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World File Search SystemPure
纯净和清洁
The new and improved patented Cell ActivePure® destroys 99% of all contaminants on the surface and in the air uses the exclusive combination of technologies, including a generator of positive, negative and RF ions, filters better than HEPA filters, activated charcoal filters and ownershippure® technology reducing airborne and air.过敏干净的表面和空气，清除挥发性有机化合物，烟雾和气味刷新空气并消除无臭氧的气味不需要便携式，不需要安装仅使用43瓦电力...小于常规灯泡！工作方式ActivePure®技术使用光波和催化过程，用于生产超氧化物和氢 - 过氧化物，破坏了空气中和表面上的污染物设备内部使用相同的氧化和电离特性的UVC光强度高强度。对永久封闭场所的保护ActivePure®技术已在独立实验室中进行了测试。已被证明有效地在表面和空气独特的特性上对抗细菌，病毒，霉菌和真菌积极，负和射频产生，比HEPA过滤器更好的过滤器和激活的木炭过滤器Fundedfurn funded fund of Fund Speed of Fastslcd屏幕LCD屏幕lcd screate维护维护维护•维护。电缆目标买家的通用电源医疗保健机构，疗养院，学校或任何其他机构，需要在室内质量，清洁空气患有过敏和哮喘的人具有敏感免疫系统的人
能源 - IIASA PURE
过去二十年，太阳能和风能等可变可再生能源的整合在欧洲以前所未有的速度增长。随着太阳能和风能所占份额的上升，长期能源系统模型充分代表其短期变化变得越来越重要。本文使用欧洲电力和区域供热部门到 2050 年的长期 TIMES 模型来探索短期太阳能和风能变化的随机建模以及不同的时间分辨率如何影响模型性能。使用具有 48 个时间片段的随机模型作为基准，结果表明，具有低时间分辨率的确定性模型低估了年成本 15% 到 20%，高估了可变可再生能源的贡献（占总发电量的 13% 到 15%），并且缺乏系统灵活性。当时间分辨率增加时，确定性模型的结果会收敛到随机解，但即使有 2016 个时间片，灵活性的需求也被低估了。此外，具有 2016 个时间片的确定性模型的求解时间比具有 48 个时间片的随机模型长 30 倍。基于这些发现，建议在长期研究中采用随机方法研究可再生能源占比较大的能源系统。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 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/）。
能量-IIASA PURE
能源系统和可计算的一般平衡（CGE）模型在气候变化缓解研究中起着至关重要的作用。这些模型具有优势和缺点，并尝试将它们整合起来。本研究旨在描述整合能源系统和CGE模型的方法，并演示捕获这两种模型优势的新模型。本研究开发的方法通过迭代交换结果来确保能量系统的详细收敛。我们通过采用该方法来证明模型集成，并估算了在共享社会经济途径中的中间社会经济预测下，该方法将温度升高到2℃以下。由于集成，该研究中提出的两个模型之间的差异从1.0降低到0.066。因此，我们确认这些模型估计了一致的场景。诊断指标表明，与其对应的CGE模型相比，新开发的模型的特征是需求侧减少的贡献更高，主要能源供应供应组成的变化较小以及减排成本较低。鉴于综合框架的收敛性和优势，该方法对于进一步应用缓解研究很有用。
