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Tectona Grandis Dye的合成和表征...
这项研究调查了由Tectona Grandis制成的天然染料提取物和银纳米颗粒的效果，可以防止在酸性环境中腐蚀碳钢。这些纳米颗粒在420纳米的波长下显示为深褐色，并吸收了最强的光。分析证实了官能团的存在：O-H，C = O，C = C和纳米颗粒中的N-Hb。用扫描电子显微镜检查显示纳米颗粒主要是球形或椭圆形。证实了银的存在，并使用XRD分析分析了其晶体结构。使用氮吸附技术进一步测试表明纳米颗粒是介孔的。染料和纳米颗粒都抑制了酸性溶液中低碳钢的腐蚀。较高的抑制剂浓度可提供更大的保护，以防止腐蚀。但是，这种保护在较高的温度下削弱了。抑制剂的存在提高了腐蚀所需的活化能。腐蚀过程是一个吸热过程。此外，熵变化表明在抑制期间在金属表面上的排列更加有序。研究表明，纳米颗粒是由提取物形成的。纳米颗粒在暴露于抑制剂后对钢表面的SEM/EDX研究在抑制腐蚀方面的表现优于Die提取物。
森林管理优化方案，用于坦桑尼亚穆赫扎的Tectona Grandis Plantation产生的气候和经济利益
全球摘要，多个生态系统服务越来越成为可持续森林管理中的重要议程。但是，尚不清楚哪种森林管理实践将导致最佳的生态系统服务促进可持续性。这项研究旨在确定实施稀疏时间表和30岁的轮换年龄是否对坦桑尼亚的生态系统服务和柚木摊位的经济利益的提供有影响。碳量化和成本效益分析方法用于研究在五种情况下木材生产和碳固存的气候和经济利益，在五个情况下，三个稀疏时间表和30岁旋转年龄是基线。从168个有目的选择的半径圆图9.78 m的圆图中收集了数据，该图在9个稀薄的支架中系统地分布。稀薄的林分，其强度分别为50％，50％和25％。的结果表明，从基线降低33.4％的旋转年龄，同时保持三个稀疏时间表最大化的气候和木材生产和碳存储目标的经济利益提高了181.5％。首选的稀疏时间表和旋转年龄分别具有821 m 3 /ha和41.3 t /ha的木材固换。建议将柚木森林种植园用于木材生产和碳固存的综合目标。关键字：碳固存；生态系统服务；净现值；简化时间表简介
利用柚木粉作为...
摘要：LifePo 4的电导率低（10 -9 s/cm）的形式弱。提高电导率的努力之一是通过碳涂料。这项研究使用了柚木木屑（Tectona Grandis）的碳源。通过碳化法的合成，温度变化为350、450和550°C，并通过激活过程。由于过程的简单性，LFP/C的合成使用了固态方法。基于SEM-EDX结果，碳形态似乎是碳含量最高81.73％的微纤维。XRD和FTIR分析的结果表明，LFP/C阴极材料具有正交结构。同时，SEM结果以多面体形式显示了材料的形态。EIS测试的电导率值最高为3.31 x 10 -3 s/cm，并且特定能力的结果获得的最高值为36.18 mAh/g。
植物生物多样性和城市城市的碳库存，参考瓜莉奥教育学院：可持续性方法
目前的研究被接受，以确定常规植被在格瓦利 - 或城市城市林业中的作用，并特别提及教育机构。结果表明，教育机构不仅在减轻大气二氧化碳，而且在其调节中发挥了重要作用。使用Simpson的Di-Versity指数，Shannon-Wiener指数，Menhinick的丰富性，偶数和Sorensen系数对研究区域进行了定量评估，这表明研究地点富含植被，可以证明对碳的长期序列有帮助。定性分析表明，Azadirachta Indica在频率，相对频率，相对优势和基础面积上以Site-1为主，而Tectona Grandis则显示出最高密度相对密度，丰度和重要性值指数。在II II处的频率显示出phyllanthus emblica和Azadirachta Indica的最高显示。密度，相对
在落叶条件下基于无人机的数字地形模型生成，以支持热带干旱森林中的柚木种植园库存。厄瓜多尔沿海地区案例
摘要：遥感正在彻底改变森林研究的方式，而最近的技术进步，例如无人机 (UAV) 的运动结构 (SfM) 摄影测量，正在提供更有效的方法来协助 REDD（减少毁林和森林退化造成的排放）监测和森林可持续管理。这项工作的目的是开发和测试一种基于无人机 SfM 的方法，以在位于厄瓜多尔沿海地区（干旱热带森林）的柚木种植园（Tectona grandis Linn. F.）上生成高质量的数字地形模型 (DTM)。在旱季（叶子物候期），使用 DJI Phantom 4 Advanced © 四轴飞行器在位于瓜亚斯省（厄瓜多尔）的三个不同种植园的 58 个边长为 36 米的柚木方形地块上收集了无人机重叠图像。完成了一个工作流程，包括基于实地测量的地面控制点的 SfM 绝对图像对齐、非常密集的点云生成、地面点过滤和异常值移除以及从标记的地面点进行 DTM 插值。使用非常精确的地面激光扫描 (TLS) 得出的地面点作为地面参考，以估计每个参考图中的 UAV-SfM DTM 垂直误差。获得的地块级 DTM 呈现出较低的垂直偏差和随机误差（平均分别为 - 3.1 厘米和 11.9 厘米），显示出这些参考图中的统计上显著更大的误差