McNamara,P.J.,Koch,J.D.,Liu,Z.,Zitomer,D.H.,2016年。热解可能是阳性的。wat。env。res。88(9),804-810
EMI 能量的产生就好比人类生命的动能来源一样人类从胚胎成形开始,心脏便开始噗通噗通非常规律及周期的跳动,这样规律的跳动像帮浦一样,将血液输送到全身必要的细胞及器官,使生命得以维系.这心脏规律的跳动就成了生命的能量来源。 而电磁粒子规律的跳动,这样的振荡就如同心脏跳动一样产生了电磁场的能量
催化快速热解是一种通用的技术途径,用于直接液化生物质和废弃碳源 • 有可能为燃料混合原料提供高碳产量 • 能够通过气相催化升级控制产品结构 • 有机会利用现有的炼油厂基础设施进行协同处理
摘要 可再生生物质的太阳能热解在活性炭材料的燃料或化学原料可持续生产方面具有巨大潜力。本文,我们报道了一种生产高质量碳纳米纤维 (CNF) 前体以及随后的 CNF 作为低成本且环保的储能材料的方法。具体而言,利用太阳能热解松木以生成富含苯酚的生物液体前体,该前体被发现为通过静电纺丝合成无粘合剂柔性电极材料的有力候选者。用 30% 太阳能驱动的生物液体和 70% 聚丙烯腈制备的 CNF 具有高比表面积和丰富的微观结构,这是其在比电容(电流密度为 0.5 A g 1 时为 349 F g 1)方面的电化学性能的关键,在 6 M KOH 水性电解质中具有显着的倍率性能、可逆性和循环稳定性。因此,太阳能生物液体是可行的CNF前体,并且此类衍生的CNF具有在储能装置中应用的潜力。
微塑料(MP)是多种多样的,并且存在于广泛的类型,尺寸,颜色,信息和组成中。因此,需要高准确性,选择性,灵敏度和效率来检测和量化MP的高级分析技术。几项研究已经发表了方法和结果。但是,很少有人提供精度,恢复测试和方法比较,以确保结果的正确性。量子级联激光光谱光谱(QCL-µ IR)是基于其独特的化学特征的颗粒对颗粒的无损鉴定。与用于识别的机器学习(ML)算法相结合,导致了快速,准确和稳健的分类。此外,使用热解气相色谱 - 质量光谱法(PY-GC-MS)可以根据其独特的化学成分对MP进行精确表征和定量。MP,以两步化的化学消化和45 µ µM不锈钢过滤器进行进一步过滤。使用随机森林算法重新处理了从QCl-µ IR(日光解决方案SPEROQT 340)获得的光谱数据。使用PY(前沿,实验室;日本福岛)GC-MS(Thermo Scientific,MA,USA)进一步分析了MP,对相关聚合物类型和样品矩阵进行了优化,可实现量化的低限制(在0.01和0.1 µ g之间),并控制恢复。
循环碳经济 Cody J. Wrasman 1 、A. Nolan Wilson 1 、Ofei Mante 2 、Kristiina Iisa 1 、Abhijit Dutta 1 、Michael S. Talmadge, 1 David C. Dayton 2 、Sundararajan Uppili 3 、Michael J. Watson 4 、Xiaochun Xu 3 、Michael B. Griffin 1 、Calvin Mukarakate 1 、Joshua A. Schaidle 1,* 和 Mark R. Nimlos 1,* 1 国家可再生能源实验室, 2 RTI International, 3 埃克森美孚技术与工程公司, 4 庄信万丰, *通讯作者:Joshua.schaidle@nrel.gov; mark.nimlos@nrel.gov 摘要 催化热解是一种结合了热解和气相催化升级的工艺,是一种多功能技术平台,能够将生物质和废塑料直接液化成中间体,从而实现化学品和/或运输燃料的脱碳生产。最近,催化热解引起了大量研究和商业化的关注,仅在过去十年中就发表了 15,000 多篇期刊文章和专利。从这个角度来看,我们通过确定关键的短期和长期技术障碍,为废塑料和生物质的商业规模催化热解规划了一条道路。在拟议的发展路线图中,通过解决这些障碍,催化热解可以从示范规模发展到综合生物精炼网络,每年生产 0.1 至 10 亿吨碳的燃料和塑料前体。
摘要:本研究使用系统框架研究了包层系统中使用的玻璃棉 (GW) 和挤塑聚苯乙烯 (XPS) 隔热材料的动力学数据。确定适当的动力学特性(例如指数前因子、活化能和反应级数)对于准确模拟隔热材料的全尺寸防火性能至关重要。本研究的主要目的是提取高层建筑中使用的 XPS 和 GW 隔热材料的热和动力学数据。为了获得这些特性,以四种不同的加热速率进行热重分析 (TGA):5、10、15 和 20 K/min。TGA 结果作为使用无模型和基于模型的方法组合确定动力学特性的基础。本研究的结果有望对定义热解反应步骤和提取此类隔热材料火灾建模的动力学数据大有裨益。这些信息将增进对这些材料在火灾事故中的火灾行为和性能的了解,有助于开发更精确的火灾模型并改进高层建筑覆层系统的消防安全策略。
(7) Smith, R. G. 和 Davis, R.: 分布式问题解决中的合作框架,IEEE Trans.系统、人与控制论,第11,第1,页61 70 (1981)。(8) Lesser, V. R. 和 Erman, L. D.: 分布式解释:模型与实验,JEF.,'E Trans.on Computers,第 29 卷,第 12 期,第 1144-116 页 (1980) (9) Lesser, V. R. 和 Corkill, D. D.:分布式车辆监控测试平台:研究分布式问题解决网络的工具,AI 杂志,第15-33 页 (1983)。(10) Davis, R. 和 Smith, R. G.:谈判作为分布式问题解决的隐喻,A rtzf Intel!.,第 29 卷,第 12 期,第 1144-116 页 (1980)。20,No.1,页。63 109 (1983) (11) Smith, R. G.: 契约网协议:分布式问题求解器中的高级通信和控制,IEEE Trans.on Computers,Vol.29,No.12,页 1104-1113 (1980)
塑料生产和浪费塑料堆积的增长对社会,环境和经济构成了严重的挑战。当前的机械回收过程受到塑料废物的分类/预处理和塑料降解的限制,该过程要求更有效的回收策略。催化微波辅助的热解可以作为废物塑料化学回收并产生燃料和石化原料(如石脑油)的可行方法。本讲座介绍了我们最近的一系列关于热解反应堆设计和催化剂开发方面的工作,目的是将这项技术推向工业应用。每天开发了一个处理能力为200 kg塑料的实验室尺度连续微波辅助热解系统,该系统具有连续的下水流操作和混合球床反应器。将碳化硅作为微波吸收剂掺入微波加热过程中,可以快速,均匀和节能加热。使用常规ZSM-5催化剂对系统的基线测试获得了基于聚烯烃的塑料的C 5 -C 22液碳氢化合物的57 wt。%。通过使用行业供应链分析工具,使用材料流,与从维珍材料中生产类似产品相比,该过程的节能估计为32%。 为了提高液态烃产物的产量和质量,测试了一系列催化剂并在实验室规模的设置上进行了比较。 ZSM-5涂料在SIC泡沫支撑上。与从维珍材料中生产类似产品相比,该过程的节能估计为32%。为了提高液态烃产物的产量和质量,测试了一系列催化剂并在实验室规模的设置上进行了比较。ZSM-5涂料在SIC泡沫支撑上。值得注意的是,Al 2 O 3的继电器催化,然后是ZSM -5的ZSM -5,最多100%转化为单芳烃,而C 5 -C 12烷烃/烯烃以催化剂与塑性比为4:1; Y5.1,F20沸石和Al 2 O 3促进了主要在C5-C23范围内的烷烃和烷烃的生产; MCM -41导致形成C 13 -C 23烷烃和烷烃,选择性为86.6%; ZSM-5有利于选择性为70%的芳香剂的产生。除了开发和选择适当的催化剂材料外,还需要仔细设计催化反应器,以便在操作过程中确保足够的热量和催化剂床内的大量和传质,并且可以方便地实践催化剂再生程序。传统的设计(例如随机填充床)在此过程中可能会出现问题,因为催化剂停用和可乐/蜡堆积很可能。可能的解决方案是一个结构化催化反应器,该反应器由带有涂层催化剂的结构化填料组成,例如该结构化催化剂已在实验室规模的设置中进行了测试,用于升级热解蒸气,结果表明,在催化活性和稳定性方面,它的表现优于许多其他催化反应器设计。此外,可以将复合催化剂重新生成和重复使用,同时很好地保留其材料特性和多个反应再生周期后的催化活性。
酸伏烷温度PE1 1---- 1 1 Povolo等,2012 Acinetobacter sp。 div>BT1 1 - - - - 1 Povolo et al., 2012 Fogravidus DSM 545 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 1 Povolo et al., 2013 Pseudomonas Hydrogenovora DSM 1749 1 - - - - 1 1 Samori et al., 2014 Pseudomonas Oleovorans DSM 1045 1 1 1 Favaro等,2019c div>BT1 1 - - - - 1 Povolo et al., 2012 Fogravidus DSM 545 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 1 Povolo et al., 2013 Pseudomonas Hydrogenovora DSM 1749 1 - - - - 1 1 Samori et al., 2014 Pseudomonas Oleovorans DSM 1045 1 1 1 Favaro等,2019c div>