氯化物盐具有在高达 800 C 的极高温度下使用的巨大潜力(例如 MgNaK//Cl 混合物),但也可用作低熔点 HTF,例如共晶 ZnNaK//Cl(T m = 200 C)的情况。[12] 由于具有足够的热容量,氯化物盐是熔融盐催化转化过程中最有前途的 HTF。 尽管如此,其化学性质也带来了技术挑战。 在热能存储领域,由于氯化物盐在高温下对金属合金的腐蚀性质,人们对其进行了深入研究。 人们普遍认为,腐蚀机理受许多参数的影响,主要是温度、盐纯度以及主要基于氧和/或水分的杂质的存在(例如,参见 Ding 关于熔融氯化盐腐蚀的综述 [12])。在未来的热能存储中发挥重要作用的MgCl 2基熔盐中,主要的腐蚀性杂质已被鉴定为羟基氯化物(MgOHCl),并且假定它是水合MgCl 2水解的产物。 [12,13]可以使用不同的方法显着降低杂质水平,例如电解盐净化[14]或添加牺牲剂,例如元素Mg,[15]与杂质反应形成惰性MgO。以类似的方式,添加固体氧化物(例如ZnO和CaO)可显着减少
由于价格上涨和LI [Ni X Mn Y Co Z] O 2(X + Y + Z = 1)的资源供应链有限,(NMC)阴极材料,锂离子电池(LIB)回收技术已成为解决价格问题的最佳解决方案。主要是,常规的水透明过程已应用于LIB回收字段,以识别其价值。水均铝法的一个显着优势是它是启用Hydro-cathode®方法的桥梁。然而,必须在生产前体阴极材料的生产中使用杂质(掺杂剂)效果并行研究。不足的选择性杂质去除技术导致最终的NMC阴极活性材料中意外的电化学特性,这可能会被几种不同的杂质掺杂。因此,如果我们要将水电 - 情感®方法视为NMC阴极材料的主要回收过程,则仔细检查掺杂剂元件(无机和有机物)至关重要。
关于总则的说明 本章的目的是根据欧盟委员会关于在欧洲议会和理事会指令 2001/83/EC 第 31 条框架内对含有这些活性成分的人用药品营销授权的实施决定 (EMA/248364/2019 Rev 1) 制定的针对带有四唑环的“沙坦”活性成分中 N-亚硝胺杂质进行限度测试。在 Pharmeuropa 32.2 上发表时,根据法规 (EC) No 726/2004 第 5(3) 条关于人用药品中亚硝胺杂质的推荐,发表了 CHMP 的最新意见,在某些情况下需要对 N-亚硝胺杂质进行定量测定。 2020 年 11 月 13 日,EMA 发布新闻,宣布“EMA 人用药物委员会 (CHMP) 已将限制沙坦药物中亚硝胺杂质的建议与其最近针对其他类别药物发布的建议相一致。”为了向用户提供进一步的支持,并且鉴于程序 C (GC-MS/MS) 最初是作为定量测试开发和验证的,因此已将程序定量使用的条件和计算添加到该章节中。因此,欧洲药典中将列出拟议通则的部分需要从“2.4 极限测试”更改为“2.5 测定”,并且通则将包含新的参考 2.5.42(以前为 2.4.36)。01/2022:20542
LNP 在货物类型和大小方面的灵活性、有限的不良反应以及与病毒载体相比更容易扩大规模,这些因素促使 LNP 作为运载工具的使用增加。可电离脂质是 LNP 的关键成分,其质量对于稳定高效的产品至关重要。即使是丰度极低的 N-氧化物杂质,由于难以完全阐明结构,也会导致遗传货物的功能丧失。此外,其他脂质衍生的杂质也会影响最终产品的质量,因此必须进行表征。
几项研究探索了使用各种机器学习算法来预测铁矿石中杂质的使用。 Harsha和Prasad(2021)研究了使用深度学习技术来预测铁矿石泡沫中二氧化硅浓度的百分比,表现出显着的预测能力[1]。Zhang等。 (2024)提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷,将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。 Pural(2023)着重于开发数据驱动的软传感器,以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。Zhang等。(2024)提出了一种基于时间补偿的算法来预测铁矿石烧结中的表面缺陷,将其有效性与常见的深度学习算法进行了比较[2]。Pural(2023)着重于开发数据驱动的软传感器,以使用机器学习算法在包含700,000多个数据点的数据集上预测铁矿石浮选浓度的硅质杂质[3]。
在第三次修订中,删除了 2 级,因为全世界大多只生产一种等级,现有等级的苯乙烯要求修改为 99.7%(质量百分比)。修改了颜色、含量和硫含量的测定方法。此外,还纳入了用于测定相对密度、折射率、凝固点、醛、氯化物、抑制剂含量、聚合物含量和过氧化物的替代试验方法。苯具有致癌性,是苯乙烯中的杂质,委员会决定将苯作为特征,限量为 1 ppm。聚合物溶解度的要求已被删除,因为它已经以杂质的形式计算。