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World File Search System制水
水安全局水和废水...
• 反渗透处理 0.6 • 了解氯胺化 0.3 • 了解法规 0.6 • 亲自了解法规（SARWP 会议）0.6 • 水采样和分析研讨会 0.6 • 为水和废水公用事业编写 SOP 和 ERP 0.6 • 1 级和 2 级水处理操作员认证考试准备 3.3 • 1 级和 2 级供水认证考试准备 3.0 • 1 级 WD 认证考试准备 2.5 • 1 级 WWC 认证考试准备 2.5 • 2 级 WD 认证考试准备 2.5 • 2 级 WWC 认证考试准备 2.5 • 3 级 WD 认证考试准备 2.5 • 3 级 WWC 认证考试准备 2.5 • 1 级和 2 级 WWC 认证考试准备 3.0 • 1 & 2 废水收集 1.5 • 3 级和 4 级废水收集数学准备 1.5 • 1 级和 2 级供水认证考试准备 4.8 • 3 级和 4 级供水认证考试准备 4.8 • 1 级和 2 级废水收集认证考试准备
有机质量控制技术员/化学家
我们正在寻找一名全职QC化学家加入我们的团队。为了成功担任这一职位，候选人将在繁忙的环境中进行分析并独立工作。质量控制化学家负责对化学参考标准批次进行定性和定量分析，以确保我们的客户获得可用的最优质产品。
高级制作和统一的碳 -
对齐的碳纳米管（CNT）复合材料由于其出色的机械和物理特性而引起了很大的兴趣。本文简要概述了对齐的CNT复合材料的合成方法。首先对制造排列的CNT纤维制造的三种主要方法进行了审查，包括湿旋，干旋和浮动催化剂。但是，由于其多孔结构和纤维内的CNT对齐不良，获得的CNT纤维具有有限的机械和物理性能。需要适当的处理以使纤维致密以增强其性质。然后讨论CNT纤维致密化的主要方法。为了进一步增强CNT纤维内的负载转移，始终使用聚合物浸润。综述了CNT纤维聚合物浸润的典型研究，所获得的复合材料的特性表明该复合制造方法优于常规分散方法。由于对齐的CNT复合材料通常是在长纤维或薄膜的结构中获得的，因此很难测量这些复合材料的热导率。开发了一个非晶格蒙特卡洛模型，以准确预测对齐的CNT复合材料的热导率。
操作员B（5班制）-Uden
EURO SUPPORT 是一家雄心勃勃的国际家族企业，致力于开发、生产和销售先进的无机材料。这些产品被用作化学和汽车工业的催化剂，或作为电子和电池应用（可持续能源）的半成品。乌登工厂已通过 ISO9001/14001 认证，是一家 BRZO 公司，拥有约 150 名员工。生产采用五班制连续进行。企业文化的特点是务实、灵活和注重结果，质量、安全、健康、环境和客户服务至关重要。除了乌登工厂外，Euro Support 在捷克共和国利特维诺夫还有一个生产基地。总部位于阿默斯福特。对于 Uden 分支，我们正在寻找积极主动且亲力亲为的：
在采矿和制造端，自动化是关键......
宝石行业在短短几十年内几乎发生了彻底的转变。在采矿业，技术发展推动了以前手动流程的持续自动化，因为它支持了健康、安全和环境管理的持续改进，并带来了能源效率的提高。矿物扫描技术使原石加工更加高效和有利可图，数据分析和信息管理也是如此。抛光行业将很快弥补在实现高品位产品完全自动化之前仍存在的 5% 的差距，而分级正在迅速走向完全自动化。在技术上，我们也取得了长足进步，即使是最小的人造钻石也可以快速扫描出来。
高温热能绿色制氢...
图 1. 碱性电解池方案 [8]。................................................................ 4 图 2. 碱性电解器工厂平衡 [8]。.............................................................. 5 图 3. PEM 电解池方案 [8]。.............................................................. 6 图 4. PEM 电解器工厂平衡 [8]。...................................................... 7 图 5. 固体氧化物电解池方案 [8]。...................................................... 8 图 6. 系统结构和组件示意图。...................................................... 14 图 7. PEM 和碱性电解器的效率曲线 [13]。............................................. 18 图 8. 每小时电解器工作条件的迭代过程方案。............................................. 19 图 9. 天然气消耗小时曲线。............................................................. 25 图 10. 光伏生产小时曲线。............................................................. 26 图 11. 光伏与电解器一天内能量曲线比较。 ........................................................................................................................... 27 图 12. 参考情景中的电解槽运行小时数。 ...................................................................................... 30 图 13. 平均负荷因数和标准差（红线）。 ...................................................................................... 31 图 14. 平均特定消耗和标准差（红线）。 .. 32 图 15. 通过改变设计负荷因数计算的平均运行负荷因数。 ............................................................. 33 图 16. 通过改变设计负荷因数计算的平均特定消耗。 ............................................................. 34 图 17. 电解槽尺寸与混合的关系。 ............................................................................. 35 图 18. 光伏电站规模与混合的关系。 ............................................................................. 36 图 19. 可变混合下的天然气节省量和电力消耗量。 ............................................................................................................. 37 图 20. 每次混合时 PEM 电解槽的行为。 ............................................................................. 38 图 21. 分析情景中的 NPV 趋势。 ................................................ 40 图 22. 主要情景下的投资细分。 ...................................................... 41 图 23. 主要情景下 LCOH 细分。 ...................................................... 42 图 24. 主要情景下的收入细分结构。 ...................................................... 43 图 25. 不同 PV-ALK 电解器比率的 NPV 趋势。 ...................................................... 44 图 26. 不同 PV-PEM 电解器比率的 NPV 趋势。 ...................................................... 44
电解制氢成本评估
4 氢气生产 13 4.1 文献综述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.3 电解器 OPEX 成本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
基于人工智能的污水处理厂曝气量控制技术的开发
（开发编号2001）2020年1月22日三菱电机株式会社实现高能源效率的污水处理：开发基于AI的污水处理厂曝气量控制技术三菱电机株式会社开发了一种曝气量控制技术，该技术利用其AI技术Maisart®*1，通过提前数小时准确预测进入进行污水处理所需氧化过程的生物反应器的水质（氨浓度），来抑制生物反应器的过度曝气（空气供应）。通过控制每个部分，可以在保持处理水质的同时，与传统方法相比减少约 10%*2 的曝气量。这将有助于减少污水处理厂的电力消耗，目前污水处理厂每年消耗约 70 亿千瓦时*3 的电力，相当于全国电力消耗的约 0.7%。