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World File Search System零能量
氢生产的技术经济分析
本研究对灰色，蓝色和绿色氢生产途径进行了全面的技术经济分析，评估其成本结构，投资可行性，基础设施挑战以及降低政策驱动的成本。调查结果证实，灰氢（$ 1.50– $ 2.50/kg）仍然是当今最具成本效益的最具成本效益，但越来越受碳定价限制。蓝色氢（$ 2.00– $ 3.50/kg）提供过渡途径，但取决于CCS成本，天然气价格波动和监管支持。绿色氢（$ 3.50– $ 6.00/kg）目前是最昂贵的，但可以从下降的可再生电力成本，电动机效率提高以及政府激励措施中受益，例如《通货膨胀率降低法》（IRA），可提供高达$ 3.00/kg的税收抵免。分析表明，可再生电量的成本低于$ 20- $ 30/MWH对于绿色氢对于与化石基氢的成本均衡至关重要。DOE的氢摄影计划的目的是到2031年将绿色氢的成本降低至1.00美元/千克，强调需要降低资本支出，规模经济和提高电解剂效率。基础设施仍然是一个关键的挑战，尽管液化氢和化学载体由于能源损失和重新兑换费用而保持昂贵，但管道改造将运输成本降低了50–70％。投资趋势表明，向绿色氢的转变日益增长，到2035年预计，超过2500亿美元的价格超过了蓝氢的预期1000亿美元。碳定价高于$ 100/吨的碳定价可能会在2030年之前使灰氢变得不竞争，从而加速了向低碳氢的转移。氢的长期生存能力取决于持续的成本降低，政策激励措施和基础设施扩展，绿色氢定位为2035年净零能量过渡的基石。
基于需求预测和机器学习的现代建筑中的能源管理 - 审查
住宅和商业建筑的设计和建设是全球能源密集型的活动之一。建筑物占总能源使用量的20％至40％[1]。根据欧盟（EU）[2]，城市建筑占全球能源消耗的40％和33％的温室气体（GHG）排放量。因此，政府被激励通过减少排放和提高能源效率来解决增加能源消耗，同时确保建立居民的舒适度[3]。为了减少能源消耗，欧洲委员会（EC）提出了2030年的几乎零能量建筑（NZEB）[3]。图1说明了基于家庭能量计算器（HEC）的数据[4]的CO 2排放和成本的能量减少的重要性。图给出了英国（英国）大学管理的全面问卷的结果。研究参与者被随机分配了HEC的三个版本之一，该版本在千瓦时内提供了能源消耗。响应由两位独立审稿人主题编码，导致五个不同的类别：与能源有关，成本，环境，成本和环境的结合以及“不值得”，表明缺乏减少能源使用的动机等。需求预测的策略（DP）[5]是EC推荐的解决能源消耗的解决方案之一[6，7]。这些策略包括基于价格的需求响应（DR），基于激励的DR，基于时间的DR，Automated DR和基于容量的DR。智能和绿色建筑物（SGB）。但是，DP面临着实施挑战，例如操作和技术限制，以及数据可用性和准确性问题[8]。已经提出了解决这些挑战的机器学习（ML）方法[8，9]。在现代能源管理中，通常采用优化技术来降低能耗和/或成本。本文考虑了ML方法，考虑了其部署，准确性，成本和效率，例如现代建筑物（MBS），例如本文的其余部分的结构如下。第2节介绍了当前的ML方法及其应用。第3节提供了用于预测建筑能源和相关数据集的ML技术的综述。最后，第4节提供了一些结论性的评论。
基于需求预测和机器学习的现代建筑中的能源管理 - 审查
住宅和商业建筑的设计和建设是全球能源密集型的活动之一。建筑物占总能源使用量的20％至40％[1]。根据欧盟（EU）[2]，城市建筑占全球能源消耗的40％和33％的温室气体（GHG）排放量。因此，政府被激励通过减少排放和提高能源效率来解决增加的能源消耗，同时确保建立居民的舒适度[3]。为了减少能源消耗，欧洲委员会（EC）提出了2030年的几乎零能量建筑（NZEB）[3]。图1说明了基于家庭能量计算器（HECS）的数据，CO 2排放和成本的能量降低的重要性[4]。该数字给出了英国（英国）大学管理的综合问卷的结果。研究参与者被随机分配了HEC的三个版本之一，该版本在千瓦时内提供了能源消耗。回答由两位独立审稿人主题编码，导致五个不同的类别：与能源相关，成本，环境，成本和环境的结合以及“不值得”，表明缺乏减少能源使用的动机等。需求预测的策略（DP）[5]是EC推荐的解决能源消耗的解决方案之一[6，7]。这些策略包括基于价格的需求响应（DR），基于激励的DR，基于时间的DR，Automated DR和基于容量的DR。智能和绿色建筑物（SGB）。但是，DP面临着实施挑战，例如操作和技术限制，以及数据可用性和准确性问题[8]。已经提出了解决这些挑战的机器学习（ML）方法[8，9]。在现代能源管理中，通常采用优化技术来降低能耗和/或成本。本文考虑了ML方法考虑了其部署，准确性，成本和效率（MBS），例如本文的其余部分的结构如下。第2节介绍了当前的ML方法及其应用。第3节提供了用于预测建筑能源和相关数据集的ML技术的综述。最后，第4节提供了一些结论性的评论。
性能标准
性能标准应用于建筑物/热能信封。这包括能量/建筑代码，但不限于能源/建筑物代码，并且可以包括REMP。I.意图BOCC到2030年为所有新住宅开发建立了净净目标净零是“一栋节能的建筑物，在该建筑物中，以源能源为基础，实际的年度交付能源小于或等于现场可再生的出口能源。”零能量建筑物通常在建筑物中结合能源效率和可再生能源，从而在一年的时间内导致净零能源消耗。II。 背景在2020年，县专员委员会通过了《能源法》，其中包括实施家庭能源评级系统（HERS）。 HERS是衡量房屋能源效率的行业标准。 这也是检查和计算房屋能量性能的全国认可的系统。 家庭能量评级系统使用能量评级指数-ERI。 这是100到0的量表，以测量房屋的能源效率。 比例尺上的分数越低，房屋的能源效率就越高。 ERI将房屋的能量性能与基线模型（“参考家庭”）进行了比较，而不是房屋的能量使用（通常被认为是家庭能量审核）。 ERI要求设计比基线更好。 ERI评分中的每个1分更改等效于1％的能源使用变化。II。背景在2020年，县专员委员会通过了《能源法》，其中包括实施家庭能源评级系统（HERS）。HERS是衡量房屋能源效率的行业标准。这也是检查和计算房屋能量性能的全国认可的系统。家庭能量评级系统使用能量评级指数-ERI。这是100到0的量表，以测量房屋的能源效率。比例尺上的分数越低，房屋的能源效率就越高。ERI将房屋的能量性能与基线模型（“参考家庭”）进行了比较，而不是房屋的能量使用（通常被认为是家庭能量审核）。ERI要求设计比基线更好。ERI评分中的每个1分更改等效于1％的能源使用变化。ERI分数100大约等同于根据2006 IECC建造的房屋，并用作指数的基线。2020能源代码要求房屋的得分达到30（比标准的“参考家庭”高70％），其最终目标是到2030年达到0或净零。这意味着所有建造或改建的新房屋最终必须具有30个ERI，以获得批准的建筑许可证（截至2023年）。
2025年3月12日Wiley与PI学校合作，以增强...
关于Pi School Pi School的由语言技术解决方案的全球领导者Translated成立，以解决熟练的AI专业人员的短缺。 其旗舰计划，AI的PI学校，通过选择世界顶级工程师和科学家，并使他们将其学术知识应用于解决现实世界中的挑战，从而帮助组织将AI融入业务运营。 这是通过一个密集的为期八周的计划来完成的，该计划使顶级科学家和工程师具有先进的AI技能，重点是创建适合业务需求的MVP原型。 自成立以来，PI学校已经培训了230多名AI专家，并为包括亚马逊，Meta，ESA和欧洲委员会在内的客户开发了100多个MVP。 在picampus-school.com上了解更多信息。 关于命令式空间空间是一家多学科创新公司，跨媒体，教育，通讯，技术和政策在全球太空领域内部工作。 我们的使命是通过利用太空技术来应对全球挑战并促进可持续发展，以推动行业的增长和影响。 公司专注于关键领域，包括地球观察，卫星通信（SATCOM），太空探索，人类太空飞行和天文学。 有关更多信息，请访问我们的网站命令空间。 关于Agu Agu（www.agu.org）是一个全球社区，在地球和太空科学中支持超过500万的拥护者和专业人士。 从1896年成立的单个期刊中，Agu的出版物已逐渐发展为包括24篇高影响力期刊，四个活跃的书籍系列以及《地球与太空科学》公开档案。由语言技术解决方案的全球领导者Translated成立，以解决熟练的AI专业人员的短缺。其旗舰计划，AI的PI学校，通过选择世界顶级工程师和科学家，并使他们将其学术知识应用于解决现实世界中的挑战，从而帮助组织将AI融入业务运营。这是通过一个密集的为期八周的计划来完成的，该计划使顶级科学家和工程师具有先进的AI技能，重点是创建适合业务需求的MVP原型。自成立以来，PI学校已经培训了230多名AI专家，并为包括亚马逊，Meta，ESA和欧洲委员会在内的客户开发了100多个MVP。在picampus-school.com上了解更多信息。关于命令式空间空间是一家多学科创新公司，跨媒体，教育，通讯，技术和政策在全球太空领域内部工作。我们的使命是通过利用太空技术来应对全球挑战并促进可持续发展，以推动行业的增长和影响。公司专注于关键领域，包括地球观察，卫星通信（SATCOM），太空探索，人类太空飞行和天文学。有关更多信息，请访问我们的网站命令空间。关于Agu Agu（www.agu.org）是一个全球社区，在地球和太空科学中支持超过500万的拥护者和专业人士。从1896年成立的单个期刊中，Agu的出版物已逐渐发展为包括24篇高影响力期刊，四个活跃的书籍系列以及《地球与太空科学》公开档案。通过广泛而包容的伙伴关系，AGU旨在提高发现和解决方案科学，从而加速知识并创建对社区及其价值观的道德，公正和尊重的解决方案。除了学术出版外，AGU计划还包括召集虚拟和面对面的活动以及提供职业支持。我们在所做的一切中都有我们的价值观，例如我们的净零能量翻新
拓扑马约拉纳量子比特上 CNOT 门的完整实现
拓扑量子计算 (TQC) 是一种量子计算方法，旨在通过利用由非阿贝尔任意子组成的非局部自由度的拓扑属性来最小化硬件层面的退相干 [1-3]。后者是奇异的准粒子激发，具有非平凡的交换统计数据，用辫子群的多维表示来描述。非阿贝尔任意子集合嵌入在退化基态流形中，这允许非局部存储量子信息并通过编织实现幺正变换来处理它。在所有非阿贝尔任意子中，马约拉纳零能量模式 (MZM) 是最有希望用于 TQC 开发的模式 [4-8]，因为它们是凝聚态系统中最可行的模式。过去十年，开创性的实验确实在多个不同平台上为它们的存在提供了强有力的证据，如近邻半导体纳米线[9-12]、磁性吸附原子链[13，14]、拓扑超导体内的涡旋[15，16]、平面约瑟夫森结[17，18]和近邻量子自旋霍尔边缘[19，20]。基于马约拉纳量子计算机的构建块是马约拉纳量子比特，由四个马约拉纳零点模型组成。通过物理编织这些马约拉纳零点模型，可以实现所有单量子比特 Clifford 门 [21-23]。这些门受到拓扑保护，因为它们的结果完全取决于 2+1 维空间中任意子绝热遵循的轨迹的拓扑。重要的是，一对 MZM 的编织可以通过多种方式实现，这些方式都等同于两个非阿贝尔任意子的物理交换 [ 24 – 30 ] 。事实上，通过考虑额外的 (混合的) 辅助马约拉纳粒子的存在，我们可以通过适当调整不同 MZM 之间的成对耦合 [ 31 , 32 ] 或通过执行顺序射影宇称测量 [ 8 , 33 – 38 ] 来进行编织。非 Clifford 操作（如 T 门）无法通过马约拉纳编织实现，并且必然依赖于没有拓扑保护的实现，并且需要额外的纠错方案（如魔法态蒸馏）[ 23 , 39 ] 。为了实现通用量子计算，单量子比特门必须补充纠缠门，如 CNOT 门。遗憾的是，这种两量子比特 Clifford 门无法在可扩展架构中仅通过马约拉纳编织操作实现 [22, 40]。基于测量的方法使我们能够克服这个问题，通过对（联合）马约拉纳奇偶性进行高保真投影测量来实现 CNOT 门 [8, 35, 41 – 44]。然而，尽管基于测量的 TQC 已被证明对未来开发完全可扩展的拓扑量子计算机非常有价值，但所需的测量协议仍然是一项艰巨的挑战 [35,45,46]。因此，目前，最好设计和描述替代方案，这些方案不依赖于高保真测量，但仍允许稳健地纠缠不同的拓扑量子位。在这项工作中，我们提出了一种基于完整方法的 CNOT 门的无测量实现。完整量子计算的关键思想是利用非阿贝尔几何相在底层哈密顿量的退化特征空间上实现幺正运算 [47]。当系统参数沿着参数空间中保持退化的闭环进行调整时，就会出现这些规范不变相。这种方法相当通用，已经在非拓扑量子计算方案中成功运用 [47-49]。因此，在 TQC 中使用完整技术也很有意义。事实上，马约拉纳粒子的编织过程本身可以解释为一个完整的过程，其中系统遵循成对马约拉纳粒子耦合的三维参数空间中特定的、拓扑保护的环路 [8, 31]。完整的编织描述的优点是它可以很容易地推广，既可以通过考虑具有不同拓扑结构的环路来实现，也可以通过考虑具有不同拓扑结构的环路来实现。
![b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑数量，例如准颗粒电荷，霍尔电导，霍尔粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。这些状态中相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），它在长波长的the translation and-In-insementies [1，2]中，在长波长度上是四分之一的。 A fundamental feature of the FQH ground states is that the fourth rank tensor that determines this quartic term satisfies the so called \xe2\x80\x9cHaldane bound\xe2\x80\x9d [ 2 , 3 ] , a lower bound on the strength of long-wavelength density fluctuations in terms of the Hall viscosity tensor [ 4 , 5 ] .在旋转不变的情况下，当指南中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由一个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，它可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态态区分开的相关性最小的存在，即前者不能绝步地变形到后者。 FQH上的大量工作涉及一类旋转不变的模型wave](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c60171978270993a15b3267b52b0da3abc5d5b5e.webp)
b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑数量，例如准颗粒电荷，霍尔电导，霍尔粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。这些状态中相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），它在长波长的the translation and-In-insementies [1，2]中，在长波长度上是四分之一的。 A fundamental feature of the FQH ground states is that the fourth rank tensor that determines this quartic term satisfies the so called \xe2\x80\x9cHaldane bound\xe2\x80\x9d [ 2 , 3 ] , a lower bound on the strength of long-wavelength density fluctuations in terms of the Hall viscosity tensor [ 4 , 5 ] .在旋转不变的情况下，当指南中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由一个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，它可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态态区分开的相关性最小的存在，即前者不能绝步地变形到后者。 FQH上的大量工作涉及一类旋转不变的模型wave
b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑量，例如准粒子电荷，霍尔电导，霍尔的粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。在这些状态下相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），在长波长的情况下，在平移和In-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-nimememementscements中是四分之一的Quartic [k）。FQH接地的一个基本特征是，确定此四分之一术语的第四个等级张量满足所谓的\ xe2 \ x80 \ x9Chaldane绑定\ Xe2 \ x80 \ x80 \ x9d [2，3]，较低的结合在长波长度的强度下，构成了hall [4 hall sects of Hall ted the the Hall [4 hall [4 hall]的强度。在旋转不变的情况下，当引导中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由每个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态区分开的相关性最小的存在，即，前者不能绝热地变形到后者。在FQH上进行了许多工作，涉及一类旋转不变的模型波函数（Laughlin [6]，Moore-Read [7]，Read-Rezayi [8]），与欧几里得的保形场理论有关，并使Haldane结合饱和[9，10]。这些模型状态是属于某些非常特殊模型的汉密尔tonians的最高密度状态（零能量特征态），并且在理解FQHE方面发挥了关键作用。他们非常特殊的功能之一是，它们是\ xe2 \ x80 \ x9cmaxmaximally手性\ xe2 \ x80 \ x9d，因为它们在圆柱形几何形状中仅包含一个与半融合状态相对于一个cut的圆柱状态的贡献。这是\ xe2 \ x80 \ x9cmaximal手性\ xe2 \ x80 \ x9d的非常强烈的条件：最大性手性的较弱版本是，纠缠谱的低较低部分（或同等地，拓扑模式）仅具有一种chirality的贡献。这个较弱的版本通常会被汉密尔顿人的基础状态所满足，而汉密尔顿人的基础状态却远离模型。在本文中，我们解决了一个问题 - 饱和hal -dane结合需要什么条件？我们在附录B中显示，连续旋转不变性是必需的。之所以如此，是因为角动量的波动有助于O（K \ Xe2 \ X84 \ X93）4的静态结构因子4，但对HALL粘度张量不足。对于旋转不变的系统，先前已显示[11 \ xe2 \ x80 \ x93 13]，即\ xce \ xbd \ xbd \ xe2 \ x88 \ x92 = p /（2 np \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 1）jain状态[14]不满意，不满意n> 1，不满足n> 1，不满意 任何一个。这些FQH状态包含旋转不变的基态上方的Spin-2重力激发的两种手势。特别是一些研究支持了后者[9]。这会导致长波长的静态结构因子的相关性比霍尔粘度的大小所需的更大的相关性。但是，尚不清楚是否需要强大的最大性手性或较弱的版本足以使各向同性FQH状态的结合饱和。我们以数值调查了这个问题，并提供了明确的证据，表明弱的最大手性不足。因此，我们期望只有理想的保形块波形饱和haldane结合。我们使用旋转不变的二维Hamilto-Nians在\ xce \ xbd = 1 / 3,1 / 5和2/5的FQH状态的长波长极限中计算静态结构因子。为此，我们在圆周的无限缸[15]上使用密度矩阵重新归一化组，并通过考虑大的l y /\ xe2 \ x84 \ x93来接近2D-LIMIT。我们计算O（K \ Xe2 \ X84 \ X93）的系数\ XC2 \ Xaf S 4）4项在指南中心静态结构因子的长波长膨胀中，并表明它比Haldane绑定的Haldane by by for Haldane by to haldane by to for for for Haldane to for Haldane to for Haldane to for for for f q QH的Haldane Hamiltonians的FQH地面。我们通过分析围绕模型'