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World File Search System氟单
全氟和多氟烷基物质非焚烧销毁技术向国会提交报告
首字母缩略词 含义 AFB 空军基地 AFCEC 空军土木工程中心 AFFF 水成膜泡沫 AFWERX 空军工作项目 ANG 空军国民警卫队 ARNG 陆军国民警卫队 CERCLA 综合环境反应、赔偿和责任法 DoD 国防部 ECO 电化学氧化 EPA 环境保护局 ERA 环境恢复帐户 ESTCP 环境安全技术认证计划 FY 财政年度 GAC 颗粒活性炭 GW 地下水 HALT 热液碱性处理 IDW 调查衍生废物 IX 离子交换 JRB 联合预备役基地 MAC 磁性活性炭 MILDEP 军事部门 NA 不适用 NAS 海军航空站 NAVFAC 海军设施工程系统司令部 NDAA 国防授权法案 NDCEE 国防能源与环境中心 NF 纳滤 PFAS 全氟和多氟烷基物质 PFAST PFAS 泡沫辅助土壤处理 RI 补救调查 RO 逆向渗透 SAFF 表面活性泡沫分馏 SCWO 超临界水氧化 SERDP 战略环境研究与发展计划 SFB 太空军基地 SW 地表水 TBD 待定 TRL 技术就绪水平 UV 紫外线 UV/SGM 紫外线活化硅基颗粒介质 WW 废水
电纺氟的准备和表征 -
摘要：高级高频移动通信技术的快速开发对具有高温抗性和良好介电特性的聚合物材料（包括低介电常数（低d K）和低介电耗散因子（低 - D F）（低 - D F））具有先进的紧急要求。普通聚合物候选物的介电特性相对较差，例如标准聚酰亚胺（PIS）极大地限制了它们在高频区域的应用。在当前工作中，苯佐可唑单位成功地纳入了含有PI的含PI的分子结构中，以提供通过电纺丝的聚（Pibo）纳米膜膜（NFMS）。首先，PI NFM是通过静电纺丝程序制备的，该程序是由2,2'-bis（3,4-二羧基苯基）HexA hexA氟丙烷二 - 半酸酯（6FDA）和包含Ortho-hydrox-ubsuptuts-ubsubsubsubsibsipituts-umbistituts unsipituts-ubsStitutsundutsundute-umsubsistitutsunduntundunduntunduntund的静电性PI树脂制备。 2,2-双[3-（4-氨基苯甲酰胺）-4-羟基苯基]六苯基甲基苯基（P 6FAHP）和2,2- bis [3-（3-氨基苯甲酰胺）-4-羟基苯基] -Hydroxyphenyl] Hexa-fuoropopane（M 6fahp）。然后，将PI NFM在氮中以350℃热脱水，以提供PIBO NFMS。PIBO NFM的平均纤维直径（D AV）为1225 nm的PIBO-1衍生自PI-1（6FDA-P 6FAHP）前体的PIBO-1，PIBO-2的平均纤维直径为pi-1（6fda-p 6fahp），源自PI-2（6fda-m 6faHP）。衍生的PIBO NFM在310℃的玻璃过渡温度（T G S）中表现出良好的热稳定性，而在氮气中，玻璃过渡温度（T G S）和5％的减肥温度（T 5％）高于500℃。d f值在PIBO NFM的0.010〜0.018范围内。PIBO NFM显示出低的介电特征，PIBO-1的D K值分别为1 MHz的频率为1.64和PIBO-2的1.82。
氟对人类大脑发育的影响
氟化物会对正在发育的人脑产生有害的生化和功能变化。氟化物可能从母体血液中的氟通过胎盘传给胎儿开始。1-3 氟化物能穿过血脑屏障，在脑组织中蓄积的氟可能干扰脑磷脂的代谢，而这与神经元的退化有关。脑磷脂代谢的变化可能与慢性氟中毒的发病机制有关。我们对胎儿大脑的体视学研究显示，大脑皮层、海马锥体、浦肯野细胞和未分化神经母细胞的数值密度和核质比较高。但与非流行区相比，线粒体神经元的平均体积、数值密度和表面密度较低。根据 Rabinowich 的观点 5 ，神经元体积的数值密度增加和未分化神经母细胞是神经组织细胞形态不良的征兆。此外，细胞核-细胞质比增加反映了细胞增殖和成熟，蛋白质合成受到不利影响。在氟中毒大鼠中，RNA 损失会降低 ATP 的产生，从而导致代谢异常。6 综上所述，过量氟化物的这些影响反过来可能会促进血脑屏障的渗透，干扰 RNA 合成和酶促蛋白质代谢，并导致分化缓慢。
印度种马氟化学有限公司
Kuber Chauhan kuberchauhan@rathi.com 公司简介 Stallion India Fluorochemicals 成立于 2002 年，总部位于孟买，从事制冷剂、工业气体及相关产品的销售业务。其主要业务包括制冷剂和工业气体的减量、混合和加工，以及预填充罐和小型气瓶/容器的销售。该公司在 Khalapur（马哈拉施特拉邦）、Ghiloth（拉贾斯坦邦）、Manesar（哈里亚纳邦）和 Panvel（马哈拉施特拉邦）拥有四家工厂。这些工厂均经过设计和配备，可在受控环境中储存气体，确保符合安全标准。这些气体可用于各种行业/领域，如空调和冰箱、消防、半导体制造、汽车制造、制药和医疗、玻璃瓶制造、气雾剂和喷雾泡沫。该公司提供各种产品，使公司在行业中脱颖而出。通过利用对客户行业的了解以及在气体和工程方面的技能，该公司提供定制解决方案，帮助企业更好地运作。公司的目标是使运营更加顺畅并提高生产力。同时，它关心环境并帮助减少能源支出。虽然该公司有 20 名员工，但在各个工厂还有 40 名员工，并在需要时有合同工。截至 2024 年 9 月 30 日，该公司为 120 名客户提供服务，而截至 2024 年 3 月 31 日为 171 名。在截至 2023 年 9 月 30 日的六个月以及 2023、2022 和 2021 财年，该公司十大客户的总收入贡献分别为 89.28%、74.77%、72.88% 和 72.11%。该公司的大部分收入来自制冷剂部门，截至 2025 财年第二季度末，该部门占总收入的 85% 以上。该公司在竞争激烈的环境中运营，并与现有参与者竞争，包括 SRF Limited、Gujarat Fluorochemicals Limited 和 Navin Fluorine International Limited。其中一些竞争对手在规模、财务资源、制造能力、研发和其他资源方面都比该公司大。这意味着他们拥有更广泛的产品组合、更大的销售团队、知识产权资产和跨多个部门的更广阔的市场吸引力。氟化合物和特种气体市场一直在增长，预计将以 10.3% 的复合年增长率增长，从 2024 年的 109.63 亿美元增长到 2028 年的 162.23 亿美元。增长主要得益于人口增长和快速城市化。按应用而言，汽车行业是氟化合物的主要用户细分市场。估值与展望 Stallion India Fluorochemicals 从事各种制冷剂和工业气体业务。该公司凭借优质、经济的产品在该领域开辟了独特的空间。该公司在氟化学行业占有 10% 的市场份额，占据着突出地位。凭借其规划好的业务战略和资本支出模式，未来几年盈利改善空间巨大。在估值方面，公司在发行股票后，以 2024 财年收益为基础，市盈率为 48 倍，处于较高水平。我们认为，在行业顺风和业务可扩展性的推动下，该公司的业务改善空间很大。因此，我们建议对 IPO 给予“认购 - 长期”评级。
氟聚合物生产和使用的评估
与其他类型的全氟和多氟烷基物质 (PFAS) 及其在商业中的关键用途。该报告由萨凡纳河国家实验室编写，详细介绍了含氟聚合物对政府和军事利益以及众多美国关键行业的重要性。该报告还得出结论，在许多应用中，没有可行的替代品可以提供相同的独特性能组合。
国防部针对全氟辛烷磺酸或全氟辛酸污染水的清理修复计划
除了上面列出的步骤外，CERCLA 还可包括短期行动，即清除行动或临时补救行动，这些行动旨在快速处理污染物，防止、尽量减少或减轻对公众健康或福利或环境的损害。清除行动可在 CERCLA 流程的任何时间进行。如果由于国防部的活动导致基地内外饮用水中 PFOS/PFOA 含量超过 EPA 的 HA，国防部将主动采取短期行动（例如，提供瓶装水、使用点滤水器）和长期行动（例如，市政连接、过滤系统），以确保基地内外的饮用水中 PFOS/PFOA 含量均高于 EPA 的 HA。通常，清除行动不提供最终响应行动，在清除行动完成后，场地将继续进行 CERCLA 补救清理过程。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具