登录
 机构网站
  1. 首页
  2. 情报产品
  3. 快讯详情

《美国国家标准与技术研究院（NIST）公布房屋中甲烷泄漏的测量方法和不确定性估计》

  • 编译者： 张宇
  • 发布时间：2025-02-11

  • 近日，美国国家标准与技术研究院（NIST）在对住宅天然气器具甲烷排放的测量中发现，住宅内的排放量不可忽视，这种泄露对室内空气质量甚至室外气候都有影响。因此，住宅建筑的甲烷损失最近被纳入最新的美国国家清单中，排放因子是根据对加利福尼亚州的每一栋房屋进行单独研究来确定的。在这项研究中，我们使用了质量平衡方法，通过同时测量选定房屋室内和室外的甲烷摩尔分数，来确定整栋房屋的甲烷排放量。我们通过改变建造房屋的强制空气通风率、使用六氟化硫和二氧化碳测量空气交换率，并进行甲烷注入，量化了全屋甲烷排放的不确定性。我们发现，建造房屋中全屋静止甲烷排放率平均为0.34克/天，计算排放率的方法学误差约为20%（均方根偏差）。我们还测量了建造房屋在三个月内的静态泄漏，发现两个季节的排放量变化为24%（1-sigma）。我们的发现可以帮助规划未来的研究计划，以使用类似的方法量化住宅建造后的室内甲烷损失。

    该研究的论文已发表在《Atmospheric Measurement Techniques》上（DOI：10.5194/amt-17-7065-2024）。

30浏览量
原文链接
相关报告

  • 《美国国家标准与技术研究院（NIST）发布保护敏感信息指南的更新版本》
    • 编译者：李晓萌
    • 发布时间：2024-06-12
    • 近日，美国国家标准与技术研究院（NIST）已在两份出版物中最终确定了其保护敏感信息的最新指南，即受控非保密信息（CUI）：《保护非联邦系统和组织中的受控非机密信息》（NIST特别出版物[SP]800-171，第3版）及其配套出版物《评估受控非机密信息的安全要求》（NIST SP 800-171A，第3版本）。 这些指南要求组织保护CUI，如知识产权和员工健康信息。处理、存储和传输CUI的系统通常支持涉及关键资产的政府项目，如武器系统和通信系统，这些都是对手的潜在目标。 这两份出版物借鉴了NIST的安全和隐私控制源目录（NIST SP 800-53）和评估程序（NIST SP 800-53A）。在此次更新之前，这些文件的措辞与源目录的语言不匹配，可能会造成安全需求的模糊性和安全需求评估的不确定性。该更新旨在解决这些问题，并简化和协调NIST的网络安全指南组合。 “为了我们的私营部门客户，我们希望我们的指导方针清晰、明确，并与联邦机构使用的控制和评估程序目录紧密结合，”NIST的Ron Ross说，他是该出版物的作者之一。“这次更新是朝着这个目标迈出的重要一步。” NIST去年发布了指南草案供公众评论。Ross表示，该更新承认社区有兴趣以机器可读格式提供保护措施，如JSON和Excel，这将有利于网络安全工具开发人员和实施组织。这些替代格式现在可以通过NIST的网络安全和隐私参考工具获得。 他说：“工具制造商通常希望将指南的相关章节直接导入电子表格，以便更容易参考和使用。”。“以这些额外的格式提供指导将使他们能够做到这一点。这将帮助更广泛的用户群体了解需求，并更快、更高效地实施这些需求。” 此外，为了帮助已经使用修订版2的实施者，NIST发布了一份变更分析，详细说明了每项要求的演变过程。 配套出版物SP 800-171A旨在帮助用户评估SP 800-171中的安全要求，以确定是否满足了这些要求。该出版物包括一整套与安全要求变化相对应的更新评估程序，以及说明如何进行安全要求评估的新材料。 在接下来的几个月里，NIST计划修订关于保护与高价值资产和关键项目相关的CUI的其他支持性出版物。这些即将发布的更新将包括NIST SP 800-172（增强安全要求）和NIST SP 800-172A（增强安全需求评估）。
    263浏览量
    原文链接

  • 《美国国家标准与技术研究院（NIST）发布年龄估算软件评估的首次结果》
    • 编译者：李晓萌
    • 发布时间：2024-07-06
    • 近日，美国国家标准技术研究院（NIST）的一项新研究评估了一种软件的性能，该软件基于人脸照片中明显的身体特征来估计一个人的年龄。这种基于年龄估计和验证（AEV）的软件可能被用作有年龄限制的活动的“守门人”。 年龄估算已成为美国国内外立法和法规中最近纳入的年龄保证计划中的一项使能技术，这些计划是保护儿童上网的重要组成部分。 NIST的这项新的研究：《面部分析技术评估：年龄估计与验证（NIST IR 8525）》，评估了六种算法的性能，这些算法是开发者在2023年9月征集提交时自愿提供的。根据该研究的作者之一Kayee Hanaoka的说法，结果显示算法具有不同的能力。 “这些算法之间的性能差异很大，整体都有改进的空间，”NIST计算机科学家Hanaoka说。“这是2023年底年龄估计领域的部分快照，但由于AEV性能与人工智能的进步密切相关，我们预计该领域将迅速变化。” 这项新研究是NIST在过去十年中首次涉足AEV评估，并开启了该机构对这项技术进行频繁、定期测试的长期努力。NIST上一次评估AEV软件是在2014年。Hanaoka表示，当时对这项技术的兴趣要小得多，评估是一次性的努力。那次测试使用了来自签证申请的大约600万张照片的单一数据库，并仅要求算法在每张照片上提供年龄估计。 在过去的十年里，时代已经发生了变化。面部分析软件已经变得足够重要，以至于NIST将其面部识别计划分成了两个方向：一个评估算法识别人的能力（面部识别技术评估，或FRTE），另一个评估测量面部特征的能力（面部分析技术评估，或FATE）。新的测试是FATE方向的一部分，该方向还包括专门用于检测照片欺骗和测量图像质量的评估。 NIST的新测试扩展了其照片集合，包含来自四个不同数据库的约1150万张照片，所有这些照片都来自美国政府的资源：2014年使用的签证集合，另外增加了一组FBI的面部照片、一组在边境口岸获得的网络摄像头图像，以及一组来自100多个国家出生的人的移民申请照片。来自数据库的照片在图像质量和反映的年龄、性别和来源地区方面各不相同。所有数据都经过匿名处理，并且研究已经过审查，以保护被拍照对象的权利和隐私。 测试再次评估了算法在年龄估计方面的准确性，但应软件开发者的请求，测试还要求算法指定照片中的人是否超过21岁。该测试是一项“封闭盒子”研究，其中NIST研究人员仅分析了算法的最终性能，而不是它们的内部运作或它们如何得出结果。NIST不对软件是否适合特定用例做出推荐。 Hanaoka表示报告提供了一些初步发现： ·没有单一突出的算法，特定算法的准确性受到图像质量、性别、出生地区、照片中人的年龄以及这些因素之间的相互作用的影响。所有算法在某些特定人群上都有自己的敏感性；在某些群体上表现良好的算法在其他群体上可能表现不佳。 ·自上一份报告以来的十年中，AEV软件有所改进。在使用共同的签证照片数据库（在2014年和当前研究中都使用了该数据库）进行年龄估计时，算法的平均绝对误差已从4.3年减少到3.1年。六种算法中有五种的性能超过了2014年提交的最准确算法。 ·女性面部的错误率几乎总是高于男性。2014年评估的算法也是如此，但背后的原因尚不清楚。 这个测试项目设计为持续进行，研究作者们正在不断地接受新的算法提交。团队计划每四到六周在网站上发布第一轮结果的更新，Hanaoka表示。 她还表示：“我们预计AEV软件领域将迅速变化，我们打算在不久的将来更新和扩展我们的测试方法，”她说。“我们计划让算法回答更多问题，例如如果有同一个人之前的照片可用，是否可能有更好的性能。我们还计划扩大和多样化照片数据库，以更好地覆盖像在线安全这样的应用。”
    136浏览量
    原文链接