霍尼韦尔近日宣布全球电催化沼气制可持续航空燃料（SAF）技术领导者Syzygy Plasmonics（以下简称“Syzygy”）将在其全球首座电催化沼气制可持续航空燃料装置中采用霍尼韦尔UOP费托合成（FT）Unicracking™加氢裂化技术，利用乳制品废弃物和可再生能源生产可持续航空燃料。 Syzygy的模块化商业工厂NovaSAF-1位于乌拉圭杜拉佐诺，预计年产可持续航空燃料超过35万加仑（约合1,000吨）。该公司的NovaSAFTM平台可复制推广到全球5万多个沼气站，通过原料多元化推动低成本可持续航空燃料的规模化生产。 Syzygy Plasmonics首席执行官兼联合创始人Trevor Best表示： “我们创新的NovaSAF平台兼具高产能与低成本的优势，在适当条件下甚至可与航空煤油（Jet-A）价格持平，有效满足市场对可持续航空燃料的快速增长需求。 借助霍尼韦尔的加氢裂化技术，我们能够加快模块化工厂NovaSAF-1的建设进程，使之成为未来可复制、可扩展的示范装置。这一工厂将向世界展示如何利用沼气废弃物和可再生能源结合，实现可持续航空燃料的盈利性生产。” 随着传统原料供应的日益紧缺，开发替代性生产路径对于可再生燃料生产至关重要。根据国际能源署（IEA）的预测，到2030年，基于废弃物和非粮食作物的生物燃料将占生物燃料总需求的40%以上。 霍尼韦尔UOP总裁Rajesh Gattupalli表示：“霍尼韦尔将继续巩固我们拥有70多年历史的加氢裂化技术，同时积极推动低碳航空燃料生产。Syzygy的模块化结构与霍尼韦尔久经验证的创新技术相结合，展示了沼气制可持续航空燃料工厂的建设可行性，并帮助提升废弃物向清洁能源的转化效率。双方的合作有助于应对可持续航空燃料生产在成本和原料多样性方面的两大挑战。” 为满足市场对可持续航空燃料等可再生燃料迅速增长的需求，霍尼韦尔陆续推出了涵盖一系列原料的解决方案。公司还提供可在场外预制并在炼厂快速部署的模块化可再生燃料技术，相比传统方式，显著降低风险并加快投产速度。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多