NETL宣布将投资400万美元用于大学培训和研究项目

美国能源部化石能源办公室和国家能源技术实验室(NETL)选择了10个项目，并获得了近400万美元的联邦资金，用于美国大学的战略性化石能源和煤炭技术研发(RD)项目。

DOE选择这些项目作为FE大学培训计划的一部分，该计划旨在培养化石能源领域的下一代科学和工程专业人员。该计划包括富裕大学的煤炭研究(UCR)和历史悠久的黑人学院和大学及其他少数民族机构(HBCU/OMI)计划，旨在增加代表性不足的学生在此类研究中的参与。选定的项目将实现以下目标：教育和培训下一代科学家和工程师，以填补化石劳动力的重要缺口。

推动煤基化石能源创新基础研究。开发早期技术，提高国内能源的可负担性，提高电网的可靠性和灵活性。NETL将管理这些项目，它们属于以下四个感兴趣的领域：应用新的分析方法确定燃煤飞灰废液中砷和/或硒的浓度

对粉煤灰中的砷和硒进行表征，以改进处置和再利用潜力的评估——杜克大学(北卡罗莱纳州达勒姆)计划研究粉煤灰中砷和硒的化学形式，并改进表征方法。该项目将建立飞灰中砷和硒的高通量表征方法，并加深对煤燃烧参数如何影响飞灰中可浸出砷和硒含量的理解。能源部资助：40万美元。计划：UCR。

阐明粉煤灰中砷和硒的形态——佐治亚理工学院(佐治亚州亚特兰大市)打算通过同步X射线光谱和显微镜系统地表征粉煤灰中砷和硒的形态，从而开发一个适用于煤源/类型、生产条件以及砷和硒的形态和迁移率的综合相关和可搜索数据库。由美国能源部资助：399，706美元。计划：UCR。用于火力发电的网络安全传感器

卡耐基梅隆大学(宾夕法尼亚州匹兹堡)是化石发电系统网络安全传感器基础设施访问控制区块链的新范例，旨在为化石发电系统设计、表征和演示突破性的安全区块链协议。该协议将增强机器对机器交互的网络安全性；传感器安全数据记录的基础设施：分散的数据存储；和用于大量机器对机器交互的第二层技术。能源部资助：40万美元。计划：UCR。

通过区块链和机器学习进行安全数据记录和处理——佛罗里达国际大学(佛罗里达州迈阿密)计划开发一个新平台，用于化石燃料发电系统的安全数据记录和处理。该平台将集成新兴的区块链和机器学习技术，以确保网络攻击期间电力系统的完整性、可靠性和灵活性。能源部资助：40万美元。项哈佛商学院/OMI。

一个基于化石发电厂传感器身份管理和数据流安全的区块链起源框架——Old Dominion大学(弗吉尼亚州诺福克)计划开发一个基于区块链的起源平台，该平台可以跟踪化石发电中部署的传感器的数据流植入，并检测身份违规、未经授权的通信和过程完整性违规。该项目将提供一个具有完整性保证的可信框架，能够抵御网络攻击。能源部资助：40万美元。计划：UCR。

将区块链/P2P技术集成到支持软件定义网络(SDN)的网络安全系统中，以保护化石燃料发电系统——北达科他大学(ND)旨在建立一个测试平台，研究支持化石燃料发电系统运行的原型区块链/P2P增强型网络安全保护系统的功能和性能。美国能源部(DOE)支持：399778美元。计划：UCR使用高性能计算来模拟现有燃煤电厂的挑战。

Inconel 740H合金在提高电厂运行灵活性方面的应用——北卡罗来纳农业技术州立大学(北卡罗来纳州格林斯博罗)计划使用先进合金为现有燃煤电厂设计替代集管。他们还将利用计算流体力学和机器学习进行高级计算研究，以研究在循环载荷下集管中的疲劳损伤累积。能源部资助：40万美元。项哈佛商学院/OMI。

使用具有并行中央处理单元(CPU)和图形处理单元(GPU)的高性能计算来检测锅炉和蒸汽轮机中的颗粒冲击——加州大学(加州河滨)打算开发一种GPU增强的计算方法，来预测具有不同损坏率循环模式的集管和涡轮机的数量。这项工作将使用先进的建模工具，深入了解现有燃煤电厂面临的挑战。能源部资助：40万美元。项哈佛商学院/OMI。

预测燃煤锅炉中灰沉积和传热的综合方法——北达科他大学(北达科他州立大学)旨在开发一种先进的在线技术来预测、监测和管理炉膛中灰沉积，从而在一定范围的负荷条件下提高运行效率。预测灰沉积和氮氧化物形成之间的函数关系将被集成到预测工具中。由美国能源部资助：399，238美元。计划：UCR。燃煤电厂废水的回用

采出水和废热用于辅助污水处理：通过化学和能源的协同作用创造价值——西弗吉尼亚大学研究公司(西弗吉尼亚大学，摩根敦)计划通过利用采出水和废热开发污水处理工艺，以最大限度地利用水和生产可销售的副产品，同时减少处理工艺的化学和能源足迹。能源部资助：40万美元。计划：UCR。