添加剂制造(也称为3D打印)有可能使任何形状的柔性,可穿戴和可定制的电池开发,从而最大程度地提高储能,同时减少死亡重量和音量。在这项工作中,高能密度lini的三维复合电极结构1/3 MN 1/3 CO 1/3 O 1/3 O 2(NMC 111)材料通过增值税光聚合(VPP)过程与创新的先前方法结合使用。这种创新的方法涉及将金属前体盐溶解到紫外聚糖化树脂中,以便将有害的光散射和增加的粘度最小化,然后在印刷物品的热后处理过程中NMC 111的原位合成。在初始树脂中没有固体颗粒,允许生产较小的印刷特征,这些特征对于3D电池设计至关重要。在本研究中彻底描述了紫外聚糖化复合树脂和复杂结构的3D打印,然后对产生NMC 111的热后处理进行了优化。基于这些结果,这项工作通过前体方法解决了3D打印电池的关键方面之一:需要在电化学和机械性能之间妥协以获得功能齐全的3D印刷电极。此外,它讨论了通过VPP工艺限制电池多物质3D打印的差距。
•(价格估计)10亿美元的资本支出估算基于从设备和工程服务的主要第三方供应商那里获得的价格估计,该公司假设基础估计既正确又不正确,并且尚未考虑反映项目生命周期期间的物质波动。该公司在交付时间,资源可用性以及对其预算估算的任何其他重大更改或修订方面定期与设备和工程公司的主要第三方供应商进行定期通信。与2024年公告中估计的9.75亿美元估计的资本支出相比,该公司目前大约10亿美元的资本支出估算中所示。•(完成时间表)根据初始预算和时间表,其余的项目开发工作和最初的三个Power-CCS工厂的建设被认为是按时并按预算的)。•(监管环境和ITC)CCUS ITC赠款适用于成功完成预供稿和饲料工作计划的项目。该赠款于2024年6月成为联邦法律,该公司预计将在完成该公司的最初三个项目(可能是更多)之前,预计将在2030年完成建设。此外,ACCIP于2024年推出,该公司还希望该公司将在最初的三个项目的完成之前向公司提供。 •(资金假设)公司假设它将根据以下假设获得必要的资金
Kalina Power和Crusoe标志框架协议,共同开发艾伯塔省的多个共同召集的AI数据中心项目•与Kalina的近零发电厂共同开发多个Crusoe AI集中的数据中心的框架,该中心与Kalina接近零排放的天然气型发电厂共同开发,使用碳捕获和序列的crusoe和Crusoe的CRUSINA•可加入的CRUSINA和运算中心,通过电力购买协议运营的电力CCS工厂与投资等级或其他值得信用的交易对方,至少为15年,为Kalina提供了稳定的,长期的现金流量,以资助每个项目•所有位于关键基础设施的地点 - 电力传输,气体管道,光纤管道,光纤电缆和碳序列序列序列套件和碳序列序列套件•PARTABL PARTABLE•使用项目的商业开发协议,以完成计划的努力,以完成一项项目的努力。每个PDA将包括一项指示性的长期收费购买协议(PPA),以及Crusoe对每个相关项目的某些电气互连和气体供应互连安全付款的资金的规定。
我们研究了光折变效应对用于连续变量片上实验的铌酸锂集成量子光子电路的影响。研究了电路的主要构建块,即腔体、定向耦合器和周期性极化非线性波导。这项工作表明,即使光折变效应弱于空间模式跳跃,它们也可能影响片上量子光子学实验的成功。我们详细描述了导致识别此可能问题的表征方法。我们还研究了设备加热在多大程度上代表了抵消此影响的可行解决方案。我们重点研究了 775 nm 光引起的光折变效应,背景是 1550 nm 电信波长的非经典光的产生。
热能存储引起了广泛关注,相变材料 (PCM) 因其有益的物理和化学特性而被广泛使用。虽然氮化物基盐 PCM 通常用于热能存储,但其潜热存储能力仍然有限。这项研究通过加入单层氮化硼来增强氮化物基盐用于热能存储的性能,从而提高热导率和潜热存储能力。Sn₃N₂-LiNO₃-NaCl/单层氮化硼的新型混合物具有高比热容、高潜热值和低相变温度的特点,使其成为热能存储的绝佳候选材料。在 PCM 中添加单层氮化硼可显著提高热导率,将其从 1.468 W/m·K 提高到 5.543 W/m·K。值得注意的是,这些氮化物基三元盐不会相互发生化学反应;它们的相互作用纯粹通过混合来改善热性能。该新型共混物还表现出了良好的热稳定性,在600℃时分解率仅为0.5%,熔化温度为150℃,凝固温度为130℃。三元盐的比热容达到最大值3.5 J/g·℃,表明热流速率更高,充电和放电速率也更高。复合PCM(CPCM)的储热能力在600℃时为600 kJ/kg,这些PCM的组合延长了储热时间。三元盐表现出优异的热稳定性,在100次循环中保持性能而质量没有显著减少。此外,三元盐向单层孔隙中的扩散进一步增强了其有效性。使用基于Anaconda的Jupyter Notebook和Python进行模拟分析。
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摘要中红外的光学频率梳是一种强大的气体传感工具。在这项研究中,我们证明了一个简单的中红外双弯曲光谱仪,在Linbo 3波导中覆盖3–4 µm。基于低功率激光器系统,通过linbo 3波导中的脉冲差差频率产生来实现中红外梳子。我们在超脑生成之前构建疗法前的管理,以控制泵和信号脉冲的时空比对。对于3-4 µm idler的产生,超副局部直接耦合到the的定期螺旋的Linbo 3波导中。基于这种方法的中红外双弯曲光谱仪在25 THz覆盖范围内提供了100 MHz的分辨率。为了评估光谱法的适用性,我们使用双梳光谱仪测量甲烷光谱。测量结果与Hitran数据库一致,其中残留的根平方为3.2%。这种提出的方法有望在芯片上开发综合且坚固的中红外双弯曲光谱仪进行感测。
神经形态计算是开发能量有效和高性能的人工智能系统的有希望的范式。基于低功耗,非挥发性和高速开关等基于氯烯烯烃(Linbo 3)的烯烃(Linbo 3)的独特特性,使其成为神经形态系统中突触仿真的理想候选者。这项研究调查了基于Linbo 3的回忆录的潜力,通过探索其突触行为并优化设备参数来彻底改变神经形态计算,并利用Linbo 3基于Linbo 3的回忆录的潜力来创建效率和高性能神经计算机系统。通过实现有效和高速神经网络,该文献综述旨在为能够应对复杂的现实世界挑战的创新人工智能系统铺平道路。从本研究中获得的结果对于未来的研究人员和工程师至关重要,致力于设计和实施基于Linbo 3的神经形态计算体系结构。
摘要:Niobate锂是一种无铅材料,由于其出色的光学,压电和铁电特性,它引起了极大的关注。这项研究通过SI底物上的多晶Linbo 3膜的创新溶胶 - 凝胶/自旋涂层方法致力于合成。合成了一个新型的单源杂质杂物前体,其中包含锂和niobium,并应用于溶胶 - 凝胶合成。已经通过减弱的总反射,X射线光电光谱,热重分析和差异扫描量热法测试了前体的结构,组成和热特性。linbo 3膜从结构的角度来表征,X射线衍射和拉曼光谱法结合。现场发射扫描电子显微镜,能量色散X射线分析和X射线光电子光谱已用于研究沉积膜的形态和组成特性。
the voltage difference (ΔE) is 0.348 V. The Ni 2+ /Ni 4+ anodic and cathodic peaks of the Mo/F-2 sample correspond to 4.879 V and 4.578 V, respectively, and the ΔE value is 0.301 V. Typically, the potential difference (ΔE) between the anode peak and the cathode peak reflects the electrochemical polarization [47].MO/F-2样品的ΔE值小于原始样品,表明MO/F-2样品中的锂插入/提取动力学更快。结果与上述速率性能测试结果一致,表明适当量的MO-F共同掺杂可以帮助减少极化,从而提高LNMO材料的速率能力。