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B.B. Tech（ChangSha）Co。，Ltd。安全数据表B.B. Tech（ChangSha）Co。，Ltd。安全数据表
Land Transport Land Transport (ADR / RID) UN No: UN2800 Classification ADR / RID: Class 8 Proper Shipping Name: BATTERIES, WET, NON-SPILLABLE and electric storage Packing Group ADR: not assigned Tunnel code: E ADR / RID: New and spent (used) batteries are exempt from all ADR / RID (special provision 598) Sea transport Sea transport (IMO/IMDG Code) UN No: UN2800 Classification: Class 8 Proper Shipping Name:电池，潮湿，不可泄漏和电动储存EMS：F-A，S-B不可泄漏的电池符合特殊配置238的要求； they are exempt from all IMDG codes and are not subject to special regulation for sea transport Air Transport Air Transport (ICAO/IATA-DGR) UN No: 2800 Classification: Class 8 Proper Shipping Name: BATTERIES, WET, NON-SPILLABLE and electric storage Special Provision A48: Packaging test are not considered necessary Special Provision A67: B.B.VRLA电池满足包装说明的要求872。电池已经准备好进行运输，以防止：a）通过在坚固而坚固的纸箱盒中包装电池端子的短路；和/或b）电池已装有绝缘盖（由ABS制成），以防止与端子接触。VRLA电池会发出高度易燃的氢气，并将在空气中形成爆炸性混合物，从大约4％至76％。可以在任何电压，裸火或其他点火源处被火花点燃。B.B.符合相关条件的电池免于危险商品法规，以进行D.O.T.，49 CFR 173.159（F）和IATA/ICAO的运输目的，因此无限制地通过任何方式运输。c）因此，要阻止“不限制”一词，并且必须在所有运输文档中指示特殊规定（SP）编号特殊条款：A164：A164：已准备好电池以进行运输，以防止：a）电池终端的短路，通过将电池的端子包装在一个强壮而坚固的卡通盒中；和/或b）电池已装有盖子（由ABS制成），该电池可防止与终端接触c）因此，防止无意的激活阻止所有运输方法都不会将VRLA电池放置在密封或气密密封的外壳内。对于所有运输方式，每个电池外部包装都被标记为“不可泄漏”。我们所有的电池都标记为不可泄漏。
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
足球成功的决定因素：机器学习方法
足球研究的标题前进领域是使用统计建模和机器学习算法来预先匹配结果（1、2、3、4）。这些技术为脚步练习者提供了更深入分析的机会，以识别训练和匹配期间的关键变量，以准备不同的竞争情况。统计建模技术利用历史性能数据来识别模式和趋势以预测未来的结果。多种统计建模方法已用于预测匹配结果，例如； Mann-Whitney U非参数测试（5），t检验和判别分析（6、7）和单向方差分析（1、7、8、9）。最近，由于大数据的可用性，与统计建模技术相比，机器学习算法的灵活性和识别更复杂模式的能力变得越来越流行。这些包括；线性回归（10），日志线性建模（11），多元素逻辑回归（12），逻辑回归（13，14），贝叶斯网络（15）和决策树（1，9）。最流行的分类算法之一是决策树（16），旨在通过最小化分类错误来创建输出。该算法代表了通过决策节点的过程中从单数分区（根节点）中的基于结果的决策（叶子节点）。因此，在本研究中使用了决策树算法来表示所选性能变量和匹配结果之间的关系。因此，在这项研究中，分析中首先包括反对派和评分质量。专注于成功的决定因素时，考虑可能也会影响足球表现的外部参数至关重要。结果，“情境变量”的概念已成为绩效研究的重要方面（17）。重大搜索的两个突出变量是匹配状态，对“获胜”，“绘画或输掉”（18、19、20）和反对派的效果的影响，在对抗“强”“平衡”或“弱”对手时对性能的效果（11、12、12、12、21、21、21、22）。有效评估足球运动中的运动表现，对上述情况变量的了解进行了上述研究，以表明在分析性能时需要包含。确定反对水平的传统方法是基于目前的地位（23），赛季结束（11）或由于对方队伍之间海上排名末期的差异而定义的（24）。这些方法提出了批评，因为使用季节结束和赛车排名在季节动量和人性变化中都无法随着时间的流逝而认识到。因此，为了改善方法论严格，作者现在利用基于距离的机器学习算法，例如K-均值聚类（1，25，26）。上面的研究提供了对第一个团队级别的成功终端的详尽看法，使用方法来预测结合机器学习的匹配结果
液化天然气运费估算 – 结果
图 1. 2023-2029 年期间按推进技术划分的年度平均运费和中期平均运费，以 2024 年实际美元/天为单位 ............................................................................................. 8 图 2：2023-2029 年期间按年度划分的格拉德斯通-东京平均航运价格和 XDF 推进技术的中期平均价格（实际 2024 美元/百万英热单位） ............................................................................. 9 图 3. 2023-2029 年期间液化天然气液化终端的产能，以 MTPA 为单位 ............................................................................. 11 图 4. 2012-2029 年期间液化天然气出口情景，以 MTPA 为单位 ............................................................................. 12 图 5. 2012-2029 年期间液化天然气进口情景，以 MTPA 为单位 ............................................................................. 12 图 6. 2012-2029 年期间全球液化天然气需求，以 MTPA 为单位........................................................................... 13 图 7. 2012 年至 2029 年期间模拟的航运需求，单位为十亿吨英里 ........................................................ 14 图 8. 2023 年至 2029 年期间液化天然气运输船订单 ........................................................................ 15 图 9. 2023 年至 2029 年期间模拟的新液化天然气运输船投资 ............................................................. 16 图 10. 2024 年至 2029 年期间液化天然气运输船退出情况 ............................................................................. 17 图 11. 2012 年至 2029 年期间按技术划分的全球液化天然气船队 ............................................................................. 17 图 12. 2016 年至 2029 年期间液化天然气运输需求（十亿吨英里）和运输价格（2024 年实际美元/千吨英里） ................................................................................................................ 18 2015-2023 年，以 2024 年实际美元计......................................................................................................................................... 19 图 14. 2023-2029 年期间按推进技术划分的年度平均运费和中期平均值，以 2024 年实际美元/天计......................................................................................... 20 图 15. 2023-2029 年期间按年度划分的格拉德斯通-东京 XDF 推进技术的中期平均运费，以 2024 年实际美元/百万英热单位计............................................................................. 23 图 16. 2023-2029 年期间 XDF 推进船运费的模型结果和交叉检验，以 2024 年实际美元/天计......................................................................................................... 24 图 17. 2023-2029 年期间格拉德斯通-东京 LNG 运输价格的模型预测结果和交叉检验，以实际2024 美元/百万英热单位..................................................................... 26 图 18. 长期租船费率，模型结果，2023-2029 年期间新建 XDF 船舶的资本支出回收年运费率，以 2024 年实际美元/天计算......................................................................... 27
公共咨询通知碳存储项目...
Eni UK Limited的最终母公司是Eni Spa，是通过其ENI Group Affiliate LBA CCS Ltd. LBA CCS Ltd的联盟的领先合作伙伴。该开发的环境声明的日期为2024年2月（参考号ES/2022/009）。该开发的基本性质是基础架构的重新修复，安装和调试以及利物浦湾二氧化碳（“ CO 2”）的运输，注入和存储的井和基础架构的运营和维护，在利物浦湾的二氧化碳（CO 2”）耗尽的石油和天然气储藏厂耗尽了含碳氧化物的储藏室中的含量。开发涵盖了英国，离岸许可的块110/13A，110/13B，110/14A，110/14C和110/15A。整个开发区域的水深高度可变，范围从0.72 m到35 m，平均水深低于最低天文学潮汐。该开发项目位于威尔士海岸线以北约12公里，在英国海岸线以西2公里。到最近的国际中位线（英国/爱尔兰）的距离为60 nm。lba CCS Ltd打算从AYR（POA）气体终端的现有海上天然气进口管道重新使用，以成为向道格拉斯碳捕获和存储（CCS）平台运输CO 2的出口管道，并将其往返汉密尔顿主机，汉密尔顿北部，汉密尔顿北部，汉密尔顿北部和Lennox平台，以供置于deplecection deplecection deplecection depleceper depleted osection depleted osection。该项目完全位于威尔士和英国领土的12 nm限制之内。可以总结开发，如下所示：a）安装新的道格拉斯CCS平台来替换现有的道格拉斯进程平台。这将从陆上POA终端接收CO 2，并通过现有的燃气管道将CO 2分发给汉密尔顿Main，Hamilton North和Lennox Wellhead平台； b）在25年内，使用现有的汉密尔顿Main，汉密尔顿北部和伦诺克斯水库用于注入109吨CO 2的CO 2； c）注射和监测井的钻井和重新完成现有生产井； d）安装新的管道部分，以将新的道格拉斯CCS平台和现有的海底天然气管道连接起来； e）在汉密尔顿主，汉密尔顿北部和Lennox Wellhead平台上安装新的顶部； f）安装两条潜艇33KV电源电缆，并具有从POA终端陆上到修改的道格拉斯平台的集成光纤电缆连接，以及与三个卫星平台的连接； g）根据相关的监管要求，在CO 2注入期间和之后对LBA CCS存储站点进行监视和管理。该基础设施已在环境声明中的开发时间表中进行了评估，计划的活动时间表如下：a）新的道格拉斯CCS平台的安装将在大约两个月的时间内与新的夹克，桩和上衣一起开始，并在第22277季度的新夹克，桩和顶层开始； b）从Q3/Q4 2024到Q4 2026的注射，监视和哨兵井的钻孔，侧面跟踪和重新完成； c）拆除现有的卫星平台顶部，并在第二季度/Q3 2027期间替换了新的卫星平台； d）电缆铺设并从Q3 2025到Q2 2026进行操作； e）在Q2/Q3 2027期间，电缆绑在CCS平台上； f）在第4季度2027中首次注射CO 2。
电池存储融资对欧洲能源转型至关重要 本 KBRA Europe (KBRA) 报告研究了欧洲当前电池存储的融资方式
电池储能融资对欧洲能源转型至关重要 这份 KBRA Europe (KBRA) 报告研究了欧洲大陆和英国当前的电池储能融资方式，以及该行业交易的收入来源和监管环境。 虽然电池储能有望成为欧洲可再生能源转型的重要技术，但金融界在为该行业提供资金方面面临挑战，而且对于该行业如何才能达到充分发挥其潜力所需的规模存在不确定性。 我们认为，开发电池的赞助商、制定可再生能源目标的监管机构和国家政策制定者以及资助开发的融资界之间需要加强合作。 在欧洲和英国能源采购方式发生深刻转变的背景下，这种合作对于最大限度地发挥电池储能的作用是必不可少的。 关键要点 ▪ 鉴于政府要求跟上可再生能源和能源安全的雄心，尤其是考虑到乌克兰-俄罗斯冲突带来的阻力，电池储能将成为关注的焦点。 ▪ 融资技术各不相同，但大多数电池存储交易都是短期融资，考虑到企业风险，而不是纯粹的独立、无追索权。 ▪ 监管在弥合固有商家风险和长期贷款人对可预测现金流的需求之间的差距方面发挥着作用。 ▪ 实现电池存储规模可能需要更多样化的融资，包括长期无追索权银行、机构和资本市场融资。 电池存储是支持能源转型的关键 随着风能和太阳能等传统公用事业规模的可再生能源在能源结构中所占份额越来越大，电池存储（储存过剩能源并在高峰时段放电）的重要性从未如此重要。此外，鉴于当今的地缘政治和经济环境，供应安全的不确定性加剧，天然气价格上涨。这可能会加速对可再生能源的依赖，并导致采取更紧急的行动，以确保有足够的存储。对于许多市场参与者而言，俄乌战争创造了一个机遇之窗，可能催化能源转型，促使政府支持电池存储等新技术。根据国际能源署 (IEA) 的数据，截至 2021 年，全球电池存储容量为 4GW-8GW。考虑到可再生能源目标，IEA 预计电池存储容量到 2025 年需要增加到 148GW，到 2030 年需要增加到 585GW。目前的电池存储容量占每年上线的新增风电和太阳能非调度容量的 1% 到 2%。专家表示，为了跟上目前上线的可再生能源数量，市场需要达到约 100GW。虽然可再生能源发电有多种存储替代方案（例如，与常规能源相比（例如抽水蓄能和氢能），电池储能成为扩大规模和替代化石燃料储能终端的关键竞争者。这是在欧洲和英国不仅寻求短期内减少对俄罗斯能源依赖的途径，也寻求长期和更广泛的方法来减少对化石燃料（包括进口天然气）的依赖的背景下。尽管许多市场评论员都强调了电池储能的光明前景，但 KBRA 指出了一系列挑战，包括：▪ 收入状况通常难以预测，且容易受到市场价格和需求波动的影响。▪ 监管未能充分激励金融界、开发商和用户考虑在足够大的独立或公用事业规模上采用电池储能。▪ 开发电池的赞助商、制定雄心勃勃的可再生能源目标的监管机构和国家政策制定者以及融资界之间缺乏合作。电池储能融资 KBRA 发现，电池储能融资工具存在一个重要区别，即电池是单独融资还是作为投资组合的一部分融资，以及电池是混合项目（公用事业规模的太阳能或风能与电池储能相结合）的一部分融资。我们认为，所部署的融资工具很大程度上取决于支撑运营的收入流的性质。例如，单一资产或资产组合产生的短期收入（这些资产波动较大且完全暴露于价格和电网市场条件）大多是基于发起人的公司风险来融资的。这些资金主要来自专门从事新兴可再生能源技术的私募股权公司以及对此类资产有专门风险限额的银行。相比之下，混合项目通过与信誉良好的交易对手签订商业电力购买协议 (PPA) 吸引了长期承购安排，并且收入流更可预测，但最近▪ 开发电池的赞助商、制定雄心勃勃的可再生能源目标的监管机构和国家政策制定者以及融资界之间缺乏合作。 电池存储融资 KBRA 发现，电池存储融资工具的一个重要区别在于，电池是单独融资还是作为投资组合的一部分融资，以及电池是混合项目的一部分（公用事业规模的太阳能或风能与电池存储相结合）。我们认为，部署的融资工具在很大程度上取决于支撑运营的收入流的性质。例如，单一资产或资产组合产生的短期收入波动大，且完全暴露于价格和电网市场条件，这些收入大多是基于赞助商的企业风险而融资的。这些资金主要来自专门从事新兴可再生能源技术的私募股权公司以及对此类资产有专门风险限额的银行。相比之下，混合能源——通过与信誉良好的交易对手签订商业电力购买协议 (PPA) 吸引了长期承购安排，并且拥有更可预测的收入流——最近▪ 开发电池的赞助商、制定雄心勃勃的可再生能源目标的监管机构和国家政策制定者以及融资界之间缺乏合作。 电池存储融资 KBRA 发现，电池存储融资工具的一个重要区别在于，电池是单独融资还是作为投资组合的一部分融资，以及电池是混合项目的一部分（公用事业规模的太阳能或风能与电池存储相结合）。我们认为，部署的融资工具在很大程度上取决于支撑运营的收入流的性质。例如，单一资产或资产组合产生的短期收入波动大，且完全暴露于价格和电网市场条件，这些收入大多是基于赞助商的企业风险而融资的。这些资金主要来自专门从事新兴可再生能源技术的私募股权公司以及对此类资产有专门风险限额的银行。相比之下，混合能源——通过与信誉良好的交易对手签订商业电力购买协议 (PPA) 吸引了长期承购安排，并且拥有更可预测的收入流——最近