XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System流速
锂离子电池组的热管理挑战...
考虑到冷却液的各种流速，配备了圆柱形锂离子电池配备的电池组，用于冷却电池组。部分浸入方法用于减少电池组的总重量，从而增加功率密度。在细胞之间考虑了2 mm的微小间隙为高细胞密度。评估压降和温度分布以找到细胞的最佳条件。评估冷却液的不同流速以及电池的热量产生速率，以达到最低压力下降的温度目标。结果表明，在快速充电（15 kW）期间，考虑到21.5 lpm的冷却液流速，在电池组中，在热点温度为51°C的同时，可以在电池组中达到33°C的平均温度。对于3kW的热量产生速率，可以使用2.15 LPM流速来达到33.8°C的平均温度。
Astera™ 高级液体过滤器
Astera ™ 液体过滤器可为高流量和使用点 (POU) 酸性和碱性水基工艺化学品提供一流的过滤效果。10 nm 等级类型提供先进的颗粒保留，流速特征与更开放的膜相同。这款先进过滤器的高流速与 DI 水预湿包装相结合，可实现快速冲洗，停机时间最短。
用于检测氢泄漏的机器学习模型
氢管道（HPL）是实现氢社会的氢运输系统之一。HPL氢泄漏是一个挑战，因为氢具有较宽的易燃范围和低最小点火能。因此，必须迅速检测到HPL的氢泄漏，应采取适当的动作。泄漏检测对于HPL的安全操作很重要。HPL的基本泄漏检测方法涉及监视传感器的压力和流速值。但是，在某些情况下，很难使用此方法区分非泄漏和泄漏条件。在这项研究中，我们根据压力和流速数据之间的关系，将使用机器学习（ML）的泄漏检测方法重点关注。将基于ML的泄漏检测方法应用于HPL面临两个挑战。首先，在过程设计阶段，ML的操作数据不足。其次，由于泄漏不经常发生，因此很难在氢泄漏过程中获得压力和流速行为。因此，这项研究采用了一种基于使用HPL物理模型模拟的数据，采用了一种无监督的ML方法。首先，构建了HPL（HPL模型）的物理模型，并根据数据
GCCIA 第一阶段 - GE 电网解决方案
换流变电站的核心是使用 8.5 kV、125 mm 晶闸管的 H400 系列阀门。该项目的极高环境温度（高达 55°C）带来了巨大挑战。由于阀门有源部分（晶闸管中的硅）的温度需要限制在 90°C，因此水冷装置需要比标准 HVDC 链路更高的冷却剂流速。阀门内的冷却管布置改为并联布置，以增加进入换流器的总流速。这需要为 HVDC 安装建造有史以来最大的水冷装置。
GCCIA 第一阶段 - GE 电网解决方案
换流站的核心是使用 8.5 kV、125 mm 晶闸管的 H400 系列阀门。该项目的极高环境温度（高达 55°C）带来了重大挑战。由于阀门活动部分（晶闸管中的硅）的温度需要限制在 90°C，因此水冷装置需要比标准 HVDC 链路更高的冷却剂流速。阀门内的冷却管布置改为并联布置，以增加进入换流器的总流速。这需要为 HVDC 安装建造有史以来最大的水冷装置。
测定从土耳其居米什哈内采集的蜂蜜样品中的杀虫剂；使用 Box-Behnken 设计评估实验参数
本研究调查了土耳其居米什哈内当地蜂蜜样品中氟氯氰菊酯、氯氰菊酯、溴氰菊酯和马拉硫磷的残留量。测定采用 GC/MS-MS 方法，使用 HP-5MS 色谱柱，条件如下：炉温 120 ℃，进样温度 250 ℃，压力 121.9 kPa，流速 1.2-1.8 mL/min。样品采自居米什哈内的 18 个站点。色谱测定采用标准加入法。15 个站点的样品中未检测到农药，但在其他三个站点采集的样品中检测到了目标农药。在 1.5 mL/min 流速下，残留水平从 0.18 mg/kg 到 9.50 mg/kg 不等。还使用 Box-Behnken 设计 (BBD) 优化对结果进行了评估。采用多元实验设计（流速和站点、农药类型）构建二次模型。回归分析表明,实验结果与模型预测值较为接近,判定系数(R2)为0.985。