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World File Search System热量的
汽车舱的动态总参数模型的实验验证
这项工作的目的是提出一个热模型，以预测使用HVAC系统的小型汽车的客舱内的平均空气温度。所采用的模型是一个集体参数模型，该模型解释了作用在机舱上的九种热源。此外，该模型提出了一种方法，用于计算蒸发器出口处温度的方法，考虑到其入口和出口之间的线性温度下降是敏感热，潜热，蒸发器输入温度，绝对湿度，焓和特定热量的函数。在各种操作条件下在商用车上进行了16次实验测试，以验证所提出的模型。实验结果和理论结果之间的最大平均相对偏差为17.73％。
单线激子裂变增强的硅光伏
不断增长的全球能源需求与资源和空间限制相结合，需要增强结晶硅太阳能电池，这是当前的主要太阳能技术。但是，由于他们开始接近理论效率限制，他们的效率仅在最近20年中逐渐提高。主要损失的来源是热化，其中超过硅吸收的带隙的能量是热量的。有机分子中的单线激子裂变已被提出以减少这些损失。通过使有机层吸收高能光，并将从单裂裂变过程产生的三重态激子转移到硅中，该光谱区域中的光电流可以增加一倍，从而将效率从传统限制提高的29.4％提高到42％。
硬件用户手册 - QSC Audio
1. 阅读这些说明。 2. 保留这些说明。 3. 注意所有警告。 4. 遵循所有说明。 5. 请勿在水边使用本设备。 6. 请勿将本设备浸入水中或液体中。 7. 请勿在设备上、设备附近或设备内部使用任何喷雾剂、清洁剂、消毒剂或熏蒸剂。 8. 只能用干布清洁。 9. 请勿堵塞任何通风口。在机架内靠近另一台设备安装时，应确保足够的空气流通以确保安全运行。 10. 保持侧面通风口无灰尘或其他物质。 11. 请勿安装在任何热源附近，例如散热器、热调节器、火炉或其他产生热量的设备（包括放大器）。
空间应用最小值，Cubesats冷却
与传统卫星相比，Cubesats的挑战开发，生产和发射成本非常低。这引发了行业的利益，以发展自己的立方体。该行业的数量和质量优化的动力导致了Cubesats中电子产品的微型化。为了降低成本，使用了非常成本效益但操作温度范围较小的市售电子产品（COTS）。立方体的相对较高的功率密度意味着更多的功率被转移到同一体积的热量中，从而使组件的热身更快。通过引入大量热量的立方体的推进模块来加剧热问题。没有足够的排热量，立方体组件会迅速过热。
德国联邦政府的2023年气候行动计划
人类引起的气候变化是我们这个时代最大的挑战之一。最近夏天的热浪，干旱和森林大火再次表明，在德国和世界各地，气候危机的影响正在感受到。因此，联邦政府有责任以最大的决心解决这一危机，尤其是为了保护子孙后代。向气候中立的过渡为美好未来提供了许多机会。这是一个使德国经济适合未来，确保现有工作并创造新工作以及为这个国家所有人确保繁荣的生活的问题。这是关于使机动性和电力和热量的供应不仅更适合气候友好，而且更便宜，更实惠，以及最终成为化石能源进口的独立。
TiO2-水纳米流体喷射增强传热
在热工程中，传热是一个重要的领域，主要研究不同系统之间热能或热量的产生、使用、转换和交换。传热分为多种机制，例如辐射、对流、热传导和相变期间的能量传递。节能、材料可持续性、热调节和系统紧凑性都取决于有效的热传输。由于技术进步和工业流程的优化，对更高效的热交换系统的需求日益增长。微电子、电力电子、核能、空调、交通运输、航空航天、可再生能源、化学工程和其他工业流程只是使用传热的众多行业中的一小部分。提高传热率主要采用三种策略：被动、主动和组合策略。
年度趋势报告2025
随着排放量继续上升，气候变化正在加速（见图1）。根据欧盟（欧盟）哥白尼气候变化服务服务，2024年是有史以来最温暖的一年，也是全球温度在一个日历期内违反1.5°C的第一年。3因此，吸收地球大部分热量的世界海洋在创纪录的水平上正在变暖。在2024年的前六个月中，每日海面温度在7月以下降至创纪录水平之前，每天的海面温度创造了创纪录的高点。4这样的记录将产生现实影响。行星健康检查的2024年报告发现，气候变化已经破坏了发生危险环境变化的边界。5
温度极端的概率分布
增强了极端热量，这是温度时间序列[1]的创纪录高数，损害人类健康，福利和基础设施的损害以及生态系统[2，3]。热量的影响随温度和其他热量指数非线性增加[4]。因此，重要的是要准确预测有关当前天气动态和持续气候变化的信息的极端风险[5]。通常，极端温度是使用统计极端价值理论建模的，该理论可以渐近地描述最极端值的分布，这是从任何广泛的概率分布中提取的足够大数量集中的分布[6]。通常通过使用电台观测值或天气和气候模型输出的年度最高温度（表示为TXX [7]）的时间序列来实现这一目标。基于极值理论，假定TXX值是从广义极值分布（GEVD）[8]中生成的。使用最大似然或其他合适的方法从TXX数据估算GEVD参数后，可以估计温度超过任何指定阈值的可能性[9-12]。为了说明气候变化的影响，GEVD通常被认为是非平稳的，其位置参数将其模型为全球平均温度的线性函数，并且可能是其他协变量[13]。极端温度已使用类似的归因研究方法进行了建模，该方法旨在量化观察到的最近的热波的风险的人为升高[14-17]。由世界天气归因协作开发的此类归因研究的标准方法是估计of of of of of of of temere热量的可能性，假设TXX或其他基于温度的时间序列遵循GEVD，将位置参数作为全球平均温度的线性函数。将这种概率与从同一统计模型中得出的概率进行比较，当时全球平均温度设置为工业化前基线，而人为变暖增加了因素（概率比），从而增加了观察到极端的可能性[18，19]。