为提升荒漠地区光伏电站发电量，以新疆克拉玛依地区2 640 MW大型集中式并网光伏电站为例，提出一种基于粒子群优化（PSO）算法的光伏电站智能设计方法。该方法将光伏组件型号选择、安装倾角、阵列间距等设计参数作为优化变量，以年发电量最大化为目标函数，同时考虑投资成本约束，构建多目标优化模型。通过PVsyst软件进行发电量仿真，结合MATLAB编程软件实现PSO算法优化求解。仿真结果表明，与传统设计方法相比，提出的智能优化方法可使新建2 640 MW光伏电站年发电量提升3.2%，达到41.26×10⁸ kW·h，投资回收期缩短0.5年。项目建成后每年可减少CO₂排放量约7.176×10⁷ t，具有显著的经济效益和社会效益，为大型光伏电站智能化设计提供了新思路。

元宇宙是下一代互联网的终极状态，是与现实世界互联的沉浸式虚拟世界，其用途包括数字孪生场景下的实时渲染，以及遵循物理定律的高精度模拟仿真，正不断影响着整个世界。碳捕集、封存与利用技术（CCUS）是中国实现“双碳”目标的重要技术之一，与传统的碳捕集和封存技术（CCS）相比，具有经济收益与现实可操作性。目前CCUS技术在工程规范化上存在不足导致产业化成本高昂，对当今国内外CCUS技术发展现状做出总结，发现基于监督算法与无监督算法的机器学习在吸附剂的选择以及基于吸附剂的CO₂捕获过程中能够发挥巨大作用，并且利用量子计算技术进行过程模拟和优化可以以较低成本捕获CO₂。提出一种利用元宇宙技术群（尤其是机器学习）实现线上线下相结合的智能集成化管理系统作为展望未来的构想，以解决当今CCUS面临的产业化问题，全面助力CCUS实现规模化应用。

数字化是当今人类社会发展进步的新特征，数字经济也已经成为新一轮国际竞争的重点领域。中国与“一带一路”国家之间的油气贸易金额巨大，但油气跨境供应链管理模式依然相对陈旧，存在成本高、效率低、周期长、风险大的问题。针对上述问题，提出了基于区块链的适用于大规模异构供应链数据的油气供应链系统，实现了基于Springboot框架与Thymeleaf引擎模板的原型系统，验证了系统的有效性。实验显示，本系统对大规模异构供应链数据的存储开销约是常规区块链存储开销的16.7%。对缓解区块链节点的存储压力，搭建符合跨境油气贸易需求的大规模供应链系统具有借鉴价值。