energy report(华讯股票股吧)
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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。
*ST华讯2022年4月28日在一季度报告中披露，截至2022年3月31日公司股东户数为4.55万户，较上期（2021年12月31日）减少92户，减幅为0.20%。
*ST华讯股东户数低于行业平均水平。根据Choice数据，截至2022年3月31日国防军工行业上市公司平均股东户数为5.42万户。其中，公司股东户数处于2.5万~4.5万区间占比*，为24.35%。
国防军工行业股东户数分布
股东户数与股价
2021年3月31日至今，公司股东户数有所下降，区间跌幅为0.84%。2021年3月31日至2022年3月31日区间股价下降36.16%。
股东户数及股价
股东户数与股本
截至2022年3月31日，公司*总股本为7.66亿股，其中流通股本为7.53亿股。*户均持有流通股数为1.65万，较上期略有上升；户均流通股市值为1.87万元。
户均持股金额
*ST华讯户均持有流通市值低于行业平均水平。根据Choice数据，截至2022年3月31日，国防军工行业A股上市公司平均户均持有流通股市值为37.07万元。其中，23.48%的公司户均持有流通股市值在12.5万~27.5万区间内。
国防军工行业户均流通市值分布
免责声明：本文基于大数据生产，仅供参考，不构成任何投资建议，据此操作风险自担。
南京工业大学邵宗平/周嵬AFM：基面和边缘位点活化促进层状钴氧化物OER性能
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近年来，层状结构氧化物在电催化OER领域得到了一定的关注。然而，研究表明层状结构的CoO2平面边缘才是主要的活性中心，DFT计算也表明层状钴氧化物（AxCoO2）的大量平板内部位点展现出对中间体过强的吸附能，这不利于O2的释放。近日，南京工业大学邵宗平教授、周嵬教授提出了一种阳离子交换策略，基于层状化合物（LiCoO2、NaCoO2和KCoO2）的层间距的差异，选择性的溶解A位的碱金属离子，并在CoO2表面沉积以及层间插入Fe3+。这种简单的处理方式形成的边缘Co-Fe双活性位点以及由于Fe3+的插入诱导的CoO2层上电荷重排使得处理后的催化剂性能大幅度提高。
背景介绍
层状的LiCoO2、NaCoO2以及KCoO2是电池领域研究较为广泛的阴极材料。这一类材料的结构都是由边缘共享的CoO2八面体层层叠加而成，碱离子插入其中。在电解水OER领域，早期对A位的电化学脱除以及B位的掺杂研究较多，特别是层状的LiCoO2和NaCoO2。比如，Fe掺杂后的LiCo0.8Fe0.2O2和Na0.86Co0.95Fe0.05O2的活性相比于原始的催化剂提高了几倍。DFT计算表明脱锂后的性能提升主要来源于更多暴露的边缘位点，而平板内部的位点的催化活性并不高。考虑到在整个AxCoO2结构内大比例的CoO2平板内部位点，活化内部惰性位点能够大幅度提高电催化活性。基于此，南京工业大学邵宗平教授、周嵬教授开发了一种活化平面内惰性位点的阳离子交换策略，处理后的催化剂显示出大幅度提高的催化活性。在这项工作中，将制备好的LC、NC和KC（LiCoO2、NaCoO2和KCoO2）层状氧化物浸入超声辅助的FeCl3溶液中，由于FeCl3溶液的强酸性，溶液中的H+会攻击层间的碱性Li+、Na+和K+，同时，部分Fe3+进入层间被水解并沉积在层状结构表面。值得注意的是，由于Li+、Na+和K+的半径差异而导致的LC、NC和KC层间距的不同，水解并沉积的Fe3+的数量是不同的。Li+的半径和Fe3+的半径相近，在脱锂的同时能够进入层间的Fe3+的数量极其有限；Na+的半径较大，在受到H+攻击而部分脱除时，Fe3+进入层间的阻力较小；K+具有比Fe3+大两倍多的半径，Fe3+近乎自由的在层间出入，因此在处理后的KC中可以看到最多的Fe的分布。根据层间阳离子剩余量的不同，晶体结构趋于无定型化。这种阳离子交换策略使得处理后的催化剂（LCF、NCF和KCF）性能大幅度提高，主要归因于这两点：1）在其表面边缘形成了Co-Fe双活性位点；2）层间的Fe3+诱导CoO2平板上电荷重新分布，优化了吸附能。
图文解析
图1. 阳离子交换策略前后催化剂的XRD以及SEM：初始的三个样品LC、NC和KC呈现标准的衍射图谱。LC经过FeCl3溶液处理后，其衍射峰没有明显的变化，表明其仍然具备晶体结构；NC在处理过后可以明显的看到各个衍射峰均有不同程度的减弱甚至消失；KC的结构改变最为明显，且几乎呈现无定形趋势。SEM图显示，在经过FeCl3处理后，LC、NC和KC的形貌均发生了一定的变化。原本清晰地层状结构出现不同程度的坍塌。经过FeCl3处理后的LC仍然可以看到清晰的层状结构，由于Fe3+不易进入层间，较多的Li+仍然在层间维持着二维的结构框架，Fe3+被水解后基本沉积在外层表面。经过FeCl3处理后的NC有变薄的迹象，由于大量的钠离子溶解到溶液中，层状结构部分分离，Fe3+水解并沉积在这些层状表面。KC可以清晰地看到近似六边形的形貌以及类似书页的层状结构，在经过FeCl3处理后，由于Fe3+极易进入层间，并且大量的K+浸入到溶液中，层状结构大面积崩塌，大量的Fe3+水解后沉积在崩塌后的层状结构表面。
图2. 阳离子交换策略前后催化剂的TEM以及Raman图谱：TEM图像显示出清晰的晶格条纹。在处理后的LCF样品中，对应的003衍射晶面的晶格间距为0.470 nm，相比于处理前没有明显的变化。在NCF中发现对应的衍射晶面的晶格间距为0.550 nm，相比于处理前的NC略有增大，这与XRD对应的衍射峰向小角度偏移一致。实际上，由于NC层间的Na+的大量的浸出，CoO2层间的相互作用减弱，同时由于Fe3+进入，层与层之间出现轻微的分离趋势。处理后的KCF则呈现无定形化。能量色散X射线光谱图显示，LCF、NCF和KCF中的Co、Fe、O以及对应的碱金属元素均匀的分散在样品中。Raman光谱提供了更多这方面的信息。处理后的LCF样品的Raman光谱的Eg和A1g有轻微的红移，这是部分的Li+浸出使得CoO2层间静电排斥作用增强导致的。而处理后的NCF样品的五个Raman特征峰均向高频率方向轻微偏移，表明了Fe3+在CoO2层间的插入。KCF的Raman光谱的特征峰强降低以及峰宽增加，意味着原本的长程有序的结构遭到了破坏。
图3. 阳离子交换反应前后的OER性能：在处理前后的六个样品中KCF表现出*异的性能，10 mA cm-2电流密度下的过电位为290 mV，稳态测试的Tafel斜率为50 mV。在1.58 V的电位下，KCF的质量活性提高了44倍。在10 mA cm-2的电流密度下，KCF在圆盘电极上也表现出*的稳定性。
图4.阳离子交换反应前后六个样品的Co和Fe的EXAFS图谱以及电荷重排的示意图：处理后三个样品的最近的Co-O、Co-M的配位数均有所降低，表明了处理后样品的晶体结构遭到破坏。而在4-5 Å对应的Co-O、Co-M配位峰均向更大的距离处移动，尤其是KCF，*的偏移表明了其长程有序的结构的大量破坏。Fe的配位结构与Fe3O4非常接近，位于1.5、 2.6和3.1 Å 的配位壳层分别是 Fe–O、Fe–M (八面体,FeO6)和Fe–M (四面体,FeO4)，这也表明了Fe3+在CoO2层间的插入。普遍认为，当与氧共价的A位碱金属离子从层间脱除时，为了平衡层间电荷，B位的Co离子会自发的进行电荷补偿。XPS结果也表明了处理后的Co价态的提高以及活性氧物种(O22-/O-)含量的增加。同时由于层间Fe离子的插入，一个Fe3+可以补偿三个A位碱金属离子，Co和Fe离子间也会产生强电荷相互作用。基于此，处理后的催化剂的CoO2板上，在FeO4与Co的连接处，大量的电荷分布使得这里的电荷密度高于其他的地方，进而降低了该处的吸附能，有利于O2的释放。
总结与展望
此项工作开发了一种促进层状钴氧化物OER性能的阳离子交换策略。这种阳离子交换反应使得处理后的材料产生大量的Co-Fe边缘活性位点以及诱导CoO2层间电荷重排，这也是性能提升的主要原因。考虑到大量的层状结构氧化物，这种阳离子交换策略可以开发大量新颖的催化剂。
通讯作者介绍
周嵬，男，南京工业大学化工学院，材料化学工程国家重点实验室教授，博士生导师，海外高层次引进人才，江苏特聘教授，江苏省杰出青年基金获得者，江苏双创人才计划和双创团队领军人才获得者。2009年博士毕业于南京工业大学化学工程专业，博士论文获“全国百篇*博士论文提名奖”。博士毕业后获得澳大利亚基金委授予的澳大利亚国家博士后职位（Australian Postdoctoral Research Fellow）于2010年赴昆士兰大学从事研究工作，2015年加入南京工业大学。2015年获江苏省科学技术奖二等奖（2/5），2018-2020年度爱思唯尔“中国高被引学者”。研究方向包括：低温固体氧化物燃料电池关键材料；质子交换膜燃料电池催化剂设计和规模化制备技术；新型电解水催化剂；电化学二氧化碳还原；直接碳燃料电池；分布式热电联供燃料电池系统。迄今在国际主流期刊上发表SCI论文300余篇，其中包括Nature、Nature Energy、Nature Communications、Science Advances等国际*刊物，论文被引用15000余次，h-index=66。
邵宗平，男，南京工业大学化工学院教授，博士生导师。1995年本科毕业于原杭州大学化学系（现浙江大学理学院），2000年毕业于中科院大连化物所获博士学位，2000年8月-2005年7月分别于法国科学研究中心和美国加州理工学院从事博士后研究，2005年7月加入南京工业大学。在能源储存和环境催化领域长期从事高质量的、创新性的研究。到目前为止，在燃料电池、锂离子电池、低温催化、水处理、太阳能电池、混合导体透氧膜等方向具有丰富的研究经验。目前在国际主流期刊包括Nature，Nature Energy，Nature Communications，Science Advance等上发表论文700余篇。发表的论文引用40000余次，H-index为93；出版专著1本以及另外4本书中的重要章节。分别于2014、2017-2020年入选汤森路透工程领域全球高被引科学家，2015-2020年连续入选爱思唯尔中国高被引学者能源领域。是国际期刊Energy & Fuels、Materials Reports: Energy副主编，是《南京工业大学学报（自然科学版）》、Scientific Report、Energy Science & Engineering及材料导报、热科学与技术等学术期刊编委，是Journal of Materials Chemistry A、Energy Materials、Exploration、Nanomaterials等期刊的顾问编委。
sci ssci收稿
能源环境领域
Environmental Science & Technology Letters（中科院1区 IF=7.6）
Energy Reports SCIE（中科院2区 IF=6.9）
ENVIRONMENTAL TECHNOLOGY SCIE（中科院4区 IF=3.2）
Journal of Energy Storage（中科院2区 IF=6.6）
地质海洋、农业森林领域
Geoscience Data Journal SCIE（中科院3区 IF=1.8）
Ocean Engineering SCIE（中科院3区 IF=3.8）
Agricultural and Forest Entomology（中科院3区 IF=2.5）
Annals of Forest Science（中科院2区 IF=2.6）
计算机、图像、人工智能领域
Frontiers of Computer Science SCIE（中科院2区 IF=2）
Image and Vision Computing SCIE（中科院3区 IF=2.8）
ACM Transactions on Sensor Networks SCIE（中科院3区 IF=2.3）
Journal of Artificial Intelligence Research（中科院4区 IF=2.8）
控制、测量、优化工程领域
Optimization and Engineering SCIE（中科院4区 IF=2.8）
Measurement Science and Technology SCIE（中科院4区 IF=2）
International Journal of Control Automation and Systems（中科院3区 IF=3.3）
教育、经管、医学领域
Progress in Cardiovascular Diseases SCIE（中科院2区 IF=8.2）
Journal of Science Education and Technology（中科院3区 IF=2.3）
Operations Research Letters（中科院4区 IF=1.2）
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