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用于近环境热处理的盐水合物低共熔混合物...
_________________________ 注意：本手稿由 UT-Battelle, LLC 根据与美国能源部签订的合同编号 DE-AC05-00OR22725 撰写。美国政府保留且出版商在接受文章发表时承认美国政府保留非排他性、已付费、不可撤销的全球许可，以出于美国政府目的出版或复制本手稿的已出版形式，或允许他人这样做。能源部将根据 DOE 公共访问计划 ( http://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan ) 向公众提供这些联邦资助研究的成果。† 与本工作相关的临时专利申请已提交，美国临时申请序列号为 63/332,403，提交日期为 2022 年 4 月 19 日。
熔盐反应堆中阿尔法探测器的抗辐射电子设备的考虑
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府、其任何机构及其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，亦不保证其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定的商业产品、流程或服务，并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或偏爱。本文表达的作者的观点和意见不一定表明或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
熔体流量指数：比较聚合物的剪切粘度测量的优势
使用MVR是熔体量速率（CM³/10分钟）MFI是熔体流量指数（G/10min）¶是聚合物熔体（G/CM³）的密度。这种转换允许在已知密度时变化使用MFI和MVR，从而在具有不同密度的材料之间使得对可容纳。评估回收物时，这特别有用，由于污染，降解或不同聚合物等级的混合而导致的密度可能会有所不同。但是，尽管MFI方便这些比较，但它们仅对聚合物的流量表征有限。两个指标中的每一个仅描绘了流曲线上的单个数据点，这些数据点在特定条件下得出，这些条件不模仿高剪切速率和典型的工业处理过程。在比较回收物时，这种限制尤其重要，因为这些材料可以在行为上表现出很大的变化，而行为并非仅由MFI捕获。
Hitec 熔盐在高温储能应用中的热稳定性和性能评估
摘要。在当今世界，人们迫切需要可持续和可靠的能源解决方案，因此对热能存储 (TES) 先进材料的追求已变得至关重要。在这些材料中，熔盐凭借其出色的热性能和广泛的工作温度范围，已成为后起之秀。HITEC 是硝酸钠、亚硝酸钠和硝酸钾的共晶混合物，由于其独特的良好热特性融合而成为上乘之选。这篇全面的评论深入探讨了 HITEC 熔盐的热性能及其在热能存储中的多种应用，阐明了其作为应对当代全球挑战的关键要素的潜力。该评论研究了 HITEC 的比热容、热导率和热稳定性，并对其作为 TES 介质的功效提出了关键见解。这种理解促进了可持续发展目标 7 的推进。本文探讨了基于 HITEC 的 TES 系统取得的进展，强调了促进实现可持续发展目标 9 的创新工程方法和新兴技术。此外，本文还讨论了与 HITEC 熔盐相关的挑战，例如腐蚀和材料兼容性问题，并研究了正在进行的克服这些限制的研究工作。对 HITEC 与其他熔盐混合物的比较评估阐明了其竞争优势。本综述整合了有关 HITEC 熔盐用于热能存储应用的知识，为致力于推进可持续能源技术的研究人员、工程师和政策制定者提供了宝贵的观点。本综述强调了 HITEC 熔盐在推进热能存储技术方面的关键作用，直接影响多个可持续发展目标的实现。
用于电动汽车电池组应用的阻燃 PP 复合材料的热熔
免责声明：SABIC、其子公司和关联公司（各称为“卖方”）的任何销售均完全按照卖方的标准销售条款（可应要求提供）进行，除非另有书面约定并由卖方代表签署。尽管本文所含信息是善意提供的，但卖方不作任何明示或暗示的保证，包括适销性和不侵犯知识产权，也不对这些产品在任何应用中的性能、适用性或针对预期用途或目的的适用性承担任何直接或间接的责任。每位客户必须通过适当的测试和分析来确定卖方材料是否适合客户的特定用途。卖方关于任何产品、服务或设计的可能用途的声明并非旨在或不应被解释为授予任何专利或其他知识产权下的许可。本文中的图片仅供说明之用，并不表示在所示特定应用中使用 SABIC 材料或产品。SABIC 和标有 ™ 的品牌是 SABIC 或其子公司或附属公司的商标，
熔盐环境中增材制造 316H 不锈钢的腐蚀测试
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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。
