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World File Search System电荷状态
硅电解质界面稳定化（...
1. 已经证明能够制造 Mg-Si zintl 化合物模型电极，并使用 XPS、STEM-EDS 和 FTIR/Raman 将 SEI 化学与硅进行比较。Q1 完成 2. 已经建立了实验和协议来了解影响硅阳极安全性的因素，特别关注硅电极上发生的高放热反应。Q1 完成 3. 已经确定了 CO2 对模型电极上 SEI 形成稳定性的影响，但检查了 SEI 性质的变化（XPS、FTIR/Raman 和定量电化学测量）作为 CO2 浓度的函数。Q2 完成 4. 已经使用 XPS、AFM/SSRM、STEM-EDS 和 FTIR/Raman 确定了 zintl 相形成机理及其对包括 Si NPs、Si 晶片、a-Si 薄膜在内的模型系统 SEI 的影响。 Q2 完成 5. 锡硅合金生产是否通过取决于该合金能否以 1g 的量制备，以及该合金的循环寿命是否比纯金属更长。 Q2 完成 6. 已经确定了 LiPAA/Si 界面的化学和界面特性（例如 Si 表面和有机材料处的化学键合性质），以及电荷（OCV，0.8V、0.4V、0.15V、0.05V）和干燥温度（100、125、150、175、200C）的关系。 Q3 7. 已经确定了粘合剂如何通过利用二维或三维模型系统改变 Si NP 尺寸和表面来改变硅电极上的应力/应变，以及电荷状态的关系。 Q3 8. 已经实施了能够比较硅阳极安全响应的协议，作为提高硅电池安全性的指标。 Q3 9. 已经发表了一篇论文，使其他研发小组能够分析硅基阳极上 SEI 的稳定性，从而使开发人员或研究人员能够不断提高硅电池的稳定性（与 Silicon Deep Dive 的共同里程碑）。Q4 10. 已经了解了形成的/可溶的 SEI 物质的性质和数量如何随电解质、粘合剂和 Si 阳极（表面
基于多任务学习的锂离子电池的多国家在线估计
摘要：基于深度学习的状态估计锂电池广泛用于电池配件系统（BMS）设计。但是，由于板载计算资源的限制，多个单州估计模型更难在实践中部署。因此，本文提出了一个多任务学习网络（MTL），将多层特征提取结构与分离的专家层相结合，用于联合估算液管电池的电荷状态（SOC）和能源状态（SOE）。MTL使用多层网络来提取功能，将任务共享与任务特定参数分开。基础LSTM最初提取时间序列特征。由任务特定和共享专家组成的分离的专家层提取了特定于多个任务的不同任务和共享功能的特征。不同专家提取的信息通过门结构融合。任务是根据特定和共享信息处理的。通过彼此共享学习知识，对多个任务进行了同时培训以提高性能。SOC和SOE在松下数据集上进行了估算，并在LG数据集上测试了该模型的泛化性能。这两个任务的平均绝对误差（MAE）值为1.01％和0.59％，均方根误差（RMSE）值分别为1.29％和0.77％。对于SOE估计任务，与单任务学习模型相比，MAE和RMSE值分别降低了0.096％和0.087％。结果显示了该方法的有效性和优势。与其他多任务学习模型相比，MAE和RMSE值的MTL模型分别降低了高达0.818％和0.938％。与单任务学习模型相比，对于SOC估计任务，MAE和RMSE值分别降低了0.051％和0.078％。MTL模型还胜过其他多任务学习模型，在MAE和RMSE值中分别达到高达0.398％和0.578％的降低。在模拟在线预测的过程中，MTL模型消耗了4.93毫秒，这比多个单任务学习模型的组合时间少，几乎与其他多任务学习模型相同。
电荷检测质谱法分析百万道尔顿大小的 DNA：纳电喷雾中的熵捕获和剪切
摘要：用传统质谱法分析核酸时，反离子会造成质量不均匀，限制可分析的 DNA 大小，因此分析起来十分复杂。在这项研究中，我们使用电荷检测质谱法分析兆道尔顿大小的 DNA，从而克服了这一限制。使用正模式电喷雾，我们发现 DNA 质粒的电荷分布截然不同。低电荷群体的电荷像紧凑的 DNA 折纸一样，而高电荷群体的电荷分布范围很广。对于高电荷群体，测量质量与 DNA 序列预期质量之间的偏差始终在 1% 左右。对于低电荷群体，偏差更大且变化更大。高电荷群体归因于随机卷曲配置中的超螺旋质粒，其宽电荷分布是由随机卷曲可以采用的丰富多样的几何形状造成的。高分辨率测量表明，随着电荷的增加，质量分布会略微向低质量方向移动。低电荷群体归因于质粒的浓缩形式。我们认为凝聚形式是由熵捕获引起的，其中随机线圈必须经历几何变化才能挤过泰勒锥并进入电喷雾液滴。对于较大的质粒，剪切（机械破碎）发生在电喷雾期间或电喷雾界面。降低盐浓度可以减少剪切。■简介质谱 (MS) 在核酸表征中发挥着重要作用。1、2 电喷雾和基质辅助激光解吸/电离 (MALDI) 都已用于将 DNA 和 RNA 离子引入气相进行分析，但 MALDI 与飞行时间 (TOF) MS 的组合应用最为广泛。例如，MALDI-TOF 继续用于表征单核苷酸多态性 (SNP)，这可提供有关疾病易感性遗传特征的重要信息。对于突变和 SNP 的分析，只需要分析小于 25 nt 的小寡核苷酸（核苷酸）。这是幸运的，因为反离子（通常是 Na +、K + 或 Mg 2+）与 DNA 和 RNA 的高电荷磷酸骨架结合，导致峰宽和灵敏度降低。已经开发出几种方法来脱盐核酸。3、4 然而，由金属离子加合引起的异质性会随着尺寸的增加而增加，并且由于电荷状态分辨率的丧失，常规 MS 不再可能分析兆道尔顿大小的 DNA 和 RNA 物种。另一方面，新型疫苗和基因疗法等新兴疗法携带着大量的遗传物质。基因组完整性对于有效的治疗是必不可少的，对完整基因组的质量测量提供了一种快速而直接的方法来检查缺失和添加。5
锂电池101
简介高级电池化学的简短历史和概述：第一个锂离子电池原型流行锂（ION）细胞类型：电池是什么？铅酸电池是由什么制成的？铅酸电池构建块铅酸电池如何工作？什么是电化学过程？什么是由锂（离子）电池制成的？锂（离子）电池构建块在典型的锂电池中有多少锂？锂电池原材料是锂（离子）电池如何工作的？锂（离子）电池电化学过程如何工作？锂电池和锂离子电池有什么区别？电池有何不同？电池技术要么是“主要”不可充电或“次要”，而且可充电！什么是主电池？什么是二次电池？电池的工作电压不同。什么是名义电压？什么是开路电压？铅酸电池的标称电压为每个细胞的2.0伏。碱性细胞的名义电压为每个细胞1.5伏。锂金属细胞的标称电压从1.50V/细胞到3.70V/细胞。锂（离子）细胞有多种化学物质，并具有不同的标称电压。NICD（镍镉）和NIMH（镍金属氢化物）细胞通常输出1.20-1.25 V/细胞名称。什么是当前？什么是权力？什么是放大器？什么是电压？什么是阻力？什么是当前？什么是权力？什么是放大器？什么是电压？什么是阻力？欧姆定律：说明当前（放大器），电阻（欧姆）和电压之间的关系。瓦特法律：说明功率（瓦特），电流（放大器）和电压之间的关系。电池具有不同的功率和能量密度？什么是权力？功率的最简单定义是“完成工作的速度”。什么是功率密度？功率密度的最简单定义是“音量单位中的功率量”或“能量可以传递的时间速率”。什么是能量？能量的最简单定义是“工作能力”“或水箱中的水”。什么是能量密度？能量密度的最简单定义是：“给定质量，体积或空间中的能量量”。能量密度以两种方式解释。什么是重量的能量密度？什么是体积能量密度？什么是有用或可用的能量？可用的能源与可用能源有何不同？温度如何影响锂电池？热量杀死所有电池！温度如何影响锂电池电化学反应？温度如何影响锂电池组件或构件？温度如何影响锂电池的电荷状态？温度如何影响锂电池自放电过程？温度如何影响锂电池电源电子设备或BMS？与铅酸相比，锂电池是否更有效，更快？您可以为锂电池充电多快？快速充电锂电池具有折衷的快速充电技术快速充电如何为锂LifePo4（LFP）电池充电如何快速充电Lithium LifePo4（LFP）电池？如何为锂LifePo4（LFP）电池充电？发现锂LifePo4（LFP）电池的电池很快。发现DLX钛锂（LTO）电池的充电非常快。如何充电发现DLX钛锂（LTO）电池磷酸铁锂（LifePo4）电池优势
InP 纳米线中 InAsP 双量子点间隧道耦合的磁调谐
嵌入纳米线波导的外延量子点 (QDs) 是单个光子和纠缠光子的理想来源，因为这些设备可以实现高收集效率和发射线纯度 1 – 4 。此外，这种架构有可能通过在纳米线内串联耦合量子点来形成量子信息处理器的构建块。具有清晰分子键合和反键合状态特征的量子点分子已被证明，其中可利用量子限制斯塔克效应 5、6 调整载流子群。这些光学活性量子点也是量子网络单元非常有希望的候选者，因为它们可以将光子量子比特中编码的量子信息传输到固态量子比特并在耦合的量子点电路中处理该信息 7 – 9 。控制点之间的隧道耦合是适当调整和执行量子比特之间量子门所需的关键特性。例如，在静电定义的量子点中，可通过为此目的设计的电门实现点间隧道耦合，并且已实现多达 9 个量子比特的线性阵列 10 。在外延量子点中，隧道耦合由量子点之间的距离决定，该距离在生长过程之后无法改变 7 、 11 – 13 。由于原子级外延生长的不确定性，这会产生可重复性问题。克服这些问题的尝试包括旨在引入受控结构变化的措施，例如激光诱导混合 14 、将发射器放置在光子腔中 13 或调整点附近的应变场 15 。这些过程可提高量子点发射器的均匀性，但是它们无法实现时间相关的调整和可寻址性。为了实现这一点，通过金属栅极将外部电场施加到量子点上，从而控制电荷状态 16 、通过斯塔克位移 5 进行光谱调谐以及通过四极场 17 控制激子精细结构。此外，最近在外延量子点中进行的电子传输实验已经证明了隧道耦合的电调谐 18 – 20 。然而，这些方法需要复杂的设备设计和工程。在本信中，我们通过施加垂直于点堆叠方向的磁场来演示点间耦合的可调谐性。我们首先对 InP 纳米线中的 InAsP 双量子点 (DQD) 进行光学磁谱分析，并确定了逆幂律，该定律控制每个点的 s 壳层发射之间的能量差，该能量差是点间距离的函数。发射能量受点成分和应变差异的影响，而点之间的耦合则在生长阶段由分隔它们的屏障厚度决定。但是，我们将证明我们可以调整对于特定状态，通过施加平行于量子点平面的磁场（即 Voigt 几何），发射能量差可在约 1 meV 的范围内按需变化。正如我们将要展示的，如果没有点之间的量子力学耦合，这种能量转移就不可能实现，我们将此结果解释为点间隧道耦合的磁场调谐是由于经典洛伦兹力的量子类似物而发生的。
Liejin Guo、Clemens Burda、Maochang Liu，“特邀编辑：太阳能驱动液体燃料和氢气发电的先进材料和设备”
传统的碳基能源转换和利用方式过于粗暴，给生态循环带来了不可逆转的破坏。对清洁、高效和可再生能源的需求促使政府和研究人员开展研究项目，旨在通过理论和技术上的科学突破，为实现能源可持续性做出贡献。例如，2019年，国家自然科学基金启动了“有序能量转换”（OEC）基础科学中心项目。该项目由西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室郭烈金教授牵头，汇集了中国许多顶尖的能源相关研究团队，特别是在太阳能制氢/燃料领域。为了进一步推进太阳能制氢/燃料领域的研究，《能源光子学杂志》第10卷第2期的这一专题包括了八篇原创研究文章，探讨了太阳能制氢或太阳能制燃料的基础和应用方面。本专题旨在介绍用于光催化、光电化学和光伏太阳能氢/太阳能液体燃料生产的先进纳米材料、器件和集成系统的研究，以及与界面和表面过程和反应机理相关的结果。本专题中有几份报告代表了这些领域。Naixu Li 等人通过合成具有片剂形态的 Ni 掺杂介孔 TiO 2 纳米晶体以及 Ag 助催化剂证明了光催化 CO 2 还原的增强效果。Jiangang Jiang 等人报告了通过两步水热法使用不同的镉前体改进一系列 3-D ZnO/CdS 光电极，从而获得了具有开放多孔形态的 3-D 结构。Yuzhou Jiang 等人研究了混合牺牲剂对两种典型光催化剂（即 gC 3 N 4 和 TiO 2 ）的氢释放的影响。张建等报道了具有Z型异质结的Fe 2 O 3 ∕gC 3 N 4 复合材料的优异光催化性能。郭鹏辉等比较了不同暴露面的ZnO的光学性能、表面电荷状态和光催化行为。贾娜娜等研究了不同热解温度对ZIF-67/海藻酸纤维制备的碳纤维涂覆Co@N掺杂多孔碳电催化活性的影响。本部分还介绍了更多应用，包括几篇关于光传输和光热系统研究的报告。张林琪等通过分析不同天气条件下的气溶胶粒子样本，展示了太阳辐射传输和参与介质的特征。白波等报道了一种光热聚甲基倍半硅氧烷-乙烯基三甲氧基硅烷-聚吡咯干凝胶，可通过一锅合成途径高效分离太阳能驱动的粘稠油/水。希望本专题中介绍的文章能够提供一些关于太阳能氢/燃料生产方面的代表性快照，从材料科学到系统工程。
ANN的SOC估计锂离子电池 orcID：2。0000-0001-7601-7851 3。0000-0003-2784-5022 4.0000-0002-1442-2365 doi：10.15199/48.2024.02.35 iot基于IoT的水表面清洁机器人 politechnikaśląska（1），politechnika lubelska（2）orcid：1。0000-0002-4279-0472; 2。0000-0003-0850-7108doi：10.15199/48.2024.05.43 Perspektywy Roz 伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。 技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
电气工程系Tahri Mohamed University，Bechar，Algeria doi：10.15199/48.2024.08.41 ANN ANN方法的SOC估算锂离子电池摘要。充电器或SOC是电动汽车的电池组对汽油量表的类似物。在包括电动汽车（EV）在内的所有电池应用中确定电荷状态至关重要。本文的目标是使用人工神经网络（ANN）估算高容量锂离子电池（LIB）的充电状态（SOC）。这是必要的，因为无法直接测量SOC；取而代之的是，必须使用可测量的电池指标（例如温度，电压和电流）来计算它。可以获得可以在不久的将来预测SOC的准确预测模型。模拟数据集和ANN模型表示同意，表明该模型的强劲性能。Streszczenie。StanNaładowania，Czyli Soc，odpowiednik wskaitnika benzyny w Zestawie akeStawieakumulatoromatorówpojazdu elektrycznego。ustalenie stanunaładowaniaakumulatoromatorówstajesięniezwykle istotne我们wszystkich zastosowaniach，w tym w tym w samochodach elektrycznych（ev）。celem tegoartykułujest wykorzystanie sztucznej sieci sieci neuronowej（ann）do oszacowania stanu stanunaładowania（soc）akumulatora litowo litowo-jonowo o jonowogo om jonowogo opojemności（lib）。开玩笑，poniewaêSocnieMioMnaZmierzyćBezpośrednio； ZamiasttegoNależygoobliczyćNapodstawiemierzalnychparametrówakumulatora，takich jak tempatura，napięcieiprąd。moêliwejest uzyskaniedokładnego模型predykcyjnego，którybędziew stanieprzewidziećsoc wnajbliêszejprzyszłości。SymulowanyZbiórDanychI Model SsnbyłyZgodne，Co wskazuje nawysokąWydajność模型。( Podejście ANN do szacowania SOC baterii litowo-jonowej ) Keywords: Electric Vehicle, State of Charge, Open Circuit Voltage, ANN Słowa kluczowe: Pojazd elektryczny, stan naładowania, napięcie obwodu otwartego, SSN I.简介运输部门正在迅速朝着电动汽车（EV）迈进，这被认为更可靠和高效，并且已经开始在市场上竞争。根据电气化程度，电动汽车包括所有AEV，更多的MEV，PHEVS（插电式混合动力汽车）和HEVS（混合电动汽车）。为电动汽车研发，生产和商业化提供的大量资金来自政府机构，学术机构，商业和公众，以满足对电动汽车的不断增长的需求。电动汽车的规格范围非常广泛。许多技术都是适合的，因为每个应用程序对电动机都有不同的需求[1]。术语“储能系统”（ESS）是指使用机械，化学，电化学和电气方法来存储由各种来源产生的盈余电能的一组设备。尽管每种技术都有自己的优点和缺点，但环境，独立系统运营商，设备制造商，最终用户，监管机构和能源服务提供商都从这些技术中受益。为了尽可能有效地计划存储系统，需要了解两条信息。随着ANN方法的应用，我们的贡献寻求：首先，准确地预测ESS将运行的时间范围内的负载配置文件。第二，使用付费（SOC）估计在计划时间
基于物联网的电池管理系统
摘要：在我们迅速发展的技术环境中，是对储能系统的有效且智能的管理至关重要的。该项目推出了现代电池管理系统模块，以优化性能，确保安全性并促进可充电电池的可持续性。利用尖端技术，例如微控制器和物联网（IoT）。可再生能源的整合以及对便携式电子设备的需求不断增长，导致人们对有效的储能解决方案的需求不断增长。该项目介绍了使用Arduino微控制器和物联网的BMS。BMS是本文中引入的，用于在充电和放电过程中连续监视和分析电池温度。BMS包括框图和使用诸如库仑计数的方法，用于估算的状态和CCCV，以进行健康评估状态。数据，包括电池状态，温度和电压，自动存储在物联网平台上的内容上，可以进行彻底的电池分析和及时的发行解决方案。关键字：存储系统，电池管理系统（BMS），物联网（IoT），电池温度监控，充电状态（SOC），健康状况（SOH），充电和排放。I.在迫在眉睫的未来中引入，电动汽车将是运输的主要形式。基于锂的可充电电池将被广泛使用。这些电池组将需要管理和不断监控，以保持电动汽车的安全性，可靠性和效率。电池管理系统（BMS）包括：（1）电池级别监控系统（2）最佳充电算法和单元/热平衡电路。电压，电流和温度测量值用于估计电池系统的所有关键状态和参数，例如电池阻抗和容量，健康状况，充电状态以及剩余的使用寿命。电动汽车中的电池（EV）由于化学反应而随着时间的推移而降低，从而降低了其能量存储能力。减轻降解，控制充电和排放曲线，尤其是在不同条件下的降解。电池寿命还受温度波动和频繁的高电荷/放电周期等因素的影响。尽管偶尔会引起安全问题，但设计具有安全功能和自动截止的精心设计的EV系统通常是安全的。可以覆盖各种电池类型并提供全面保护的灵活的电池管理系统（BMS）已成为最近电动汽车开发的重点。充电状态是安全电池充电和放电的关键参数。它代表电池相对于其额定容量的电流容量。SOC有助于管理电压，电流，温度和其他与电池相关的数据。准确的SOC计算可防止过度充电和过滤，这可能会损坏电池。此外，储能解决方案的安全性和可持续性是最重要的关注点，尤其是在电动汽车，可再生能源网和便携式电子小工具等应用中。II。 文学评论T. Sirisha等。II。文学评论T. Sirisha等。在[1]中讨论电池对电动汽车的重要性的重要性，并引入了电池管理系统（BMS），以帮助确保电池系统的安全性和最佳性能。BMS旨在始终监视电池，并在充电和放电期间测量每个电池电池的温度。使用库仑计数法实施了电荷状态（SOC）估计，并且使用CCCV确定电池的健康状况（SOH）。该论文还讨论了物联网在“ Thing Thing of Things Speak”上自动存储电池，温度和电压数据的使用。作者强调了对电池进行彻底调查以快速解决可能出现的任何问题的重要性。总体而言，该论文提供了
Chang等。 1尾层水分子的定量... 聚合引起的氨基的不对称电荷状态... 介导的环呼定分解聚合：合成... 增强学习的预计钟声方程 边缘平衡：快速服务或无服务 碳点的特性与来自'... 的小分子的特性 金属中的框架控制单线裂变... 工程IPMC传感器：建模，表征和应用可穿戴的姿势锻炼 植物根渗出液和根际细菌群落随邻居上下文转移 带有物理信息的神经网络的时间依赖性狄拉克方程：计算和属性 通过比较反馈为个性化的多目标决策引起用户偏好 侧翼序列共转换在调节扭曲... 与Heteroskedastic的事件的机器学习... “使用门fisher创建，分析和可视化系统基因组数据集”。在：当前协议 谐振光增强了Fermionic超流体QED模拟器中的相干性 聚（乙二醇） - 丙烯（丙二醇）三嵌段共聚物对水泥糊的自源收缩和特性的影响 单词识别中整体处理的发展出现
Chang等。 8读数为14.5±2。 为简单起见，我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。Chang等。8读数为14.5±2。为简单起见，我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。
EES电池-RSC Publishing 通过插环的分解去聚合的聚芬蛋白化学回收 RSC可持续性 - 皇家化学学会 结合了微生物燃料电池的湿地（CW ... ） 绿色光反应性光电化学感测纳米植物基于铜钴矿纳米棒，用于对食物样品中呋喃唑酮抗生素残留的超敏感检测 能源与环境科学-RSC出版 全范数氧化还原流量电池的开路电压是从UV-VIS光谱获得的电荷状态的函数 纳米级-RSC Publishing 环境科学-RSC出版 文化遗产保护的新的可持续聚合物和低聚物 化学科学-RSC出版 可持续食品技术-RSC出版 绿色化学-RSC出版 RSC应用聚合物 芯片上的实验室-RSC Publishing 用气态二氧化碳捕获的生物质堆肥 绿色化学-RSC出版 多孔材料的逆设计：扩散模型方法 南极生态系统中的环境污染和气候变化：更新的概述 生物活性的趋势-RSC Publishing
更广泛的上下文电池供电的电动汽车是将运输集成到电网中的有前途的解决方案。但是，尚未广泛采用电动汽车的消费者，部分原因是成本较高，车辆行驶里程较小以及充电的不便。可以鼓励使用电动汽车的新电池化学的重要目标包括低成本，大型驾驶范围，许多周期和长架子。带有石墨阳极的电流，可充电的锂离子电池的能量密度太低，无法达到前两个目标，但是诸如硅等不同的阳极化学物质可以实现成本和范围目标。在硅阳极可以替代石墨阳极之前，仍然存在障碍，但是，由于静电期间硅体积较大及其高反应性表面的大量膨胀，这两者都会导致不可逆的容量损失。