ca-looping代表了热化学能量储存最有前途的技术之一。基于CAO的碳酸化周期,此过程为其长期存储容量和高温提供了与太阳能发电厂相结合的很高潜力。先前的研究分析了CAL的不同配置,该CAL旨在提高效率。但是,基于集体模型的这些评估中的大多数都无法解释最关键的反应器中的规模效应。在这项工作中,综合设施的综合模型中包括了大规模碳酸碳纤维的详细1D模型。获得的结果用于评估可用的热量,该设备的最低技术零件负载,所需的储罐尺寸以及工厂的整体效率。大尺寸碳酸碳纤维操作的主要问题是去除热量,因此提出了多管内部冷却的反应器。设计的碳纤维在标称操作时提供80 MWTH,在最小零件负载操作下提供40 MWTH。储罐的尺寸取决于操作管理,在15小时内介于5,700-11,400 m 3之间。作为反应器负载的函数,通过操作图定义并呈现了系统的不同效率。
Wageningen,自然环境中的荷兰塑料污染在本地和全球范围内都引起了人们的关注。了解塑料在环境中的分散对于有效实施预防措施和清理策略至关重要。在过去的几年中,已经开发了各种模型来估计河流中塑料在河流系统中的运输。但是,在离开河流系统的塑料量与在海洋中发现的塑料量之间存在很大的差异。在这里,我们通过对Riverine塑料出口估计值进行广泛的不确定性分析来研究这种不匹配的可能原因之一。我们检查了观测值,模型参数不确定性和模型中基本假设的不确定性。为此,我们使用了迄今为止最完整的大型观测时间序列(发现大型塑料包含来自河流运输的大多数塑料质量),来自三条欧洲河流。结果表明,模型结构和参数不确定性最多导致四个数量级,而塑料观测的均匀化则引入了估计值的另外三个数量级不确定性。此外,大多数全球模型都假定塑料通量的变化主要是由河流排放驱动的。但是,我们表明河流排放(和其他环境驱动因素)与塑料通量之间的相关性永远不会超过0.5,并且在集水区之间有很大的变化。总体而言,我们得出的结论是,河流中的年度塑料负荷仍然受到限制。
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