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CCS值链与LCO2 ...
Vessel Conditions: • LNG/MGO dual fueled new built vessel • Fuel Price: LNG 900 USD/MT、MGO 700 USD/MT • Sailing Speed: adjusted to most optimal speed between 11.5 – 14 knots • Port Cost: 30,000 – 50,000 USD/Call subject to to vessel size • Others: Reasonable allowance (bad weather, delay,etc) is taken into consideration.
朝圆形电池电源链
由于电池电动汽车（EV）需求的急剧增加以及与原始电池材料供应链相关的社会，环境和经济问题，电池材料的循环已成为政策，行业和学术界的一个新兴话题。但是，直到可以通过回收利用来实现电池材料的全部圆形性之前，仍需要开采原材料以满足对电池材料的不断增长的需求。从可持续性的角度来看，至关重要的是要减少对材料的总体需求，直到达成全循环，同时也考虑采矿和回收固定活动的大量成本。这项研究有助于分析欧洲电动汽车的关键电池材料（锂，钴和镍）的不同策略如何影响材料需求，并确定所需的采矿和回收量以启用和维持循环。假设有足够的回收能力，我们的分析表明，将快速电气化，较小的电动电动电池尺寸，技术选择性重复使用电动电动用将后的电池和促进磷酸锂电池（LFP）可以节省大约10台矿山和55个循环植物，可在2035年和2040年之间进行循环循环。 - 与基线场景相比。
绿色行业增长加速器：氢和碳捕获，使用和储存链链
净零创新投资组合8为低碳技术和系统提供资金，以帮助英国结束对气候变化的贡献。10亿英镑的基金集中于10个优先领域，包括氢和碳捕获，使用和存储（CCUS）。资金可用于英国和北爱尔兰的项目。应用程序是通过个人竞赛进行的，其中包括：直接空气捕获（DAC）和温室气体清除（GGR）创新计划 - 支持DAC和GGR技术的创新，共有约6000万英镑用于两个阶段，设计和可行性和可行性和示范的资金。第二阶段目前正在进行中，并得到约5500万英镑的支持，以开发示威者以在2025年到2025年捕获高达1000T/二氧化碳/年。每个项目的授予最高500万英镑。工业氢加速器（IHA） - 支持项目为端到端工业燃料转换为氢而产生的证据。氢Beccs创新计划 - 支持氢Beccs（带有碳捕获和储存的生物能源）技术的创新技术，资金为3100万英镑。为该计划的项目示范阶段授予了2620万英镑的资金，每个项目授予了高达500万英镑的资金。CCUS Innovation 2.0-旨在加快在英国的部署，使用和存储（CCUS）技术在2030年将大规模部署。2000万英镑的赠款提供了两个电话，并于2023年6月发布了成功的项目。9
金属粉末床熔合工艺链
摘要 金属粉末床熔合 (MPBF) 不是一个独立的过程，通常需要其他制造技术（例如热处理和表面处理操作）来实现高质量的组件。为了优化给定组件的每个单独过程，必须考虑和了解其在整个过程链中的进展，这可以通过使用经过验证的模型来实现。本文旨在概述可用于开发 MPBF 流程链数字孪生的各种建模技术，包括物理和数字实体之间的数据传输方法和不确定性评估。通过使用技术就绪水平对建模技术的当前成熟度进行评估，以了解其成熟度。总结了 MPBF 研究领域（即预测：粉末变形；温度；材料特性；变形；残余应力；以及拓扑优化）、后处理（即建模：加工；热处理；和表面工程）和数字孪生（即制造流程链模拟；互操作性和计算性能）中使用的基于物理的建模技术的优点和缺点。还讨论并总结了这些 MPBF 研究领域面临的挑战的未来前景。
人工智能计算的区块链框架
区块链本质上是一个分布式数据库，记录参与方之间的所有交易或数字事件。记录中的每笔交易都由系统参与者的共识批准和验证，这需要解决一个困难的数学难题，即工作量证明。为了使批准的记录不可变，解决数学难题并不容易，因此会消耗大量的计算资源。然而，在区块链中安装许多计算节点，通过解决一个毫无意义的难题来竞争批准记录，这是非常浪费能源的。在这里，我们将工作量证明作为一个强化学习问题，将区块链的增长建模为马尔可夫决策过程，其中学习代理对环境状态做出最佳决策，而新区块则被添加和验证。具体来说，我们将区块验证和共识机制设计为深度强化学习迭代过程。因此，我们的方法利用马尔可夫决策过程的状态转换确定性和动作选择的随机性，以及深度神经网络的计算复杂性，使区块不易重新计算并保持交易的顺序，同时利用区块链节点并行训练具有不同数据样本（状态-动作对）的相同深度神经网络，使模型能够同时在计算节点上经历多个情节。我们的方法用于设计下一代公共区块链网络，这不仅可以为工业应用节省计算资源，还可以鼓励针对常见问题的数据共享和 AI 模型设计。