机器学习是人工智能的一个重要分支，可高效处理和分析海量的数据，揭示复杂系统内部的关联和规律，优化能源分配与调度，从而促进能源的高效利用。随着技术的不断进步，机器学习在能源环境领域的应用将更加广泛，逐渐成为推动能源转型、环境保护和实现可持续发展目标的关键技术支撑，对构建绿色、低碳的未来社会具有重要意义。《能源环境保护》编辑部精选了5篇机器学习研究领域的论文，以期为相关研究人员提供参考。

专题来自于《洁净煤技术》2024年10期，共17篇研究成果。

“双碳”目标下我国能源结构正经历深刻转型和升级。可再生能源的发展正在加速推进，装机容量和发电比例显著提升，成为我国未来能源结构的重要支撑。煤电的定位将由主体能源转变为灵活性调峰能源。推进能源绿色低碳转型，不仅顺应全球能源绿色低碳化的趋势，也为实现国家能源安全和可持续发展提供了强大动力支持。

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《煤炭科学技术》2023年最受关注论文TOP35论文推荐！编辑部结合中国知网最新被引和下载数据，整理出35篇热点论文，欢迎各位学者关注！
（注：数据整理于2024-10-23）

专题来自于《露天采矿技术》2024年05期，共10篇研究成果。

为应对全球气候变化，中国承诺“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”。碳中和路径设计既要逐步增加可再生能源的比重，并对化石能源的使用进行有效替代，也要持续提高化石能源的碳效率，其关键在于技术创新，应强化碳减排技术创新的投入，在能源、工业、交通等关键领域进行技术攻关。这包括提高能效、发展可再生能源、绿色氢能以及碳捕获、利用与封存（CCUS）技术等。《能源环境保护》编辑部整理了2023年已发表的22篇关于碳中和路径的论文形成虚拟专题“碳中和路径（一）（二）”，以期为相关研究人员提供参考。

综放开采技术是厚及特厚煤层开采的有效方法，已成为我国在世界煤炭开采行业的标志性技术。综述了“四要素”放煤理论、顶煤采出率与含矸率关系、基于块度分布的采出率预测模型、煤流瞬时含矸率−累计含矸率关系等智能放煤理论研究进展。

长江经济带固废污染治理是长江生态环境保护修复攻坚战中的重要工作内容。为深入了解沿江省市固废的综合治理与碳排放情况,运用数据统计分析和模型预测等方法,对生活垃圾和市政污泥等典型固废的产生量特性、处理处置特征及其综合环境影响(以碳排放计)进行定量分析。