2024年10月底和11月，美国能源部（DOE）宣布多项资助信息，支持能源基础科学研究，清洁能源、电网、清洁技术供应链，以及建筑和工业用能转型相关技术研发部署。

1、能源基础科学研究。10月24日，DOE先进能源研究计划署（ARPA-E）宣布投入3000万美元启动“计算化学量子计算”计划[1]，支持利用量子计算进行开创性化学和材料科学研究，突破传统计算模拟在复杂性方面的限制，为研究人员提供解决能源领域重大问题的工具。该计划专注于开发量子算法，应用于传统方法无法胜任的关键能源研究领域，包括开发用于计算化学的量子算法，将算法转化为量子电路或类比程序，并根据经典基准和实验进行严格验证。目标是在具有大约100个逻辑量子比特的量子计算机上运行算法，在能源应用中较传统计算方法实现至少100倍的性能提升。

2、可再生能源

（1）用于生物燃料和生物产品的混合藻类。11月14日，DOE生物能技术办公室（BETO）和化石能源与碳管理办公室（FECM）宣布投入2020万美元支持10个项目[2]，推进研发将藻类转化为低碳燃料、化学品和农产品的高潜力技术，以实现交通、工业和社区脱碳。包括：①藻类转化为低碳燃料和生物产品。支持6个项目：开发模块化热液碳化系统，将马尾藻和其他湿废物转化为水热炭、活性炭和液体肥料；开发利用海带废料生产乙醇的技术，用于生产可持续航空燃料；开发连续催化热液液化工艺，将海藻转化为高能量密度生物原油，用于生产可持续航空燃料；将蛋白质生产过程中产生的富含藻酸盐的废料用于生产生物塑料薄膜；开发耐盐微生物工艺以生产功能性糖作为化学品中间体；开发可持续海藻的保存和可控厌氧消化技术。②藻类转化为低碳农业生物产品。支持4个项目：利用天然气燃烧和发酵产生的二氧化碳培养藻类，生产富含Omega-3脂肪酸的动物饲料添加剂，以改善动物健康和减少肠道甲烷排放；开发基于生物膜的微藻强化“干式”培养技术，将造纸厂废气和水产养殖废水转化为单细胞蛋白基水产饲料；利用生物肥料菌株生产微藻生物产品，以提高农业效率并降低碳排放强度；从烟气中捕集二氧化碳并转化为藻类生物质，用于生产牛饲料和可生物降解的覆盖物。

（2）水电。11月18日，DOE宣布投入近1500万美元支持9个项目[3]，以提高水力发电对电网需求变化的响应能力。包括：①水电与其他发电或储能技术配套示范。支持3个项目：利用水电制氢并存储氢气用于交通和发电；在加州福克斯奥夫比特水电站安装电池储能系统；在北卡罗来纳州塔克敦水电站安装和测试电池储能系统，与现有光伏发电系统一起创建一个混合系统。②提高水电站灵活性。支持1个项目：为混流式水轮机开发耐用且经济高效的聚合物附件。③量化水电灵活性并运营设施以增强电网服务的方法。支持5个项目：量化和评估华盛顿州哥伦比亚河一系列水电设施的灵活性；开发和示范先进的开源优化工具，用于优化水电资源；开发创新建模、分析和基础设施规划能力，范围从单个设施到多设施全系统规模；使用配备人工智能和机器学习的高级工具来优化水电设施运营；利用人工智能开发水电运行方法，帮助运营商更好地预测以调整设施运营。

3、核能

（1）高丰度低浓铀。11月19日，DOE宣布投入1600万美元启动“高丰度低浓铀（HALEU）运输计划”，支持研发低能耗HALEU燃料运输包装技术，并获得美国核管理委员会（NRC）许可，以发展可持续核燃料供应链[4]。此次开发技术需满足铀丰度最高达20%的HALEU燃料运输需求，主要考虑氧化物运输包装、金属运输包装以及六氟化铀运输包装。重点关注主题包括：开发新型包装设计概念以申请NRC认证，实现具有竞争力、经济可行的运输方案，总预算1200万美元；修改现有包装设计以申请NRC认证，通过更少时间和成本获得NRC合规证书，总预算400万美元。

（2）微型核反应堆。11月18日，DOE宣布向美国Radiant Industries公司和西屋电气公司投入500万美元[5]，支持两家公司的微型核反应堆设计，以在爱达荷国家实验室的微反应器实验示范台（DOME）上进行测试。DOME是美国能源部推进微反应堆开发的新试验台，目前正处于建设中期，目的是到2026年进行首个微反应堆实验，到2030年实现商业化。DOE共选择了三家公司研发微反应堆，其中Radiant Industries公司开发的是Kaleidos微反应堆，这是一种1.2兆瓦便携式气冷微反应堆，作为柴油发电机的潜在替代品，可由一个运输集装箱快速部署到偏远地区或救灾地点。西屋电气公司开发的是eVinci微反应堆，将使用先进热管技术和三结构各向同性（TRISO）燃料，无需水冷且最高可达5兆瓦规模。Radiant Industries公司和西屋公司均已完成了反应堆的前端工程和实验设计，此次资助将用于详细工程和实验规划（DEEP），旨在支持核能开发商规划燃料反应堆实验的设计、制造、建造和测试。

4、氢能。11月20日，DOE宣布投入22亿美元支持2个区域清洁氢中心部署[6]，加速氢能向商业化发展。具体包括：①向墨西哥湾沿岸氢能中心提供12亿美元，支持利用该地区丰富的可再生能源和天然气供应降低制氢成本，包括发展电解制氢和天然气结合碳捕集与封存（CCS）制氢，部署输氢管道基础设施，将清洁氢用于燃料电池卡车、工业流程、制氨、炼油、石化生产以及船用燃料（甲醇）生产；②向中西部氢能中心提供10亿美元，利用该地区的风能、天然气和核能资源制氢，支持钢铁和玻璃生产、发电、炼油和重型运输等行业脱碳。

5、电网

（1）下一代输电基础设施。11月7日，ARPA-E宣布投入3800万美元启动“为电网基础设施提供可持续能源的颠覆性直流转换器”计划，推进开发高压直流输电技术，以增强电网传输容量和灵活性[7]。该计划将重点开发新型模块化高压电子阀，实现高度紧凑的多端高压直流换流站。关注主题包括：新型高压直流转换器电子阀，将开发高性能模块化阀门；多端高压直流换流站及辅助组件设计，将开发标准化方法，以实现高度紧凑的低成本换流站，增加现有电网容量并提高运营性能。

（2）人工智能互连。11月25日，DOE宣布投入3000万美元启动“人工智能互连”（AI4IX）计划[8]，支持利用人工智能技术加速新能源发电并网互连。该计划将在软件开发商、电网运营商和能源项目开发商之间建立合作伙伴关系，以实现互连申请流程的现代化，大幅减少审查、批准和调试所需的时间。

6、清洁技术供应链

（1）电动汽车电池供应链。10月30日，ARPA-E宣布投入3600万美元支持13个项目，加速开发使能技术和解决方案，推动国内电动汽车电池供应链发展[9]。资助项目主要包括：采用超快高温烧结技术开发石墨表面超薄致密的保护涂层，延长锂离子电池寿命；开发适用于不同电池的再生技术，通过去除电解液、清洁电极和补充电解液来延长电池寿命并降低能源成本；开发锂离子电池自动拆解技术，将人形机器人、协作机器人手臂和重工业手臂相结合，并使用大语言模型增强的最新感知模型来考虑场景情况；开发利用材料延长电动汽车电池寿命的技术，使用三功能材料、机械管理、热管理和热失控安全保护来提高电池寿命并减少温室气体排放；开发多材料轻量化设计，通过异种材料直接连接技术来实现电动汽车电池的组装和可逆制造；开发实用化的废旧锂离子电池原位再生综合策略，通过开发回收试剂、优化电极结构和表面涂层、设计新的电池结构以及集成原位诊断计量来延长电池寿命并恢复储能能力；开发未来工厂模式，包括开发电池组自动拆解工艺、模块和电芯分类的先进诊断工具和协议，以及电池再制造方法；设计和应用表面声波技术开发延长电池寿命和促进电池再生的方法。

（2）电池回收。11月22日，DOE制造和能源供应链办公室（MESC）宣布投入7080万美元[10]，支持汽车制造商升级设施以生产电动汽车、促进电池回收以及发展中小企业智能制造能力。包括：①通过“国内汽车制造业转型补助计划”投入5000万美元，支持现代摩比斯、蓝鸟、康明斯、菲亚特克莱斯勒、通用等汽车生产商向生产电动汽车转型。②通过“州和地方政府电池回收计划”投入1150万美元，支持7个电池回收项目，通过与州和地方政府密切合作，为消费者提供更方便的电池收集和回收地点，以改善电池回收。③通过“州制造业领导力计划”投入930万美元，加速中小型企业使用智能制造和高性能计算技术提高工艺和能源效率，减少材料需求并提高产品质量。

（3）关键材料。11月21日，ARPA-E宣布投入3600万美元启动“实现高能化合物机会，从废水中提取高价值材料”计划[11]，推进开发从废水中回收高价值材料的先进技术，目的是通过废水源回收来替代50%的传统氨供应和100%的关键金属供应。该计划将支持开发新材料，选择性地结合或反应溶液中具有高离子强度、天然有机物或竞争阳离子的目标离子和分子。还将开发新工艺以持续回收氨和关键矿物质，且性能不会随时间下降。这些新方法将能够扩展到大规模操作，并补充现有的废水处理需求。重点关注主题包括：具有应用潜力的新化学物质或生物分子开发，将其整合至吸附剂、膜、电极等功能材料；分离或反应过程功能材料开发，降低工艺集成风险；工艺集成，设计和建立连续过程回收技术，可扩展规模并集成至废物流处理系统。

7、终端部门清洁高效用能

（1）隔热玻璃。10月29日，ARPA-E宣布投入1800万美元启动“先进超级隔热玻璃”计划[12]，旨在开发用于下一代窗户的新型隔热玻璃单元，大幅减少建筑能量损失，提高建筑能源效率。计划资助项目将通过改进材料、制造设计和可靠性，采用多种技术提高玻璃热阻，使其热性能比当前技术高三倍以上。还将开发具有竞争力的制造工艺，如快速制造真空隔热玻璃和气凝胶，并保持可接受的清晰度水平。

（2）非均相催化剂。11月14日，ARPA-E宣布投入3500万美元启动“通过高通量实验和高效建模加速学习化学的催化应用测试”计划，推进利用人工智能、机器学习和自动化工具加速新型非均相催化剂的发现和开发，将所需时间从10~15年缩短至12~18个月，支持燃料和化工等行业脱碳[13]。开发新型催化剂的有前景方法之一是进行高通量实验，使用机器人等自动化技术在实验室中快速合成和测试催化剂，当与人工智能算法结合时，可以构建自主实验室，在数小时内完成传统方法需要数周或数月才能完成的工作。在该计划第一阶段，多学科团队将利用现有或新的高通量实验数据训练人工智能/机器学习算法，使用快速自动化工作流设计、创建、测试、分析和验证模型，并快速迭代所学到的知识。部分团队将继续进入该计划的第二阶段，测试其新工作流程并确定新型催化剂。                                  

（岳芳 郑颖 秦冰雪）