有机朗肯循环是将低品位热源转化为电能的可用解决方案之一。然而,由于膨胀机的特殊设计,工厂的开发往往非常昂贵。通常,设计 ORC 工厂的输入参数是热源和冷源的温度和功率。它们决定了工作流体、压力和温度的选择。然后根据所需的操作参数设计膨胀机。使用市场上容易买到且性能众所周知的标准涡轮机可以降低开发和制造成本。然而,必须对 ORC 进行调整,以使膨胀机在最佳条件下工作。对于太阳能聚光热源,可以通过调整聚光系数和集热器总面积来调整温度和功率。在本文中,考虑使用给定的燃气轮机作为 ORC 的膨胀机。了解涡轮机在空气中的性能后,基于相似规则寻找不同流体的 ORC 的最佳运行参数(压力、温度、流量和转速)。调整的目的是保持工作流体与空气相同的密度变化、相同的入口速度三角形和相同的入口马赫数。然后使用 CFD 模拟计算涡轮机的性能图,并显示最大等熵效率接近空气,约为 78%。
本文档适用于生成工厂可以永久,定期或临时与CCT网络平行的系统。文档的范围仅限于必须遵循的技术要求,这些安装将连接到该市的网格以及与运行工厂相关的操作参数。在适用的SAN和开普敦市程序中指定了安全操作的网络隔离和切换要求。用于生成与分布网格(例如自己使用客户发电机离网或备用发电机,需要暂时的同步(<2分钟),而不是在制造前破裂,备用供应软载荷转移的标准(SLT)方案,文档EEB 317应适用。任何不是SLT方案并与网格并行运行的备用发电机,应符合此标准。标准规定了通用互连要求,应适用于所有不同类型的发电机,Prime Movers等。在某些情况下(例如风产生技术)可能有必要使用其他特定于技术的要求来补充该标准的要求。此标准是预期的NRS 097-1:嵌入式发电与电力分销网络互连的实践守则:第1部分MV和HV,适用于A3类,B和C类可再生电厂(RPP)(RPP)和电池电池存储设施(BESFS)。
这项研究介绍了用于Covid-19检测的生物传感器的设计和分析,将石墨烯元面积与金,银和GST材料整合在一起。所提出的传感器架构将平方环谐振器与圆环谐振器结合在一起,并通过红外制度中的Comsol多物理模拟进行了优化。传感器表现出非凡的性能特征,在初级检测带(4.2-4.6μm)中的吸收值超过99.5%,次级带(5.0-5.5μm)中的吸收值约为97.5%。该设备表现出高灵敏度(4000 nm/riU),检测极限为0.078,优点为16.000riu⁻时,当利用晶体GST作为底物材料时。通过使用XGBoost回归的机器学习优化,传感器的性能得到了进一步提高,从而在各种操作参数之间实现了预测和实验值之间的完美相关性(R²= 100%)。双波段检测机制,结合了高级材料和机器学习优化的整合,为快速,无标签和高度敏感的COVID-19检测提供了有前途的平台。这项研究有助于开发用于病毒检测和疾病诊断的下一代生物传感技术。
摘要二氧化碳(CO 2)是极大地影响气候变化的最主要温室气体。因此,需要CO 2捕获以应对气候变化的需求。这项研究通过研究操作参数对CO 2吸收效率的影响并探索溶剂再生和产生沉淀的碳酸钙,从而在实验室规模的喷雾柱中使用氢氧化钠捕获CO 2捕获。通过实验研究探索了总气流,溶剂温度,CO 2浓度,溶剂浓度,溶剂浓度,液体与气体比和溶剂再循环对CO 2吸收效率的影响。此外,还研究了沉淀的碳酸钙的溶剂再生和产生。实验结果表明,较高的溶剂浓度,较高的溶剂温度,更高的溶剂量,较高的液体与气体比,较低的总气流和较低的气体浓度对提高CO 2吸收效率有益。通过X-Ray衍射(XRD)分析,从溶剂再生过程中获得的固体被确定为碳酸钙(CACO 3)的方解石多晶型物,并发现通过液体傅立叶转化红外光谱(FTIR)分析含有碳酸盐离子。其他实验表明,可以通过增加氢氧化钙(Ca(OH)2)中添加的氧化钙(CAO)的量来最大程度地减少碳酸盐(Ca(OH)2),可以最大程度地减少碳酸盐(Ca(OH)2)。
本文解决了石蜡矿床的问题,特别关注预防化学方法。在高能油生产中使用的抑制剂的有效性取决于其注入点,因此需要将试剂更深入地放置在“油储层孔”系统中。这项研究的目的是开发一种用于长期蜡抑制的方法,并通过实验评估井操作参数对抑制剂释放速率中生产液的影响。文章概述了一种石蜡抑制技术,该技术涉及将固体多孔颗粒注射到液压裂缝中,该骨折具有双重目的,既可以作为proppant和抑制剂来源。已经开发了一种方法,该方法是用固体乙烯 - 乙酸乙烯酯(EVA)饱和的多孔陶瓷颗粒,该方法在被油洗涤时逐渐释放到油流中,起作用,作为抑郁剂。过滤实验表明,这种抑制方法将抑制剂长期释放到油流中。即使过滤470孔量,通过模型支撑盒过滤的机油样品中的EVA含量仍保持在最小有效浓度水平上。从而减少了旨在防止和去除“石油储层”系统中的石蜡沉积物的干预频率。
摘要:大语言模型(LLM)的兴起导致了各种应用程序的重大转换,包括自然语言处理,机器学习和人工智能。以及越来越多的LLM在云中启动,其中很大一部分也被设计为嵌入到移动设备中。因此,它们影响跨移动设备电池消耗的能力将是至关重要的。这项工作旨在通过经验研究在各种配置和运行时方案上运行在移动设备上运行的LLM的电池电量。我们有条不紊地测量了几个流行的LLM的能量使用情况,考虑了诸如模型大小和执行任务的复杂性之类的因素。我们的方法涉及一系列受控的实验,该实验是在标准化条件下运行这些模型的移动设备,以对其能源效率进行比较分析。初步结果表明,基于模型的操作参数和执行任务的性质,电池消耗的显着差异。该研究提供了对LLMS计算需求与电池寿命之间的权衡的见解,为开发人员和研究人员提供了针对移动环境的LLM实施的指导。此外,我们讨论了我们的发现对移动设备上节能LLM应用程序的未来设计和部署的含义。这项研究通过强调在移动计算环境中部署先进的机器学习模型的能源考虑来有助于对可持续性AI的新兴论述。关键字:LLM,性能,iOS,能源使用,AI
GE 不仅为您提供了一套强大的装备,还为您提供了一个致力于在整个生命周期内帮助您的企业取得成功的合作伙伴。从促进融资到项目管理、维护和维修,我们在每个阶段协调和整合资源、合作伙伴关系和专业知识,帮助我们的客户降低风险、保护资产、最大限度提高生产力并优化运营和维护成本。GE 的定制服务协议涵盖整个工厂的整个生命周期,包括:远程运营中心提供全天候、全年 365 天的持续监控和诊断服务。我们的数字解决方案可以持续跟踪关键操作参数并检测异常情况。然后,GE 技术人员可以实时远程排除故障或重置设备。计划维护定期维护设备并保持太阳能设备运行,从而实现卓越的设备性能。非计划维护监控、排除故障和维修设备,使用预测分析来提高正常运行时间和生命周期生产并减少停机时间。零件计划提供全方位的产品以覆盖首选的备件服务水平。我们的预测能力由全机队零件消耗数据配置和管理知识驱动,甚至可以帮助预测您可能需要的东西。可用性保证 GE 作为您的太阳能合作伙伴,提供一系列合作模式,旨在实现可投资回报而不妥协
摘要对可持续能源的过渡需要不断改进太阳能光伏(PV)技术,以提高效率,可靠性和可伸缩性。最大功率点跟踪(MPPT)算法通过动态调整操作参数以最大化能量产量来优化PV系统性能,在优化PV系统性能方面起关键作用。但是,传统的MPPT技术通常无法对快速环境波动有效响应,从而导致能源损失。本研究提出了一种创新的MPPT优化制造方法,该方法整合了高级半导体材料,智能电力电子和AI驱动的预测算法。此外,该研究强调了将这些技术进步与强大的政策框架保持一致的重要性,从而促进网格整合,经济激励和对高效太阳能PV部署的监管支持。使用叙事综述方法,本文综合了PV制造,AI增强MPPT系统和能源政策的最新进展。这些发现突出了将下一代PV技术与自适应MPPT机制相结合的协同影响,这证明了它们有可能显着提高能量转化效率和网格弹性的潜力。该研究得出结论,结合技术创新和政策支持的整体方法对于实现可持续且经济上可行的太阳能过渡至关重要。关键字:MPPT,优化的制造,太阳能光伏,政策,可持续能源
更改日志修订版Date Description of Changes 01 08 FEB 2023 Added Q&A 1 02 15 MAR 2023 Added Q&A 2 that superseded Q&A 1 03 16 JUN 2023 Added Q&As 3 to 8 04 08 AUG 2023 Added Q&As 9 and 10 05 25 AUG 2023 Added Q&As 11 to 17 06 05 SEP 2023 Amended Q&A 9 and added Q&As 18 to 24 Q1 : Why is the Draft Announcement of机会(AO)更像是提案请求(RFP),而不是典型的开放科学AO?a1:此AO是为了支持操作太空天气任务以及进行研究的调查。因此,它具有RFP和开放科学AO的各个方面。表列表操作要求解决了操作的绩效特征,并且预计不会限制可以为指定工具提出的科学。[由2023年3月15日取代问答2。]Q2:为什么在1级操作参数和目标表中,征集似乎是由仪器要求驱动的,这些表似乎强调了针对重点但开放科学调查的特定空间天气操作?a2:这种FMO征集是针对科学调查的,它使用/包括/包括遥感工具(NASA机遇工具(NIO)),其观察结果补充了托管仪器的守夜空间天气任务的操作观察结果。
摘要:可再生能源生产的进展已指示对储能系统的先进发展的兴趣。全旗氧化还原电池电池(VRFB)是大规模存储的有吸引力的技术之一,因为其设计多功能性和可扩展性,寿命,良好的往返往返效率,稳定的容量和安全性。尽管有这些优势,但由于钒和细胞材料成本以及供应问题,钒电池的部署受到限制。提高堆栈功率密度可以降低每千瓦功率输出的成本,因此,目前正在进行密集的研发,以通过提高电极活性,降低细胞电阻,提高膜选择性和离子电导率等来改善细胞性能。为了评估这种密集的研发引起的细胞性能,采用了许多物理,电化学和化学技术,这些技术主要是在现场进行的,尤其是在细胞表征上。但是,这种方法无法在操作过程中对单元内的变化提供深入的见解。因此,已经开发了原位诊断工具,以获取与设计,操作参数和在VRFB操作过程中有关的信息。本文回顾了原位诊断工具,用于实现对VRFB的深入了解。对该领域的先前研究进行了系统的审查,并与所讨论的每种技术的优点和局限性一起提出,并提出指导研究人员确定最合适的技术的建议。