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World File Search System生产厂
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近年来，农业综合企业在巴西的重要性不仅为GDP增长做出了贡献，而且还为该国的贸易平衡做出了贡献，其出口量令人印象深刻。对更高质量健康食品的需求不断增长，这并不是农业综合企业的唯一驱动力。除了食物外，农业还为纸张和纤维素等部门做出了巨大贡献，巴西拥有世界上最大的纤维素生产厂。能源部门越来越依赖农业，例如生产乙醇燃料，现在甚至被视为航空，这是一种更好的可持续性。生物柴油显示出类似的趋势，目的是代表柴油的25％，以供该国运输的很大一部分。然而，农业综合企业还有很多。在整个历史上，巴西在农业中经历了各种高潮，导致其在多个市场中失去了领导地位，例如可可（今天，它是第七大出口商）棕榈油和其他几种产品。最近，该行业更加始终如一地关注生产率和产品多样性 - 农业综合企业增长的关键要素。
Indeck Corinth 能源中心的源特定 SIP 修订
Corinth 能源中心是一个联合循环热电联产厂，采用带有蒸发冷却的 GE Frame 7 燃气轮机、带有管道燃烧器的热回收蒸汽发生器 (HRSG)、用于 NOx 控制的选择性催化还原 (SCR) 和 GE 蒸汽轮机。这是一个热电联产厂，为相邻的水生产厂提供蒸汽，为联合爱迪生提供电力。该工厂通过 Foxboro 分布式控制系统 (DCS) 从中央控制室运行。循环水通过 4 单元湿式冷却塔冷却。天然气是主要燃料。375,000 加仑的 #2 燃油箱提供备用燃料。该设施的运行负荷在 80% 到 100% 之间。燃气轮机上的燃油燃烧限制为每 365 天滚动平均值 1730 万加仑。管道燃烧器仅燃烧天然气。燃气轮机和管道燃烧器的运行时间不受限制。燃气轮机采用干式低氮氧化物设备运行，管道燃烧器采用低氮氧化物燃烧器。SCR 分别将燃气/燃油燃烧设施的氮氧化物控制在 9/18 ppm。
专业-工业管理
学习体验 学生将在以前课程的知识基础上，在经验丰富的导师的指导下，学习 5 个学分的方法和工具来解决复杂问题并找到创造性的解决方案。 然后，学生将通过每周的会议在公司导师和方法导师的支持下领导公司的改进项目，目标是为公司带来真实、重要、可衡量的成果。 学生每周将在公司呆两天，以便与公司员工密切联系：团队合作以实现目标，并学习如何整合来自不同职能领域的人员和能力以获得最佳结果。 我们商学院教授举办的软技能研讨会将帮助学生培养在改进项目中非常有用的软技能：更好地理解、管理和领导。项目示例如下： 使用人工智能支持产品配置； 管理流程数字化； 使用 SMED 提高生产力； 预装配精益转型； 缩短交货时间； 提高食品生产厂的质量和效率； 追求更环保的生产；在制造领域应用物联网 (IoT)；在小批量多品种生产公司实施精益生产；仓库空间和活动重新设计。
清洁可持续能源计划 2023 - 2025 年报告
2021 年 11 月，州长 Burgum 召集北达科他州立法议会召开特别会议，其目的包括拨款根据《美国救援计划法案》（ARPA）批准的联邦资金。这些资金必须在 2024 年 12 月 31 日之前签订合同，并在 2026 年 12 月 31 日之前使用。在特别会议期间，州长建议将 2500 万美元的 ARPA 资金用于 CSEA 项目。2021 年夏天，人们对氢能项目的开发表现出浓厚的兴趣。首先，在 2021 年常规立法会议期间，工业委员会的预算中增加了 50 万美元的拨款，用于资助“氢能路线图”。在这项工作进行的同时，巴肯能源宣布与三菱合作，购买大平原合成燃料厂并将其转变为氢气生产厂。对他们的努力至关重要的是获得能源部 (DOE) 的联邦配套资金。 2021 年 11 月，《基础设施投资与就业法案》（IIJA）签署，其中包括 70 亿美元用于投资全国氢能中心。
供应链高膨胀柱填料 | 汉高
高膨胀支柱填料可减少包装体积并大幅减少运输过程中的二氧化碳排放量。汉高的高膨胀支柱填料在未固化状态下高效地包装在托盘桶中，使用后膨胀率超过 500%，通过减少补给汽车生产厂所需的往返次数，可大幅减少运输过程中的二氧化碳排放量。它还可减少运输人工费用、设备成本和一次性包装浪费。在装配线上，机器人应用可将挡板的手动定位人工减少多达 15%。* 与尼龙挡板相比，可泵送支柱填料的固化重量也可提供汽车轻量化优势。相比之下，注塑尼龙挡板在一次性包装中以 100% 的成品形式运输，最终运往垃圾填埋场。除了节约环境成本外，使用可泵送支柱填料还有显著的好处，包括减少补给行程、降低运输燃料消耗和增加每辆卡车的产量。*基于可泵送支柱填料替代尼龙挡板的总百分比、汽车生产线和劳动力分配。
Eni 与 KKR 签署协议，收购 Enilive 的股本
编者按 Enilive 是 Eni 旗下致力于生物精炼、生物甲烷生产、智能出行解决方案（包括 Enjoy 汽车共享）和所有出行能源载体分销的公司，通过其在欧洲的 5,000 多个 Enilive 站，提供广泛的产品，包括 HVOlution 生物燃料（100% 氢化植物油）、生物液化石油气和生物甲烷。同时还提供多种服务来支持人们的出行，包括电动汽车充电和餐饮服务，例如 Eni Café（意大利最大的咖啡连锁店）和 ALT Stazione del Gusto，这是与 Accademia Niko Romito 合作的新项目。Enilive 旨在为能源转型提供逐步脱碳的服务和产品，并通过包括意大利的威尼斯和杰拉生物精炼厂在内的工业资产，为 Eni 到 2050 年实现碳中和的目标做出贡献；路易斯安那州（美国）的 St. Bernard Renewables LLC（与 PBF Energy 合资 50%）；意大利的许多沼气厂正在改建为生物甲烷生产厂，以及新项目：意大利第三家 Enilive 生物精炼厂正在里窝那建设中，马来西亚和韩国。Enilive 计划到 2030 年将其生物精炼能力提高到每年 500 万吨以上。
扩散管预浓缩和气态检测...
氨是大气中最重要的痕量气体之一，也是唯一呈碱性的气体。它可溶于水，可与气溶胶发生反应，从而影响大气酸度。大多数氨排放物通过生物过程释放到大气中，主要是通过有机物的分解。1 主要工业来源是化肥和氨生产厂。在确定氨在大气中的确切作用时，区分游离氨和铵颗粒非常重要。过滤技术已用于将气相与颗粒分离，但使用它们可能会因引入人工制品而导致误差。例如，可以通过滤纸上的硝酸铵释放氨来获得对氨浓度的高估。同样，气态氨与过滤器上沉积的酸发生反应，也会导致低估。研究表明，扩散管可有效分离气体和颗粒，其理论和用于测定气态物质的应用已得到综述。3-4 空气在层流条件下通过涂有选择性吸附剂的管道吸入。气态物质扩散到收集表面。颗粒的扩散速度低得多，无法迁移到壁上，因此无法被吸收，也不会对最终测量产生影响。Gormley 和 Kennedy5 得出了一个描述流经圆柱形管道的流体扩散的解： - = 0.819 exp (14.6272A) + 0.0976 exp (-82.22A) C() (1) 其中 c 是离开管道的气体平均浓度，co 是进入管道的气体浓度。
奥尔德姆县综合分区条例
Sec.260-010 目的 ................................................................................................................ 86 Sec.260-020 一般规定 ........................................................................................................ 86 Sec.260-030 附属结构 ............................................................................................................. 87 Sec.260-040 机场 ...................................................................................................................... 87 Sec.260-050 全地形车 (ATV) 课程 ............................................................................................. 88 Sec.260-060 游乐园、鸟舍、动物园、马戏团和嘉年华场地 ................ ...260-070 沥青加工和混凝土配料厂.................................................................... 88 秒。260-080 墓地、陵墓和火葬场........................................................................ 88 秒。260-090 商业堆肥（预留）........................................................................ 89 秒。260-100 商业步枪、手枪、双向飞靶、陷阱和运动射击场............................................. 89 秒。260-110 社区住宅（预留）........................................................................ 89 秒。260-120 集中动物饲养作业........................................................................ 89 秒。260-130 承包商设备存储（预留） ...................................................................................... 89 秒260-140 日托设施 .............................................................................................................. 89 秒260-150 石油、天然气和其他碳氢化合物物质的开采和开发 ............................................. 90 秒260-160 开采、采石场、矿物和地球产品，不包括土壤开采 ............................................................................................................. 90 秒260-170 其他自然资源的开采和开发 ............................................................................. 90 秒260-180 土壤开采，包括取土坑 ............................................................................................. 91 秒260-190 化肥生产厂、焚烧或还原产品..................................................... 93 秒。260-200 货运码头/类似企业（保留）..................................................... 93 秒。260-210 高尔夫练习场 ................................................................................................ 93 秒260-220 谷物/饲料储存/销售（保留） ................................................................................ 94 秒260-230 家庭职业 ...................................................................................................... 94 秒260-240 医院和类似用途 ............................................................................................. 96 秒260-250 湖泊，商业 ...................................................................................................... 96 秒260-260 固体废物土地耕作设施 ................................................................................ 96 秒260-270 小于一英亩的建筑拆除垃圾填埋场 (CDDL)................ 96
石油和天然气生产工厂中异常检测的本体学增强深度学习框架
技术进步为提高工业过程工厂的生产率和安全性铺平了道路。由行业4.0带来的智能工厂的特征是它们杰出的剪裁技术使用，其自动化，监视和人工智能在运营效率中发挥了重要作用[1]。这些技术进步不仅适用于传统制造业，还适用于包括石油和天然气部门在内的各种工业过程，这是该提案的重点。这些进步产生的重要改进是安装传感器设备以进行恒定信息监视。尽管有好处，但这些传感器产生的大量数据可能会挑战分析，从而需要对自动化过程进行自动化的需求，以验证持续的信息流以寻找异常[2]，这些信息流[2]可以表明设备故障，安全隐患或生产效率低下。对这些失败的检测对该部门至关重要。失败引起的工厂关闭可能会给公司带来重大的经济问题。此外，由于该行业的危险性质，该行业的安全危害可能会造成灾难性后果，从而对工人安全和环境完整性构成了严重的风险。虽然传统的异常检测模型可以在特定领域带来良好的结果，但他们仍然无法理解石油和天然气生产厂的语义特征，从而产生了错误的结果，这可能使操作员更难解决潜在的问题。之后，将提出以下步骤。这项工作旨在创建一个框架，该框架使用机器学习异常检测方法，并具有一层本体论，以对石油和天然气行业异常进行语义分析。本文以以下方式构成：首先，将对当前的最新研究进行分析，重点关注有关异常检测和本体论方面的工作，然后将指定研究建议，显示研究的改进和潜在的挑战。
Power-to-X：进一步了解电子氨
用电子氢替代部分化石燃料氢。这种电子氢生产的规模不一定小，因为传统的哈伯-博世合成工厂非常大。如今，工业氨生产厂平均日产氨 500-1,500 公吨 (MTPD)，最大的工厂日产氨超过 3,500 公吨。以氨的大规模性为例，假设容量系数为 50%，用电子氢替代仅 200 MPTD 的产量就需要 150-200 MW 的可再生电力资源和类似规模的电解。2下一步，将利用大量可再生能源建造新的电子氨工厂。完全电子氨生产的一个挑战是需要工艺灵活性来管理可变的可再生能源，例如太阳能和风能。如今，哈伯-博世工厂基于化石燃料原料针对连续运行进行了优化，因此运行灵活性有限。灵活操作的风险包括热循环导致催化剂和设备寿命缩短以及生产效率降低。目前可以实施的一种解决方案是使用大型储氢缓冲器来管理不灵活的哈伯-博施工艺中间歇性的可再生能源原料。采用这种设计，哈伯-博施工艺将始终有恒定的原料。更好、更具成本效益的解决方案是优化哈伯-博施工艺，使产量根据可再生能源投入而变化。这种调节能力可能通过各种工厂设计和操作技术来实现。最后，电子氨合成的新技术，如低压、低温或电化学合成，仍处于实验室规模的研究阶段。近期的电子氨生产设施可能会使用哈伯-博施合成和某种形式的灵活性管理。