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  • 1   2018-05-22 乙醇生产超过12周。 (编译服务:可再生能源专项服务)     
    摘要:

    在华盛顿,可再生燃料协会表示,根据EIA的数据,乙醇产量平均每天为1058万桶,或4444万加仑。18000桶/日的产量增加到12周的高点,去年的产量比上周多了3%,比2016年多了12%。乙醇产量的四周平均值增加到1029万桶,折合成年率为157.7亿加仑。乙醇库存收窄至2150万桶的四周低点。这比上周下降了2.3%。连续第23周的进口数据为零。

    平均每周汽油需求下降2.5%,至400.3万加仑(95.31亿桶)。这相当于每年146110亿加仑。乙醇的精炼厂/搅拌机的投入为94.2万桶/日,相当于144.4亿加仑的年化,是20周内最强劲的需求。汽油中的乙醇含量平均为9.88%,高于前一周的9.44%。以每日汽油需求的百分比表示,日乙醇产量增加到11.10%。

    ——文章发布于2018年5月18日

    来源机构: 生物质燃料 | 点击量:4
  • 摘要:

    在德国,UFOP报告说,目前美国农业部关于全球菜籽供应项目的报告几乎没有任何变化。然而,预计生产和消费将在2018/19年达到新的创纪录水平。

    美国农业部在5月份的预测中预计,全球2017/18菜籽产量将与上月的7430万吨持平,较上年同期增长约4.4%。世界油菜籽消费量略有下降,至7310万吨。因此,全球油菜籽供应将增长30万吨,至略低于650万吨,超过前一年的约100万吨。

    美国农业部预计,到2018/19年度,全球油菜籽产量将激增110万吨,至7540万吨。根据Agrarmarkt information - gesellschaft mbH (AMI),这将创造一个新的记录,主要是由于欧盟-28、澳大利亚和印度的生产增长。

    ——文章发布于2018年5月18日

    来源机构: 生物质燃料 | 点击量:4
  • 摘要:

    在德国,欧洲最大的炼糖商Suedzucker表示,最近几个月糖价大幅下跌,并计划增加出口,试图弥补这一损失。据路透社(Reuters)报道,自2017年初以来,白糖价格已经下跌了约40%,由于全球供应过剩,白糖期货价格在4月份触及9年多低点,原材料价格跌至2 /2年低点。

    该公司证实了此前的预测,即在今年3月开始的财年中,糖业将亏损1亿欧元至2亿欧元(合1.18亿至2.36亿美元),而上年同期的营业利润为1.39亿欧元。该集团有大量的非糖业务,从生物燃料到披萨和淀粉。

    Suedzucker说,欧盟生产配额的结束意味着出口糖的新机会,公司必须利用这些机会。

    ——文章发布于2018年5月18日

    来源机构: 生物质燃料 | 点击量:4
  • 摘要:

    在内布拉斯加州,绿原公司签署了一份意意书,目的是在爱荷华州的Shenandoah实施流体Quip工艺技术的MSC蛋白系统。在一个季度投资者电话会议上,首席执行官Todd Becker也讨论了从那里开始并将其推广到其他设施。

    这将是FQPT第五次安装专利的MSC蛋白质系统。FQPT公司的Michael Franko称,第四家公司位于美国内布拉斯加州的弗林特山资源公司,他们即将完成今年夏天的一家初创公司。

    Green Plains的总裁兼首席执行官Todd Becker说:“这一技术证明了bolt-on技术能生产高蛋白质的动物和鱼饲料成分,从部分蒸馏器谷物中提取,预计每加仑至少能提高10美分的乙醇利润结构。”“经过对几项技术的仔细评估,我们很高兴能在爱荷华州的Shenandoah的第一个实现中选择flud - quip的MSC。”正如我们过去所指出的,我们相信玉米油和高蛋白饲料成分的边际贡献将有助于我们的回报变得更可预测和一致。

    ——文章发布于2018年5月18日

    来源机构: 生物质燃料 | 点击量:4
  • 摘要:

    在印度,由来自韩国、西班牙和印度的14名科学家组成的团队发现了一种方法,可以将藻类的生物燃料从海藻中增加30%。“这种藻类的代谢守护者类似于海姆达尔在《复仇者联盟》中所做的,它调节了谁进入了Asgard,”研究报告的主要作者、中央大学喀拉拉邦环境科学学院的助理教授Rishiram Ramanan说。

    Ramanan博士告诉《新印度时报》,他们“敲掉了被称为磷酸肌醇3激酶(PI3K)的“门卫”,发现突变藻类中的脂质增加了20%到30%。油脂是脂肪或天然油脂,是生产生物柴油的原料。

    他说:“这一发现在全球藻类生物燃料研究中产生了巨大的分歧。”他说:“成本因素是生物燃料仍然在实验室中使用。我们的研究在降低成本方面具有明显的生物技术和进化意义。”

    ——文章发布于2018年5月18日

    来源机构: 生物质燃料 | 点击量:3
  • 摘要:

    为了充分利用固体氧化物细胞(SOCs)在实际操作条件下的优势,采用新型高温微探针电化学测试平台制备了异质结构的La0.6Sr0.4CoO3- /LaSrCoO4 (LSC113/214)薄膜电极。结果表明,LSC113/214薄膜的表面交换系数(kq)比单相LSC113 (773-1123 K)高3-10倍。ToF-SIMS和XPS表征表明,LSC113/214异质界面导致界面区域的Sr富集,并使其与有害的Sr隔离保持稳定。这种异质界面进一步诱导了活性氧空位的增加,并导致氧交换动力学加速,使O 2p中心靠近费米能级。该工作为不同结构的LSC113/214氧气电极在运行条件下的ORR/OER活性提供了显著的提高,为SOC系统带来了大量的技术效益。

    ——文章发布于2018年5月11日

    来源机构: ScienceDirect的《Renewable Energy》 | 点击量:13
  • 摘要:

    在目前的工作中,我们报道一个新的氧化物盐Al2O3single bondNaAlO2复合,这是由氧化铝和Na2CO3混合两相材料在不同的重量比,然后烧结在1100°C。应用x射线衍射图谱、扫描电子显微镜和阻抗谱对Al2O3single bondNaAlO2复合材料的晶体结构、形貌和电学特性进行了表征。将Al2O3single bondNaAlO2复合材料作为电解质膜夹在两段ni0.8co0.15al0.05li -氧化物(NCAL)电极层中,构建先进的燃料电池。优化氧化铝的重量比和NaAlO2,这种细胞发表最高功率密度的789 mW / cm2,开路电压(Voc)1.13 V至575°C。优越的性能主要是由于Al2O3single bondNaAlO2复合材料的离子导电性能优异,以及NCAL eletrodes的催化活性。EIS结果表明Al2O3single bondNaAlO2复合拥有优越的离子电导率在575°C 0.121 S /厘米。氧-盐两相的界面效应,包括空间电荷和界面区域的结构不适应,主导了Al2O3single bondNaAlO2复合材料的离子传输。

    ——文章发布于2018年5月11日

    来源机构: ScienceDirect的《Renewable Energy》 | 点击量:14
  • 摘要:

    在此工作中,采用高硅MFI沸石吸附剂,通过批量吸附法对丁醇(丙酮、丁醇、乙醇)发酵液进行选择性回收。发酵液是用一种源自牛皮纸黑液的水解液制成的,这是纸浆厂的一种内部流。,一个低成本的衬底。吸附剂非常有选择性的对丁醇和丁酸,成为几乎饱和的丁醇和丁酸相对大量的丁醇和丁酸根据博士的酚类化合物在发酵培养基配方,大量来自黑液水解产物,并不影响吸附的丁醇和丁酸。

    ——文章发布于2018年5月11日

    来源机构: 施普林格 | 点击量:15
  • 摘要:

    观察世界上的海洋,越来越多的任务被分配给自主水下航行器(AUVs)——海洋机器人,它们被设计成漂移,驱动,或在海洋中滑行,而不需要任何人类操作员的实时输入。auv可以帮助回答的关键问题是,什么时候,什么时候,以及什么样本,以提供最翔实的数据,以及如何最佳地到达采样地点。

    麻省理工学院的工程师们已经开发出了一套数学方程式系统,该系统可以预测最具信息量的数据,以收集给定的观测任务,以及到达采样点的最佳方式。

    通过他们的方法,研究人员可以预测一个变量的程度,比如某个位置的洋流的速度,揭示了其他一些变量的信息,比如在其他位置的温度——一个称为“相互信息”的数量。“如果两个变量之间的相互信息的程度很高,那么AUV就可以被编程到特定的位置来测量一个变量,从而获得关于另一个变量的信息。”

    该小组利用他们的方程式和海洋模型,称为多学科模拟、估计和同化系统(MSEAS),在海洋实验中成功预测相互信息的领域并指导实际的auv。

    “并非所有的数据都是平等的,”麻省理工学院机械工程系的研究生Arkopal Dutt说。“我们的标准……允许自动机器人精确定位传感器位置和采样时间,在那里可以进行最有效的测量。”

    来决定如何安全、高效地达到理想抽样目的地,研究人员开发了一种方法来帮助水下使用不确定的海洋活动,通过预测“可达性”——一个动态三维区域的海洋,一个水下机器人将保证在一定时间内到达,鉴于AUV的权力约束和海洋的水流。该团队的方法使一辆汽车能够在更靠近目的地的地方冲浪,并避开那些会使其偏离轨道的车辆。

    当研究人员将他们的可达性预测与真正的auv在阿拉伯海地区观测的路线进行比较时,他们发现他们的预测与这些车辆在很长一段时间内能够航行的位置是一致的。

    最终,团队的方法应该帮助车辆以一种智能、高效的方式探索海洋。

    机械工程研究生Deepak Subramani说:“自主的海洋机器人是我们的侦察兵,勇敢地面对汹涌的大海,为我们收集数据。”“我们的数学公式可以帮助球探们通过巧妙地利用洋流,达到想要的位置,并减少他们的能量消耗。”

    由麻省理工学院机械工程与海洋科学与工程教授Pierre Lermusiaux领导的研究人员在一篇论文中列出了他们的研究成果,并发表在《海洋研究》杂志上。

    除了Dutt和Subramani, Lermusiaux的团队还包括Jing Lin, Chinmay Kulkarni, Abhinav Gupta, Tapovan Lolla, Patrick Haley, Wael Hajj Ali, Chris Mirabito和Sudip Jana,都来自机械工程系。

    寻找最翔实的数据。

    为了验证他们的方法,研究人员表明他们可以成功地预测那些对一系列不同的目标最有价值的测量方法。例如,他们预测了对科学假设检验最优的观测结果,如果海洋模型方程本身正确与否,估计海洋生态系统的参数,并探测海洋中是否存在一致的结构。他们证实,他们的最佳观测结果比平均观测值高出50%到150%。

    为了达到最佳观测地点,auv必须在海洋中航行。传统上,机器人的规划路径是在相对静态的环境中完成的。但是,通过海洋进行规划是另一回事,因为强劲的洋流和涡流会不断变化,不确定,并推动一辆汽车偏离预定的轨道。

    麻省理工学院的研究小组因此开发了从基本原理到海洋的路径规划算法。他们修改了一个现有的方程,即哈密顿-雅可比方程,来确定一个AUV的可达性前缘,或者是在给定的时间内保证车辆到达的最远的周长。该方程是基于三个主要变量:时间、车辆的特定推进约束、平流,或由动态洋流的运输——这是该组织使用其海洋模型预测的一个变量。

    随着新系统的发展,auv可以绘制出可行的信息路径,并根据不确定的洋流随时间变化而调整采样计划。在第一次大型的开放海洋测试中,研究团队计算了印度洋上自主漂浮和滑翔的概率和最具信息的路径,这是由海军研究办公室(ONR)的北阿拉伯海循环自主研究(NASCar)的一部分。

    几个月来,研究人员在他们的麻省理工学院的办公室里工作,为ONR团队提供日常的可达性预测,以帮助指导水下车辆,并在沿途收集最佳观测值。

    “基本上睡不着,”Lermusiaux回忆道。“预测是3到7天,我们每天都会吸收数据和更新。”我们做的很好。平均而言,滑翔机和浮舟最终在我们所预期的概率范围内完成。

    片刻的真理是值得的。

    Lermusiaux和他的同事们也利用他们的系统来规划“时间最优路径”——根据预测的洋流情况,在最短的时间内,这将使AUV到达某个位置。

    与麻省理工学院林肯实验室和伍兹霍尔海洋研究所的同事们一起,他们在马撒葡萄园岛的海岸附近举行了一场“比赛”,以实时测试这些时间最佳路径。在每一场比赛中,一个AUV的路线是由团队的时间最优路径决定的,而另一个AUV沿着一条最短的路径到达同一个终点。

    “太紧张了——谁会赢?””Subramani回忆说。“这对我们来说是真理的时刻,经过多年的理论发展和数学公式和证明。”

    该团队的工作得到了回报。在每一场比赛中,根据团队预测的AUV首先到达目的地,比竞争对手的AUV快了15%。该小组的预测帮助获胜的AUV避免了强烈的电流,有时会阻止另一辆AUV。

    “太神奇了,”Kulkarni说。尽管这两条路在物理上相距不到一英里,但在我们的预测下,旅行次数减少了15%。它表明我们的道路是真正的时间最佳。

    作为麻省理工学院塔塔技术与设计中心的成员,Lermusiaux将运用他的海洋预测方法来帮助指导印度海岸的观测,在那里,这些车辆将负责监测渔业,以提供一个潜在的低成本管理系统。

    “auv的速度并不快,而且它们的自主性也不是无限的,所以你必须考虑到电流和它们的不确定性,并严格地模拟事物,”Lermusiaux说。“这些自治系统的机器智能来自于严格地推导和合并控制理论、信息理论和机器学习的控制微分方程和原理。”

    这项研究部分是由海军研究办公室、麻省理工学院林肯实验室、麻省理工学院塔塔中心和美国国家科学基金会资助的。

    ——文章发布于2018年5月9日

    来源机构: 麻省理工学院 | 点击量:13
  • 摘要:

    太阳能组件转换需要的电力,不需要的热量和反射入射光。光吸收太阳能电池的硅,产生免费的电荷载体,通过光电效应转换成电能。一些在自由电荷载体吸收的能量以及其他非光活性层吸收的能量产生热量。光伏组件主要以标准测试条件(STC)为特征,但PV模块的反射损耗和热源的量化可以帮助评估不同光谱和环境条件下光伏组件的产量,如模块温度可以影响能量产率的沙漠地区。在此工作中,我们介绍了一种实用的方法来计算光谱分辨吸收和电压分解的电转换机制,以通过常用的表征设备来量化电和热产生过程。该模型只需要模块组件的光学特性和典型的电池和模块的电特性。根据单个部件的性能,可以确定在整个太阳能模块中每个损失现象和发电量的份额。仿真结果与实验结果对比表明,该方法具有良好的相关性。测量和模拟的短路电流密度与约1%的偏差是一致的,这是由于额外的反向反射和测量噪声造成的。对该单元(CTM)电流损失进行模拟,分别为2.63%和1.85%。结果表明,在测量的模块中,模块中7%的入射太阳能被反射,75.58%的太阳能转化为热能。使用的电能是模拟的,分别为17.44%和17.72%。我们显示,超过一半的输入能量由于热化和热力学损失而耗散。

    ——文章发布于2018年11月

    来源机构: 爱思维尔 | 点击量:15