化学工业作为产品级环境数据PCF计算的先驱,为识别,跟踪和减少范围3温室气体排放提供了最佳的产品水平排放透明度。此外,它们使公司和供应商能够减少排放量,最终将改善该行业的碳足迹。
摘要:使用光子带镜的陷阱和引导光的光子晶体纤维(PCF)通过许多学科的巨大科学创新和技术应用彻底改变了现代光学器件。最近,受到物质拓扑阶段的启发,理论上已经提出了Dirac-Wortex拓扑pcfs,它具有有趣的拓扑特性和光纤通信中前所未有的机会。然而,由于制造和表征的重大挑战,迄今为止,dirac-vortex拓扑PCF的实验证明仍然难以捉摸。在这里,我们报告了使用标准的堆栈和抽签制造工艺对二氧化硅玻璃毛细管的实验实现。此外,我们通过实验观察到dirac-wortex的单极化单模式与
选择与运动想象 (MI) 具有功能相关性的脑电图 (EEG) 特征是基于脑机接口 (BCI) 的运动康复成功的关键任务。MI 期间的个体 EEG 模式需要基于受试者的特征选择,由于特征的复杂性和数量庞大,这是一项艰巨的任务。一种解决方案是使用元启发式算法,例如遗传算法 (GA),以避免不切实际的穷举搜索。在本研究中,使用最广泛使用的 GA 之一 NSGA-II 和分层个体表示来排除与 MI 无关的 EEG 通道。本质上,在先前记录的 MI EEG 数据集上评估了 NSGA-II 中不同目标的性能。实证结果表明,k-最近邻(k-NN)与皮尔逊相关系数(PCFS)相结合作为目标函数,与其他目标组合相比,分类准确率更高(73% vs. 69%)。线性判别分析(LDA)与特征减少(FR)相结合作为目标函数,最大程度地减少了特征(99.6%),但降低了分类性能(65.6%)。所有与 PCFS 相结合的分类器目标都根据 MI 期间的预期活动模式选择了类似的特征。总之,PCFS 和分类器作为目标函数构成了 MI 数据的良好权衡解决方案。
润滑剂行业客户越来越多地要求提供产品碳足迹(PCF),也称为产品的碳足迹(CFP),润滑剂,油脂和其他专业。对于这些客户,透明和连贯的PCF对于识别和最终减少润滑剂价值链中的温室气体排放很重要。但是,计算PCF的不同方法和假设扩大了PCF的扩展和可变性。此外,PCF计算被认为是耗时且昂贵的,阻碍了它们在价值链中的广泛计算。为了解决这些要点,欧洲润滑剂工业(UEIL)和欧洲润滑剂行业的技术协会(ATAIL)已经开发了一份摇篮与门的方法论,该文档与ISO标准14067:2018和GHG协议标准(GHG PPS)完全保持一致,以提供一致的指导型驾驶员及其润滑剂行业的制定型培训型产品,并进行润滑剂行业的制定量型制定型培训。油脂和相关的专业。通过这种方式,此方法论文档旨在为润滑剂,油脂和其他专业产品部门提供指导,从而促进对现有PCF方法的更一致的实施。通过采用标准化方法,该文档有助于最大程度地减少不一致的方法论导致的PCF的传播和可变性。它也是所有公司计算可比PCF值的起点。
全球规定在PCF的不久的将来声明中要求对特定组件的法规,例如欧盟电池监管(2025年的要求),或作为公司报告要求的一部分,或者是碳中立性的公司PLEGDES。
摘要:由光子晶体纤维(PCF)组成的表面等离子体共振(SPR)传感器设计用于检测低浓度的液体。出色的传感特性归因于表面等离子体偏振子(SPP)模式的分散点(DTP)的灵敏度增强。传感器由两个相同且结构上简单的D形PCF以及与分析物直接接触在抛光表面上的等离子薄膜组成。折射率(RI)的变化导致退化等离子体峰分裂,从而通过测量峰分离来监测分析物浓度变化。在1.328 RIU和1.33 RIU之间,传感器的超高灵敏度为129,800 nm/riU,比未敏化的单个D形结构高37.22倍。与在覆层模式DTP附近运行的纤维光栅传感器相比,剪接的双D形PCF仍然具有高度高的机械强度。此外,可以通过调节缝隙宽度来更改传感器的RI检测范围。在0g/l至100 g/l的氯化钠浓度范围内,平均敏感性为4.38 nm/g·l -1,在0g/l至20 g/l的血红蛋白浓度范围内,0g/L至100 g/l和20.85 nm/g·l -1。我们的结果表明,基于PCFS的SPR传感器在多种应用中具有较大潜力,尤其是生物化学,因为它具有出色的灵敏度,结构性的简单性和可调节的检测范围。
涵盖从摇篮到坟墓的产品的整个生命周期的PCF包括使用阶段和产品寿命终结的排放。Thyssenkrupp Hohenlimburg GmbH(TK Hohenlimburg)致力于到2045年成为气候中性,越来越多的客户选择进行环保购买。因此,TK Hohenlimburg创建了一个数字解决方案,以根据ISO 14067计算其销售产品的摇篮到门口PCF。这使TK Hohenlimburg可以为整个投资组合提供PCF。客户获得了有关TK Hohenlimburg产品对其业务活动和最终产品的碳足迹有多大贡献的重要信息。TK Hohenlimburg的PCF计算源自其自身工厂的温室气体排放,以及用于购买的原材料和能源的加工数据。