手签订容量-能源混合合同来取代现有的政府-行业结构，安装新的 PHS。
安全能源交易和计划的天气数据
天气对能源行业具有高度相关的影响。能源消耗，生产，存储和运输直接取决于天气。准确的天气信息对于能源行业的成功业务至关重要，并可能导致竞争优势的实现。通过使用独特的技术创造了竞争优势。Meteomatics提供了几种独特的技术，使能源公司能够获得竞争优势。首先，Meteomatics在速度，灵活性以及数据和参数量的方面提供了独特的天气API。其次，Meteomatics提供了Euro1k天气模型，这是整个欧洲独特的高分辨率天气模型。此天气模型提供了1公里的分辨率和每小时模型的日期，从而大大提高了本地预测的准确性。这具有巨大的优势，尤其是在能源交易中。这份白皮书的第一个目的是概述所有天气对企业行业的影响。此外，将显示哪些天气数据在哪种业务环境中相关。此外，还将介绍元认为的解决方案，尤其是新天气模型EURO1K的优势。此外，本文还包括欧洲季节性的冬季前景，以表明长期预测对更好的计划的重要性。
2021; 12（23）：6949-6963。 doi：10.7150/jca.64205人类乳腺癌的进步靶向治疗和免疫疗法
摘要：德国的能量过渡，被称为“ Energiewende”，总是非常进步。然而，从技术上讲，它停止了大规模的，季节性的风和太阳能储能，这是无法使用的。在2000年代结束时，我们通过将水电与CO 2-Methanation相结合，通过复制光合作用和开发的电力对气模仿自然界，将其与风和太阳能与合成天然气相结合，从而模仿了自然界。通过使用其庞大的TWH规模存储设施将电力与天然气部门耦合来存储绿色能源，这是解决我们时代最大能源问题的解决方案。这是创建“部门耦合”或“部门集成”一词的第一个概念。我们首先实施了演示站点，介绍了我们在研究，行业和政府部门的工作，并在许多宏观经济研究中应用了它。这是一个最初的想法，促使其他人重新考虑电力和Efuels作为能源和能源载体。我们进一步开发了该概念，以包括电力到液体，实力到化学物质以及其他方式，将电力转换为分子和气候中性的原料，并在2010年代开始时将其命名为“ Power-to-to-X”。
项目标题：南极和南方海洋项目科学主题的降雨的未来变化：气候变化和风险项目关键词：ANT
南极冰盖包含90％的世界冰川冰，并被季节性的浮冰包围，它们构成了地球气候系统不可或缺的一部分。然而，尽管目前这些区域的降水量在很大程度上是积雪主导的，但气候模型表明，将来，由于气候变化，南极冰盖和Sea-Ice将会经历更多的降雨。这可能会通过增加雪和冰的融化而产生明显的影响，这反过来会影响海冰范围和厚度，冰片质量平衡，全球海平面以及动植物的成功（包括企鹅菌落）。尽管这些影响严重，但在这些地区的雪和雨的变化的频率和强度仍然存在很大的不确定性。该项目旨在解决这一重要的知识差距，其中可能的研究方向包括：i）使用观察数据集（例如，基于卫星的基于卫星）来量化南极降雨的当前事件，并确定其相关的大气循环模式，并确定其与降雨相关的未来变化（及其相关的循环图案）的未来变化（ii）识别iPccagragrog的投影（及其相关的循环）。 （CMIP6）对于多种气候变化方案，当今至2100的全球气候模型。
用于长期电力存储的热能存储筒仓围护结构的隔热设计热分析
更大的可再生能源渗透率需要增加能源存储容量。需要长时储能 (LDES) 来平衡间歇性可再生能源供应与每日、每周甚至季节性的供应变化。在这些时间尺度上，传统的电化学电池变得不经济。固体颗粒热能存储 (TES) 是解决此问题的可行解决方案。固体颗粒可以达到比传统聚光太阳能 (CSP) TES 系统中使用的熔盐更高的温度 (> 1,100 ◦ C)。更高的温度可产生更高的功率循环热电转换效率。然而，在这些较高的温度下，更大的热损失和绝缘材料成本可能会抵消效率效益。在这项工作中，对能够储存 5.51 GWht 的全尺寸 3D 安全壳筒仓的绝缘设计进行了热分析，用于 LDES 用于电网电力。使用瞬态 FEA 方法模拟了提出的操作条件。经过 5 天（120 小时）的储存，在设计储存温度 1,200 ◦ C 下实现了 < 3% 的热能损失。考虑并满足了材料的热极限。还研究了存储系统性能对操作、气候和时间变化的敏感性。这些变化对系统的热效率影响很小，但对绝缘设计的其他方面确实具有重大影响。
户外课堂教学计划
背景 许多鸟类种群都会迁徙，最常见的模式是在春天向北飞行，在温带或北极的夏季进行繁殖，然后在秋天返回南方较温暖地区的越冬地。北半球夏季白天时间较长，为繁殖的鸟类喂养幼鸟提供了更多机会。许多在北方繁殖的鸭、鹅和天鹅也是候鸟，但它们只需从北方的繁殖地向南迁徙足够远以逃离冰冻的水域即可。 *课程信息可以在课堂上或活动区域外提供 - 学生应该有一份包含信息的讲义，也可以在活动前提供。 什么是迁徙？ 鸟类迁徙被描述为鸟类种群从一个地理位置到另一个地理位置再返回的有规律的、反复的、季节性的迁移。鸟类需要特定的环境资源来繁殖，而为幼鸟提供充足的食物是决定物种在何时何地繁殖的主要因素。最常见的模式是春天向北飞行繁殖，秋天返回南方较温暖地区的越冬地。鸟类的身体结构和生理机能与其他动物不同，它们能够在一年中的不同时间寻找最适合自己需要的环境。它们的飞行能力、肺和气囊以及新陈代谢能力都有助于实现这一能力。
使用MATLAB/SIMULINK
摘要：本文介绍了一个能够通过终生预后扩展的私人家庭的能量系统的模型。该能源系统旨在使用由氢气单元和锂离子电池组成的混合储能系统完全覆盖私人家庭的全年能源需求。在夏季，由PV剩余用质子交换膜（PEM）产生氢，然后存储在氢气罐中。主要在冬季，就缺乏PV能量而言，氢被燃料电池转化为电和热量。该模型是在MATLAB/SIMULINK中创建的，并且基于实际输入数据。还考虑了热量需求，并被热泵覆盖。模拟期是解决能源生产和需求的季节性的整整一年。由于高初始成本，这种能源系统的寿命至关重要。因此，该模型是通过终生预测扩展的，以优化尺寸，目的是基于氢的能量系统的寿命延长。生命周期的影响因素是根据文献综述确定的，并将其整合在模型中。进行了一项广泛的参数研究，以评估有关三个组件的能量平衡和寿命的不同尺寸，即电机，燃料电池和锂离子电池。结果证明了整体建模方法的好处，并启用了有关系统使用资源，寿命和自助率的设计优化。