要克服常规调节器的带宽限制,可以采用等离子设备。等离子调节剂已显示可运行高达500 GHz [8],因此是用于此类高宽宽应用的理想解决方案。最近通过微环谐振器调制器(MRR)[9]和高达363 GBIT/s的净数据速率(MACH-ZEHNDER调制器(MZM)[10])已被证明。这些等离子调节剂基于硅光子(SIPH)平台,因此可以无缝地集成到标准的SIPH过程中以进行整体整合。这有望通过共包装[11],启用小占地面积[12]和低驾驶电压[13]来进一步改进,这是400 Gbit/s tranceivers的理想候选者。然而,单个载体IM/DD演示仍缺少血浆以上的血浆以上。
摘要:在电池储能系统(BESS)中部署的锂离子电池(LIB)可以降低发电部门的碳强度并改善环境可持续性。这项研究的目的是使用生命周期评估(LCA)建模,使用来自同行评审的文献以及公共和私人资源的数据,以量化钴的供应链沿供应链沿供应链量化,这是许多类型的LIB中的关键组成部分。该研究试图了解在生命周期阶段的位置,环境影响最高,从而强调了可以提高自由链供应链可持续性的行动。该LCA的系统边界是摇篮到门的。影响评估遵循食谱中点(H)2016。我们假设一个30年的建模期,并在第3年,第7和14年结束时进行了增强,然后在第21年完全替换。在场景中使用了三个炼油厂(中国,加拿大和芬兰),一系列矿石等级(NMC111,NMC532,NMC532,NMC622,NMC811和NCA),以更好地估计其对生命周期的影响。的见解是,根据与矿石等级的逆权法关系,几乎所有途径的影响都会增加;在中国以外的精炼可以将全球变暖潜力(GWP)降低超过12%; GWP对NCA和其他NMC电池化学中使用的钴的影响分别比NMC111低63%和45-74%。按单分析进行分析,海洋和淡水生态毒性是突出的。对于0.3%的矿石等级,加拿大路线的GWP值以58%至65%的速度降低,而芬兰路线的GWP值则下降了71%至76%。统计分析表明,电池中的钴含量是最高的预测因子(R 2 = 0.988),其次是矿石等级(R 2 = 0.966)和精炼位置(R 2 = 0.766),当分别评估相关性时。这里提出的结果指向可以减少环境负担的地区,因此它们有助于政策和投资决策者。
抽象锂离子电池(LIB)在包括运输,电子和太阳能在内的众多主要行业中起着至关重要的作用。虽然使用量和多氟烷基(PFAS)添加剂可以提高性能和寿命,但通过电池制造和回收操作将这些添加剂的偶然释放到环境中可能会对环境,人类健康和财务成果产生负面影响。当前的电池制造和回收废物处理方法并非旨在消除PFA,从而强调了对高级解决方案的需求。超临界水氧化(SCWO)已被证明可以在各种复杂的废物流中破坏PFA,从而使其成为有前途的解决方案。374Water的AirScWo技术用于处理含有HQ-115的解决方案,该解决方案是锂离子电池中商业使用的添加剂。HQ-115,也称为BIS(三氟甲磺酰基)酰亚胺(LITFSI),是一种双氟烷基磺酰亚胺(BIS-FASIS)的一种类型秒。这些结果表明,374Water的AirScWo技术可用于快速破坏基于PFA的LIB添加剂,并可能提高一旦商业化的LIB制造和回收利用的可持续性。
类型的人造功能材料用于水纯化,生物传感,光电塔克斯甚至抗病毒过滤。[7-10]人造物质中淀粉样蛋白原纤维的潜力可以通过形成各向异性组件的能力进一步富集。与许多其他类似棒状的胶体颗粒一样,淀粉样蛋白原纤维的水悬浮液可以自组装成具有远距离定向排序的相位,即由熵驱动的液晶(LCS)。[11-14]除了没有位置排序的常见列表外,原纤维的固有手性还导致纤维化相位,并通过控制原纤维的长度分布和限制,并通过控制原纤维的螺旋扭曲对齐。[15,16]这些有序的状态导致中曲科中原纤维组件的机械,流变和光学性质各向异性,但是,在官能材料的制造中,尚未充分利用这一充分的优势。[7,8]
锂离子电池 (LIB) 是一种很有前途的电池技术,广泛应用于消费电子产品、电动汽车 (EV) 和固定式储能应用。LIB 回收是对已达到使用寿命的电池进行回收,以回收其内在材料,最好是将其带回制造供应链。回收这些电池是一个多阶段过程,包括收集、分类、拆卸、物理分离和精炼以回收内在材料等步骤。其中一些材料被归类为印度制造业的关键或战略材料,回收它们有助于缓解供应链风险并减少进口依赖。我们估计,到 2030 年,奥里萨邦可能产生约 6.6 千吨累计 LIB 废物,主要受电动汽车和电信塔等固定式储能应用以及消费电子产品的普及推动。为了提供更多信息,根据我们的分析,可以从这些 LIB 废物中回收大约 100 吨锂。一个汽车锂离子电池组(NMC532)可能包含大约 8 公斤锂(Castelvecchi 2021);因此,从这些废物中提取的 100 吨锂理论上可以为 12,500 辆汽车电池组供电。
无人管理的水下车辆通常部署在深海环境中,这些环境呈现出独特的工作条件。锂离子电池对于为水下车辆供电至关重要,至关重要的是要准确预测其剩余使用寿命(RUL)以保持系统的可靠性和安全性至关重要。我们提出了一个基于完整集合经验模式分解的残留寿命预测模型框架,并具有自适应噪声 - 时空卷积网(Ceemdan-TCN),该卷积网(Ceemdan-TCN)利用了扩张的因果汇报来提高模型捕获局部容量再生的能力,并增强了整体预测准确性。ceemdan被用来确定数据并防止由局部再生引起的Rul预测错误,并利用特征扩展来扩展原始数据的时间维度。NASA和CALCE电池容量数据集用作训练网络框架的输入。输出是当前预测的剩余容量,它与实际剩余电池容量进行了比较。MAE,RMSE和RE用作RUL预测性能的评估索引。在NASA和CACLE数据集上验证了所提出的网络模型。评估结果表明,我们的方法具有更好的寿命预测性能。同时,证明特征扩展和模态分解都可以提高模型的概括能力,这在工业场景中非常有用。
摘要我们描述了表面电极离子陷阱连接的设计,这是大尺度离子陷阱阵列的关键元素。使用双目标优化方法设计电极,该方法保持了总伪电量曲率,同时最小化沿离子传输路径的轴向伪电势梯度。为了促进在多个陷阱区域中的平行操作的激光束输送,我们在此X结陷阱的每个臂上实现了集成的光学器件。提出了商业铸造制造的陷阱芯片的布局。这项工作建议在可扩展实现中改善离子陷阱连接性能的路线。与集成的光学解决方案一起,这有助于互连的二维阵列中的模块化陷阱离子量子计算。
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