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通过硝化钾和硫酸铵的硝酸化合成二硝基胺的合成。硫酸塑料对ADN纯度的影响
Nazeri，Gholam Hossein； Mastour，Ramin* +; Fayaznia，穆罕默德； Parviz高级材料研究中心Keyghobadi，P.O。 框16765-3574 Tehran，I.R。 伊朗摘要：使用-30°C的硫酸和硝酸混合物进行硫氨酸钾的硝化。 以硫酸与硝酸的摩尔比（1：3.5）优化了反应时间。 通过将钾变成硫铵的钾产量差异。 发现产品的产率和纯度都从磺胺钾开始。 关键词：硫钾钾，二硝基酸，硝酸，二硝基铵，二硝基钾。 引言Dinitramide Salts是一种独特的氮气氧，于1988年首次发现[1,2]。 二硝酰胺盐具有较高的氧气含量，并在不同的柜台上制备，包括铯，铵和肼盐。 二硝基胺阴离子的弹药盐（NH 4 N（NO 2）2）或ADN比硝酸铵具有热敏感性和更敏感的敏感性，但比相关的相关的n-n-n-n-dinitro衍生物（如谷氨酸氨基酸铵（如杏仁粉）（如杏仁粉（r-n（r-n（r-n（r-n（r-n（r-n no 2），2）2）），它比相关的n-n-n-n-dinitro衍生物更稳定。 二硝酸根阴离子与各种阳离子形成富含氧气的盐的能力使其成为固体推进剂中能量氧化剂发展的有前途的候选者。 该化合物的潜在实际用途是替代高氯酸铵Nazeri，Gholam Hossein； Mastour，Ramin* +; Fayaznia，穆罕默德； Parviz高级材料研究中心Keyghobadi，P.O。框16765-3574 Tehran，I.R。 伊朗摘要：使用-30°C的硫酸和硝酸混合物进行硫氨酸钾的硝化。 以硫酸与硝酸的摩尔比（1：3.5）优化了反应时间。 通过将钾变成硫铵的钾产量差异。 发现产品的产率和纯度都从磺胺钾开始。 关键词：硫钾钾，二硝基酸，硝酸，二硝基铵，二硝基钾。 引言Dinitramide Salts是一种独特的氮气氧，于1988年首次发现[1,2]。 二硝酰胺盐具有较高的氧气含量，并在不同的柜台上制备，包括铯，铵和肼盐。 二硝基胺阴离子的弹药盐（NH 4 N（NO 2）2）或ADN比硝酸铵具有热敏感性和更敏感的敏感性，但比相关的相关的n-n-n-n-dinitro衍生物（如谷氨酸氨基酸铵（如杏仁粉）（如杏仁粉（r-n（r-n（r-n（r-n（r-n（r-n no 2），2）2）），它比相关的n-n-n-n-dinitro衍生物更稳定。 二硝酸根阴离子与各种阳离子形成富含氧气的盐的能力使其成为固体推进剂中能量氧化剂发展的有前途的候选者。 该化合物的潜在实际用途是替代高氯酸铵框16765-3574 Tehran，I.R。伊朗摘要：使用-30°C的硫酸和硝酸混合物进行硫氨酸钾的硝化。以硫酸与硝酸的摩尔比（1：3.5）优化了反应时间。通过将钾变成硫铵的钾产量差异。发现产品的产率和纯度都从磺胺钾开始。关键词：硫钾钾，二硝基酸，硝酸，二硝基铵，二硝基钾。引言Dinitramide Salts是一种独特的氮气氧，于1988年首次发现[1,2]。二硝酰胺盐具有较高的氧气含量，并在不同的柜台上制备，包括铯，铵和肼盐。二硝基胺阴离子的弹药盐（NH 4 N（NO 2）2）或ADN比硝酸铵具有热敏感性和更敏感的敏感性，但比相关的相关的n-n-n-n-dinitro衍生物（如谷氨酸氨基酸铵（如杏仁粉）（如杏仁粉（r-n（r-n（r-n（r-n（r-n（r-n no 2），2）2）），它比相关的n-n-n-n-dinitro衍生物更稳定。二硝酸根阴离子与各种阳离子形成富含氧气的盐的能力使其成为固体推进剂中能量氧化剂发展的有前途的候选者。该化合物的潜在实际用途是替代高氯酸铵
protocole d'eftact del'Adnà部分
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酵母菌作物在搅拌（120 rpm）中生长16小时，或直到28°C的超过1亿个细胞/ml，在5 ml YPED中（1％酵母提取物，2％肽，葡萄糖2％）。 div>通过离心（eppendorf微离心）在微输出管中收集到8000 rpm的细胞，持续5分钟。 div>随后，这些细胞以0.5 ml的山梨糖醇1M溶液（EDTA 0.1M，（pH 5）重新悬浮），其中包含50个单位（U）的β-葡萄糖醛酸酶酶（Sigma-Aldrich）。 div>将带有酶的悬浮液在37ºC的水浴中孵育60分钟，定期搅拌（有时通过将细胞放入蒸馏水中并验证到光学显微镜以减小细胞密度来监督细胞壁的丢失）。 div>
课程和代码 GES 01363/国际战略计划和学期工商管理 (ADD、ADN) – 第 9 学期经济学和国际商务
到第三节课时，学生将选择一家实际的公司来开展他们的项目。所选公司内的授权合伙人将确认该公司是否同意与学生分享信息并允许他们参观公司的设施。在课程期间，每个团队将提交两份报告（分别为进度报告和最终/累积报告）。这些报告将解释完整的战略规划流程和工具，以及随之而来的战略主张。学生还将为他们的项目辩护，每个团队成员都应该能够在被要求时解释和讨论他们的项目。项目的成绩将由书面报告和口头答辩综合决定。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本文介绍了一种用于承载大量光伏 (PV) 发电和负载的主动配电网 (ADN) 中的配电网扩展规划 (DNEP) 和储能系统 (ESS) 分配的组合框架。通过确定连接新节点的最佳电网扩展、现有线路的加固和 ESS 分配，所提出的 DNEP 可确保目标 ADN 的可靠运行，以实现其可调度性，同时最大限度地减少电网损耗。分配的 ESS 可补偿由随机负载和发电引起的随机功率流，使 ADN 能够遵循电网连接点的预定义功率计划。电网约束通过使用改进的增强型宽松最优功率流 (AR-OPF) 模型建模，该模型凸化了经典的 AC-OPF，为径向网络提供了 OPF 问题的全局最优解和精确解。DNEP 问题的复杂性通过采用顺序算法来处理，其中新节点按照用户确定的优先级逐个添加。在顺序规划的每个阶段，Benders 分解算法迭代地确定投资和 ADN 运行的最优解。此外，与 ESS 和线路投资相关的选址和定型问题分别解决，以提高收敛速度。在一个真实的 55 节点瑞士 ADN 上进行模拟，该 ADN 承载着相当大的随机光伏发电。
主动配电网中储能系统的调度感知规划
摘要 —本文提出了一种在承载大量随机分布式可再生能源的主动配电网 (ADN) 中对储能系统 (ESS) 进行优化选址和定型的程序。优化目标是尽量减少 ADN 的日前计算调度误差。在确定 ESS 的分配时，要利用其关于 ADN 可调度性的运行特点。所提出的 ESS 规划是通过制定和求解基于场景的非线性非凸最优功率流 (OPF) 来定义的。OPF 问题转换为分段线性化 OPF (PWL-OPF)。ESS 控制策略旨在充分利用 ESS 的能量容量。它集成在 PWL-OPF 中，以实现 ADN 在所有操作场景下的可调度性。采用 Benders 分解技术来解决所提出的规划问题的计算复杂性。问题分解为两个子问题：一个主问题决定 ESS 的分配，以及几个子问题，其中通过基于场景的 OPF 评估在分配的 ESS 的支持下 ADN 的可调度性。为了验证所提出的方法，对嵌入大量光伏发电容量的真实瑞士电网进行了广泛的模拟。
考虑电池寿命的主动配电网软开点储能优化运行
软开点式储能（SOP-based ES）具备时空电能传输及无功调节功能，有利于促进分布式电源（DG）的接入，降低有源配电网（ADN）的运行成本。因此，本文提出了一种考虑电池寿命的ADN中SOP-ES优化运行模型。首先，建立SOP-ES有功、无功功率方程和电池退化成本建模；然后，建立包含ADN运行成本、损耗成本和电池退化成本的最优运行模型；通过线性化处理，将混合整数非线性规划模型转化为混合整数线性规划模型。最后，通过IEEE33节点系统验证了所提优化模型的可行性和有效性。
使用CRISPR来识别某些基因在蝴蝶活动工作表中的功能
再次回顾遗传序列。 div>包含与先前的引导RNA一致的客观DNA。 div>识别上链（5'至3'）中唯一的PAM序列，该序列毗邻目标DNA序列。 div>（在PAM之前的上游序列，在5'方向上，必须与导向RNA中下划线的序列相吻合，这会导致DNA链与下划线的序列相反。请记住，RNA U等同于DNA t）。 div>
使用可再生能源
摘要 - 电力分销网络的调度通过整合可再生能源（RES）以及储能系统（ESS）而发生了巨大变化。这些资源的规模和放置对网络产生了重大的技术和经济影响。虽然活动分销网络（ADN）中这些资源的利用具有多个优点，但需要分析和恢复这些资源对ADN的不良影响。在本文中，在33辆公交IEEE标准系统中研究了包括风，PV和ESS在内的混合动力ADN。首先，RES和ESS的最佳能源管理和规模是目的。其次，由于需求响应（DR）是调节生产和需求的ADN的另一种重要选择，因此将基于激励的DR计划用于剃须。由于这种方法的不确定性，由于其对客户消费模式的依赖，因此使用不当激励措施将无法刺激客户在高峰时段减少其消费。因此，通过依靠蒙特卡洛估计方法来最大程度地减少气候条件不确定性，这是生产方面可变性的另一个因素。此外，求解的优化问题是为了计算每个RESS和ESS条件的最佳大小和位置，涉及功率损失，电压概况和成本优化。此外，还考虑了几何，能源和网络容量以及成本限制。结果证实了所提出的能源管理和降低成本的有效性。
考虑需求响应的电力-氢能储能混合系统优化规划
摘要：近年来随着可再生能源发电技术的不断发展,分布式电源(DG)的使用比例过大导致配电网稳定性下降,同时传统配电网运行模式无法保持源荷平衡,而有源配电网(ADN)的运行模式可以有效减缓DG比例过高导致的运行稳定性下降。因此,本文提出了一种考虑需求响应(DR)的ADN电氢混合储能系统(ESS)规划双层模型。上层以负荷波动最小、用户购电成本满意度最大、用户舒适度最高为目标;基于电价弹性矩阵模型,得到下层ESS规划的最优电价制定策略;在下层,以ESS全寿命周期成本(LCC)、ADN电压波动、负荷波动最小为目标,得到最优ESS规划方案。最后采用MOPSO算法对模型进行测试，并通过扩展的IEEE-33节点测试系统验证了所提方法的正确性，仿真结果表明电压波动降低了62.13%，负荷波动降低了37.06%。