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石膏壳内的内蒸发微生物垫
摘要：我们对以色列埃拉特高盐度盐场池塘（盐度 280 至 290 g 1-0）底部石膏壳内发育的蓝藻和紫色细菌分层群落进行了描述。石膏壳厚 4 至 5 厘米，上部 1 至 2 厘米处栖息着富含类胡萝卜素的单细胞蓝藻（Aphanothece sp. 等），使石膏呈现橙棕色。在棕色层下面，发现了一个绿色层，主要由 Synechococcus 属的单细胞蓝藻组成，丝状 Phormidjum 型蓝藻是次要成分。在这些产氧光养生物层下面是一层红色的紫色细菌层。我们研究了石膏壳的光学特性，通过表征不同层中存在的色素并测量光谱标量使用光纤微探针测量地壳不同深度的辐射度。在地壳上部 2 毫米处，测量到的最大标量辐射度高达入射光的 200%。光谱蓝色范围（400 至 500 纳米）的光被上部棕色层中的保护性胡萝卜素（蓝黄素、海胆酮等）有效吸收。然而，光谱红色部分中大量的光穿透到绿色层，从而实现光合作用：620 和 675 纳米处约 1% 的入射辐射度到达深度为 15 毫米的绿色层，光谱红外部分中 >1% 的入射光到达深度为 20 至 23 毫米的紫色细菌。
通过太阳能存储为电动汽车充电的可再生方法
开发新型电动汽车充电器对于加速电动汽车 (EV) 的普及、缓解里程焦虑以及促进提高充电效率和电网整合的技术进步至关重要。这些进步解决了当前的挑战，并为电动汽车更可持续、更便捷的未来做出了贡献。本文探讨了太阳能集成充电系统的性能动态。它概述了利用太阳能作为主要直流 (DC) 电动汽车充电源的模拟研究。该方法结合了储能系统 (ESS) 来解决太阳能间歇性问题并减轻光伏 (PV) 不匹配损失。该系统通过 MATLAB 执行，集成了关键组件，包括太阳能光伏板、ESS、直流充电器和电动汽车电池。研究发现，太阳辐射从 400 W/m 2 变为 1000 W/m 2 会导致太阳能光伏系统的输出功率大幅增加 47%。同时，在类似条件下，ESS 的输出功率提高了 38%，评估是在 25˚C 的室温下进行的。结果强调，具有更高辐射水平的最佳太阳能电池板放置对于利用集成太阳能电动汽车充电器至关重要。研究还阐明了高辐射水平与电动汽车电池的充电状态 (SOC) 之间的正相关性。这种相关性强调了通过增强太阳能吸收可以实现的效率提升，从而促进更有效和更快速的电动汽车充电。
能源转换与管理
对提供空间供暖、制冷、生活热水和电力的太阳能冷热电联产 (S-CCHP) 系统进行了详细的“从摇篮到坟墓”的生命周期评估 (LCA)，遵循两种不同的方法（ReCiPe 2016 Endpoint (H/A) v1.03 和碳足迹 IPCC 2013 100 年）。创新的 S-CCHP 系统目前正在位于西班牙萨拉戈萨的一座工业建筑中运行，开发的用于估算年能量产出的瞬态模型已经过验证。该系统由混合光伏热 (PV-T) 收集器组成，通过两个并联的储热罐与空气-水可逆热泵 (rev-HP) 集成。另一个贡献是，还对传统的 PV 系统和基于电网的系统进行了详细的 LCA 分析，即由电网供应的建筑用电量（基线配置）。结果表明，根据 ReCiPe 2016 Endpoint (H/A) 和 IPCC GWP 100a 方法，拟建的 S-CCHP 系统对环境的影响仅为电网系统的一半（分别为 4.48 kPts vs 8.87 kPts，82.4 吨二氧化碳当量 vs 166.9 吨二氧化碳当量）。光伏系统对环境的影响比电网系统小 30%。另一项新颖和贡献是进行敏感性分析，以评估系统寿命、太阳辐照度和发电结构（也称为电力结构）对 LCA 结果的影响。结果表明，在所有考虑的太阳辐照度水平和电力结构情景中，即使在低辐照度水平的气候条件或电力供应高度脱碳的国家，拟建的 S-CCHP 系统似乎是一种减少建筑物对环境影响的新兴替代方案。
照明和封装电阻率对n-pert细胞上极化势诱导的降解的影响
由极化类型势能诱导的降解（PID-P）引起的功率损失已观察到可以通过随后的照明来恢复，在某些情况下可以通过同时发生的照明来恢复。在本报告中，我们描述了一项研究的结果，其中封装在具有广泛电阻率的聚合物中的N-PERT细胞的前面暴露于PID测试期间的变化和受控辐照度。对于低电阻率乙烯 - 乙酸乙酸乙烯酯共聚物包裹剂，未观察到辐照度高达1000 W/m 2的辐射率或程度，而对于高和中等电阻率的聚纤维蛋白包装剂，100 W/m 2和300 w/m 2和300 w/m 2的辐射率分别降低了功率损失。我们引入了一个基于电荷积累的简单模型，该模型促进了对这些结果的解释，从而在电压应力下通过电荷积累来降解，在电压应力下和由于光暴露而导致的恢复是相反的相互依存现象，描述了模块对电力损耗的敏感性。
公共资助机构如何推动能源领域可持续发展的研究？
PQRL 测试服务 • 在各种温度和辐照度设置下进行电气性能测试 • 加速应力测试：热循环、湿冻、湿热、PID • 安全测试：潮湿和干燥条件下的直流漏电流检测 • 电致发光和红外成像 • 使用深度学习模型检测太阳能电池缺陷
moteane thabo melamu - 电子论文和学位论文
图 4-7：带 VSC 控制的 DC - AC 逆变器 ...................................................................................................... 79 图 4-8：电压源转换器控制 ...................................................................................................................... 80 图 4-9：电压源控制方案 ...................................................................................................................... 80 图 4-10：Simulink 中的 LC 滤波器 ............................................................................................................. 82 图 4-11：带调速器模块的水力涡轮机 MATLAB/SIMULINK ............................................................. 83 图 4-12：佩尔顿水轮机速度三角形 ............................................................................................................. 84 图 4-13：叶片出口速度 ............................................................................................................................. 86 图 4-14：微水力系统 MATLA/SIMULINK ............................................................................................. 87 图 4-15：同步机参数 ............................................................................................................................. 87 图 4-16：同步机额定功率输出 ............................................................................................................. 88 图 4-17：电池组模块........................................................................................................................... 89 图 4-18：双向转换器 .......................................................................................................................... 90 图 4-19：开关开启的双向转换器 ................................................................................................ 90 图 4-20：开关关闭的双向转换器 ................................................................................................ 91 图 4-21：电池存储双向转换器电路 ................................................................................................ 93 图 4-22：电池 DC-DC 双向转换器控制 ............................................................................................. 93 图 4-23：电池电流放电特性 ............................................................................................................. 94 图 4-24：模糊推理进程 ................................................................................................................ 95 图 4-25：模糊规则 ............................................................................................................................. 96 图 4-26：输入成员函数 ............................................................................................................. 96 图 4-27：输出成员函数 ............................................................................................................. 97 图 4-28：模糊逻辑输入和输出 ............................................................................................................. 98 图 4-29：用于电池控制的 Simulink 模块 ...................................................................................................... 98 图 4-30：模糊逻辑表面视图 ................................................................................................................ 99 图 4-31：能量管理算法 ................................................................................................................ 99 图 5-1：系统模型 ............................................................................................................................. 101 图 5-2：恒定辐照度下的 PV 功率输出 ............................................................................................. 84 图 5-3：PV 输出功率瞬态时间 ............................................................................................................. 85 图 5-4：PV 电压 (a) 未升压 (c) 升压和 (b) 占空比 ............................................................................. 85 图 5-5：PV 阵列 (a) 功率，(b) 电流，(C) 电压 ............................................................................................. 86 图 5-6：MHP 功率输出 ............................................................................................................................. 86 图 5-7：MHP 瞬态时间 ............................................................................................................................. 87 图 5-8：电池充电（SOC 增加）................................................................................................ 87 图 5-9：电池 (a) 电压，(b) 电流，(c) SOC，(d) 功率 ........................................................................ 88 图 5-10：系统特性（a）辐照度、PV 功率、(c) MHP 功率 (d) 负载功率 (e) SOC 和 (d) 电池功率 ............................................................................................................................. 89 图 5-11：负载电压 ............................................................................................................................. 89 图 5-12：MHP 功率 ............................................................................................................................. 90 图 5-13：400W/m2 下的 PV 功率 ............................................................................................................. 91 图 5-14：系统 (a) 总功率和 (b) SOC ............................................................................................................. 91 图 5-15：(a) PV_Power (b) Load_Power 和 (c) Battery_Power ................ ...功率 ................................................................................................................................ 92 图 5-17：系统特性 (a) 辐照度、(b) PV 功率、(c) MHP 功率、(d) 负载功率、(e) SOC 和 (f) 电池功率 ............................................................................................................................. 93 图 5-18：电池特性 (a) 电压、(b) 电流、(c) SOC 和 (d) 功率 ...................................... 94 图 5-19: 系统 (a) PV 功率 (b) 负载功率 (c) 电池功率 .............................................. 94 图 5-20: (a) 辐照度 (b) 可再生能源 (c) SOC<20% 和 (d) 电池功率 ............................................................................. 95 图 5-21: (a) 辐照度 (b) 可再生能源 (c) SOC> 80% 和 (d) 电池功率 ............................................................................. 96
通过热电发生器（OE 20200825）
摘要。检测高能激光罢工是军事资产在未来战争中生存的关键。引入激光武器系统要求能够快速检测到这些罢工，而不会通过主动传感技术破坏军装的隐身能力。我们探索了热电发生器（TEG）用作自动的被动传感器来检测此类罢工的使用。使用各种功率等级，波长和光束尺寸的激光器进行实验，以击中2×2 cm 2以不同构型排列的市售TEG。在8.5至509.3 w∕cm 2之间，用808-，1070-和1980 nm激光击中TEG的开路电压和短路电流反应，比较了2至8 mm之间的斑点。teg表面温度表明传感器可以在接近400°C的温度下存活。teg开路电压幅度与净入射激光功率相比，与特定的辐照度水平更加密切，并且线性受到温度变化的限制。开路电压响应以10％至90％的升高时间为〜2至10 s，尽管表面温度未达到等级。以开路电压为传感参数，检测阈值高于标准偏差噪声水平，可以在激光罢工开始后的300毫秒内超过辐照度的辐射水平约为200 w∕cm 2。根据测得的电响应估算了估计高达16 MW的潜在收获功率水平。开发了与实验相对应的多物理有限元模型，以进一步优化轻质，低剖面TEG传感器，以检测高能激光罢工。©2020光学仪器工程师协会（SPIE）[doi：10.1117/1.oe.59.11.117105]