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T＆E电池风险报告 最终CRM ACT职位纸 提高对电动汽车需求的政策 电池回收报告 T＆E电池碳足迹位置纸2023 电池金属需要电动乘客运输 可再生能源金属 2306-英国航空中的氢用途 - 最终副本 脚踏到地球 全蒸汽向前
欧洲需要制定强大的绿色工业政策，以从能源过渡中捕获经济，技术和就业价值。这应该利用欧洲的优势，例如对电动汽车，货车和卡车的强烈气候法规来创造投资确定性；以及引入绿色简化议程，以更快地批准一流的项目 - 例如更多的员工，更好的专业知识和数字化 - 而不会破坏环境保障措施。最重要的是，要有效的欧洲反应应该反映美国IRA的重点，简单性和可见性。在资源有限的情况下，应该在电池价值链（尤其是细胞，诸如阴极等组件以及将关键金属加工成的组件）上进行优先级排序，例如风和智能电网等可再生能源。没有强大的欧洲财务框架，欧洲将不会参加这些比赛（例如via the European Sovereignty Fund and reallocation of EU recovery and other funds in the short-term) that has sufficient money, focuses on production scale-up and is easy to access by companies.
简报：能源转型所需的矿物和金属
对过渡矿产市场规模的预测各不相同——国际能源署表示，在 1.5°C 的情景下，过渡矿产市场的价值将升至当今煤炭行业的价值，而国际货币基金组织则表示，这一数字将升至当今石油行业的价值。但国际能源署表示，“目前许多关键矿产的供应和投资计划远远达不到部署绿色技术所需的水平”。到目前为止，高昂的价格还不足以吸引能源转型所需的投资，除非出现供应紧缩和价格持续飙升。多份报告称，一个关键问题是政策制定者缺乏有关国家能源转型的可靠声明。国际能源署表示，“如果企业对各国的能源和气候政策没有信心，他们很可能会根据更为保守的预期做出投资决策。”
电动客运对电池金属的需求
● 到 2050 年，欧洲的累计电池需求量将比 2022 年高出 100-200 倍，相当于高达 2000 万吨的电池金属（而 2022 年的石油消耗量为 1.7 亿吨油当量）● 即使在一切如常的情况下，欧洲的需求也远远低于全球储量，相当于已知全球锂和镍储量的 11%、钴储量的 10% 和锰储量的 1%。● 使用更小的电池、减少私家车行驶里程和采用创新的化学物质（如钠离子）将使中心（或“加速”）情景下所需的电池金属量与一切如常相比减少三分之一以上。在最激进的情景下，这一数字会下降一半。● 更小的电池是带来最大影响的单一因素，或者在所有情景下原材料最多可减少四分之一。● 在供应受限的世界中，使用更小的电池和汽车不仅是环境要求，也是合理的经济和产业政策。 ● 在欧洲、国家和地方层面采取强有力的政策是关键，包括全欧盟范围内转向更小、更实惠、资源更丰富的轻型电动汽车的战略。
电池金属需要电动乘客运输
在脱碳的英国航空中，氢将是至关重要的工具。这在2022年7月发布的《零零策略及其相关文件》中得到了认可。这些包含许多氢承诺：第一个直接通过承诺实施电子甲苯亚货物作为可持续航空燃料（SAF）授权的一部分（1，而第二次）隐含和间接地是通过承诺通过在2030年在英国在英国拥有零排放路线的承诺。随后，政府提出，作为第二次SAF授权咨询的一部分，是特定的E-Kerosene submandate级别，但这是基于缺陷的假设。本文提出了有关这些目的的细节，以及提供有关我们为何决定这些细节的证据。该证据封装了现任政府已经做出的其他承诺。
从可再采矿源中提取能源过渡金属
已开采和拟开采矿床的金属矿石品位一直在下降，5 因此每单位最终金属产品产生的废弃物量增加。再开采的来源包括尾矿、废石、酸性矿山排水和相关的处理污泥、矿石加工副产品和煤灰。最常见的具有可再生能源金属再开采潜力的矿山废弃物是尾矿。6 《全球尾矿评估》7 估计，全世界有 8,500 个活跃、不活跃和已关闭的尾矿储存设施。使用该估计值并根据较少数量设施的报告量推断，全球储存的尾矿约为 217 立方公里（km3）。虽然全球储存的尾矿总量存在不确定性，但世界各地金属矿山显然不缺尾矿——但尾矿中的可再生能源金属含量以及提取这些金属的经济和环境可行性在很大程度上是未知的。
利用人工神经网络预测定向金属沉积中的高度
定向金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的金属增材制造技术，其中零件是通过使用沿预定义轨迹移动的激光束融合注入的金属粉末颗粒来制造的。刀具路径通常包括曲线或边缘部分，机器轴需要相应地减速和加速。因此，局部施加的激光能量和粉末密度在沉积过程中会发生变化，导致局部过度沉积和过热。这些偏差还受到刀具路径几何形状和工艺持续时间的影响：先前的沉积可能会在时间和空间上影响相近的刀具路径段，导致局部热量积聚，并形成与使用相同参数沉积的其他段中产生的轮廓和微观结构不同的轮廓和微观结构，这是由于几何形状和温度相关的集水轮廓所致。为了防止这些现象，需要轻量级和可扩展的模型来预测可变刀具路径的工艺行为。在本文中，我们提出了一种基于人工智能的方法来处理 Inconel 718 的工艺复杂性和多种刀具路径变化。考虑到先前定义的刀具路径，使用人工神经网络 (ANN) 来预测沉积高度。通过打印包含多个曲率和几何形状的随机刀具路径，生成了训练数据。基于训练后的模型，可以成功预测整个刀具路径的显著局部几何偏差，并且可以通过相应地调整工艺参数来预测。
金属 3D 打印用于修复钢结构
本工作采用了一种创新技术——电弧增材制造 (WAAM)，这是一种定向能量沉积技术，用于裂纹钢部件的疲劳强化。在高周疲劳载荷条件下测试了不同的带有中心裂纹的钢板，包括参考板、用 WAAM 修复的具有沉积轮廓的钢板以及用 WAAM 修复并随后进行加工以降低应力集中系数的钢板。进行了相应的有限元模拟，以更好地理解 WAAM 修复的机理。参考板上现有的中心裂纹在 94 万次循环后扩展并导致断裂，而两块 WAAM 修复板中的中心裂纹并未扩展，这是由于净横截面积增加以及沉积过程引起的压应力。然而，在第二块钢板中，由于局部应力集中，在 WAAM 轮廓根部出现了新的裂纹，疲劳寿命达到了 220 万次循环（是参考板的 2.3 倍）。另一方面，第三块钢板由于加工轮廓光滑，经受了 900 多万次疲劳循环，没有出现明显的退化。这项研究的结果表明，WAAM 修复技术在解决钢结构疲劳损伤方面具有巨大潜力。
组装金属超水的化学模板
ecent di sc o of tal s tal s up h y d r d r d i d i d i d e es p r o v id e a n e n e n e n e w r om om to r oom -te m p eary tu e e e e e e e e erc ondu o to to to rs to rs。How ever , th e i r s t r u c tu re t re nd s a nd th e c h e mi ca l d r i v ing fo rce n ee d e d to di ss o c i a t e H 2 a nd fo rm H c o va l e nt n e two rk ca nno t b e explained b y di rec t me t a l-h y d r og e n bond s .here，如何将其构成，以征求意见。By a n a l y zing high-th r oughput ca l c ul a tion res ult s of me t a l s acr o s s t h e pe r iodi c tabl e a nd in var iou s l a tti ces , w e s how th a t, a ft er rem o v ing H, th e rema ining me tal l a t t i ces ex hibit l ar g e e l ec t r on o cc up a n n a a a a a t e c int ect i a l o a ls a ls a ls a llentl y to tti ces and tti ces and tti ces and t e i r w ave fun c tion s li ke li ke a te m p te m pl a t te m pl a t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t te t t t t te m pl a t te。fu r therm o re，在3 d ar o ma ti c构建单位的s i s tti c e s c上，在a r e g e g e e tabiliz e d b y c y c h em i ca e em i ca l t em t em t e em t e em t e e e t a e e t a l s n ear t e s s s s s -d b b b b d b r d er th e t e e t e e s the。Thi s th e or y can n a tu ra ll y ex pl a in th e s t a bilit y a nd s t r u c tu re t re nd s of s up er h y d r id es a nd gr eat l y enhance th e e ffi c i e n cy of p re di c ting n e w ma t er i a l s , s u c h as two-m eta l supe r h y d r id es .
基于机器学习的直接金属沉积中复杂刀具路径的轨道高度预测
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而，通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里，能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法，该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证，刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
直接金属沉积中基于神经网络的过程模型的迁移学习
增材制造工艺在工业领域越来越重要。特别是直接金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的制造技术，因为它可以实现广泛的应用，例如从头开始制造零件、在传统加工的原始零件上添加材料，甚至高效修复高价值零件 [1]。除了许多优点外，该工艺的可控性仍然很困难，导致内部缺陷、几何偏差或微观结构不均匀。相变、粉末-气体动力学和参数不确定性等多种物理现象会影响工艺行为并使工艺处理复杂化。因此，需要进行大量的实验活动来确定具有可接受几何和材料性能的工艺参数