抽象锂离子电池(LIB)在包括运输,电子和太阳能在内的众多主要行业中起着至关重要的作用。虽然使用量和多氟烷基(PFAS)添加剂可以提高性能和寿命,但通过电池制造和回收操作将这些添加剂的偶然释放到环境中可能会对环境,人类健康和财务成果产生负面影响。当前的电池制造和回收废物处理方法并非旨在消除PFA,从而强调了对高级解决方案的需求。超临界水氧化(SCWO)已被证明可以在各种复杂的废物流中破坏PFA,从而使其成为有前途的解决方案。374Water的AirScWo技术用于处理含有HQ-115的解决方案,该解决方案是锂离子电池中商业使用的添加剂。HQ-115,也称为BIS(三氟甲磺酰基)酰亚胺(LITFSI),是一种双氟烷基磺酰亚胺(BIS-FASIS)的一种类型秒。这些结果表明,374Water的AirScWo技术可用于快速破坏基于PFA的LIB添加剂,并可能提高一旦商业化的LIB制造和回收利用的可持续性。
在测试开始之前,两辆车在同一加油站的最大容量中均已重新装满。使用87辛烷值。轮胎压力已在所有4个车轮上确认,如果不匹配,则填充以纠正压力。两辆车都按顺序驱动在完全相同的路线上,直到完成所有测试。每次测试都交换了每辆车首先进行测试的顺序,首次测试以2012 CT200H开始。测试设备在每次测试之间的车辆之间交换。除非另有说明,否则每个测试均以ECO模式进行。在本报告中介绍测试的顺序是他们运行的顺序。
15:45 – 16:00 欧盟人工智能法案:医疗保健领域的新机遇和挑战 演讲者:Neringa Gaubienė 博士(维尔纽斯大学) 演讲将讨论欧盟人工智能法案及其对医疗保健行业的影响,重点关注新机遇和挑战。该法案于今年 8 月生效,建立了一个四级风险分类系统,医疗保健中使用的人工智能系统通常属于高风险类别,需要严格的透明度和安全标准。为了确保患者的信任,该法案要求透明的文档、定期审计和高网络安全要求。
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在2022年,Nanograf Technologies的电池(18650 Li-ion电池电池)分别达到了体积和重力能密度的里程碑,分别为1150 WH/L和450 WH/KG [28]。值得注意的是,锂离子电池的最新版本使用了硅阳极,使能量密度急剧上升。与以前使用的镍和镉的石墨或合金相比,硅的亮度允许重量能密度的上升,而其存储大量能量的能力(石墨仪的近10倍)允许体积能量密度上升。但是,硅具有大大扩展的体积能力,使其容易分解,从而损害了电池的寿命数量。此外,当使用硅阳极时,电导率有风险,因为硅可能与锂形成合金,从而导致破裂,从而降低电导率[29]。
Biomatter是一家合成生物学公司,为健康和可持续制造创造了新的蛋白质。该公司开发了智能体系结构™平台,该平台解决了当前工程方法的主要局限性,以解锁数字蛋白质设计和开发的新视野。Biomatter与来自不同行业的领先公司的合作伙伴,根据捕获现有市场并启用蓝态机会的独特酶创建新产品和技术。
摘要:锂的需求预计在十年末之前将四倍。没有新的生产来源,供需曲线有望倒转。传统的地质储量将无法满足预期的差距,因此需要利用锂的非常规来源,为激烈的竞争奠定了基础,这可能是能源过渡所需的最挑战的矿产资源。直接锂提取是指为从非常规来源获取锂的技术的伞。电化学提取与可再生能源相结合时的选择性和低工作成本提供了巨大的希望。本综述旨在描述材料和过程设计考虑因素,用于从水源中电化学提取锂,并在我们的研究小组中专门强调ζ-V 2 o 5作为插入宿主。我们指出了基于长度尺度材料设计的电化学锂提取的能力和选择性的特定策略。策略范围从插入宿主的现场选择性修改到多孔电极体系结构中离子扩散途径的受控曲折。从非常规来源提取的电锂锂提取,即与清洗废水,氢产生和辅助关键金属的恢复相结合时,可以成为可持续经济的关键。
摘要:在电池储能系统(BESS)中部署的锂离子电池(LIB)可以降低发电部门的碳强度并改善环境可持续性。这项研究的目的是使用生命周期评估(LCA)建模,使用来自同行评审的文献以及公共和私人资源的数据,以量化钴的供应链沿供应链沿供应链量化,这是许多类型的LIB中的关键组成部分。该研究试图了解在生命周期阶段的位置,环境影响最高,从而强调了可以提高自由链供应链可持续性的行动。该LCA的系统边界是摇篮到门的。影响评估遵循食谱中点(H)2016。我们假设一个30年的建模期,并在第3年,第7和14年结束时进行了增强,然后在第21年完全替换。在场景中使用了三个炼油厂(中国,加拿大和芬兰),一系列矿石等级(NMC111,NMC532,NMC532,NMC622,NMC811和NCA),以更好地估计其对生命周期的影响。的见解是,根据与矿石等级的逆权法关系,几乎所有途径的影响都会增加;在中国以外的精炼可以将全球变暖潜力(GWP)降低超过12%; GWP对NCA和其他NMC电池化学中使用的钴的影响分别比NMC111低63%和45-74%。按单分析进行分析,海洋和淡水生态毒性是突出的。对于0.3%的矿石等级,加拿大路线的GWP值以58%至65%的速度降低,而芬兰路线的GWP值则下降了71%至76%。统计分析表明,电池中的钴含量是最高的预测因子(R 2 = 0.988),其次是矿石等级(R 2 = 0.966)和精炼位置(R 2 = 0.766),当分别评估相关性时。这里提出的结果指向可以减少环境负担的地区,因此它们有助于政策和投资决策者。