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冷链管理：制冷（TOR）的超时生命科学利用SAP BTP
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使用不同浓度的GO纳米化剂和R600A制冷剂P
能源消耗是蒸气压缩制冷系统中的主要问题。在许多商业和住宅应用中，冷却系统现在消耗大量能源。因此，立即需要提高冷却系统的能源效率。这项研究通过将纳米颗粒溶解在聚熟料（POE）油中，创建了三个不同的石墨烯 - 氧化物纳米化剂样品，浓度为0.1、0.3和0.5 g/L。然后，分别使用30、40和50 g R600A（异丁烷）制冷剂的纳米化浓度进行测试。结局与聚滤器（POE）油对比，该油作用是主要的润滑物质。根据结果，在0.3 g/l的0.3 g/l石墨烯 - 氧化物纳米化剂中的40克质量电荷表现出最大的性能，最大制冷效应为0.197719 kW，最高的性能系数（COP）为1.72，系统最低的功率为0.115 kW。因此，纯聚酯（POE）油可以用蒸气压缩系统中的石墨烯 - 氧化纳米化剂代替。
授权CO 2生态冻结，具有巨大的呼吸 - 热量效果
今天，≈20％的电消耗用于制冷；而，最终能量的约有50％用于加热应用。在这种情况下，许多冷却装置和热泵正在过渡到使用CO 2作为环保制冷剂，有利于碳圆形经济。尽管如此，CO 2仍然存在一些局限性，例如较大的工作压力（70-150 bar）和31°C的临界点，这损害了效率并增加了技术复杂性。最近，报告了MIL-53（Al）化合物中一种创新的呼吸 - 解放机制，这意味着在CO 2加压下，结构过渡的加压促进了气体吸附，并克服了独立CO 2的局限性。在这里，据报道，MOF-508B的呼吸 - 热量效应超过40％的MIL-53（AL）。此外，在室温下运行的第一个温度计设备，在CO 2的26 bar下使用。在这些条件下，该材料的值为𝚫t≈30K，达到56°C的加热温度，冷却温度为-10°C，这对于空间加热，空调，食物制冷和冷冻应用已经有用。
制冷、空调和热泵技术...
联合国环境规划署 (UNEP)、技术和经济评估小组 (TEAP) 联合主席和成员、制冷空调和热泵技术选择委员会联合主席和成员以及雇用他们的公司和组织不认可所讨论的任何技术选择的性能、工人安全或环境可接受性。每项工业操作都需要考虑工人安全并妥善处理污染物和废品。此外，随着工作的继续 - 包括额外的毒性评估 - 将提供更多有关替代品和替代品对健康、环境和安全影响的信息，用于选择本文中讨论的选项。
使用反点石墨烯优化主动冷却和制冷，用于微电子热管理
利用人工缺陷技术，我们可以调整许多二维 (2D) 层状材料的能带结构和传输特性。一种原型材料系统是反点石墨烯片，其中周期性孔隙是使用纳米级聚焦离子或电子束制成的。在这里，我们研究了具有不同孔隙半径和孔隙间距的反点石墨烯样品的电导率、热电势以及冷却和制冷的有效速率。我们使用了一种考虑传输对载流子能量的敏感性的计算方法，可用于描述扩散、弹道和量子跳跃状态下的弹性和非弹性散射。我们发现，与一些传统方法相比，我们使用新计算方法得到的结果与实验数据更加一致。同样有趣的是，优化的冷却和制冷的有效速率对孔隙间距和孔隙半径的分布变化非常稳健，这意味着易于工业化和廉价制造。同样的分析和研究也可以扩展到许多其他层状材料，包括过渡金属二硫属化物（TMD）、蓝色磷烯和碲烯。
停电资源：冷藏站 - 美国陆军
4.食物可于 8 月 27 日上午 7 点开始投放，并必须在 8 月 28 日晚上 7 点之前领取。8 月 27 日过夜的食物将被锁上，但可以通过第 29 届 BEB 工作人员值班协调领取。联系信息将张贴在每辆冷藏车上。
关于可再生能源制冷的观点
温室气体排放率的上升引起了全世界的关注 ( Chapman et al., 2022 )，碳中和的提出是为了指导节能环保的经济建设。目前，人们已经采取了各种努力来实现低碳经济，例如，基于液化气应用的冷链物流的发展 ( Dong et al., 2021 )、基于相变材料储能的建筑热环境控制 ( Wang et al., 2012 ; Zhang et al., 2020 ) ，以及基于氢燃料电池的汽车可再生能源供应 ( Tsuchiya, 2008 )。随着数据处理要求的爆炸式增长，数据中心的功率密度可高达 400 – 3,000 W/m 2，这带来了很高的散热需求 ( Zhang et al., 2011 ; Liu et al., 2013 )。因此，数据中心制冷的二氧化碳排放量正在迅速增加（Deymi-Dashtebayaz 和 Valipour-Namanlo，2019 年）。开发基于零碳能源的制冷和冷藏技术迫在眉睫。由于广泛存在的可再生能源（如太阳能和地热能）提供热量而不是电能，因此由热源驱动的制冷方法是最佳的。我们介绍了热驱动制冷方法和可以利用的可再生能源，为优化数据中心的低碳制冷提供见解。
使用抗热石墨烯优化主动冷却和制冷
图 4：样品 1 的主动固态制冷和珀尔帖效应冷却（a）未优化和（b）优化，适用于 p 型和 n 型区域。所有数据点的中间温度设置为 T mid = 300 K。温度下降标志着热侧和冷侧之间的差异，即 ΔT=TH -TC 。
