抽象的碳 - 碳复合材料是碳基质增强的碳纤维,并被归类为非常适合高温结构应用的高级材料。碳 - 碳复合材料的特征是在高温下保持出色的机械性能和结构稳定性,并已在航空航天应用中用作喷嘴,热壳和前缘。但是,制造碳 - 碳复合材料的常规方法是昂贵且耗时的。这项工作的目的是开发一种使用高压重新浸润过程创建添加性生产(AM)碳 - 碳复合材料的方法。这样做,与低压重新浸润相比,需要更少的渗透周期,从而减少了总生产时间。样品。对于这两种技术,AM碳纤维/PEEK复合零件均用于复合预成型,SC-1008酚醛树脂被用作聚合物基质。热解循环,以将酚醛树脂转化为所需的碳基质。两种技术相互比较,分析了每种技术产生的孔隙率。与传统的VARTM技术相比,这项工作中开发的高压重新浸润系统的孔隙率较小,需要更少的重新渗透和热解周期,以达到所需的孔隙率。(:。)
•根据《 2009/119/ec》,该指令在《石油和石油衍生品市场》上实施的,与上一年相比,本年度的强制性股票的义务是在本年度的最新7月1日之前统一的
本文旨在提出一些方案,使电网薄弱的干旱岛屿实现低碳足迹大规模海水淡化。通过这些方案,目标是重新配置并网风能/海水淡化系统,以实现大中型水生产。在此背景下,建议使用锂离子电池进行固定储能,并采用管理策略,以避免风能/海水淡化系统消耗与其连接的传统电网的能源。控制策略是基于确保风电场和电池提供的电力在系统的整个使用寿命期间与海水淡化厂的电力需求保持同步。在确定可再生能源系统的规模时,需要考虑风能的年际变化,并提出估算方法。案例研究以加那利群岛为中心,该地区特别容易受到气候变化的影响,但其风能开发利用具有得天独厚的优势。所得结果显示了所分析配置的最佳风电场和储能系统容量。所提出的方法可实现低碳运营足迹。如果今天实施控制策略,当前的电网限制和在仍然依赖化石燃料的社会背景下进行的系统生命周期评估表明,足迹可能减少 77.4%。然而,当风力涡轮机、电池和海水淡化厂的制造过程从碳中和社会中受益时,剩余的 22.6% 可能会在未来消除。
Zeta 的名称来自希腊文的第六个字母 ζ,它对应于元素周期表中的第六元素——碳,这是 Zeta 选择的材料。Salvatierra 解释说,Zeta 的碳不是广泛用于商用锂离子电池 (LIB) 阳极的典型石墨品种,而是碳纳米管 (CNT),它与阴极的硫化碳一起在 Zeta 的 Li-S 技术中发挥着决定性作用。Salvatierra 在下面提供了有关 CNT 和硫化碳的更多详细信息,因为这些材料是 Zeta 技术解决方案的重要贡献者。为简单起见,我们将 Zeta Li-S 电池称为 Z 电池。
30岁以前。de 2024 - 无金属聚合物石墨氮化碳(G-C3N4)是一种新兴的2D层状石墨烯样材料,因为它的特性(即...或G-C3N4/ ... div>
1420453石化3-0-3该课程涵盖了石化化学物质,碳氢化合物中间体,油加工和原油中间体的原油加工以及基于基于甲烷,埃塞酸盐基于乙烷的化学物质的化学物质,基于甲烷的化学物质的非氢化碳中间体的原料中间体,非氢化碳中间体的生产,以及碳酸化学中间体,化学物质,化学物质,化学物质,化学物质,基于甲烷的化学物质,基于乙烷的化学物质,含有乙烷的化学物质,CAMENEL,化学物质,化学物质,化学物质,化学物质,化学物质,基于乙烷的化学物质,含有乙烷的化学物质,CAMENEL,CAMENEL,化学物质,基于乙烷的化学物质,cA化学物质,基于苯,甲苯和木糖烯,聚合和基于石油的聚合物的化学物质。先决条件:1420218。
摘要:在这项工作中,已经开发了一种基于适体的电化学纳米传感器来早日检测前列腺癌。前列腺特异性抗原(PSA)是前列腺癌最常见的标志物,这项研究AIMES使用基于电化学纳米含量的适体检测该生物标志物,使用纳米结构使用纳米结构,使用纳米结构氧化物氧化物/氧化物氧化物/石墨含量碳氧化物/石墨碳氮化碳/氮化碳/金纳米(GO/G-C-g-c-c-c 3 n n 4/au nps)。通过还原氧化石墨烯,石墨氮化碳和金纳米颗粒(RGO /G-C 3 N N 4 /AU NPS),可以在玻璃碳电极(GCE)表面稳定适体链。为了确保适体的正确操作,在五个物质之间进行了选择性分析,并且与其他材料相比,诊断为稳定性和高选择性的电化学生物传感器,诊断所需的分析物(PSA)。进行了Aptasensor电化学,CV,SQW和EIS测试的表征,以研究合成的纳米颗粒的特征,XRD,FTIR,SEM,SEM,TEM测试,结果表明所使用的纳米颗粒已很好地合成。检测限(LOD)为1.67 pg.ml -1在六烯烃([Fe(CN)6] -3/-4)培养基中,这种检测的极限要低得多,并证明了PSA早期检测的纳米倍数的高能力。设计的生物传感器需要很短的时间(约30分钟)才能将PSA视为前列腺癌的症状。
摘要:在本文中,我们从一项定性访谈研究中介绍了发现,该研究通过量化碳排放量的困难和挑战,讨论了如何通过从深度不确定性的研究中汲取见解来通过这些挑战进行生产。我们的研究重点关注数字领域,并受到以下研究问题的约束:研究,工作或沉浸在可持续数字化的广泛领域(搜索者,行业,非政府组织和政策代表)如何理解并参与量化碳?我们的调查结果表明,利益相关者如何努力衡量复杂系统中的碳排放,缺乏标准化来协助这一点以及这些挑战如何导致利益相关者呼吁更多数据解决这种不确定性。我们认为,这些要求更多数据的呼吁掩盖了将始终存在不确定性的事实,并且我们必须学会从中统治它。