必须加速绿色和可再生能源的发展才能达到零碳排放。代表性的可再生能源(如风能和太阳能)正在波动,并且容易受到多个环境参数的影响[1]。为了应对这些挑战,大规模储能系统的开发是必不可少的,以构建能量周期。全范数氧化还原流量电池(VRFB)由于其高能量效率,足够的安全性和长期使用寿命而脱颖而出[2]。然而,增强功率密度仍然是进一步提高VRFB经济可行性的关键目标。在各种研究方向上,越来越多的研究人员着重于改善电极的电化学性能。VRFB系统的功率密度从根本上取决于在电极 - 电解质界面上发生的氧化还原反应的速率。电极的微结构和表面特征起着确定反应速率的关键作用。通过改善电极的电化学性能,可以显着提高VRFB系统的功率密度[3]。因此,必须开发具有较高催化活性和大特定表面积的新电极材料。
本文介绍了包括碳微生物的自固化混凝土(SCC)的隔离抗性和流动性。最初,在两个水与诱因(w/b)比率为0.40和0.50时产生了六个SCC。后来,使用0%和0.25%碳微生物纤维的粘度修改混合物(VMA)制备了另外两个SCC,w/b比为0.40,以进一步提高隔离耐药性。测试了所有SCC的倒塌流量和t 50流动时间以确定流动性。相对于筛分偏析指数(SSI),测量了SCC的隔离抗性。此外,在倒塌流程测试后检查SCC的出现以获得视觉稳定性指数(VSI)。在Ø100mm x 200 mm圆柱体的两个裂缝半分裂的两半中,粗骨料颗粒的分布也被视为SCC隔离抗性的另一个指标。测试结果表明,以0.40为0.40制成的SCC具有出色的隔离性和良好的流动性。碳微生物显着降低了SCC的流动性,但增加了其隔离性。因此,倒数流量和SSI较低,而碳微纤维的SCC t 50流动时间更高。此外,随着碳微纤维的包含,SCC的VSI变得更好。VMA通过增强的粘度进一步改善了SCC的SSI和VSI。在SCC中,粗骨料颗粒的分布也更加均匀,包括有或没有VMA的碳微生物纤维。简介总体而言,在0.25%的碳微侵犯的情况下,观察到SCC相对于隔离性和流动性的最佳性能。关键字:碳微纤维,流动性,隔离性抗性,自固结混凝土,粘度修改混合物。
系统Q ST0(KJ/mol)Q ST1(KJ/Mol)碳网络的IMA [5] 11.5 40.9 Ulberg和Gubbins [10] 4-12 30-40 Striolo等。[11] 6-14 50-60 Birkett and Do [17] 6.82-14.58 N/A N/A N guyen和Bhatia [18] 5-10 35-46表1:用于水面相互作用Q ST0和水 - 水 - 水 - 水面相互作用Q的等效热的吸附热量,在非官能化的Carbons上。
设施的微电网包括安装2700个覆盖车棚(提供825 kW的功率),用于地热加热和冷却系统的管道,1.1MW / 2.2MWH的电动储能系统,4电动汽车充电站以及主管控制和数据采集(SCADA)系统,用于实时监视和实时监控和控制。此外,学校的空间和水
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作者的完整列表:Elisa Castagnola;匹兹堡大学生物工程;圣地亚哥州立大学工程学院Thongpang,Sanitta;华盛顿大学,电气与计算机工程系,康复医学,生理学与生物物理学Hirabayashi,Mieko;圣地亚哥州立大学,纳米牛布。SDSU实验室,乔治机械工程系;加利福尼亚大学河滨大学,机械工程deparment,材料科学与工程计划Nimbalkar,Surabhi;圣地亚哥州立大学,纳米牛布。SDSU实验室,机械工程系Nguyen,Tri;圣地亚哥州立大学,纳米牛布。SDSU实验室,桑德拉机械工程系;圣地亚哥州立大学,纳米牛布。SDSU实验室,Alexis机械工程系;圣地亚哥州立大学,纳米牛布。SDSU实验室,詹姆斯机械工程部Bunnell;圣地亚哥州立大学,纳米牛布。SDSU实验室,机械工程系Moritz,Chet;华盛顿大学电气与计算机工程系,康复医学以及生理学与生物物理学Kassegne,Sam;圣地亚哥州立大学,纳米牛布。SDSU实验室,机械工程系
通过对预碳化间苯二酚-甲醛球进行化学活化,合成了具有高度堆积六边形排列的多孔碳微球和 S/微球碳复合材料。硫代硫酸钠用作无害的活化剂、S 掺杂剂和硫前体。多孔微球具有较大的表面积(2060-2340 m 2 g -1 )和足够的微中孔率。它们还具有大量的硫杂原子(5-7 %)和高电子电导率(2.3-3.1 S cm -1 )。微球的紧密组织和适当的孔隙率使其在水性和有机电解质中工作的超级电容器中使用时能够实现具有竞争力的体积电容值(分别为 130 和 64 F cm -3 ),同时保持良好的倍率性能。此外,硫含量超过80%的硫/球形碳复合材料被测试用作锂硫电池正极材料,显示出高的硫利用率、大的体积容量值(768mAh cm -3 )和稳定的长期循环性能(每次循环的容量损失为0.086%)。
1 加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系,美国加利福尼亚州拉霍亚 92093 2 加州大学圣地亚哥分校生物工程系,美国加利福尼亚州拉霍亚 92093 3 加州大学圣地亚哥分校材料科学与工程项目,美国加利福尼亚州拉霍亚 92093 4 加州大学圣地亚哥分校纳米工程系,美国加利福尼亚州拉霍亚 92093 5 加州大学圣地亚哥分校神经科学研究生项目,美国加利福尼亚州拉霍亚 92093 6 加州大学圣地亚哥分校心理学系,美国加利福尼亚州拉霍亚 92093 7 加州大学圣地亚哥分校生物科学部神经生物学科,美国加利福尼亚州拉霍亚 92093 8 圣地亚哥州立大学工程学院机械工程系 NanoFab.SDSU 实验室,5500美国加利福尼亚州圣地亚哥 Campanile Drive 92182-1323 9 神经技术中心 (CNT),Box 37,比尔和梅琳达盖茨计算机科学与工程中心,3800 E Stevens Way NE,华盛顿州西雅图 98195,美国 10 通讯作者。