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高尔夫球车锂离子电池解决方案
无论是休闲还是工作，Enoloc的高质量锂离子电池都可以增强您的车辆体验。非常适合高尔夫球车，多功能车和观光车，我们的电池具有出色的性能并降低总运行成本（TOC）。使用Eneroc的先进技术享受可靠的，不间断的力量。
Salgenx流量电池：使用盐水代替锂>的网格尺度储能解决方案
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电气化增强了从非常规来源恢复锂
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。
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
锂离子爆发
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WECO闭环BMS通信集成指南磷酸锂电池定制设置
●切勿超过制造商提供的最大电压设置。●较宽的温度范围和离网系统充电的可变性，通常建议使用较低电压设定点的更保守的设置。●较低的充电设置可能会将电池充电到〜90-95％的SOC，并防止电池高或电池电压故障，并在电池上施加更少的压力。这可以优化电池周期寿命。●较高的电荷设置可以在电压调节阶段发生细胞平衡，因此可以更平衡细胞。这可以增加电池的可用容量。●更高的开路充电设置可能更适合于每天不会充电的应用程序。●切勿将较高的充电设置用于离网太阳能光伏系统，该系统几乎没有载荷，因为它可以过度充电电池。●应考虑具有较高充电率> C/5的系统或可能断开大负载的系统。这可能导致一个电池电池进入吸收阶段后超过最大电池电压。
文章锂离子电池储能系统的钴供应链和环境生命周期的影响
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。