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World File Search System力学
Inkeri, E.、Tynjälä, T.、Karjunen, H. (2021)。甲烷化反应器动力学对电转气系统年效率的影响。可再生能源
变量 数值 单位 参考 电解器效率（LHV） 65 % [36] 电解器 H 2 出口压力 30 bar [36] H 2 压缩多变效率 60 % [37] H 2 存储最大压力 350 bar [38] 气网压力 50 bar [39] CO 2 压缩多变效率 85 % [40] CH 4 压缩多变效率 85 % [40] 电解器标称功率 3 MW 本文 甲烷化反应器压力 10 bar [3] 甲烷化反应器温度 350 ºC [3] CO 2 源能耗 0.64 kWh/kg CO2 [41]
混合材料的微观结构与力学性能...
摘要：在本研究中，我们提出了一种混合制造工艺来生产高质量的 Ti6Al4V 零件，该工艺结合了增材粉末激光定向能量沉积 (L-DED) 用于制造预制件，随后的热锻作为热机械加工 (TMP) 步骤。在 L-DED 之后，材料在两种不同的温度 (930 ◦ C 和 1070 ◦ C) 下热成型，随后进行热处理以消除应力退火。在小子样本上进行拉伸试验，考虑到相对于 L-DED 构建方向的不同样本方向，并产生非常好的拉伸强度和延展性，类似于或优于锻造材料。所得微观结构由非常细粒、部分球化的 α 晶粒组成，平均直径约为 0.8–2.3 µ m，位于 β 相基质内，占样本的 2% 至 9%。在亚β转变温度范围内锻造后，典型的 L-DED 微观结构不再可辨别，并且增材制造 (AM) 中常见的拉伸性能各向异性显著降低。然而，在超β转变温度范围内锻造会导致机械性能的各向异性仍然存在，并且材料的拉伸强度和延展性较差。结果表明，通过将 L-DED 与 Ti6Al4V 亚β转变温度范围内的热机械加工相结合，可以获得适用于许多应用的微观结构和理想的机械性能，同时具有减少材料浪费的优势。
在存在二苯或terthihiophene的存在下硫代的电化学聚合：聚合的动力学和机制。
镍磷酸催化剂，遵循Tamao等人报告的程序。34电化学合成和环状伏安法（CV）在EG＆G PAR 273型Potentiostat/galvanostat上进行。用饱和的钙胶电极（SCE）用作参考和铂金箔作为工作和反电极，用饱和的钙胶电极（SCE）用作。 用铬酸洗涤工作电极，然后用水洗涤，并将其抛光至CA的最终平滑度。 0.1 PRM，含氧化铝抛光粉，然后用蒸馏水和乙腈彻底冲洗。 在Perkin-Elmer 1610 FTIR光谱仪上记录了聚合物-KBR颗粒的红外光谱。 使用测量电导率。用铬酸洗涤工作电极，然后用水洗涤，并将其抛光至CA的最终平滑度。0.1 PRM，含氧化铝抛光粉，然后用蒸馏水和乙腈彻底冲洗。在Perkin-Elmer 1610 FTIR光谱仪上记录了聚合物-KBR颗粒的红外光谱。使用
Operando Tem>揭示的氧化还原金属催化剂的相共存和结构动力学
迫切需要过渡到整个更可持续的社会，尤其是化学工业。[1,2]，尽管进行了深入的研究，但我们目前对催化剂的激活，稳定性能，衰老，失活和再生的过程不可能应对这一挑战。[3-14]随后，无论我们在合成和表征方法方面的进步如何，新催化剂的经验发现仍然是常态。这是一个非常低效，耗时且总体上不满意的努力。关于最佳催化剂设计的量身定制设计的主张只有在建立了对工作催化剂的结构活动相关性的原子性理解后才能实现。这要求我们首先了解反应物的化学潜力如何影响催化剂的状态，以及这些气相和温度诱导的修饰如何反馈或在催化过程中进化。为了更多地阐明催化剂和反应性物种之间的相互作用，并遵循导致催化活性，实地和实时观察到高空间分辨率的活性催化剂的出现的过程。[15,16]
确定电动汽车的空气动力学优化
Results ......................................................................................................................................... 6
非物理学家的量子力学
1. 量子现象背景下的古典物理学回顾 行星运动和原子、辐射和量化、随机过程和干涉。 2. 量子力学的数学语言 量子态、算子、矩阵、不确定性和时间演化。 3. 基本量子系统 盒中粒子、谐振子、非谐振子、隧穿。快速了解静态微扰理论。 4. 耦合量子系统 纠缠、密度矩阵、测量和退相干。快速了解费米黄金法则。 5. 探索量子腔量子电动力学、量子控制、量子非破坏性测量 6. 量子计算简介（时间允许）
通过问题理解量子力学
本书包含 300 多个量子力学问题及其解决方案，涵盖了研究生一年级物理课程中常见的主题。本书特别关注每个问题的表述，并提供详细而广泛的解决方案以帮助理解。这些问题涵盖了从基本练习到更具挑战性的应用和标准材料的扩展的一系列难度。学生需要批判性地思考，并结合以前或同时学习的物理和数学技巧来解决更具挑战性的问题。每章都以一个简短的理论部分开始，阐述正在研究的特定主题，为后续问题设定背景并激发其灵感。本书非常适合自学，或作为高年级本科生和研究生及其导师现有量子力学教科书的有益补充。
自主量子设备：什么时候可以实现，而无需额外的热力学成本
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中，Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中，Boreskov Institute在其中，Boreskov Institute
循环脉冲神经网络的非线性动力学与机器学习
人们对由相对少量相互作用的神经元组成的各种集合和大型神经形态系统进行了研究 [1±6]。在《Physics Uspekhi》中，许多综述介绍了使用非线性物理方法研究大脑和神经集合中的动态过程的相关主题 [7±18]。最近，对工作大脑的认知和功能特性进行建模已经成为神经动力学的前沿 [19±21]。尤其是，人们对这一主题越来越感兴趣，这与创建能够重现自然智能关键特性的人工智能系统有关 [22, 23]。为了解决这类问题，有必要建立新的动态模型，这些模型首先可以重现复杂的层次组织，其次可以重现神经元结构的可塑性，因为它们的组成以及结构之间和结构内的连接会根据信息输入的存在与否而变化。迄今为止，已经开发出两种动态建模方法 [24, 25]。其中一种方法是所谓的自上而下的方法，模型采用大脑活动模式——模拟大脑高级过程的积分变量 [20]。另一种方法自下而上，对于可以重现大脑高级功能的神经结构模型，首先，基于对神经元和结构之间连接的真实描述，建立单个神经元的模型 [25, 26]。显然，这两种方法的生物学相关模型都应该基于实验数据。在神经生理学家对大脑进行的实验研究中，神经元的活动是在受试者休息时或受试者执行某项任务时记录的。基于实验数据的模型可以通过两种方式开发。第一种是数据驱动建模，即重建一个动态系统，该系统产生的时间序列在数量上接近实验记录的时间序列。第二种方式是基于所考虑的行为问题建模，即
