7~9月，美国能源部（DOE）密集资助了多项先进低碳能源技术研发项目，涵盖了碳捕集、生物质能、太阳能、地热能和核能等领域，旨在通过技术突破加快先进低碳能源技术的部署进程和规模，促进美国能源结构的绿色多元化发展，保障美国能源安全和维持其在全球能源技术领域的领先地位。

一、碳捕集

9月1日，DOE宣布在“碳捕集、利用与封存”计划下资助7200万美元^[1]，支持27个碳捕集技术研发项目，聚焦两大主题领域。

1、煤/天然气烟气中碳捕集的工程规模测试以及工业源碳捕集的初步工程设计，将投入5100万美元支持9个研发项目。

（1）工业源二氧化碳捕集和压缩。资助金额为600万美元，研究内容包括：设计一种从炼钢厂高炉烟气中规模化捕集二氧化碳的工业碳捕集系统，能够捕集50%~70%的碳排放，以开发钢铁行业低碳技术；采用基于吸附剂的燃烧后碳捕集技术，对水泥生产设施的碳捕集系统进行初步工程分析设计，以从水泥窑和天然气蒸汽发生器的烟气中去除二氧化碳，目标是实现捕获能力达200万吨/年的碳捕集系统；为水泥厂进行初步工程设计，以使用基于膜的商业规模碳捕集技术，该技术此前已经通过了小型工程规模的测试和研究；用于林德蒸汽甲烷重整制氢工厂的林德-巴斯夫先进燃烧后捕集系统的初步工程设计，该系统将用于洛杉矶康沃尔特的制氢厂（世界最大蒸汽甲烷重整制氢工厂之一），实现从烟气流中回收至少90%的二氧化碳。

（2）乙醇工厂的二氧化碳捕集和压缩。资助金额为150万美元，研究内容包括：进行用于乙醇生产设施的混合碳捕集系统的初步工程设计，并评估改造乙醇工厂的费用；将开发一种新型碳捕集系统，包括了生物处理过程中的碳捕集和压缩，以及利用胺吸收技术捕集天然气锅炉产生的二氧化碳，目标是具备年处理20万吨二氧化碳的能力。

（3）天然气烟气的碳捕集测试。资助金额为2600万美元，研究内容包括：基于燃烧后碳捕集技术设计、建造、调试和测试工业规模的天然气碳捕集工厂，将在加利福尼亚油田的实际条件下至少运行两个月的连续稳态测试，收集数据以进一步扩大碳捕集规模；天然气联合循环发电厂（NGCC）的烟气流中示范具有增强稳定性技术的低成本新型溶剂进行碳捕集，将设计、建造和运行工程规模的试验系统，每天将吸收10吨二氧化碳。

（4）燃煤烟气或煤和天然气烟气的碳捕集测试。资助金额为1800万美元，研究内容包括：燃烧后碳捕集的新型贫水溶剂的工程规模测试，将开发一种经济有效的方法合成溶剂，以在国家碳捕集中心进行0.5兆瓦规模的测试，随后进行修改以用于在煤和天然气电厂烟气中进行测试，并对在电厂全面部署进行技术经济分析以及环境健康和安全风险评估；用于碳捕集的新型膜技术的工程规模设计和测试，将设计和建造工程规模碳捕集系统，连续稳定运行测试至少两个月，收集数据以进一步扩大规模，目标是实现DOE的新型碳捕集性能目标，即以30美元/吨的成本将产生纯度达95%的二氧化碳。

2、直接空气碳捕集（DAC）技术的创新研究和开发，将投入2100万美元支持18个研发项目。这些项目包括：使用新型结构化吸附剂进行DAC，设计建造和运行捕集能力为30千克/天的DAC系统，在可再生能源发电厂进行现场测试，收集实际条件下新工艺和材料的运行数据，用于技术经济性和生命周期分析；开发用于DAC的先进集成网状吸附剂涂层系统，将金属有机框架（MOF）吸附剂和吸附剂粘结剂浆液涂料相结合，用于空气中的碳捕集；开发和测试MIL-101(Cr)基吸附剂，以粉末形式存在于聚合物/MOF复合纤维中和整料表面；示范连续移动的DAC系统，对其特有的机械组件进行原型设计并完善工艺，评估对材料寿命的影响，并进行成本评估，确定关键性能指标；进行DAC新方法的碱度波动实验，将示范从空气中直接捕集二氧化碳并释放至浓缩二氧化碳环境中的新方法，该方法涉及低成本碱性水溶液碱度的变化；开发用于DAC的高渗透性、超薄选择性混合聚合物膜，通过实验和过程模拟，研究厚度、渗透性、选择性等膜性能以及温度、压力、湿度、气体成分、流速等处理条件的影响；利用计算工具、材料表征和实验室规模测试来优化吸附剂材料，以确定其在DAC运行条件下的性能，与当前最先进DAC技术相比，将大大减少系统的能源需求；设计、制造和现场测试直接从空气中捕集二氧化碳和水的系统；开发用于DAC的可调、快速吸收的氨基聚合物气凝胶吸附剂，该固体吸附剂将达到4毫摩尔/克的平衡吸收容量、0.15毫摩尔/克·分钟的吸收速率，且其抗氧化性是最先进的聚乙烯亚胺的7倍；开发创新的吸附剂结构，可以将胺吸附剂置于多孔电纺纤维中的分级纳米多孔胶囊结构中；开发用于DAC的先进固体吸附剂，将开发两种不同的新型材料（MOF和含磷树状大分子），具有耐用、高容量、可再生等优点；扩大DAC系统规模并整合已通过实验室验证的固态胺二氧化碳吸附-脱附接触器技术，最终目标是在集成现场设备中测试现有DAC材料来降低DAC成本，这些设备产生的二氧化碳纯度在95%以上；开发高度多孔的膜吸附剂，含有亲二氧化碳聚合物和自组装无机纳米笼，可通过无电太阳能加热和辐射冷却快速变温吸附，实现经济有效的DAC；开发用于DAC的低再生温度吸附剂，该吸附剂为离子液体催化的胺掺杂固体吸附剂，可能在80~90℃的解吸温度下将二氧化碳解吸速率提高几个数量级，可将吸附剂再生所需的能量减少20%以上，具备利用废热进行再生的潜力，同时可延长吸附剂寿命/稳定性；结合最先进的无水纳米流体溶剂和静电纺丝技术，开发用于DAC的下一代纤维包封纳米混合材料，具有选择性水排斥作用；开发用于DAC的环境温度下低真空变压吸附的胺吸附剂，这一概念还可扩展至从化工和天然气工业的工艺流中分离酸性气体和含硫气体分子；开发使用聚（芳基哌啶）（PAP）离聚物的电化学驱动式二氧化碳分离装置，将在环境条件下连续分离空气中的二氧化碳，还将对PAP离聚物中的二氧化碳、碳酸氢盐、碳酸盐和氢氧化物的动力学、热力学和传输特性进行表征；开发用于DAC的增强型去极化电膜系统，与最先进的DAC技术相比，可能降低30%的能耗。

二、生物质能

7月31日，DOE宣布在未来5年资助9700万美元支持33个生物能源技术研发项目^[2]，主要聚焦七大领域。

1、生物燃料和生物基产品放大生产的工艺研究。对代号为Szego的磨粉机架构进行创新和优化，以实现生物质燃料机械精制生产工艺的经济高效规模化放大；扩大生物质反应器的规模，以提升木质素生产环己烷航空燃料的效率和产量；将湿生物废弃物转化为低碳航空燃料的制备工艺进行规模化放大；海藻干燥和提取技术的规模化放大；生物质衍生阳极材料生产工艺的放大；开发用于乙醇到正丁醇的微通道反应器；针对生物燃料开发集成分离技术以提升从生物质热液中提取生物质原油效率；2,3-丁二醇向生物质喷气燃料的高效转化技术研发、放大和经济性分析。

2、生物质废弃物转化为能源。将人工神经网络用于城市固体废弃物表征技术，提升其表征精确度；研发不可回收城市固体废弃物的去污处理和转化为采油的预处理技术；利用集成人工智能传感器技术实现对不可回收塑料的高效表征和分类；针对社区开发结合微生物电化学技术（MET）的创新型聚羟基链烷酸酯（PHA）生产技术；开发热微生物电化学技术以实现将湿生物质废弃物直接转化为生物燃料；优化微藻培养和废水处理技术；利用旋转藻类生物膜反应器处理城市废水。

3、藻类生物基产品和空气二氧化碳直接捕集技术。利用藻类微生物直接从空气中捕集二氧化碳并制备藻类生物燃料和藻类生物基产品；通过有益微生物群落和改进的池塘设计提高藻类养殖成功率；发展聚合物增强型蓝藻培育技术；研发用于空气二氧化碳直接捕集的高性能生物分子薄膜；通过捕集二氧化碳促使微藻生长；捕集空气中的二氧化碳来培育优质螺旋藻用于生物燃料、生物基产品制备；利用海藻生产系统提升空气二氧化碳捕集效率并用于生物基产品生产。

4、生物质循环利用推动自然环境修复。开发生物质循环利用（如生物发酵有机肥料）以推进改善美国北部大平原生态系统中的栖息地环境；通过生物质循环利用开发美国东南地区杨树综合生态系统项目改善环境；评估用于生物能源和可持续农业系统的甘蔗生物质的技术经济性。

5、高效木质加热器。开发先进的低排放住宅用流化床生物质燃烧器；通过模拟仿真来优化和改善基于薪柴的室内加热器设计。

6、利用城市生物废弃物发电和转化为高价值产品。利用集成的生物化学或者电化学技术将城市生物质废弃物转化为电力；建设多所大学参与共建的塑料废弃物化学处理中心。

7、CO₂电催化还原。开发高性能电解槽将二氧化碳高效催化转化为碳基化学品；研发新型固态电解质用于电催化系统将二氧化碳催化转化为甲酸；开发兆瓦级质子交换膜电解槽用于二氧化碳催化转化。

三、太阳能

8月13日，DOE宣布资助2000万美元支持钙钛矿太阳电池技术研发新项目^[3]，聚焦三大主题领域，包括：器件研发、制造工艺研究、验证中心建设。

1、器件研发。实现对钙钛矿太阳电池性能衰退过程的可视化量化表征，探明钙钛矿太阳电池性能衰退机理，以指导研究人员开发出具备良好长期稳定性的新型钙钛矿薄膜替代材料，以提升电池器件稳定性；开发新型电池器件架构以进一步提升电池光电转换效率。

2、制造工艺研究。研究解决钙钛矿太阳电池规模化生产制备中存在的问题，如大面积薄膜的均一性问题、良好的重现性以及低成本高效快速封装工艺。

3、验证中心建设。构建一个独立钙钛矿太阳电池性能验证中心，制定科学完善的测试协议和流程，以客观科学的方式对采用新材料或新架构的钙钛矿太阳电池器件性能和环保性（如寿命相关的加速老化测试、钙钛矿太阳电池环境影响）开展现场测试和研究，以推进该技术的进步，加速其商业化应用进程。

四、核聚变

8月19日，DOE宣布资助2100万美元支持探索人工智能和机器学习技术在聚变能源领域的应用潜力^[4]。

1、麻省理工学院、普林斯顿等离子体物理实验室、劳伦斯伯克利国家实验室将研究利用机器学习加快高频交流变化的电磁波仿真模拟。

2、劳伦斯利弗莫尔国家实验室将利用人工智能技术开发先进加速器实时模拟系统，加快高能密度等离子体实验室联合项目研究进程。

3、通用原子公司、阿贡国家实验室、劳伦斯伯克利国家实验室和Tech-X公司将利用机器学习和人工智能辅助托卡马克实验装置来实现等离子体稳态自持燃烧。

4、桑迪亚国家实验室、田纳西大学、洛斯阿拉莫斯国家实验室将利用机器学习技术进行原子模型构建已缩减核聚变材料的研发实验周期。

5、普林斯顿等离子体物理实验室、斯坦福直线加速器中心（SLAC）国家加速器实验室、卡内基梅隆大学、威斯康星大学将利用机器学习技术来实现对实时聚变等离子行为的预测和控制。

五、地热能

7月29日，DOE宣布投资2800万美元支持地热能源开发利用技术研究^[5]，涵盖两类项目。

1、地热井增产投资。将投入1040万美元支持3个项目，旨在改善用于探索、识别、访问、创建和管理增强的地热系统资源的工具、技术和方法，这对于降低开发成本和风险至关重要。

（1）Cyrq能源公司（犹他州盐湖城）将结合几种创新的增产技术，提高16-29井的渗透率，该井位于内华达州丘吉尔县Patua地热田，目的是提高发电厂的发电量。

（2）内华达州Ormat公司将在内华达州3个独立的地热田依次对三口地热井实施增产措施，以便对不同地质环境下的增产方式进行比较分析，从而提高产量，这三口井分别是：内华达州矿物县的Don A. Campbell 68-1RD井；内华达州潘兴县的泽西谷14-34井；内华达州丘吉尔县的钨山24-22井。

（3）俄克拉荷马大学将领导一支多元化的团队，使用创新的封隔器来实现区域隔离以提高产量，从而刺激位于加利福尼亚州因约县科索地热田73-18RD井中的多个区域而实现增产。

2、水热型和低温地热项目投资。将投入1750万美元支持两个项目，主要用于创新地下地热技术的研发。

（1）勘探研究——隐藏在盆地和山脉中的地热系统。内华达大学里诺分校寻求通过将潜力区带分析、机器学习、地质统计学和其他分析技术结合到一个综合勘探工具包中，来加速发现美国西部大盆地地区（GBR）新的具有商业可行性的隐蔽地热系统。

（2）利用低温地热应用实现双向能源储存。康奈尔大学将通过一个探索性钻孔来测量、测试和验证在康奈尔大学校园使用创新型的区域热泵储存地球热量在技术和经济上是可行的，并证明该技术在其他设施上具有可扩展性。                           （郭楷模 岳芳 刘文浩）