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World File Search System能源消耗
比较硅脱碳方法以减少工艺排放和能源消耗
插图从Schei等人（1999年）复制在Kero，Ida＆Grådahl，Svend＆Tranell，Gabriella。（2020）。木炭：©©欧盟，2024年，CC by 4.0，https：//commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=1066656580木屑：木材集团 - 作者 - 作品 - 工作https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=19359670煤炭：Amcyrus2012 -4.0，4.0，https：//commons.wikimedia.wikimedia.orgridia.orgridia.ornipec.php/index.php？从En.Wikipedia转到Commons。 https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=37976814
Telefónica 通过基于人工智能和机器学习的解决方案推动能源消耗优化
5G 网络能耗优化在 8% 至 26% 之间。马德里，2022 年 3 月 2 日。Telefónica 凭借与爱立信共同开发的项目“绿色无线电 - 能源优化智能软件解决方案”，在今天于 MWC 上宣布的 GLOMO 大奖中入围“最佳气候行动移动创新”类别。西班牙电信西班牙公司是全球第一家测试爱立信无线电深度睡眠模式节能功能的运营商，该功能在马德里一个采用 5G 部署配置的站点进行了测试。在人工智能和机器学习算法的支持下，考虑到站点 24 小时的总功耗，该公司实现了高达 8% 的节能，在低流量时段实现了高达 26% 的节能。此外，Micro Sleep Tx 功能在塔拉韦拉德拉雷纳市的 4G 和 5G 技术中进行了测试。全天持续运行，能耗降低高达 16%。节能功能 (PSF) 是移动网络中激活的软件功能，允许关闭电子元件、载波、扇区和/或单元，目的是在低流量情况下优化能耗。它们的实施取决于网络本身可用的硬件和软件版本。 1,440 多个节能项目 气候变化是 Telefónica 的首要任务，该公司意识到减少二氧化碳排放以将全球气温升幅限制在 1.5ºC 以内的紧迫性。因此，它设定了
能源消耗和农业增长对环境退化的影响：东盟国家的证据
在全球范围内，可再生和不可再生能源使用被确定为环境退化的关键指标，需要进行额外的研究。本文旨在研究能源使用和农业扩张对环境退化的影响。本文选择了几种能源消耗因素，包括可再生能源，化石燃料，电力，能源消耗，能源进口和GDP。该研究从1991年至2020年收集了来自东盟国家的世界银行指标的次要数据。Phillips-Perron（PP）和增强的Dickey-Fuller（ADF）方法用于分析结构之间的单位根。该研究还考虑了评估选定构建体之间相关性的QARDL方法。在东盟经济样本中，可再生能源消耗和二氧化碳排放均成不起；但是，其他变量表现出与CO2排放的正相关关系。纸质后，概述了几项分析，可以帮助监管机构采取有关通过REC减少CO2的纠正措施。关键词：可再生能源消耗，国内生产总值，电力消耗，农业增长，能源进口，能源使用，二氧化碳（CO2）排放。
HVAC 系统数字孪生 (HVACDT) 用于能源消耗和热量的多目标优化
摘要 本研究提出了一种新型的供暖、通风和空调 (HVACDT) 系统数字孪生框架，以降低能耗并提高热舒适度。该框架旨在帮助设施管理人员更好地了解建筑运营，以增强 HVAC 系统功能。数字孪生框架基于建筑信息模型 (BIM)，并结合新创建的插件来接收实时传感器数据以及通过 Matlab 编程实现的热舒适度和优化过程。为了确定建议的框架是否实用，在 2019 年 8 月至 2021 年 10 月期间从挪威的一栋办公楼收集了数据并用于测试该框架。然后使用 Simulink 模型中的人工神经网络 (ANN) 和多目标遗传算法 (MOGA) 来改进 HVAC 系统。HVAC 系统由空气分配器、冷却装置、加热装置、压力调节器、阀门、风门和风扇等组件组成。在此背景下，温度、压力、气流、冷却和加热操作控制等多种特性以及其他因素被视为决策变量。为了确定目标函数，预测的不满意百分比 (PPD) 和 HVAC 能源使用量均被计算出来。结果，ANN 的决策变量和目标函数相关性很好。此外，MOGA 提出了不同的设计因素，可用于
中国的绿色能源投资，可再生能源消耗和碳中立性
这项研究研究了1995年至2020年中国的绿色能源投资和能源消耗对中国碳排放的动态影响。它采用了引导自动回旋分布式滞后方法来检查短期和长期的关系。长期发现表明，绿色能源投资和可再生能源消耗降低了碳排放，而不可再生的能源消耗和经济增长会增加较短且更长时期的碳排放。碳排放的长期减少可能意味着向碳中立的过渡。然而，由于投资滞后效应，可再生能源对碳中立性的边际贡献显着高于绿色能源投资。此外，误差校正项（ECT）是显着的负数，授权在任何偏差（调整率为25％）的情况下倾向于稳态平衡。经验结果表明，中国应鼓励绿色能源投资并增加可再生能源的份额，以确保长期以来的碳中立性。
金融发展与可再生能源消耗之间的联系：新兴国家的审查
摘要18 19金融发展与能源消耗之间的关系是金融和经济中最常见的研究领域。进行这项21项研究的主要目标是回答新兴国家金融发展与可再生22能源消耗之间存在关系吗？在国际23文献中进行的许多研究中，经验发现表明存在这种关系。为了24检查金融发展与可再生能源消耗之间的关系，共有20个新兴国家，从1990年至2015年之间的年度频率数据受益。系统GMM估计用作研究方法。进行的27个分析表明，当使用29个银行和股票市场变量衡量金融发展时，金融发展不会影响新兴国家的可再生能源28。此外，可以说，如果仅通过股票市场31资本化来衡量，财务30开发就会增加可再生能源消耗。32 33
转型经济中能源消耗对工业增长的影响：来自尼日利亚的证据
本研究调查了能源消费对工业增长的影响。所用变量包括：制造业增加值（因变量）、电力消耗、人均收入、汇率、进出口，使用尼日利亚 1985 年至 2017 年的年度时间序列数据。使用 OLS 回归方法估算所研究期间的方程。进行单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系，分别检验平稳性、长期关系和因果关系。结果显示，电力消费与工业增长之间存在负相关且不显著的关系。单位根检验表明，除汇率外，所有变量都是一阶积分，汇率在水平上是平稳的。协整检验表明存在长期关系。格兰杰因果关系表明了尼日利亚工业的增长假设。总体而言，本文强调电力供应不足对工业和企业运作的危害，这进一步恶化了尼日利亚经济的整体增长。
能源消耗、经济发展和二氧化碳排放之间的关系：来自摩洛哥的实证证据
-13,23*** ( 0,00) 临界值 LCO2E @ 1% 水平 -3,71 -4,36 -2,66 -3,72 -4,37 -2,66 -3,74 -4,47 -2,66 LCO2E @ 5% 水平 -2,98 -3,60 -1,95 -2,99 -3,60 -1,96 -2,99 -3,64 -1,96 LCO2E @ 10% 水平 -2,63 -3,23 -1,61 -2,63 -3,24 -1,61 -2,64 -3,26 -1,61 LEC @ 1% 水平 -3,72 -4,37 -2,66 -3,72 -4,37 -2,66 -3,86 -4,57 -2,70 LEC @ 5% 水平 -2,99 -3,60 -1,96 -2,99 -3,60 -1,96 -3,04 -3,69 -1,96 低收入国家@10%水平 -2,63 -3,24 -1,61 -2,63 -3,24 -1,61 -2,66 -3,29 -1,61 低收入国内生产总值@1%水平 -3,79 -4,47 -2,67 -3,77 -4,47 -2,67 -3,75 -4,47 -2,67 低收入国内生产总值@5%水平 -3,01 -3,64 -1,96 -3,00 -3,64 -1,96 -3,00 -3,64 -1,96 低收入国内生产总值@10%水平 -2,65 -3,26 -1,61 -2,64 -3,26 -1,61 -2,64 -3,26 -1,61
Walgreens Boots Alliance，Inc。温室气体（“ GHG”）排放和能源消耗
该公司是美国最大的零售药房，健康和日常生活目的地之一（“美国”）和欧洲，约有13,000个地点。该公司在9个1个国家 /地区拥有331,000多名员工。此外，它是世界上最大的处方药和许多其他健康和福祉产品的购买者之一。Walgreens Boots Alliance在医疗保健生态系统中起着至关重要的作用。该公司正在为所有目的的一部分重新想象当地的医疗保健和福祉 - 通过改善健康来创造更快乐的生活。通过分配药品，改善获得广泛的健康服务的机会，提供高质量的健康和美容产品，并随时随地提供在其数字平台上的任何便利性，该公司正在塑造其所服务的成千上万社区的医疗保健未来。Walgreens Boots Alliance超越了药学，与健康计划和卫生系统以及提供者与服务不足社区的患者相协调，以帮助提高护理质量和成果，同时降低总体成本。该公司对医疗保健的加深关注包括在传统诊所环境，患者家中和虚拟平台中为患者提供服务的主要，多专业和紧急护理提供者的服务。公司的首席行政办公室位于伊利诺伊州迪尔菲尔德的Wilmot Road 108号60015。我们的普通股在纳斯达克股票市场上以“ WBA”符号进行交易。注2。注释3中列出了关键披露政策的摘要。报告政策。介绍的依据是根据财政报告年度准备的声明，该年度与公司的财务报告期限相同，于2022年9月1日至2023年8月31日。
面向人工智能驱动的物联网服务的能源消耗和碳足迹测试
摘要 — 能源消耗和碳排放有望成为物联网 (IoT) 应用的关键因素。规模和地理分布都在不断增加，而人工智能 (AI) 进一步渗透到“边缘”，以满足对高响应和智能服务的需求。到目前为止，一些边缘/雾模拟器正在通过支持在整合的测试环境中部署和执行 AI 驱动的物联网服务来满足物联网测试的需求。这些工具可以配置基础设施，使其与边缘设备和物联网网络非常相似。然而，目前的物联网测试套件仍然缺少对 AI 服务测试期间的能耗和碳排放量估计。这项研究强调了 AI 驱动的物联网服务开发人员需要回答的重要问题，以及一系列观察和挑战，旨在帮助研究人员设计物联网测试和基准测试套件以满足用户需求。索引词 — 物联网、边缘计算、软件测试、能源建模、机器学习。