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碳捕获和储存：
面对日益增长的公众压力，要求减少导致气候危机的排放，路易斯安那州的人们开始讨论碳捕获与封存 (CCS) 作为解决方案。本简介强调了 CCS 的风险和担忧。1“碳捕获与封存”是指旨在收集或“捕获”工业过程（例如燃煤、燃油和燃气发电或塑料制造）产生的二氧化碳，然后将捕获的排放物运输到地下使用或封存的场所的过程。担忧 1：CCS 不是气候解决方案。碳捕获与封存成本高昂、耗能大、尚未得到大规模验证，而且它不会减少大气中的碳。CCS 技术巩固了对化石燃料的依赖，而不是加速向更便宜、更清洁的可再生能源所需的过渡。该技术对路易斯安那州的目标社区尤为重要，但它也带来环境、安全和健康风险。在燃煤或燃气发电厂增加碳捕获功能会使它们比可再生能源项目更昂贵、效率更低、竞争力更弱，而可再生能源项目已经是美国大部分地区乃至世界大部分地区最便宜的电力来源。近 80% 的捕获碳只是被用来生产更多的石油。担忧 2：路易斯安那州成为目标。路易斯安那州一直被广泛吹捧为美国工业碳捕获与封存开发的潜在中心。现有的石油、天然气和石化基础设施集中使得路易斯安那州对 CCS 支持者来说具有吸引力。2009 年，支持者在路易斯安那州立法机构推动了一项有利于 CCS 的监管计划。现行法律规定监管二氧化碳的注入、封存和使用的责任由自然资源部承担，而该机构以保护而不是监管行业而闻名。
低功率的有效的绝热4位阵列乘数...
摘要这项研究为基于有效的低功率VLSI方法设计了一种在信号和图像处理中设计的4位阵列乘数的创新技术。建议的架构使用近阈值区域的绝热方法来优化传播延迟和耗能之间的权衡。乘数是许多数字电子环境中必不可少的组成部分，导致了许多针对某些应用程序定制的乘数类型的诞生。与传统的CMOS技术相比，该技术大大降低了动态和静态功率耗散。接近阈值绝热逻辑（NTAL）是使用单个时间变化的电源实现的，这简化了时钟树的管理并提高了能源效率。使用Tanner EDA工具和幽灵模拟器在TSMC 65 nm技术节点上模拟了建议的设计，并确保验证了优化的结果。与典型的CMOS方法相比，在保持相似的设计参数的同时，可变频率，电源电压和负载电容的功率耗散大约有66.6％，14.4％和64.6％的显着提高。值得注意的是，随着频率变化，负载电容在C负载= 10 pf和vdd（max）= 1.2 V时保持恒定。随着电源电压的变化，负载电容在C负载= 10 pf时保持恒定，而频率为f = 4 GHz； and with load capacitance variation, the frequency is maintained at F = 4 GHz and the supply voltage at VDD (max) = 1.2 V. Keywords: - 4-bit array multiplier, adiabatic logic, low-power VLSI, Near Threshold Region, NTAL approach, TSMC 65 nm CMOS technology, mixer circuit, signal and image processing, energy efficiency, Tanner EDA, Spectre simulator, and功率耗散优化。
极端天气事件中的能源效率和恢复力
简介极端天气事件往往会造成经济损失，有时甚至会造成人员伤亡。美国能源部估计，美国的停电和断电每年给美国人造成的损失约为 1500 亿美元 [1]。仅 2021 年 2 月袭击德克萨斯州的冬季风暴就造成了数百人死亡和数百亿美元的经济损失，可能需要数十年才能偿还 [2]。在那场冬季风暴期间，创纪录的高电力需求加上创纪录的高水平的电力系统和支持基础设施故障，使得德克萨斯州大部分地区的电网运营商德克萨斯州电力可靠性委员会 (ERCOT) 别无选择，只能实施非计划和非自愿的固定负荷削减（停电），作为最后一搏，以避免电网彻底崩溃，而完全恢复可能需要数周或数月的时间。问题的供应方面引起了广泛关注，重点是冻结在风暴前和风暴期间发生故障的发电厂和天然气设施。然而，电力的需求方面与供应同样重要。尽管美国能源效率经济委员会 (ACEEE) 估计，积极部署多项能源效率和需求响应计划可将夏季和冬季峰值减少数千兆瓦 [3]，但总体而言，需求侧受到的关注远少于供应侧。本报告旨在通过分析能源效率和需求响应作为未来极端天气事件中提高德克萨斯州能源系统恢复能力的潜在工具的作用来填补这一知识空白。空间调节空间调节占美国家庭能源使用的大部分 [4]，并且对环境温度敏感。因此，德克萨斯州住宅部门受天气驱动的空间调节会影响季节性峰值电力需求，这是在电网恢复能力的背景下需要理解的重要因素。此外，由于空间调节非常耗能，因此值得考虑实施效率或需求响应计划。
一种新型的蜂窝物流
为了发挥生物功能，细胞必须确保顺利执行其物流计划，以便将必要的分子货物准时运送到预定目的地。细胞中大多数已知的运输机制都基于要运输的货物与将货物运送到目的地的耗能马达蛋白之间的特定相互作用。由马克斯普朗克生物化学研究所的 Petra Schwille 和慕尼黑大学统计与生物物理学系主任、物理学家 Erwin Frey 领导的一组研究人员首次证明，即使在没有分子马达的情况下，细胞中也可以进行一种定向粒子运输形式。此外，这种机制可以根据大小对运输的粒子进行分类，正如团队在最新一期的《自然物理学》杂志上报道的那样。这项研究的重点是大肠杆菌中的 MinDE 系统，大肠杆菌是生物模式形成的成熟且重要的模型。 MinD 和 MinE 两种蛋白质在杆状细胞的两极之间振荡，它们在细胞膜上的相互作用最终将细胞分裂平面限制在细胞中心。在这种情况下，研究人员使用纯化的 Min 蛋白和人造膜在试管中重建了形成图案的 MinDE 系统。正如之前实验所预期的那样，当将富含能量的分子 ATP 添加到该系统中时，Min 蛋白重现了细菌细胞中看到的振荡行为。更重要的是，实验人员继续证明，许多不同类型的分子在穿过膜时可能会被振荡波捕获——甚至与图案形成无关且根本不存在于细胞中的分子。 DNA 折纸的分选机 为了更详细地分析运输机制，该团队转向由 DNA 折纸组成并可以锚定在膜上的货物。这种策略允许人们基于 DNA 链之间可编程的碱基配对相互作用创建不同大小和形状的分子结构。 “这些实验表明，这种运输方式取决于货物的大小，并且
从屠杀猪的盲肠样品中分离出的弯曲杆菌的抗菌抗性能源管理在农业部门的作用
https://doi.org/10.15159/ar.23.034能源管理在农业领域的作用：关键先决条件和影响K. Bumbiere *，S。Sereda，J。Pubule和D. Blumberga Riga Riga Riga技术大学，电气和环境工程学，能源和环境系统，第1次，索引拉脱维亚 *信件：ketija.bumbiere@rtu.lv收到：2023年1月30日；接受：2023年4月8日；发布：2023年5月3日，摘要。农业是欧盟经济中最耗能的部门之一。实施可持续农业以减少温室气体排放并通过能源管理提高能源效率是应对气候变化的关键策略。在本文中，研究了能源管理在农业部门中的作用，并考虑了欧洲和世界的经验。已经进行了有关所选主题的文献分析，包括能源管理计划开发的方法及其在拉脱维亚案例研究中的实施方法。来自拉脱维亚农业和其他部门的数据已经进行了分析和比较。拉脱维亚关于农业部门温室气体排放的库存报告均已审查，并强调了农业部门的所有排放来源。该研究的主要目的是找出是否在一家农业公司中引入能源管理，这将是潜在的温室气体排放，节能和其他优势。对在拉脱维亚工作的两家公司进行了调查，并开发了将适用于公司的农业的潜在排放和减少能源消耗措施。研究表明，通过实施能源管理的基本原则，可以将平均能源消耗降低17％。如果采取措施减少农业公司的温室气体排放，则平均排放量将减少43％。关键词：农业，基准测试，指标，能源效率，温室气体排放，可持续性。引言能源生产和消费不仅在拉脱维亚，而且在欧洲（代理机构，n.d。）（气候变化间小组（IPCC），n.d.）的主要来源。在2020年，能源部门是温室气体排放的最大来源，在拉脱维亚，包括间接二氧化碳（CO 2）排放，产生了64.8％的温室气排放。这些排放的一部分是由农业部门（环境中心，2022年）创建的。除了能源排放外，农业部门在2020年在拉脱维亚的总排放量占21.5％，包括间接CO 2排放（环境中心，2022年）。
2D 材料能否弥合神经形态之间的差距？
神经形态计算广义上指使用非冯·诺依曼体系结构来模拟人脑的学习过程。术语“冯·诺依曼体系结构”表示任何存储程序计算机，由于它们共享一条公共总线，因此获取指令和数据操作可能不会同时发生，从而导致“冯·诺依曼瓶颈”，即在单独的内存和计算块之间进行耗能和耗时的数据传输。这种瓶颈限制了计算系统执行数据密集型任务的能力，随着现代机器学习模型的出现，对数据密集型任务的需求只会越来越大。此外，最近的一份报告显示，在“过度参数化模式”下运行的高度复杂的神经网络不会对训练数据中的虚假趋势进行过度拟合，而是比复杂度较低的神经网络对未知数据表现出更好的泛化能力 [ 1 ]，这促使模型参数数量自 2015 年以来逐年呈指数增长，训练数据集的大小自 1988 年以来也呈指数增长 [ 2 , 3 ]。具体来说，过去十年见证了从 ResNet-50（> 10 7 个模型参数）到生成式预训练 Transformer 3（GPT-3）（> 10 11 个模型参数）的模型，以及从 ImageNet（~10 6 张图像）到 JFT-3B（> 10 9 幅图像）的数据集。通过克服电子通信、时钟、热管理和电力输送方面的瓶颈 [2]，神经形态系统带来了可扩展硬件的希望，可以跟上深度神经网络的指数增长，从而让我们定义了神经形态计算的第一个主要方向：“加速”。那些关注加速的神经形态系统是为了提高现有机器学习模型的速度和能效而构建的，并且往往会产生相对直接的影响。一个常见的例子是深度神经网络前向传递中用于向量矩阵乘法 (VMM) 的交叉阵列。相比之下，我们将神经形态计算的第二个主要目标定义为“实现”，即在非冯·诺依曼架构中实现人类神经生物学功能。第二个目标的影响将比第一个目标更滞后，但代表了下一代机器学习模型的硬件实现，在脉冲神经网络 (SNN)、赫布学习和霍奇金-赫胥黎神经元模型领域取得了进展。
太阳能电池对电极银改性复合材料的合成与表征
由于一维线性通道的扩散限制，纳米沸石的合成和催化应用已被证明是提高各种扩散限制烃转化性能的有效策略 [7,8]。由于废物消耗和污染，工业的增长对全球环境构成了严重威胁。应做出更多努力来减少环境污染。解决这一重大问题的有效方法之一是光催化 [9]。尽管许多类型的材料被用于催化，如硫属化物、金属氧化物和钙钛矿 [10,11]。沸石的多孔笼状结构有许多应用，包括气体检测和清洁 [12,13]。沸石可以通过多种方法成功合成，例如盐化、密闭空间合成和微波合成法 [14,15]。已经报道了用微波法制备的纳米级林德 L 型沸石。由于这些金属氧化物和钙钛矿的稳定性较差，研究人员发现沸石是光催化的主要候选材料，因为它的二次氢解程度较低，在正辛烷芳构化中对 C-8 芳烃的选择性较高 [16]。然而，微波合成法被认为耗能，不适合工业应用和技术催化 [17]。因此，开发一种经济高效、易于扩大规模的方法来制备具有改进催化性能的纳米级林德 L 型沸石是极其必要的。幸运的是，一些研究人员观察到加入少量钡可以促进纳米级林德 L 型沸石的形成 [18]。据我们所知，Ba 对林德 L 型结晶过程的影响的解释仍不清楚。全面了解形成过程对于更科学地调节沸石晶体尺寸也具有重要意义。此外，林德 L 型沸石晶体尺寸对正构烷烃芳构化的影响还需要进一步系统研究。Bernard 等人首次报道了非酸性 0.71 nm 一维 12 元环通道的林德 L 型沸石在负载铂的情况下表现出优异的烷烃芳构化性能。通过水热法成功合成了纳米尺寸的林德 L 型沸石[19,20]。林德 L 型沸石具有六方晶体结构（空间群 P-6/mmm），晶胞常数 a = b = 18.4 和 c = 7.5 [21,22]。林德 L 型沸石在过去 20 年中引起了广泛关注
绿色未来网络 - 可持续网络计量
过去几年，承诺在 2050 年或之前实现净零排放目标的移动网络运营商 (MNO) 数量显著增加。降低功耗是 MNO 实现这些目标并降低运营费用的关键。为了优化能源消耗，MNO 必须详细了解能源消耗的地点和时间，以及哪些因素影响了这种消耗。因此，准确的计量系统是确保正确监测、测量和优化能源消耗的先决条件。它将允许所有参与移动网络部署和运营的参与者（即 MNO 和塔台公司）开发精确的优化流程、预测维护并远程控制网络，从而减少人工干预。简而言之，应该在 MNO 和网络设备供应商（包括制造商和供应商）之间建立一个接口。该接口应包括有价值的功能和机制，以便将测量数据安全地传输到 MNO 站点，使他们能够分析数据并得出可负担的改进措施或解决方案，这些措施或解决方案可以由 MNO 自己实施或与制造商和/或供应商合作实施。虽然本白皮书主要关注基站 (BS) 站点，该站点被认为是移动网络中耗能最多的部分，但其见解和建议也适用于移动网络的其余部分，包括回程、核心和网络功能虚拟化 (NFV)。本白皮书中以通用方式使用术语“计量”，不仅指传感，还指收集、传输和使用所获得信息以更好地管理和改进网络所需的基础设施。这包括一种方法，即如何使用不同的通信通道、协议和接口将信息从测量站点传输到中心点，以便能够执行操作或分发有关网络状态的信息。有了这些信息，就可以规划网络的发展，以降低能耗并提高网络效率。本白皮书介绍了移动网络不同部分计量的目的，以及借助智能设施、可再生能源使用和管理、新运营模式、分解和虚拟化网络等多种用例可以实现的优势。对计量要求进行了分析，考虑了需要监控的方面，包括能源消耗、环境因素、站点安全等，以及如何在 BS、站点设施、核心网络和虚拟环境中实施计量。要节省能源，最重要的测量量是能耗、电流、和电压。应使每个 BS 设备以及技术站点设备（BS 站点）都能够通过计量来测量这些参数。由于不同能耗规模的各种设备在 BS 站点内交互工作，因此应确定和协调功率计的精度等级。因此，建议遵循既定的国际标准来制定测量原则以及测量精度。
CO2 捕获过程模拟与实验研究
二氧化碳是目前最主要的温室气体 (GHG)，全球每年向大气中的排放量已达到约 360 亿吨（1950 年排放量为 60 亿吨）。[1] 为履行《巴黎协定》并将全球变暖控制在远低于工业化前水平 1.5-2 ◦ C 的水平，到 2050 年后，温室气体净排放量必须变为零甚至为负值 [2]。在降低工业过程的能源强度和碳足迹方面已经取得了重大进展，但这一努力必须伴随着二氧化碳捕获和永久储存 (CCS) 的明确部署。CCS 是一个从二氧化碳捕获到运输和长期储存的流程链，其中二氧化碳捕获是最昂贵和耗能最高的步骤 [1]。 CCS 仍需要大规模部署才能实现减缓气候变化的目标，因为目前被捕获并最终封存的二氧化碳不到 4000 万吨 [3]。已确定的三种二氧化碳捕获策略是：燃烧后、燃烧前和富氧燃烧。燃烧后技术在相对较低的二氧化碳分压下（通常含有 10% 到 15% 的二氧化碳）从烟气中去除二氧化碳。燃烧后被认为是一种末端解决方案，可以集成到现有工艺中，只需对工厂布局进行合理的少量改动。然而，其效率在具有多个二氧化碳排放点（锅炉、熔炉等）的行业中受到限制，例如钢铁制造厂和石油炼制行业（两者的碳排放量约占全球的 12%）[4]。在预燃烧系统中，碳以 CO 和 CO 2 的形式存在，这些物质是先前的蒸汽重整或气化过程的产物。然后，这些碳被完全转化为 CO 2，并在高压下与氢气分离。近年来，低碳氢气的生产引起了人们的极大兴趣，它可以用作清洁能源或作为生产氨、甲醇或合成燃料（主要通过费托合成）的原料，是一种持续减少这些行业碳足迹的方法 [5]。最后，在富氧燃烧系统中，燃料的燃烧是在纯氧而不是空气中进行的，由于进入的助燃气体中不含氮，因此可以产生几乎纯净的 CO 2 气流。然而，为了保持 CO 2 的纯度，必须避免系统中任何潜在的空气渗入，这意味着需要严格且昂贵的安全程序。本期特刊汇编了来自不同学科的杰出研究人员所开展的创新研究的成功论文，这些研究将为二氧化碳捕获和储存技术领域的先进技术提供实质性进展。以下总结了本期特刊中主要研究方向和研究结果的相关特征。迄今为止，绝大多数大型试点和商业化二氧化碳捕获、运输和封存工厂都是在发达国家启动的。这是因为，旨在实施推广 CCS 的政策和监管框架的主要努力已在发达国家实施 [ 6 ]。然而，预计未来几十年发展中国家的能源需求将强劲增长，因此，大约 70% 的 CCS 开发应在这些地区进行，以满足长期需求。