On the Evaluation of Charge Transport and Reaction Kinetics in Z- Scheme Semiconductor Particles for Solar Water Splitting Rohini Bala Chandran, Shane Ardo and Adam Z. Weber © 2017 ECS - The Electrochemical Society ECS Meeting Abstracts, Volume MA2017-02, L02-Photocatalysts, Photoelectrochemical Cells and Solar Fuels 8 Citation Rohini Bala Chandran等人2017年会议。abstr。MA2017-02 1871 DOI 10.1149/MA2017-02/42/1871抽象太阳能分解是一种有前途的方法,可以以稳定的化学键的形式转换和存储太阳能。 在此处考虑,在存在可溶性氧化还原式穿梭的情况下,悬浮在水溶液中的半导体颗粒(光催化剂)的串联粒子 - 悬浮反应器设计1(如图1所示)。 使用设备尺度的数值模型1,我们确定了反应器的设计和光催化剂和氧化还原式班车的浓度,可通过扩散驱动的物种运输产生高达3.8%的太阳能到氢转化效率。 通过自然对流促进物种混合预测,较高的能量转化效率。 在此设计中,每个半导体粒子都被电解质润湿,电解质至少包含四种化学物种,这些化学物质可以参与颗粒表面上的氧化还原反应。 因此,选择性表面催化对于达到高太阳能到氢转化效率至关重要。 在本研究中,我们开发了一个数值模型,以评估球形半导体粒子内以及跨半导体 - 电解质电解质界面的光生电荷接载体的转运和动力学。 Z. 见面。 abstr。MA2017-02 1871 DOI 10.1149/MA2017-02/42/1871抽象太阳能分解是一种有前途的方法,可以以稳定的化学键的形式转换和存储太阳能。在此处考虑,在存在可溶性氧化还原式穿梭的情况下,悬浮在水溶液中的半导体颗粒(光催化剂)的串联粒子 - 悬浮反应器设计1(如图1所示)。使用设备尺度的数值模型1,我们确定了反应器的设计和光催化剂和氧化还原式班车的浓度,可通过扩散驱动的物种运输产生高达3.8%的太阳能到氢转化效率。通过自然对流促进物种混合预测,较高的能量转化效率。在此设计中,每个半导体粒子都被电解质润湿,电解质至少包含四种化学物种,这些化学物质可以参与颗粒表面上的氧化还原反应。因此,选择性表面催化对于达到高太阳能到氢转化效率至关重要。在本研究中,我们开发了一个数值模型,以评估球形半导体粒子内以及跨半导体 - 电解质电解质界面的光生电荷接载体的转运和动力学。Z.见面。abstr。通过与电荷载体传输方程保持一致的泊松玻尔兹曼方程自我来获得粒子内的电势分布。在半导体 - 电解质界面上大多数和少数电荷载体的通量考虑了界面上的所有合理的氧化还原反应。建模结果阐明了反应选择性不仅对动力学参数的依赖性,还阐明了诸如辐照度,工作温度,粒径,重组途径和电解质电解化学电位等变量。结果进一步解释,以确定策略以提高Z-Scheme水分分割系统的能量转换效率。参考文献(1)Chandran,R。B。;布雷恩(Breen); Shao,Y。; Ardo,S。;韦伯,A。2016,MA2016-01(38),1919– 1919年。2016,MA2016-01(38),1919– 1919年。
近年来,由于电动汽车,可再生能源和其他相关场的快速开发,锂离子电池已被广泛用作重要的储能装置。但是,锂离子电池在使用过程中产生大量热量。此外,高温可以严重影响电池的性能和安全性。基于此背景,本论文旨在研究锂离子电池的热特性及其在不同散热场景下的温度分布,并提出有效的热去除方案。通过审查相关的研究和基本原理,建立了数值模型,并为锂离子电池组进行了数值模拟。对于空冷的散热条件,提出了四个不同的入口和出口布局方案,并评估了散热效果。另外,探索了不同参数对冷却效果的影响。
摘要:当需要用概率方法评估城市隧道与邻近结构的相互作用时,计算能力是数值模型面临的重要挑战。因此,即使样本数量较少,智能采样算法也可以成为获得结果领域更好知识的盟友。无论如何,当采样有限时,风险评估也会受到限制。在这种情况下,人工智能 (AI) 可以通过插入结果并快速生成更大的样本来填补风险分析中的一个重要空白。人工智能算法的目标是找到一个近似函数(也称为替代模型),该函数可以重现原始数值模拟行为并且可以更快地进行评估。该函数是通过在智能采样技术获得的特殊点执行多次模拟来构建的。本文使用了一个假设案例来验证方法建议。它涉及一条深度约为三倍直径的隧道的连续挖掘,与一座七层楼的建筑物相互作用。首先,对三维数值模型 (FEM) 进行确定性求解,然后对其域和网格进行细化。之后,从 FEM 软件中以数值方式获得另外 170 个解决方案,并对所涉及的随机变量进行策略性抽样。接下来,基于 31 种人工智能技术,评估哪些变量对于预测周围建筑物地基元件的垂直位移量级最重要。然后,一旦选出了最重要的变量,就再次对 31 种人工智能技术进行训练和测试,以确定 R 平方最小的技术。最后,使用这种最佳拟合算法,可以使用大量样本(大小约为 10 7 )来计算失败的概率。这些样本用于说明简单蒙特卡罗抽样 (MC) 和拉丁超立方抽样 (LHS) 的收敛性。本文的主要贡献是方法论上的;因此,该新程序可以汇总到与隧道相关问题相关的最先进的风险评估方法中。
金属零件的定向能量沉积(DED)添加剂制造过程越来越流行,并且由于它们制造大尺寸的一部分的潜力而被广泛接受。由于过程物理学而获得的复杂热循环导致残留应力和失真的积累。但是,为了准确地对大零件的金属沉积传热进行建模,数值模型会导致不切实际的计算时间。在这项工作中,开发了具有安静/主动元件激活的3D瞬时元素模型,用于建模金属沉积传热过程。为了准确地模拟移动热源,戈德克的双椭圆形模型的实现是用足够小的模拟时间增量来实现的,从而使激光在每个增量过程中移动其半径的距离。考虑使用不同工艺参数制造的不锈钢316L的薄壁壁,用COMSOL 5.6多物理软件获得的数值结果通过在制造20层的底物上记录的实验温度数据成功验证。为了减少计算时间,实现了整个路径上的热源的拉长椭圆形热输入模型。已经发现,通过采取如此大的时间增量,数值模型会产生不准确的结果。因此,该轨道分为几个子轨道,每个子轨道都以一个模拟增量应用。另外,引入了校正因子,该校正因子进一步减少了伸长热源的计算误差。在这项工作中,进行了调查,以发现正确的模拟时间增量或子轨道大小,从而导致计算时间减少(5 - 10次),但仍会产生非常准确的结果(低于温度相对误差的10%)。最后,在发现正确的时间增量大小和校正因子值以减少计算时间产生准确结果的情况下,还建立了新的相关性。
详细描述了船体、龙骨、龙骨线、塔架、涡轮机和悬链线系泊系统。其中包括尺寸、质量、惯性、结构特性和操作条件。该设备的规格基于 2018-2019 年缅因大学进行的模型测试中使用的缩放版本。数值模型旨在尽可能与实验相似,以便进行有效的验证比较;确定了实验中可能存在的不确定性来源。提供了物理测试的描述,包括一些摘要响应值。规定了数值工作的预期载荷工况。这些包括平衡、自由衰减、仅风、仅波浪以及风浪组合条件。风浪环境是通过统计和测量的时间序列来定义的。
摘要:技术路线图领域的最新贡献通常旨在应用各种数值模型和工具来促进路线图过程并丰富其成果。这种趋势导致了所谓的基于模型的技术路线图的出现。我们认为它是传统基于文档的范式的未来发展。支持基于模型的路线图的一般方法之一是开发路线图的元模型,该元模型将独立于应用环境对其进行定义并将其链接到现有的路线图文献。在本文中,我们尝试通过概括和形式化现有的基于文档的路线图来创建这样的元模型。我们通过重现文献中的三个非常不同的路线图来验证我们的元模型,这些路线图未包含在创建元模型的路线图集中。
•该报告在第5条(和其他地方)中指出,评估是“行业标准”。正如申请人在先前的表示中强调的那样,没有行业标准方法来评估尾流效果。虽然用于告知该报告的模型是在离岸风车行业中使用的一个模型,但也有许多其他模型。每个模型都使用不同的建模方法,例如“工程模型”(一系列复杂性,通常使用来自操作风电场的功率数据进行经验调整)和更高的效率“数值模型”(例如基于计算流体动力学原理(CFD))。对不同模型提供商的方法也有多种变体 - 评估中使用的模型可以视为一种工程模型,在整个离岸行业中都有许多替代方法。
用聚焦的连续波激光照射水溶液会在液体中产生强烈的局部加热,从而导致气泡成核,也称为热空化。在气泡生长过程中,周围的液体通过喷嘴从限制微流体通道中排出,形成射流。使用超快速成像技术对产生的液体射流的特性进行成像。在这里,我们提供了射流形状和速度的现象学描述,并将它们与边界积分数值模型进行了比较。我们定义了参数范围、变化的射流速度、锥度几何形状和液体体积,以实现最佳打印、注射和喷雾应用。这些结果对于基于微流体热空化设计节能无针喷射器非常重要。
背景环境科学学院提供了环境科学硕士学位,使候选人可以专门研究林业和环境管理,渔业和水生科学,水资源管理,卫生,城市和区域规划以及地理信息(GIS)的特定环境问题。该计划旨在建立专业人士的能力,以发现可持续管理自然资源,增值以及计划和管理城市和农村环境的创新和可靠的方式。在环境科学方面的研究将使毕业生具有有用的可转移技能,以收集,分析,解释和存在通常多样化的数据集并使用分析工具,例如在就业市场中有价值的数值模型。该计划还将为候选人提供做出和参与经常复杂决策并评估与社会和环境管理相关的风险的能力。
图2为直接能量沉积过程中单通道单层熔覆层的外观图及相应时刻的熔池XZ截面和YZ截面图(红色虚线框内为XZ截面,黑色虚线框内为YZ截面)。从图2(a)可以看出,t=0.13时基体处于预热状态,这是为了保证粉末颗粒在熔池中初步完全熔化。由图可知,热源作用于基体时,基体受热比较均匀,热影响区具有很高的对称性,说明高斯热源在数值模型中具有良好的效果。随着金属粉末颗粒进入熔池,熔覆层逐渐形成,熔池最高温度可达3000K左右,如图2(b)所示。