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World File Search System生产量
半导体材料制备领域的研究现状及发展前景
摘要。由于世界人口和生产量的增加，对能源的需求也逐年增加。利用太阳能是解决世界各国以及我国能源问题的最有效途径之一。太阳能是廉价且环保的资源之一，制造基于无机和有机半导体材料的廉价且有前景的太阳能电池具有重要意义。世界各地正在进行研究和开发工作，旨在创造和生产基于半导体聚合物和酞菁染料的新型太阳能电池。在这方面，由基于半导体聚合物材料、金属和非金属原子的光敏染料以及酞菁染料获得的太阳能电池由于其灵活性、设计简单、环保和经济性而成为目前可用的太阳能电池之一。提高基于有机半导体化合物的复合材料的效率，确定其物理化学和操作特性，识别可以替代硅基太阳能电池板投入生产的太阳能电池的半导体聚合物和酞菁基染料，正在对太阳能电池提取中使用太阳能元素进行大规模的研究和开发工作。
具有动态热额定值和存储的过度种植海上风电场能源管理的随机动态规划
摘要 — 我们研究海上风电场的最佳能源管理，该风电场结合了“过度种植”（生产量超过输电能力）、“动态热额定值”（DTR，由于输出电缆周围土壤的热惯性大，瞬时输出量超过稳态输电能力）和能量存储（以减轻限电和预测误差）。这种前瞻性的设置旨在进一步降低海上风电的平准化能源成本，它产生了一个具有时间耦合和不确定输入的优化问题。这个能源管理问题的困难在于，由于电缆周围的热惯性，时间常数相差几个数量级。我们提出了一种基于随机动态规划 (SDP) 的大型 GPU 实现的近似解决方案。在我们的性能比较中，SDP 优于更简单的基于规则的能源管理方案，同时我们还探讨了 DTR 在过度种植背景下的好处。索引术语 — 过度种植、动态热额定值、能量存储、最佳能源管理、随机动态规划
2023 年年度活动报告 - 欧盟委员会
为应对俄罗斯军事侵略乌克兰后欧洲国防工业面临的直接挑战，并在 2022 年《凡尔赛宣言》和《国防投资缺口分析和未来发展联合通报》（ 3 ）的基础上，委员会提出的两项立法倡议于 2023 年被共同立法者采纳：(i) 通过共同采购（EDIRPA）( 4 )建立加强欧洲国防工业的工具的条例，金额为 3 亿欧元，激励成员国联合采购最紧急和关键的国防产品，(ii) 支持弹药生产（ASAP）( 5 )的条例，金额为 5 亿欧元，旨在增加弹药和导弹的生产量并缩短交付周期。 2023 年 10 月 18 日，2023-2025 年 ASAP 工作计划获得通过，并发布了五份提案征集，申请截止日期为 2023 年 12 月 13 日。共提交了 82 份提案。2023 年，在 DG DEFIS 的支持下成立了一个专门的工作组来评估这些提案。
美国能源部氢动力重型卡车目标
1 燃料电池系统不包括氢储存、电力电子、电池和电力驱动。2 使用寿命目标旨在覆盖车辆的整个使用寿命。燃料电池系统使用寿命定义为考虑实际驾驶条件（即非稳定状态运行）的适当工作循环的使用小时数。相应的车辆使用寿命范围为 100 万英里（临时）和 120 万英里（最终），基于平均速度 40 英里/小时。3 临时和最终成本目标假设每年生产量为 100,000 台（括号内引用的除外）。请注意，要达到燃料电池和氢储存组件的成本目标，可能需要利用汽车生产量来实现必要的规模经济，从而实现成本竞争力。据估计，当前（2019 年）重型汽车燃料电池技术的成本为 ~190 美元/千瓦，以每年 1,000 台的生产量计算（燃料电池系统分析，2019 年 DOE 氢能和燃料电池计划评审报告，https://www.hydrogen.energy.gov/pdfs/review19/fc163_james_2019_o.pdf）。4 成本以 2016 年美元计算。5 储能系统循环寿命目标旨在表示长途运输车辆整个使用寿命所需的最少运行循环次数。这个目标与技术无关。6 加压储能系统必须满足适用规范和标准（即 SAE J2579 和联合国全球技术法规第 13 号）中的循环寿命要求。这些规范和标准循环寿命要求所需的循环次数明显多于储能系统循环寿命。例如，联合国全球技术法规中基准初始压力循环寿命对于重型应用可能要求 11,000 次循环。 7 氢存储系统成本包括储罐和所有必要的设备平衡组件。该目标与技术无关。8 目前（2019 年）700 巴氢存储系统的成本估计为每年 1,000 台制造量约为 36 美元/千瓦时，大批量制造时为 15 美元/千瓦时（根据美国能源部氢能和燃料电池计划记录 #15013“车载 IV 型压缩氢存储系统 - 成本和性能状况 2015 年”推断，https://www.hydrogen.energy.gov/pdfs/15013_onboard_storage performance cost.pdf）。注意：氢存储目标将更新，目前基于 USDRIVE FCEV 目标。9 分析基于 2050 年简单的拥有成本假设，并反映了市场渗透的预期时间表。
重组基本业务
性能聚合物和化学品业务旨在平衡特种化学品的增长与对全球环境的贡献。我们将通过迅速有效地扩展和开发我们的专业化学品业务，这是我们的关键优势之一，应对环境，不断发展的出行市场以及向数字经济发展的挑战。同时，我们将通过重组，缩小或撤回必要的情况来解决无利可图领域的问题，尤其是在我们的基本业务中。在2023财年，我们扩大了专业业务的能力。这些包括PCD，复合材料和高纯硝酸。在2024财年，这些努力应该取得成果，我们将继续投资以增强我们的特殊化学品地位。在2024财年期间，我们将开始完全重组基本业务。我们最初将降低日本Caprolactam的生产量，并优化亚洲其他地方的尼龙聚合物制造。在我们的下一个中期管理计划下，我们将继续推动我们的转型以增强我们的业务以帮助提高公司价值。
新型超高熔体流动 pp，适用于轻质透气...
个人卫生行业不断寻求先进的材料解决方案，以帮助制造商突破消费者安全性和便利性、功能性、可持续性和成本控制的极限。我们用于熔喷纤维的创新型聚丙烯产品旨在应对这些挑战，同时满足严格的卫生和消费者保护标准。我们与一家专业机器制造商的最新高速机器合作进行了试验，使用新款 SABIC® PP 514M12 熔喷 PP 的生产量证实了其非常好的加工和性能特性，可与参考市场等级媲美或更好。随后选定的非织造布制造商进行的抽样成功地证明了这种创新型新材料是尿布、卫生巾和其他卫生应用等一系列潜在最终用途产品的绝佳候选材料。除了单一材料和复合非织造布外，它还可以用作色母粒的基础树脂。
精确农业：在耕种阶段计算的甘蔗植物
摘要：世界上生产量最显着的收益是甘蔗。它是糖，乙醇，薯片，纸，弹幕和糖果的主要来源。许多人隶属于甘蔗生产及其产品。甘蔗工业在植物的分丁阶段之前与农民达成协议。行业热衷于了解甘蔗领域的收获前估计，以计划其生产和购买。拟议的研究贡献是双重的：通过发布我们新开发的数据集，我们还提出了一种估计耕作阶段甘蔗植物数量的方法。该数据集是在秋季从甘蔗场获得的。在这项工作中，已经提出了使用VGG-16具有Inception-V3模块的VGG-16提取特征提取的更快的R-CNN结构，并提出了用于检测和分类甘蔗植物的sigmoid阈值功能。通过所提出的体系结构获得了82.10％精度的显着有希望的结果，显示了开发方法的生存能力。
生物科，用于减少铁和钢制造中的二氧化碳排放。
按地点划分的项目活动是：工程设计和创新大楼，宾夕法尼亚州立大学，宾夕法尼亚大学公园 - 研究团队会议，计算活动和讨论，用于测试设备的准备，试验规模测试，制造和指导。材料研究所，宾夕法尼亚州公园宾夕法尼亚州立大学 - 材料表征，测试，教学，演示和结果讨论。萨克特大楼，宾夕法尼亚州大学公园宾夕法尼亚州立大学 - 实验室规模的实验性工作与Bio-Char。宾夕法尼亚州立学院宾夕法尼亚州立大学的民用基础设施测试和评估实验室 - 较高生产量的生物char和教学的试验规模测试。Arcelormittal，加拿大汉密尔顿 - 生物科颗粒的测试和评估；根据需要进行电弧炉（EAF）测试。am/ns calvert，Calvert，Al -Al -Internal Test和Bio -Pellets的内部测试和验证；根据需要进行EAF测试。
设备规格
以下规格涵盖了 ARC150/S500-CL 电弧喷涂系统的标准范围。有关具体报价，请参阅详细报价单并交叉引用每台设备的零件编号。为了响应客户对系统灵活性的反馈，但其吞吐量要高于我们的 350A 系统，我们创建了 500A、ARC150/S500-CL 系统。客户反馈还表明，在某些情况下，600A 和 700A 系统很重（因为需要电缆容量）。由于在手动喷涂复杂结构时吞吐量很高，有时也很难控制均匀的涂层厚度。为此，Metallisation 为 ARC150 系统配备了 500A 激励器，在吞吐量、重量和控制之间实现了平衡。ARC150 的设计原则是使用成熟的推/拉技术和 ARC140 系统的风冷电缆。我们保持了长期供应能力，并且与 350A 系统相比，生产量提高了 40% 以上。枪、激励器、驱动装置和供应包都经过了重新设计，以适应增加的负载和喷涂电流。与所有金属化电弧喷涂系统一样，ARC150 被设计为在世界任何地方以 100% 的占空比运行。
用于自动可再生能源资源评估和基础设施优化的 GIS 和 Gen-AI 驱动框架
随着全球转向可再生能源，最大限度地利用可再生资源和加强基础设施管理是传统方法难以成功处理的重要问题。本文提出了一种新方法，将地理信息系统 (GIS) 与生成人工智能 (Gen-AI) 相结合，以提高可再生能源系统的效率。此外，GIS 具有强大的地理问题分析工具，而 Gen-AI 则具有增强的能源率预测、适合能源生产的区域选择和设施控制功能。这些技术已被提议协同工作以解决一些复杂问题，例如确定场地的确切位置、随时估计能源生产量和控制实时能源需求。此外，它还用于预测和改进智能电网的维护以及正确配置，使其成为更有效、更环保的能源分配系统。该框架的应用包括许多 REN 领域，例如太阳能、风能、水力和生物能源，解决了种植损失、环境影响和不同的能源需求问题。通过解决这些紧迫的问题，GIS 与 Gen-AI 的集成为更可持续、更稳健的未来能源结构奠定了基础。