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薄膜合成 - 使用米内式脉冲 - 蒸气...
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用于隔热和蒸发冷却的分级多孔陶瓷的 3D 打印
仅加热和冷却就占总能源使用量的一半。由于其中 66% 的能源来自化石燃料 [2]，因此，高效隔热和冷却材料对于降低人为 CO 2 排放至关重要。除了提供所需的热性能外，此类材料还应安全、可回收，并在制造和运行过程中消耗最少的能量。最先进的绝缘材料还不能满足这些要求。聚合物基绝缘体（例如发泡/挤塑聚苯乙烯和聚氨酯泡沫）的热导率相对较低，但耐火性和报废可回收性有限。尽管无机绝缘体具有固有的耐火性，但玻璃棉和矿棉在制造过程中涉及高能量过程，并且表现出被认为对人体健康有害的纤维形态。气凝胶是一种有吸引力的高性能绝缘无机材料，但其高成本迄今为止限制了其在小众应用中的使用。现有绝缘材料的优点和缺点为开发新技术提供了机会。多孔陶瓷因其成本低、耐火、可回收和导热系数相对较低等优点，最近作为替代隔热材料受到了越来越多的关注。[3–7] 除了隔热之外，多孔陶瓷还被用于通过实现建筑元素的被动冷却来改善建筑物的热管理。[8] 被动冷却依赖于渗入陶瓷孔隙中的水的蒸发，在蒸汽压缩技术出现之前，这种机制长期用于降低食物和水的温度。由于孔隙是隔热和蒸发冷却所需的关键结构特征，因此制造具有可控孔隙率的陶瓷对于开发用于建筑热管理的节能技术具有巨大潜力。在本研究中，我们使用湿泡沫模板 3D 打印分层多孔陶瓷，并研究其用于建筑元素热管理的隔热和蒸发冷却性能。分层多孔结构设计为包含大量大孔，可降低材料的导热性，同时还显示实现毛细管驱动被动冷却所需的微米级孔隙。利用粘土作为可回收、廉价且广泛可用的材料资源，我们首先开发了湿泡沫
骨骼肌离子通道病的靶向疗法
金属有机框架是一类多孔材料，在微电子领域显示出有希望的特性。为了达到这些材料的工业用途，通常首选气相技术，并最近引入。但是，所达到的厚度是不够的，限制了进一步的发展。在这项工作中，描述了允许使用环状配体/水暴露的数百个NM形成数百个NM的改进的气相过程。然后，通过深入的表面分析和分子动力学模拟的组合，建立了羟基缺陷在ZIF-8层中的存在和作用，以达到这种厚度。同时，这项研究揭示了该方法的固有限制：厚度生长是结合的，缺陷在晶体成熟时修复；这种缺陷修复最终导致孔窗窗口的下降下方的孔窗口的扩散半径下降，因此显然可以通过这种生长方法来限制这类材料拓扑的最大MOF厚度。
机械蒸气再压缩的审查...
在过去的几十年中，关于海水淡化系统盐水处置的环境影响的讨论导致了零液体排放脱盐的日益增长的方法。本文已在单效力循环结晶器的数学模型上进行了前提，其中使用机械蒸气再压缩来引起零液体排放脱盐的零。该验证模型的目的是研究蒸发器（2-4.5°C），蒸发和冷凝温度差异（5-15°C）以及蒸发压力（20-100 bar）对压缩机和循环泵，预热器和蒸发器热量转换区域的功耗的影响。此外，探索了蒸发压力对饱和盐度，沸点升高和循环泵的优化的影响，这是当前研究中的独特特征。揭示了蒸发压力的增加导致总功耗降低（11％-15％）和较低的总散热面积（通常13％）。此外，循环泵的优化使蒸发器的最佳温度最佳每次蒸发和缩合温度差上升。这项研究的结果为Exergosensonic分析提供了基础，这将导致更优化的系统。
使用疏水硅胶的膜通过过度蒸发从水中清除甲基酮酮
使用多二甲基硅氧烷（PDMS）膜的透白化膜工艺将甲基乙基酮（MEK）从水中分离出来的实验研究。最初，使用汉森溶解性参数选择了几种聚合物，最终选择了聚二甲基硅氧烷。在这项研究中，使用了类似于聚二甲基硅氧烷的结构（商业上称为Silgard 184）的结构。通过分析（例如FTIR，NMR，SEM和水接触角度测量）来证实这一点，但是Elastosil®RT601 A/B的使用率为Silgard 184的三分之一。饲料是高度不理想的，并包含异质性的共同体。在200 MBAR的真空压力下，以浓度（5-15 wt％）和温度（40 - 60°C）进行了渗透实验。在40°C下为5 wt％的进料，总通量为1.0208 kg/m²·H，选择性为33。还评估了操作参数（例如进料浓度和温度）对选择性和通量的两个因素的影响。1-介绍
电子粉末床熔合增材制造过程中非平衡钛蒸发的饱和压力
电子束粉末床熔合 (E-PBF) 是一种用于金属零件增材制造的极具吸引力的技术。然而，工艺改进需要精确控制电子束传递给粉末的能量。在这里，我们使用可调谐二极管激光吸收光谱 (TD-LAS) 来测量 E-PBF 期间蒸发的钛原子的速度分布函数。激光二极管发射的窄光谱范围允许对蒸发原子进行高分辨率吸收分布分析，从而准确确定它们在熔化过程中的多普勒展宽、密度和温度。获得的蒸汽温度表明熔池表面相对于钛的低压 (0.1 Pa) 沸点过热，表明蒸发发生在非平衡条件下。我们表征了线性能量密度对钛蒸发的影响，发现它与饱和蒸汽压一致。我们对蒸汽特性的表征为熔池模拟提供了可靠的输入。此外，可进一步利用TD-LAS来防止低浓度合金元素的蒸发，从而防止打印部件出现缺陷。
激光波长和脉冲能对原子层析成像中锡涂层蒸发行为的影响：多功能仪研究
研究了激光波长对原子探针断层扫描（APT）中元素组成分析中精度的影响。系统比较了三种不同的商业原子探针系统 - LEAP 3000 x HR，LEAP 5000 XR和LEAP 6000 XR-用于研究较短激光波长的锡模型涂层，尤其是在深紫外线（DUV）范围内，对蒸发行为的影响。发现的结果表明，较短波长的使用提高了元素组成的准确性，而主潮具有相似的电场强度。因此，热效应减少，进而提高质量分辨能力。这项研究的一个重要方面包括估计不同工具的能量密度比。波长的降低伴随着由于激光斑点尺寸较小而导致的能量密度增加。此外，还研究了检测器技术的进步。最后，确定探测器的死时间，并评估了死区，以调查具有LEAP 6000 XR的氮化物测量中的离子堆积行为。
1.6μm窗口中的水蒸气外国 -
% 5702.13 1.12(11)×10 -25 48.5 17.9 33.6 5715.30 1.07(16)×10 -25 49.1 17.3 33.6 5752.04 2.88(95)×10 -26 61.0 21.3 17.7 5816.60 2.60(28)×10 -26 29.4 37.3 33.3 5842.20 1.61（30）×10 -26 28.8 39.7 31.5 1.90（30）×10 -26 2.20（30）×10 -26 5875.20 2.42（24）×10 -26 30.5 29.3 40.3 40.2 2.33（24）×10 -26 5905.72 1.33（24） 1.76（20）×10 -26 1.53（20）×10 -26 5933.75 1.03（10）×10 -26 21.3 41.3 41.5 37.2 1.21（10）×10 -26 1.14（10）×10 -26 1.17（10）×10 -26 1.17（10）×10 -26 1.17（10 -26 1.17（10）×10-26×10-26×10-26×10-26×10-25（10-25） 1.18（10）×10 -26 6022.06 7.4（15）×10 -27 25.9 30.6 43.5 6120.45 7.0 7.0（12）×10 -27 14.6 34.0 51.4 6224.09 3.5（12）3.5（12）×10 -27 17.9 36.6 36.6 36.6 45.5 6369.00 a <5×7 636.00 a <5×7 67 636.6369.00 a <5×27 67 636.636.00 a <5.5×7 67 66.6 34.6 6.9（65）×10 -27 85.4 5.9 8.7 6562.18 9.1（40）×10 -27 79.4 8.0 12.6 6637.62 4.7（14）×10 -26 71.8 6.9 21.9 21.3 21.3 257
开发基于珀耳帖的冷镜湿度计 SKYDEW，用于对对流层和低平流层的水蒸气测量
摘要：我们开发了一种基于帕尔帖的非低温冷镜湿度计 SKYDEW，用于测量从地面到平流层的水蒸气。进行了几次室内实验，以研究该仪器在不同条件下的特性和性能。维持镜子上冷凝水的反馈控制器的稳定性取决于控制器设置、冷凝水条件和环境空气中的霜点。通过显微镜观察冷凝水并在室内进行比例积分微分 (PID) 调节的结果用于确定控制器的 PID 参数，以便保留来自镜子的散射光信号和镜子温度的轻微振荡。这允许检测到湿度分布中的陡峭梯度，否则由于响应较慢而无法检测到。原始镜面温度的振荡通过选择霜层的平衡点的黄金点法进行平滑。我们进一步根据全球气候观测系统 (GCOS) 参考高空网络 (GRUAN) 的要求描述了 SKYDEW 测量数据处理和不确定性估计的细节。在从 − 95 到 40 °C 的整个温度范围内，镜面温度测量的校准不确定性小于 0.1 K。在
学习记忆的蒸发分数
文本S1。涡流数据集的数据预处理程序数据的原始采样频率为半小时。数据过滤过程可以概括如下：首先，要在夜间测量中降低噪声，用明智的热通量> 5 w/m 2和短波输入辐射> 50 W/m 2对原始数据进行过滤，以选择白天的数据。然后，将原始数据平均为每日比例值（将降水计算为每日总和）。其次，我们只保留一小部分优质数据> 0.8。使用已建立的方法对输入特征的时间序列中的差距进行了插值（Reichstein等，2005； Vuichard和Papale，2015）。我们还按站点进行视觉检查，以确保可以接受信噪比。请注意，校正了来自涡流协方差的所有半小时LE数据，以使用Bowen比率方法实现能量平衡（Twine等，2000）。由于数据限制，仅使用最浅的土壤水分测量值与干燥期间的蒸发分数预测动态进行比较。文本S2。模型解释 - 综合梯度（IG）开发了集成梯度来解释受过训练的模型，从而可以获得对每日EF预测的每个样本的输入特征的时间特征的重要性（Jiang等，2022; Sundararajan等人，2017年）。IG方法可以拆除基于LSTM的机器学习模型，并追溯输入的特定贡献，并在预测前的每个时间为每个功能分配重要性得分。较大的正Ig评分可能表明该特征大大提高了蒸发分数预测（例如，在最近端的时间内的降水可能对当前蒸发分数的预测比早期的降水更大。）较大的负IG分数表明该特征降低了EF预测。IG得分接近零表示对EF预测的影响很小。以这种方式，我们的模型不仅可以显示一般特征的重要性，而且还可以在预测之前的每个时间步骤显示不同的特征重要性。更具体地说，这意味着对于不同种类的PFT的EF预测，将考虑输入特征的时间长度，其中暗示在特定的极端事件或环境条件下，例如具有不同严重性水平的干旱，植物的植物响应具有不同的生根深度。输入特征X的IG评分（例如，在第i th时间步骤中降水的特定贡献）被表达为：