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World File Search System电渣
海上风电
中国已经降低了温室气体排放增长速度，部分原因是由于对陆上风电的大量投资。相比之下，对海上风电的投资一直很小，直到最近才开始受到成本观念的限制。本文使用同化气象数据来评估中国未来的海上风电潜力。对省级的分析表明，总潜在风电资源是目前沿海地区电力需求的 5.4 倍。最近欧洲和美国市场的经验表明，中国可以利用潜在的海上资源，在高成本情况下以具有成本竞争力的方式提供 1148.3 TWh 的能源，在低成本情况下提供 6383.4 TWh 的能源，相当于 2020 年后沿海地区能源总需求的 36% 至 200%。分析强调了海上风电将给中国带来显著的益处，有望大幅减少温室气体排放，同时改善空气质量。
废咖啡作为废水处理的复合填料
摘要：目前，复合材料在工程和技术的各个方面都发挥着重要作用，其应用范围不断扩大。最近，人们更加关注天然填料，因为它们适合作为热塑性基质中的增强材料，从而改善这些聚合物的机械性能。生物填料因其成本低、强度高、无毒、可生物降解和易得而得到使用。目前，咖啡渣 (SCG) 作为天然填料越来越受到关注，因为每天都会产生大量的 SCG（咖啡加工产生的食品废料）。这项研究使我们能够确定具有已知技术和工艺参数的活性污泥微生物对含有咖啡渣填料的复合材料机械性能的长期影响。配件由用作基质的高密度聚乙烯 (PE-HD) 和用作改性剂的基于咖啡渣 (SCG) 的填料组成。已确定复合材料的组成及其在生物反应器中的停留时间直接影响接触角值。接触角值的变化与测试材料上生物膜的形成有关。在生物反应器中测试的所有样品的接触角都有所增加，样品 A (PE-HD) 的最低值约为 76.4 度，其余含有咖啡渣填充物的复合材料样品的接触角较高，约为 90 度。研究证实，复合材料中咖啡渣的比例增加会导致微生物的多样性和丰富度增加。在生物反应器中暴露一年多后，含有 40% 咖啡渣的复合材料的微生物数量最多，多样性也最强，而含有 30% SCG 的复合材料位居第二。纤毛虫（Ciliata），尤其是属于 Epistylis 属的固着纤毛虫，是活性污泥和生物反应器中样品浸入生物膜后观察到的最常见和数量最多的微生物群。所进行的研究证实，使用聚合物复合材料模塑件和废咖啡渣形式的填料作为载体可以有效增加生物反应器中的微生物种群。
肌电信号的电触觉反馈的空间和频率编码相结合
摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面，为用户提供反馈，从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分，它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下，编码将提供反馈变量的高保真表示，同时易于被受试者感知和解释。在本研究中，我们进行了一个闭环实验，其中离散和连续编码方案相结合，以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务，仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言，我们研究了两种不同编码方案（空间和空间与频率相结合）在两种反馈分辨率（低：3 和高：5 个间隔）下的性能。在这两种方案中，刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔，每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时，相关电极开始刺激。在组合编码中，活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明，当分辨率较低时，组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差，但当分辨率较高时则不会，反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性，但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此，我们的研究结果提供了重要的见解，并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号（EMG 生物反馈）时信息编码方法的局限性。
铁电/非铁电材料界面的电荷捕获效应...
我们研究了限制具有金属/铁电/夹层/Si (MFIS) 栅极堆栈结构的 n 型铁电场效应晶体管 (FeFET) 耐久性的电荷捕获现象。为了探索电荷捕获效应导致耐久性失效的物理机制，我们首先建立一个模型来模拟 n 型 Si FeFET 中的电子捕获行为。该模型基于量子力学电子隧穿理论。然后，我们使用脉冲 I d - V g 方法来测量 FeFET 上升沿和下降沿之间的阈值电压偏移。我们的模型很好地符合实验数据。通过将模型与实验数据拟合，我们得到以下结论。（i）在正工作脉冲期间，Si 衬底中的电子主要通过非弹性陷阱辅助隧穿被捕获在 FeFET 栅极堆栈的铁电 (FE) 层和夹层 (IL) 之间的界面处。 (ii) 基于我们的模型，我们可以得到在正操作脉冲期间被捕获到栅极堆栈中的电子数量。 (iii) 该模型可用于评估陷阱参数，这将有助于我们进一步了解 FeFET 的疲劳机制。
准确的风电预测对于具有高风电感知度的真正有效的电力系统至关重要。风电预测，正如
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说，准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能，再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法，近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而，由于缺乏适当的特征选择过程，并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响，在处理多输入风能数据时需要大量计算，因此对可扩展性造成负面影响，从而影响风能预测时间。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中，使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中，选择相关特征后，使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法，使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比，所提出方法的仿真结果显示，风力预测准确度提高了 13%，最短风力预测时间缩短了 25%，风能发电量提高了 20%，真实阳性率提高了 25%。此外，风力预测时间也有了显着改善，误差最小。
海上风电有哪些优势？
▪ 高能源潜力： 海上风速通常比陆上风速更快、更稳定，从而能够可靠地生产能源。 ▪ 靠近人口中心： 风速强的地区通常位于人口稠密的地区附近，因此可以战略性地选择租赁区域。 ▪ 土地利用效率： 宝贵的陆上土地可以自由用于其他用途，同时考虑到选择发电地点的机会成本。 ▪ 创造就业机会： 随着行业的发展，工程师、金属工人、电工、涡轮机技术员和许多其他职业的多元化劳动力将供不应求。
