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1月20日消息，你在寻找反向股票投资吗？尝试购买大型能源——具体地说，是化石燃料。
在供应减少和需求增加的共同作用下，原油价格在过去两个半月飙升。与此同时，银行的“红线”表明，规模*的行业参与者可能拥有一种特殊优势。
首先，让我们回顾一下商品是怎么回事。下图显示了自2013年底以来西德克萨斯原油（WTI）连续数月期货合约的走势:
以下是10月底以来的情况:
在两个半月的时间里增长了51％。
投资者对这轮反弹抱有信心，以下是标准普尔500指数的11个板块在1月上半月的表现，以及之前几个季度的数据:
Covid-19疫苗给人们带来了希望，即世界可能在2021年晚些时候恢复正常的经济增长路径。然而，冬季冠状病毒病例激增导致国际能源署下调了2021年的需求预测。不过IEA周二发布的报告显示，2月份交割的西德克萨斯中质油上涨了1.3％。
当然，放弃石油是很容易的。石油和天然气库存的短期走势可能会从现在开始波动，直到疫情结束。而且从很长一段时间来看，电动汽车使用量的增加对汽油需求来说不是一个好兆头。但新电力车队所需的所有电力都必须来自一些地方，包括利用化石燃料的发电厂。因为石油和天然气生产商将继续为重型车辆、飞机和船舶提供燃料。
一种新的红线形式
“红线”是一些银行避免向整个地区放贷的旧做法，这是违法的。但在ESG投资界（ESG代表环境、社会和治理），企业正努力确保投资者相信，它们正在尽一切努力避免支持危害环境的活动，同时也在以各种方式改善社会。
这导致了许多美国大型银行，包括摩根士丹利、富国银行和高盛集团。高盛、摩根大通以及最近美国银行决定不向阿拉斯加北极国家野生动物保护区的石油钻探活动提供财务支持。拜登政府可能试图推翻特朗普总统开放ANWR钻井的决定。但这并不意味着大银行不会减少对在其他领域钻探的石油公司的贷款。
价格期货集团*市场分析师菲尔·弗林（Phil Flynn）在1月15日的《每日能源报告》（daily energy report）中写道，由于银行不愿向该行业放贷，规模较小的页岩油生产商将首当其冲。他写道:“换句话说，备受嘲笑的‘大石油’公司将变得更大更强，而较小的独立公司将在更多监管和无法获得资本的压力下崩溃。”
华尔街最喜欢的石油股
那么，这一切对投资者意味着什么呢？石油和天然气等大宗商品承受着巨大的压力。原油价格现在还不到不久前的一半。与此同时，美国页岩油生产商去年实现收支平衡的可能性很小。展望未来，欧佩克国家和俄罗斯有动力通过管理供应，继续推高油价。
当疫情最终结束时，市场的兴奋反应可能会推动油价甚至从目前的水平飙升。持续的经济增长也可能支持价格大幅走高。
看看标准普尔500指数，有25只能源股。以下是所有这些，按照“买入”的百分比或华尔街分析师给出的同等评级进行排名。这个表格包括了一致的价格目标。
除了评级信息，还有12个月的目标价格。有些投资目标并不比当前股价高多少，即使是那些“买入”评级*或同等评级的公司。对长线投资者来说，一年的时间可能不够长，不足以设定一个价格目标，尤其是考虑到某种程度上依赖于大流行结束的大宗商品复苏。
股息收益率包含在表格中。埃克森美孚的股票收益率为7.27％。至少令一些投资者感到意外的是，该公司在疫情期间没有削减股息，即使在油价低得多的时候也是如此。埃克森美孚的竞争对手雪佛龙公司的股息收益率也很诱人，为5.60％，但长期债务权益比要低得多。
2020年今日金价2022年6月27日11时08分国际金价暂报1834美元/盎司，香港金价17009港币/两，国际铂金暂报916美元/盎司，国际钯金暂报1892美元/盎司，国内金价暂报395.6元/克，中国黄金基础金价395.3元/克。
早盘现货黄金小幅上涨，多数散户仍倾向于看涨黄金后市。今日关注美国6=5月耐用品订单月率初值和美国5月季调后成屋签约销售指数月率，以及G7会议相关消息。
今日贵金属回收价格行情
黄金回收价格385元/克，铂金回收价格179元/克，钯金回收价格338元/克，18K金回收价格284元/克，银条回收价格3.6元/克。(注：仅限我们门店，每个回收商价格有差异)
品牌金店黄金零售价格
周大福黄金价格511元/克（持平），六福黄金价格511元/克（持平），周生生黄金价格510元/克（持平），金*金价511元/克（持平），谢瑞麟金价511元/克（持平），老凤祥黄金价格512元/克（持平），老庙黄金价格511元/克（涨1元），菜百金价508元/克（持平），周大生金价511元/克（持平），中国黄金价格509元（持平），金大福金价506元/克（持平），潮宏基金价511元/克（持平），周六福黄金价格512元/克（持平）。
以上报价仅供参考。
energy reports
基于第一性原理的理论计算对于指导催化剂的设计有着重要的意义。然而第一性原理计算有着十分昂贵的计算成本，阻碍了许多复杂体系催化剂的进一步探索。有鉴于此，武汉大学郭宇铮教授和剑桥大学张召富博士等人介绍了一种利用机器学习算法，大大减少计算成本以进行更广泛研究的策略，并开发了相应的程序包DMCP并将其开源(https://github.com/XuhaoWan/DMCP)。近日，相关论文以题为“A Density-functional-theory-based and Machine-learning-accelerated Hybrid Method for Intricate System Catalysis”发表于Materials Reports: Energy。本文第一作者为武汉大学硕士研究生万旭昊。本工作被收录在Materials Reports: Energy期刊，作为“能源材料中的机器学习与人工智能专刊”的封面文章发表。MRE致力于发表与能源和环境等与当代社会重大挑战相关的重要成果，旨在促进与能源相关的新材料、新技术、新器件、新系统研究。本专刊旨在推动能源材料领域机器学习和人工智能方向的*进展。密度泛函理论 (DFT)是研究和预测材料的几何结构、机械性质、电子结构和反应能量时最常用的计算化学手段。过去几十年中，研究者们已经开发了许多基于DFT的量子化学模拟程序并应用，例如VASP、CASTEP、QE等。这些第一性原理程序在探索材料的众多物理和化学特性时表现出很高的准确性和可靠性。然而，这些基于 DFT 的程序的计算成本非常昂贵，并且一旦所研究的系统大到一定程度，算力限制将使得其几乎不可能实现。催化是工业社会的重要组成部分，因为它提供与我们日常生活密切相关的大量工业产品，如肥料、药物和燃料。而理论计算可以获得在实验中很难得到的重要信息，如分子的过渡态、反应的化学趋势和变化，帮助研究人员设计新的高活性催化剂。但目前，许多复杂化学体系如双原子催化剂，高熵合金和复杂晶体的研究也受到计算能力的限制。有两种思路解决这些重大挑战，一是提高进一步提高CPU的计算能力以突破限制，另一个是开发新的算法减少总的计算需求。本文尝试用第二种思路解决这一问题。图 1. 机器学习中的 (a) 线性模型、(b) 核回归模型、(c) 决策树模型和 (d) 神经网络模型的示意图。本文首先介绍了机器学习的通常流程，从确定需要解决的问题开始，然后获取数据，对数据进行特征化，最后建立机器学习模型。解决问题可以通过预测关键值、模型的深入分析，甚至是对问题底层机制的理解。此外，在催化领域，机器学习过程经常使用特定的物理或化学特性，例如极限电位、吸附能、选择性、d带中心等。催化研究中通常将这些特征映射到数据集的标签来建立机器学习模型因此常用的是有监督的机器学习算法而不是无监督算法。随后简要概述了*的几种机器学习算法类型，并讨论了它们对不同目标的适用性，如图1所示。图 2. 基于 DFT 和 ML 加速方法在复杂系统中催化应用的示意图。蓝色虚线框表示该步骤是可选的。在本文的理论方法部分，我们简单介绍了十种常用的机器学习算法例如GBR, KNR, FNN等，同时介绍了常常用来评估模型准确性的两个参数均方根误差RMSE和确定性分数R2。如图2所示，具体介绍了机器学习模型建立的过程。首先，应用特征工程从任一 DFT 计算生成的或者从材料数据库（如 Materials Project、C2DB等。）获取的数据中确定输入数据的特征然后应用得到的数据集进行模型训练。模型精度可以通过数据预处理、数据集拆分、重复试验和交叉验证来提高，通过不断的模型训练和测试，可以建立和选择出*的模型。性能*的模型可用于预测未包含在训练数据中的其他材料的相应催化性能。最后，结果分析有助于确定反应的主要描述符并帮助理解机器学习模型。图 3. 简单介绍了应用于催化领域的机器学习模型中的特征工程。原子特征如原子序数、原子半径、相对原子质量和键长等；电子特征如d和p轨道的电子数，d带中心，氧化物形成焓和泡利电负性等；系统特征如系统中某一部分的电荷转移、吸收能和有效配位数等都可以被选定为机器学习模型的特征并进行进一步的研究。在构建机器学习模型时，特征工程是最重要的步骤，因为它很大程度上决定了模型的最终表现。在催化领域，特征工程应满足几个要求：特征应该能够独立地描述系统的部分电子结构或原子结构，也应该有效描述活性位点周围的化学配位环境，同时应该可以通过很少的DFT计算或直接从可用的数据库查询中获得，此外它们应该在物理上直观以保证模型的鲁棒性。因此，通常将以三个类别来建立不同化学系统的输入特征，如图3所示。随后，以双原子过渡金属酞菁（Pc）催化剂为例，文章介绍了我们的新型DFT-ML方法具体应用。如图4(a)所示，由于酞菁的特殊中空结构可以提供完美的位点来容纳具有高化学稳定性的TM原子，双原子过渡金属酞菁也因此成为天然的双原子催化剂。图4(b)展示了双原子过渡金属酞菁催化剂的数百种组合可能性，这表明机器学习方法的必要性。图 4. (a) 双原子过渡金属酞菁催化剂的结构。(b) 研究的所有过渡金属元素。(c) 使用双原子过渡金属酞菁催化剂作为电催化剂的CO2RR反应途径示意图。图5的直方图中描述了机器学习模型的平均R2得分和RMSE，可用于直接比较模型性能，以便为后续工作选择性能*的模型。由于越低的RMSE和越高的R2意味着越好的性能，可以看出，GBR模型的性能非常出色，训练过程中 RMSE 仅为0.08 eV，R2得分为 0.96，而这两个值在测试过程中略有变化，分别为0.12 eV和 0.8。因此，我们在后续的研究中采用整体性能*的GBR算法进行活性预测与机理分析。图 5. 分别来自训练集和测试集的 GBR、KRR 和 RFR 模型的(a)RMSE和(b)R2得分。图6(a)表明GBR模型的预测结果与DFT计算得到的实际值非常接近，再一次验证了GBR模型的出色性能。通过文章的SI内容可知，GBR预测得到的拥有*活性的银钴双原子酞菁，实际活性也非常优异。通过Pearson相关系数图与特征重要性饼图分析可知，两种过渡金属原子的电负性是双原子过渡金属酞菁CO2RR电催化剂最重要的描述符。图 6. (a) DFT 计算值与GBR 模型预测值的散点对比图。(b) 20个选定特征的 Pearson 相关系数图。(c) 20 个特征的特征重要性。我们开发了相应的软件包DMCP（https://github.com/XuhaoWan/DMCP）来为实现上述基于DFT理论和机器学习加速的DFT-ML方案，用于解决一系列更加复杂的材料设计与性能预测问题。DMCP软件包可以预测复杂系统（如双原子催化剂，高熵合金）的催化性能，并通过适当的算法选择和数据特征揭示确定其潜在催化活性的内在描述符。1.十种机器学习算法：GBR、KNR、SVR、GPR、FNN、RFR、ETR、KRR、LASSO和ENR。2.多种提高模型准确性的方法：数据集拆分、交叉验证、重复试验。上图清楚地列出了DMCP的详细流程。首先通过特征工程选定全面的、恰当的、准确的模型输入特征。随后按照选定特征，通过第一性原理计算与已有数据库建立整个数据集并转化为csv格式。对原始数据集进行预处理并拆分为训练集与测试集后，首先在训练集上建立选定的算法对应的机器学习模型，随后参考测试集上的表现，通过重复试验、交叉验证、参数调节等方式进一步优化模型表现。训练完成之后，选定几种算法中模型性能*的一种以进行进一步研究，如活性预测与机理分析。DMCP集成了多种可视化方法，包括模型表现对比条形图、R2得分小提琴图（重复试验）、训练数据集和测试数据集散点图（模型选定后）、Pearson相关系数图和特征重要性图。可视化模块对于整个工作流程的许多部分是可选的，对于模型选择和结果分析很有用。最后程序将输出结果，包括csv格式的数据以及与可视化模块相应的图片。DMCP具体的输入文件格式与各参数的详细意义可查阅说明文件（https://github.com/XuhaoWan/DMCP/manual）。软件的下载、安装、流程的实现以及几个功能应用的简单例子可参考具体教程（https://github.com/XuhaoWan/DMCP/tutorial）。软件本身及其对应的使用手册、教程仍在持续更新，欢迎大家关注。实际上，DMCP构建了从原始数据到机器学习模型的整个流程框架，因此并不仅仅限于应用在复杂系统催化这一领域。通过适当的算法选择与特征工程，DMCP可应用在更广的学科交叉领域，例如凝聚态物理、纳米药物开发与物质空间探索等。Wan, Z. Zhang*, W. Yu, and Y. Guo*, A density-functional-theory-based and machine-learning-accelerated hybrid method for intricate system catalysis. Materials Reports: Energy. doi.org/10.1016/j.matre.2021.100046.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666935821000811郭宇铮教授课题组长期招收计算材料学、新型半导体材料与器件、光催化新能源器件等方向的博士后等研究人员，和硕士/博士研究生，详情请查询招聘的历史链接: 武汉大学郭宇铮教授课题组招聘博士后与重点资助博士后https://mp.weixin.qq.com/s/e7GT-O4HBneQypgVJE6jKQ和武汉大学郭宇铮教授课题组招收硕博研究生与招聘博士后https://mp.weixin.qq.com/s/L2ZZ6GWaiTJBFC3qucRA2A[1] (Cover paper) X. Wan, Z. Zhang*, W. Yu, and Y. Guo*, A Density-functional-theory-based and Machine-learning-accelerated Hybrid Method for Intricate System Catalysis, Materials Reports: Energy 25, 100046 (2021) https://doi.org/10.1016/j.matre.2021.100046[2] X. Wan, Z. Zhang*, H. Niu, Y. Yin, C. Shao, and Y. Guo*, Machine-Learning-Accelerated Catalytic Activity Predictions of Transition Metal Phthalocyanine Dual-Metal-Sites Catalysts for CO2 Reduction, J. Phys. Chem. Lett. 12, 6111 (2021)[3] H. Niu#, Zhaofu Zhang#, X. Wang, X. Wan, C. Kuai*, and Y. Guo*, A feasible strategy for identifying single-atom catalysts towards electrochemical NO-to-NH3 conversion, Small (2021) DOI: 10.1002/smll.202102396[4] Z. Wang#, Z. Zhang#, S. Liu, J. Robertson, and Y. Guo*, Electronic properties and tunability of the hexagonal SiGe alloys, Appl. Phys. Lett. 118, 172101 (2021)[5] H. Niu#, X. Wan#, X. Wang, C. Shao, J. Robertson, Z. Zhang*, and Y. Guo*, Single-Atom Rhodium on Defective g-C3N4: A Promising Bifunctional Oxygen Electrocatalyst, ACS Sustainable Chem. Eng. 9, 3590, (2021)[6] Y. Yin, Z. Zhang*, H. Zhong, C. Shao, C. Zhang, J. Robertson, and Y. Guo*, Sub 5 nm Tellurium Nanowire Gate–All–Around MOSFETs from First Principles, ACS Appl. Mater. Interfaces, 13, 3387 (2020)[7] H. Niu, Z. Zhang*, X. Wang, X. Wan, C. Shao, and Y. Guo*, Theoretical Insights into the Mechanism of Selective Nitrate-to-Ammonia Electroreduction on Single-Atom Catalyst, Adv. Funct. Mater. 31, 2008533 (2020)[8] Z. Wang, Z Zhang, C. Shao, J. Robertson, S. Liu*, and Y. Guo*, Defects and Passivation of the Sub-oxide Layers at SiO2/4H-SiC(0001) Interface by First-Principles Calculation, IEEE Trans. Electron Devices 68, 288 (2020)[9] X. Wang, H. Niu, Y. Liu, C. Shao, J. Robertson, Z. Zhang*, and Y. Guo*, Single-Atom Catalysis for CO2 Electroreduction on Graphene: A First-Principles Study, Catal. Sci. Technol. 10, 8465 (2020)[10] X. Wan, H. Niu, Y. Yin, X. Wang, C. Shao, Z. Zhang*, and Y. Guo*, Enhanced Electrochemical Oxygen Evolution Reaction Activity on Natural Single-atom Catalyst Transition Metal Phthalocyanine: The Substrate Effect, Catal. Sci. Technol. 10, 8339 (2020)[11] S. Xu, Y. Yin, H. Niu, X. Wang, C. Shao, K. Xi, Z. Zhang*, Y. Guo*, Adsorption and diffusion of alkali atoms on FeX2 (X=Se, S) surfaces for potassium-ion battery applications, Appl. Surf. Sci. 536, 147774 (2020)[12] H. Niu, X. Wang, C. Shao, Z. Zhang*, and Y. Guo*, Computational Screening Single-Atom Catalysts Supported on g-CN for N2 Reduction: High Activity and Selectivity, ACS Sustainable Chem. Eng. 8, 13749 (2020)[13] Z. Wang#, Z. Zhang#, C. Shao, J. Robertson, S. Liu*, and Y. Guo*, Tuning the high-κ oxide (HfO2, ZrO2)/4H-SiC interface properties with a SiO2 interlayer for power device applications, Appl. Surf. Sci. 527, 146843 (2020)[14] Y. Yin, C. Shao, C. Zhang, Z. Zhang*, X. Zhang, J. Robertson and Y. Guo*, The Anisotropic Transportation Property of Antimonene MOSFET, ACS Appl. Mater. Interfaces, 12, 22378 (2020)[15] (Hot paper) H. Niu, X. Wang, C. Shao, Y. Liu, Z. Zhang*, and Y. Guo*, Revealing the oxygen reduction reaction activity origin of single atoms supported on g-C3N4 monolayers: a first-principles study, J. Mater. Chem. A 8, 6555 (2020)[16] J. Lyu#, J. Pei#, Y. Guo#, J. Gong, H. Li*, A New Opportunity for 2D van der Waals Heterostructures: Making Steep‐Slope Transistors, Adv. Mater. 32, 1906000 (2019)
energy reports是几区sci北京时间2021年6月30日，科睿唯安公布了2020年度期刊引证报告（即JCR，全称Journal Citation Reports），该年度报告是全球*影响力的期刊评估资源，提供包括期刊影响因子、分区、引用频次等在内的多种年度期刊度量指标，也是目前国际上通用的期刊评价指标。
近几年准确地说是近一两年，国产SCI期刊表现突然变得抢眼，高质量期刊发展迅速，大有今天你爱答不理，明天就百投不中的趋势！
今天给大家详细介绍一本期刊：GREEN ENERGY & ENVIRONMENT
期刊介绍
GREEN ENERGY & ENVIRONMENT（ISSN：2096-2797 ）致力于发表与绿色能源和环境各个方面相关的合格研究，例如生物燃料和生物能源、能源储存和网络、可持续发展的催化能源和环境的过程和材料。旨在为绿色能源及其对生态环境的影响提供一个讨论、总结、回顾和预览的平台。每两个月出一期，一年出版6期。 它是由中国科学院过程工程研究所主办，由KeAi出版社出版的一本多学科国际学术期刊。
刊载范围
生物燃料和生物能源可持续过程的催化剂化石资源清洁加工利用气候变化和污染控制CO2 捕集、封存和利用储能和网络用于能源转换的绿色溶剂氢能和燃料电池生命周期分析能源与环境材料能源与环境模拟太阳能和光伏
学科排名和中科院分区
GREEN ENERGY & ENVIRONMENT 在JCR分区SCI库GREEN & SUSTAINABLE SCIENCE & TECHNOLOGY学科下排名为5/44，位列1区；ENERGY & FUELS学科下排名为15/114，位列1区；CHEMISTRY，PHYSICAL学科下排名为31/162，位列1区；ENGINEERING，CHEMICAL学科下排名为13/143，位列1区。
在中科院排名（基础版）中，该期刊大类为工程技术 1区，小类为工程：化工ENGINEERING，CHEMICAL 1区；物理化学CHEMISTRY，PHYSICAL 2区；能源与燃料ENERGY & FUELS 2区；绿色可持续发展技术GREEN & SUSTAINABLE SCIENCE & TECHNOLOGY 2区。
在中科院排名（升级版）中，该期刊大类为工程技术 1区，小类为工程：化工ENGINEERING，CHEMICAL 1区；物理化学CHEMISTRY，PHYSICAL 2区；能源与燃料ENERGY & FUELS 2区；绿色可持续发展技术GREEN & SUSTAINABLESCIENCE & TECHNOLOGY 2区。
五年影响因子
GREEN ENERGY & ENVIRONMENT 影响因子近年来持续稳定增长，2020年达到8.207。
载文情况
GREEN ENERGY & ENVIRONMENT 近3年共收录文章149篇，其中Article 106篇，包含2018年27篇，2019年39篇，2020年40篇。平均每年35篇。
国内是该刊文的首要来源地，中国大陆、美国、日本、挪威和新加坡等国家在该刊上的发表记录排在前列。作为一本国际性学术期刊，
GREEN ENERGY & ENVIRONMENT
上中国作者载文量一直*。
高影响力论文
GREEN ENERGY & ENVIRONMENT
近几年共有5篇高被引论文。
1、Progress in aqueous rechargeable batteries（发表日期：JAN 2018, 被引频次：142）
2、Advanced chemical strategies for lithium-sulfur batteries: A review（发表日期：JAN 2018, 被引频次：91）
3、Application of deep eutectic solvents in biomass pretreatment and conversion（发表日期：APR 2019, 被引频次：87）
4、Overview of acidic deep eutectic solvents on synthesis, properties and applications（发表日期：JAN 2020, 被引频次：64）
5、Recent advancements in metal-organic frameworks for green applications（发表日期：FEB 2021, 被引频次：38）
发表周期
从提交到发表：平均15周。
版面费
GREEN ENERGY & ENVIRONMENT 是同行评审的、有资助的开放获取期刊，由中国科学院过程工程研究所 (IPE) 支付期刊产生的出版费用。作者无需支付任何文章处理费或开放获取出版费。
官网
http://www.keaipublishing.com/en/journals/green-energy-and-environment/
总体来说，GREEN ENERGY & ENVIRONMENT 这本国产SCI期刊，各项数据都是相当*的。有合适领域的作者可以参考投稿，也希望大家可以多多中稿！
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energy report(2020年今日金价)
