摘要 利用源自农业废弃物的产品作为低成本吸附材料去除有机或无机污染物是理想的选择,因为这些材料在许多国家都很容易获得。这项研究旨在制备由纳米复合材料 OPBA / 膨润土 / TiO 2 制成的环境友好型吸附剂。采用共沉淀法制备 OPBA,在膨润土制备中添加 CTAB 表面活性剂。同时,采用溶胶-凝胶法制造 TiO 2 。通过 XRD、FTIR、SEM 和 BET 进行表征。吸附剂光谱没有显示吸收的显著变化,其中 OH 键变弱是由于膨润土层间存在 TiO 2 造成的。另一种可能性是由于煅烧和加热的影响。H 2 O 中的 OH 基团在层间被羟基化和脱水。 OPBA/TiO 2 /Bentonite复合材料的形成并没有明显改变TiO 2 的结晶性,证明OPBA和Bentonite的加入并没有降低光催化活性,整个样品的形貌为片状结构,且存在孔隙;在Bentonite/TiO 2 中加入OPBA导致样品的比表面积降低。
b'lithium-o 2(li o 2)细胞是一类引人入胜的LI金属空气电池,具有最高的理论特异性能密度(3500 WHKG 1)。[1]尽管如此,直到他们的商业化成为现实,仍然需要漫长的旅程。从物质的角度来看,已经在开发更有效的电解质方面做出了许多努力,这些电解质符合广泛的属性,例如高离子电导率或更环保的电解质。[2]从这个意义上讲,由于良好的运输特性,非挥发性,低毒性的结合,离子液体(ILS)似乎是常规易燃有机溶剂的一个很好的替代品(请注意,需要仔细分析此特性),[3] [3]非耐受性和对超氧自由基的稳定性。[4,5]李O 2电池中研究最多的离子液体是基于咪唑 - 和吡咯烷菌的[4,6 \ xe2 \ x80 \ x939]和基于氟的牛灰(即bis(trifluororomethananesulfonyllfonyl)Imiide,tffone)。[10]最近,较少使用的四烷基铵基于ILS,例如N,N,N-二乙基-N-甲基-N-(2-甲氧亚乙基)BIS(三氟甲磺酰硫磺酰基)imide([Deme] [Deme] [deme] [tfsi]),已显示出适用于这种类型的彩色彩色彩色的物体。'
David Rejeski 是华盛顿特区环境法研究所的访问学者,也是德国柏林魏泽鲍姆研究所的副研究员,他主要负责旨在加深我们对数字经济对能源和环境影响的理解的项目。他曾担任伍德罗·威尔逊中心科学、技术和创新项目主任十多年,他的工作重点是了解新兴技术、其潜在的创新生态系统以及它们对公共政策和治理的影响和意义。研究领域包括合成生物学、纳米技术和增材制造。Rejeski 著作颇丰,曾发表在《麻省理工技术评论》、《科学》、《自然》、《工业生态学杂志》、《清洁生产杂志》、《科学与技术问题》、《技术与社会》、《增材制造》、《预见》、《环境管理》、《环境科学与政策》、《环境科学与技术》、《环境论坛》、《环境法记者》和《威尔逊季刊》上。在加入威尔逊中心之前,他曾在白宫科技政策办公室 (OSTP) 工作,负责制定和实施国家环境技术战略等一系列主题。他曾在环境保护局 (政策、规划和评估办公室) 担任未来研究部门负责人三年。他是美国国家公共行政学院 (NAPA) 研究员,也是美国大学环境政策中心董事会成员。他还曾任美国环保署国家环境政策和技术咨询委员会 (NACEPT)、美国环保署科学顾问委员会 (SAB)、美国国家科学基金会 (NSF) 环境研究和教育咨询委员会成员,并曾担任奥地利国际应用系统分析研究所 (IIASA) 客座研究员。他拥有哈佛大学和耶鲁大学公共管理和环境设计研究生学位。
这项研究旨在创建和评估基于角叉菜胶和腐烂西红柿的环保生物病房的性能,以减少B3废物。为基于角叉菜胶和烂番茄制作生物库,将五个比例的carlageenan和腐烂的西红柿混合物用于每种电池的1、2、2、3、4和5%的角叉菜胶值的组成。本研究中观察到的参数是生物库的电势差,当前强度和稳定性。添加了Carrageenan,以防止电池泄漏并保持电池稳定性。结果,生物库具有等同于商业电池的电势差值,即1.5 V,但产生的电流仍然很低。另一方面,可以将生物库应用于闹钟。Carrageenan浓度的差异对电势差,电流强度,功率,充电能力以及在壁钟上的应用以及生物对象的稳定性没有显着影响。实验是用果皮可以吸收腐烂西红柿的假设进行的,从而防止电解质泄漏。但是,所得的生物库仍在泄漏。之后,我们通过使用由腐烂的西红柿和椰子渣制成的电解质再次对其进行了修改,但是泄漏仍然相同。因此,假定由角叉菜胶和腐烂的西红柿组合制成的生物库,可以使电池更稳定并防止泄漏。这项研究预计将有助于开发环保电池以减少B3浪费,以及在工业革命时代对电池的越来越多的需求4.0。
摘要:如今,空调消耗的电量平均占全球建筑物总用电量的五分之一左右。本文旨在提供地气热交换器 (EAHX) 的使用现状,以控制能源消耗并减少对环境的影响,以响应《蒙特利尔议定书》和《京都议定书》,从而实现更清洁的能源生产,降低全球变暖潜能值 (GWP) 和臭氧消耗潜能值 (ODP)。本文对不同的特性和应用(直接或混合)进行了严格的分析和回顾。具体而言,本文回顾了文献中提出的不同混合应用,其中地气热交换器与先进系统相结合。最后,本文报告并讨论了基于物联网的 EAHX 控制系统计划,以优化能源效率和热舒适度,以适应不同时区的运行条件。
本报告为美国政府机构赞助工作的记录。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证,也不承担任何法律责任或义务,也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
2022 年 6 月 30 日,美国最高法院就西弗吉尼亚州诉美国环保署一案就应对气候变化的监管作出了重要裁决。特别是,法院根据“主要问题原则”限制了环境保护署 (EPA) 监管现有燃煤和天然气发电厂温室气体 (GHG) 排放的权力。1 该裁决可能会对气候监管领域产生连锁反应,包括对美国证券交易委员会 (SEC) 最近提出的气候披露规则提出类似的挑战。法院的裁决还可能促使拜登政府的 EPA 和其他联邦监管机构改变实现温室气体减排目标的策略,各州和地方可能会加大应对气候变化的力度。
EPA 的“睦邻”提案将改善全国各城市和县的空气质量,保护人们免受可预防的过早死亡、哮喘发作和呼吸道疾病的困扰。EPA 预计,到 2026 年,拟议规则将防止约 1,000 例过早死亡、2,400 次住院和急诊就诊、130 万例哮喘症状和 470,000 天的缺课。这些公共卫生益处源于拟议的减少氮氧化物 (NO X ) 排放量,NO X 是臭氧“烟雾”形成的关键污染物,在臭氧季节,26 个州的电力部门排放量减少 29%,重工业排放量减少 15%。睦邻提案针对的是臭氧和形成臭氧的 NO X 排放,这些排放通常通过风跨越州界,而且距离很远。受上风州污染影响的下风区(城市、郊区和农村)将受益于该提案。该提案履行了 EPA 的《清洁空气法》义务,即在各州未能满足该法案的要求,制定和执行计划以减少威胁其下风向邻居空气质量的污染时,EPA 应采取行动。 ___________________________________________________________________________ 行动摘要 2022 年 2 月 28 日,美国环境保护署 (EPA) 提议大幅减少形成臭氧的 NO X 排放。这一行动将确保提案中涵盖的 26 个州通过减少污染来满足《清洁空气法》的“睦邻”要求,这些污染是下风向各州实现和维持 2015 年臭氧国家环境空气质量标准 (NAAQS) 的问题的重要原因。本提案中的污染减少措施不仅可以挽救生命并改善美国各地受雾霾影响社区的公共健康,而且对企业、工人和消费者来说也是具有成本效益且负担得起的。为了帮助实现 2015 年臭氧 NAAQS 的健康和环境效益,EPA 提议采取多种方法。
国王工程学院全系组织了 Go GREEN 在线论文和海报展示,主题为:“我的机构要让我的校园变得绿色环保”,与钦奈国王工程学院电子俱乐部联合举办,时间为 2021 年 2 月 19 日下午 2 点至 4 点。活动以祈祷开始,电子俱乐部协调员 A.Senthil kumar 博士致欢迎辞,国王工程学院校长 T.John Oral Baskar 博士为活动发表了特别致辞。全系约有 180 名全年生参加了此次活动,约有 146 名学生和教职员工参加了此次活动,并在论文和海报展示中展示了他们的创新想法和思路,主题是 Go GREEN “我的机构要让我的校园变得绿色环保”。邀请所有部门负责人参加评审团,根据他们的评估报告宣布奖项并通过在线方式发送参与者证书,从他们的演讲中可以注意到以下几点:1.为水龙头安装压力管,这将有助于避免漏水。2.使用校园内的智能垃圾箱收集垃圾。3.在校园内使用环保交通设施。4.在校园内外种植更多树木以保持绿色校园。最后,来自所有部门的协调员对所有会议表示感谢并圆满结束了活动。
背景:复杂人工智能 (AI) 模型的构建、演进和使用需要昂贵的计算资源。虽然目前可用的高性能计算环境可以很好地支持这种复杂性,但在移动设备中部署 AI 模型(这是一种日益增长的趋势)具有挑战性。移动应用程序由计算资源较少的环境组成,因此在支持 AI 的软件工程生命周期中,设计决策存在局限性,这些决策需要平衡移动应用程序的准确性和复杂性。目标:我们的目标是系统地评估在将复杂的 AI 模型(例如神经网络)部署到具有隐含资源限制的移动设备时准确性和复杂性之间的权衡。我们旨在涵盖 (i) 设计决策对实现高精度和低资源消耗实现的影响;以及 (ii) 验证分析工具以系统地促进更环保的 AI。通过这种方式,我们旨在根据设计决策对运行中的支持 AI 的应用程序的性能进行定量分析。方法:本确认性注册报告包括一项计划,旨在进行实证研究,以量化设计决策对支持 AI 的应用程序性能的影响,并报告端到端支持 AI 的软件工程生命周期的经验。具体来说,我们将在移动应用程序中实现基于图像和基于语言的神经网络,以解决移动应用程序中的多个图像分类和文本分类问题
