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引用本文：Yuri Loginov，Vladimir Kuznetsov。一种定量确定土壤水提取物中硫酸盐离子的新方法
摘要：提出了一种方法和必要的分析设备，用于从土壤和水性培养基中的硫酸盐离子进行质量定量测定，并提出了水性培养基中的硫酸盐离子，其中包括以下事实，即将已知量的2-水性氯化氯化物含有氯化氢添加到分析样品的等分样品中。所得的不溶性硫酸钡化合物降低了氯化钡的初始浓度。在特殊设计的火焰分光光度法分析仪上确定溶液中剩余的氯化钡量。这使您可以计算与钡相关的硫酸盐离子的量，该硫酸盐是由设备程序自动执行的。通过所提出的水样中提出的方法可靠确定的硫酸盐离子浓度范围为10至100 mg/dm 3。可靠确定的从0.2至2.4 c（1/2SO4）mol/dm 3（从10到115 mg/dm 3）的土壤提取物中硫酸盐离子的浓度范围。必须用蒸馏水多次将较高浓度的硫酸盐离子稀释。该方法使确定水土壤提取物，淡水储层和河流，地下来源，自来水，沉积物，被工业企业的硫酸排放污染的沉积物是可能的。该方法非常简单，准确且富有成效。该方法由国家乌拉尔研究所（MVI-66373620-007-2018）认证，并由联邦技术法规和计量署（RosStandart）批准，作为No.253.0080/ra。RU.311866/2019。 专利号 2681855在俄罗斯联邦知识产权服务公司的优先级，日期为2017年9月15日的优先级，用于确定硫酸盐离子形式的硫酸盐在土壤中的硫酸盐离子的形式，并从土壤中及其所需的设备确定。 在这些物体中确定硫酸盐离子的详细方法在书中发表在《开放媒体：“使用流动分析技术对土壤，植物和水生环境的农业化学和化学参数的确定”，由俄罗斯科学院学院院士编辑。RU.311866/2019。专利号2681855在俄罗斯联邦知识产权服务公司的优先级，日期为2017年9月15日的优先级，用于确定硫酸盐离子形式的硫酸盐在土壤中的硫酸盐离子的形式，并从土壤中及其所需的设备确定。在这些物体中确定硫酸盐离子的详细方法在书中发表在《开放媒体：“使用流动分析技术对土壤，植物和水生环境的农业化学和化学参数的确定”，由俄罗斯科学院学院院士编辑。
EEG 和 MEG 研究方面的良好科学实践
a 美国印第安纳州布卢明顿印第安纳大学心理学与脑科学 b 西班牙马德里理工大学和 CIBER-BBN c 神经适应性人机交互，德国科特布斯-森夫滕贝格勃兰登堡工业大学 d 艾克斯-马赛大学，法国蒂莫内神经科学研究所 e CNRS、LPL，法国普罗旺斯地区艾克斯-马赛大学 f加拿大不列颠哥伦比亚大学 g 生态功能与进化中心、CNRS、EPHE、IRD、蒙彼利埃大学，法国蒙彼利埃 h 认知神经影像中心、INSERM、CEA、CNRS、巴黎萨克雷大学 NeuroSpin 中心，法国 Gif/Yvette i 蒙特利尔大学心理学系认知和计算神经科学实验室，蒙特利尔， QC，加拿大 j Mila -加拿大魁北克人工智能研究所 k 塞尔维亚贝尔格莱德大学哲学系、神经认知和应用认知实验室 l 塞尔沃研究所 - 巴黎大脑研究所 - ICM、Inserm U 1127、CNRS UMR 7225、APHP、Hôpital de la Pitié Salpêtrière、索邦大学、MEG-EEG 中心、神经影像中心Recherche (CENIR)，法国巴黎。 m 加利福尼亚大学心智与大脑中心，美国加利福尼亚州戴维斯市 n 艾克斯马赛大学、法国国家健康与医学研究院、法国国家神经系统研究所 o 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院，美国德克萨斯州休斯顿市 p 图宾根大学，德国 q 乌拉尔联邦大学，俄罗斯叶卡捷琳堡 r 鹿特丹伊拉斯姆斯大学，荷兰鹿特丹 s 全球分布式开放研究与教育研究所（IGDORE），瑞典 t 杜克大学，美国 u 图卢兹大学 ISAE-SUPAERO，法国 v 贝尔格莱德大学教师教育学院，塞尔维亚 w 南洋理工大学心理学，新加坡 x 新加坡临床科学研究所，A ∗ STAR，新加坡 y 剑桥大学 MRC 认知与脑科学部，英国剑桥 z 诺丁汉大学心理学院，英国诺丁汉德国法兰克福神经科学系，芬兰阿尔托大学
EEG 和 MEG 研究方面的良好科学实践
a 美国印第安纳州布卢明顿印第安纳大学心理学与脑科学 b 西班牙马德里理工大学和 CIBER-BBN c 神经适应性人机交互，德国科特布斯-森夫滕贝格勃兰登堡工业大学 d 艾克斯-马赛大学，法国蒂莫内神经科学研究所 e CNRS、LPL，法国普罗旺斯地区艾克斯-马赛大学 f加拿大不列颠哥伦比亚大学 g 生态功能与进化中心、CNRS、EPHE、IRD、蒙彼利埃大学，法国蒙彼利埃 h 认知神经影像中心、INSERM、CEA、CNRS、巴黎萨克雷大学 NeuroSpin 中心，法国 Gif/Yvette i 蒙特利尔大学心理学系认知和计算神经科学实验室，蒙特利尔， QC，加拿大 j Mila -加拿大魁北克人工智能研究所 k 塞尔维亚贝尔格莱德大学哲学系、神经认知和应用认知实验室 l Institut du Cerveau - 巴黎大脑研究所 - ICM、Inserm U 1127、CNRS UMR 7225、APHP、Hôpital de la Pitié Salpêtrière、索邦大学、MEG-EEG 中心、神经影像中心Recherche (CENIR)，法国巴黎。 m 加利福尼亚大学心智与大脑中心，美国加利福尼亚州戴维斯市 n 艾克斯马赛大学、法国国家健康与医学研究院、法国国家神经系统研究所 o 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院，美国德克萨斯州休斯顿市 p 图宾根大学，德国 q 乌拉尔联邦大学，俄罗斯叶卡捷琳堡 r 鹿特丹伊拉斯姆斯大学，荷兰鹿特丹 s 全球分布式开放研究与教育研究所（IGDORE），瑞典 t 杜克大学，美国 u 图卢兹大学 ISAE-SUPAERO，法国 v 贝尔格莱德大学教师教育学院，塞尔维亚 w 南洋理工大学心理学，新加坡 x 新加坡临床科学研究所，A ∗ STAR，新加坡 y 剑桥大学 MRC 认知与脑科学部，英国剑桥 z 诺丁汉大学心理学院，英国诺丁汉德国法兰克福神经科学系，芬兰阿尔托大学
吉安甘加理工学院 (1)、奇特卡拉大学工程技术学院 (2)、应用科学私立大学
吉安甘加理工学院 (1)、奇特卡拉大学工程技术学院 (2)、应用科学私立大学 (3)、乌拉尔联邦大学 (4)、塔吉克斯坦技术大学（以 MS Osimi 院士命名）(5) ORCID：1. 0000-0002-5157-2485；2. 0000-0001-9822-8246；3. 0000-0003-1028-2729；4. 0000-0001-7493-172X；5. 0000-0003-3433-9742；6. 0000-0002-9869-288X； doi:10.15199/48.2024.10.12 能源部门通过微控制器自动进行功率因数校正 摘要。目前，能源部门对每个人来说都越来越重要，包括消费、生产、分配和监控。因此，本研究主要关注通过全自动方式提高功率因数。本文介绍了一种基于物联网 (IoT) 的系统。该系统完全自动化，可提高功率因数，还可监控能源消耗，从而准确计算要显示的所有参数数据，例如功率、电流、功率因数消耗等。可以通过带有 Web 服务器的 IoT Blink 平台通过无线技术访问和获取参数数据。通过控制器单元测量和监控参数数据，通过继电器计算并传输到电容器组，以补偿该系统中的滞后功率因数。最后显示功率因数校正的结果，可以更有效地监控功率损耗和能源消耗。Streszczenie。 Obecnie sektor Energyczny 开玩笑 dla wszystkich ze względu na zużycie, produkcję, Dystrybucję i 监控。 Dlatego też niniejsze badanie koncentruje się głównie na poprawie współczynnika mocy poprzez pełną automatyzację. Wartykule przedstawiono 系统oparty na Internecie Rzeczy (IoT)。系统十项与自动自动化、流行性配置、能源监控、能源参数调整、参数设置、维护、保养współczynnika mocy itp。 Dostęp do danych parametrycznych i ich uzyskanie można uzyskać za pośrednictwem bezprzewodowego technologia Poprzez platformę IoT Blink z Serwerem WWW.参数化和参数化监控是红色网络中最重要的参数，它可以隐藏和隐藏所有相关的参数，并可在任何情况下使用。 w tym 系统。如果您想了解更多有关能源的信息，请参阅我们的信息。 ( Automatyczna korekcja współczynnika mocy za pomocą mikrokontrolera w sektorze energetyczn ym) 关键词：能源、功率因数、物联网、控制器、电容器组。功能：能源、电源、互联网连接、控制器、电池连接器。简介 如今，能源部门以消费、生产、分配和监测为基础，这与直接或间接功率因数有关。功率因数是电力供应系统的重要分析，根据能源部门的所有观点，这更为重要 [1]。并且还确定了电源利用中的所有类型的损耗，例如功率因数和损耗成反比，如果功率因数低，则损耗不断增加，功率因数高，则损耗不断改善。因此，现代工业完全关注这一因素，并使用与无功功率相关的不同类型的技术和用途来提高功率因数。功耗可以通过接近 1 的功率因数来定义，并且保持并联电容器组的帮助以实现功率因数校正 (PFC) 是一种非常成熟的方法 [2]。最近，能源领域的研究主要集中在自动切换方法上，这在实时应用中更为重要。例如使用基于 MCU 嵌入式系统 [3]，物联网嵌入式提供所有类型的校正监控，并控制所有类型的切换和监控 [4]。这种概念在现代工业中使用，并根据功率因数获得更多控制，从而提高电气系统的效率。低功率因数会造成大量损耗，这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此，功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是不错的。因此，根据电力标准 [2-9]，上述功率因数的改善在电力系统中更为重要。提高电力系统的整体效率。低功率因数会造成大量损耗，这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此，功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是好的。因此，根据电力标准 [2-9]，上述功率因数的提高在电力系统中更为重要。提高电力系统的整体效率。低功率因数会造成大量损耗，这些损耗会缩短能源部门设备的使用寿命 [5]。因此，功率因数值应始终保持在 0 到 1 之间。功率因数接近 0.95 的值对任何电力系统来说都是好的。因此，根据电力标准 [2-9]，上述功率因数的提高在电力系统中更为重要。