能源科技动态每周速递(11月11日-11月15日)

企业   2024-11-18 21:03   北京  


中央研究院团队通过动态监测全球能源电力领域前沿科技重大进展,结合专业化分析研判,每周精选国内外高质量科技动态资讯各一条在本号进行展示,与您分享,欢迎关注!


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国际能源科技动态


瑞士Deep Atomic公司推出专为数据中心提供零碳电力和节能冷却的60 MW小型模块化轻水反应堆


数据中心是数字创新的支柱,但其巨大的能源需求已成为阻碍增长的关键瓶颈。该公司推出的MK60小型模块化反应堆(SMR)设计方案专为数据中心提供零碳电力和节能冷却。MK60是一种小型模块化轻水反应堆,包含多个被动安全系统,结构紧凑、可扩展、技术基础成熟。每个MK60装置可产生高达60 MW电力,并通过其“以数据中心为中心的集成设计方法”提供额外的60 MW冷却能力。该反应堆非常适合各种类型的数据中心,包括支持传统云服务、计算中心和人工智能应用的数据中心。MK60为数据中心运营商提供了一种可扩展的电源解决方案,该方案可部署在电网接入有限的区域,并且由于其先进的安全功能,可以部署在更靠近城市地区的位置。


  信息来源:《欧洲核学会》


02

国内能源科技动态


清华大学发明一种基于机器学习的电解水制氢/燃料电池高熵氧化物催化剂筛选方法  该方法能够快速、准确获取最佳催化剂材料组分且得到的催化剂具有优异的活性和稳定性


高熵氧化物(HEO)在水电解槽和氢燃料电池中应用前景广阔,但依靠人力试错发现高性能HEO效率很低。研究人员采用主动学习(AL)算法,从14种过渡金属中筛选出5-10种过渡金属元素,并等摩尔的构成14443种高性能的高熵MgAl2O4-型尖晶石(HESO)催化剂。经过五轮“训练-预测-实验”循环,主动学习算法所筛选的催化剂具有较高的制氢性能(251 μmol/(g·min))和稳定性。经过训练的AL即使在实验数据有限的情况下也能具有高效率,减少了不必要的实验次数,并且每次实验的结果会不断反馈给机器学习模型,从而进一步迭代提高机器学习的预测能力。


信息来源:《Journal of the American Chemical Society》



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素  材 |李盈昊

美  编 |张   楠

审  核 |吕   娜

国家电投集团中央研究院
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