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对乘用车市场不同电池化学的技术经济分析
摘要：全球市场上电池电动汽车的引入引发了汽车行业的持续动荡。在此过程中，电池电力功率的新属性导致了不同的中心要求，例如增加车辆电池的范围，寿命或快速充电能力。本文开发了一种自下而上的系统模型，以评估不同电池技术对车辆成本的当前和未来影响。为此，它总结了汽车电池化学的科学发现，并在新颖的专家访谈和拆除数据中倾斜，为它们提供了关键值。基于获得的数据，进行建模以证明已识别细胞化学的技术和经济适用性及其对电动汽车范围和总成本的影响。磷酸锂电池在小型车段中似乎可以在小型车段中节省高达21％的价格，前提是客户准备接受减少范围。同时，动力总成的进一步提高使我们期望，与未来的高能电池相结合，即使在中型车辆段中也可以达到超过800公里的范围。事实证明，根据车辆的焦点是成本，范围还是性能，将来可能会使用不同的电池技术。
量子计算机科学的基础教会了我们关于化学的知识
物理上的不可证明** - 随着系统的随着时间的流逝，有突然的，定性的变化无法以任何方式预测，除了时间向前发展并查看它是否发生，并且在有限的时间内没有答案可以表明它永远不会发生（对于所有系统）。
药物化学与有机化学的互联互通及其对医疗保健行业的影响
药物化学是化学的一个分支，涉及药物的设计、合成和开发。它涵盖了广泛的科学学科，包括有机化学、生物化学、药理学和分子生物学 [3]。药物化学家致力于了解疾病的化学和生物机制，并开发能够有效治疗或治愈这些疾病的分子。有机化学是化学的一个分支，研究有机化合物的结构、性质和反应。这些化合物含有与其他原子（如氢、氧、氮和硫）共价结合的碳原子。有机化学是药物化学中的一个重要领域，因为许多药物都是有机化合物，它们的合成是为了针对体内的特定生物过程 [4]。
LFP和NMC锂离子电池化学的半经验老化模型
lfp和NMC化学家目前是锂离子家族中最相关的，并且具有更高的前景技术。本文分析了由日历和骑自行车老化引起的锂离子电池中容量衰减的建模过程。考虑到用于定义模型的主要参数的变化，开发了对LFP和NMC有效的在线老化估计模型：温度，充电状态以及电荷和排放率。通过将两种化学的性能与制造商和以前的衰老模型提供的数据进行比较，从理论上的角度来验证了该模型。提议的电池老化模型达到3％的最大相对误差，这取决于电池化学和指定的工作条件。开发了有关电池终止寿命的模型准确性的进一步分析。此外，从实验性的角度验证了模型性能，并在实验室中测试了NMC电池，达到低于5％的误差。此外，提出了一种参数化衰老模型的方法，以促进该模型在特定的电池中的应用。
ChemgyMrl：用于数字化学的增强学习的交互式框架
本文提供了一个模拟实验室，用于利用化学疾病的增强学习（RL）。由于RL是相当数据密集型的，因此在现实世界中采取行动是“现场”的培训代理人，这是可能的，而且可能很危险。此外，化学过程和发现涉及挑战，这些挑战在RL基准测试中并不常见，因此提供了丰富的工作空间。我们推出了一组高度可定制的开源RL环境，Chem-Gymrl，实施了标准的体育馆API。ChemGyMRL支持一系列相互连接的虚拟化学台，RL代理可以在其中操作和训练。本文使用众所周知的化学反应作为说明性示例介绍和详细信息，并在每个台下训练一组标准的RL算法。最后，除了将未来工作的方向列表列表以外，还提供了几种标准RL方法的性能的讨论和比较，以此作为进一步开发和使用ChemGyMRL的愿景。
分析化学的年度审查分子诊断的当前和未来景观
核酸测试是现代分子诊断的基石。This review describes the current status and future directions of molecular diagnostics, focusing on four major techniques: polymerase chain reaction (PCR), next-generation sequencing (NGS), isothermal amplification meth- ods such as recombinase polymerase amplification (RPA) and loop-mediated isothermal amplification (LAMP), and clustered regularly interspaced short palindromic repeats （CRISPR）基于基于检测方法。我们探索每种技术的优点和局限性，描述每个技术如何与其他技术重叠或补充，并检查当前的临床产品。本综述为分子诊断的景观提供了广泛的观点，并突出了这个快速发展的领域的潜在未来方向。
在轻度条件下通过不可逆化学的化学合成结晶二维共轭聚合物
二维共轭聚合物（2DCP）是一类单层到多层晶体聚合物材料，并在两个正交方向上具有共轭链接，这些方向有望从膜到电力。当前的界面合成方法已成功地从动态价值化学（例如亚胺链接）中构造了2DCP。但是，由于可逆性不足，这些方法不适合制造可稳健的核定链接的2DCP。在这里，我们报告了通过两亲吡迪辅助辅助藻型界面多凝结连接的2DCPS的合成。合成是通过烷基定量的三吡啶定甲基吡啶来实现的，该三吡啶可以在水界面上自组装成有序的单层，并通过醛型型拓扑拓扑敏感性地与多功能醛进行原位与多功能醛反应。最终的2DCP显示出远距离分子排序，较大的侧向尺寸和良好的控制厚度。实验和理论分析都表明，在水界面上的预组装三甲基吡啶丁物单层显着提高了其凝结反应性，从而促进了在轻度条件下2DCP的合成。在渗透发电机中具有固有正电荷的2DCP的整体可提供出色的输出功率密度，达到51.4 w m-2，高于报告最多的2D纳米孔膜。
对基于物理的电池模型的全面综述，并比较各种化学的不同物理模型
从消费电子到电动汽车，电池在各个领域的重要性越来越重要，强调了精确电池模型的关键必要性。本评论描述了电池模型的四个主要类别：经验，等效电路，数据驱动和基于物理的模型。像Nernst和Shepherd模型这样的经验模型提供了简单性，但缺乏精确度。等效电路模型在简单性和准确性之间取得了平衡，尽管有验证约束。数据驱动的方法利用机器学习来准确预测电池性能，但需要高质量的数据集。基于物理学的模型集成了基本的电化学过程，以详细理解，尽管计算复杂性增强。比较分析以锂离子电池为重点，揭示了计算效率和准确性之间的权衡。具有电解质动力学的单个粒子模型及其扩展单粒子模型作为有效的选项出现，带有电解质动力学的单个粒子模型显示出有希望的精度，类似于单个粒子模型。此外，在不同的电池化学分子上进行比较，公布了不同水平的建模精度。本文比较了跨化学的不同电化学建模技术和辨别最佳方法。是电池建模技术之一的电化学模型，已在本研究中进行了详细研究和研究，并为文献提供了有关化学模型如何与哪种电化学模型一起使用的文献。此外，这项研究在Pybamm中使用优化技术有助于现有的铁磷酸锂化学建模。综合提供了对各种建模方法的见解及其对电池研究和开发的影响，从而指导未来的调查，以针对特定应用的更量身定制的建模策略。
有机合成中的生物催化：绿色化学的酶促途径
生物催化，使用天然催化剂（例如蛋白质酶）对有机化合物进行化学转化，已成为有机合成领域的关键技术。这种方法利用酶在轻度条件下催化反应的精致特异性和效率，为传统化学过程提供了可持续且环保的替代品。生物催化涉及使用天然催化剂（主要是酶）对有机化合物进行化学转化。生物催化的基本原理集中在酶的独特特性上，其中包括高特异性，效率和在轻度条件下运行的能力。理解这些原理对于欣赏如何利用有机合成和绿色化学的生物催化。
内源性大麻素降解酶抑制剂作为潜在的抗精神病药：药物化学的观点
Yong Jian Wang，Claire Valotteau，Adrien Aimard，Lorenzo Villanueva，Dorota Kostrz等人。CombimberiningDNA支架和声学力光谱，以表征单个蛋白质键。 Bio-物理期刊，2023，122（12），pp.2518-2530。 10.1016/j.bpj.2023.05.004。 hal-04165173Yong Jian Wang，Claire Valotteau，Adrien Aimard，Lorenzo Villanueva，Dorota Kostrz等人。CombimberiningDNA支架和声学力光谱，以表征单个蛋白质键。Bio-物理期刊，2023，122（12），pp.2518-2530。10.1016/j.bpj.2023.05.004。hal-04165173