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NETTUNO 3120 海底泵 高压...
自 2004 年首次部署以来，该泵已在海底环境中成功运行，在深达 10000 英尺/3000 米的各种应用中表现出色。它已用于泵送海水和一系列化学产品。
泵蓄能发展需要模式转变
随着大规模可变可再生能源 (RE) 的出现，电力系统运行模式发生了重大变化 [5]。过去，完全可控的发电量要满足不可控的负荷需求。现在有了可再生能源，发电量不再是完全可控的。由于天气波动导致可再生能源资源不稳定，在秒、小时和天的尺度上给发电量带来了不确定性，需要采用电网规模的储能技术来补充这些能源。抽水蓄能水电站 (PSH) 可以非常有效地促进高可变可再生能源电力融入电力系统。抽水蓄能水电项目是系统运营商的工具和公用事业规模选项，可实现能源从传统能源向可再生能源的平稳过渡。
MBN 高压分段式泵
MBN 泵是卧式、径向剖分、环段泵，采用模块化设计。它们适用于泵送清洁或轻微污染、热或冷、化学中性或腐蚀性液体。它们满足所有需要坚固耐用的高压泵的应用要求，例如：• 工业电力应用中高达 180°C 的锅炉供水任务• 发电站和工业工厂的冷凝水服务• 反渗透海水淡化的供水泵• 造纸厂的淋浴水• 一般工业中的高压水
潜水研磨泵 ABS Piranha
苏尔寿的优质潜水磨削泵系列（型号为 ABS Piranha PE）配备了符合 IEC 60034-20 标准的高效 IE3 电机。苏尔寿是世界上第一家提供高效 IE3 潜水电机的公司，实现了可靠性和能耗的完美平衡。Piranha 磨削泵采用高效 IE3 电机和最有效的切割系统，是市场上最好的泵之一，可实现零堵塞和低生命周期成本，提供可靠性和节能效果。
泵送雨水系统的模拟及太阳能泵送潜力的评估 Hasan Huseyin Coban 1,*
摘要 那些希望减少对外国能源的依赖并防止破坏自然的国家正在增加对可再生能源的投资。随着对绿色能源发电的需求不断增加，世界各地的专家都在尝试用更好的方法发电。雨水收集也可以是一种非传统能源，就像风能和太阳能一样。即使是小规模发电，也可以减少对环境有害且成本高昂的能源生产方法。到目前为止，人们已经做出了各种努力来利用雨水发电，雨水是世界上最丰富的资源之一；然而，这可能是最引人注目的研究之一。这项研究的目标是在降雨量大但电力稀少的地区利用雨水发电。就发电量而言，雨滴永远无法与水力发电站竞争。然而，它们有一个显著的优势——它们是免费的。随着能源价格的上涨和新技术的发展，雨能的商业化利用似乎并不遥远。太阳能电池和泵电-雨水系统产生的能量减少了 572 美元的可变电力成本。在研究中以抽水雨水库为代表的能源存储维度中，经济效益潜力非常低。建议尽量减少运营成本，最大限度地提高存储容量和效率，并将填充和卸载时间控制在大约一小时。关键词可再生能源；雨水；抽水蓄能；太阳能光伏；能源存储；优化
通过 CO2 电解进行非生物糖合成
摘要 尽管通过多种催化策略在废弃 CO 2 的回收利用方面取得了稳步进展，但每种方法都有明显的局限性，阻碍了糖等复杂产品的生成。在本文中，我们提供了一份路线图，评估了与最先进的电化学工艺相关的可行性，这些工艺可用于将 CO 2 转化为乙醇醛和甲醛，这两者都是通过福尔马糖反应生成糖的基本成分。我们确定即使在低浓度下，乙醇醛也在糖形成过程中作为自催化引发剂发挥着关键作用，并确定甲醛生产是一个瓶颈。我们的研究证明了在化学复杂的 CO 2 电解产物流中成功进行的福尔马糖反应的化学弹性。这项工作表明，CO 2 引发的糖是快速生长和可转基因大肠杆菌的适当原料。总之，我们介绍了一个由实验证据支持的路线图，该路线图突破了 CO2 电转化可实现的产品复杂性的界限，同时将 CO2 整合到维持生命的糖中。
百里香糖和葡萄糖的最小抑制浓度
自锂离子电池的进步以来，已经大大提高了电池性能，降低成本和能量密度。这些进步加速了电动汽车（EV）的开发。电动汽车的安全性和有效性取决于对锂离子电池健康状况（SOH）的准确测量和预测；但是，这个过程尚不确定。在这项研究中，我们的主要目标是通过减少充电状态（SOC）估计和测量的不确定性来提高SOH估计的准确性。为了实现这一目标，我们提出了一种新型方法，该方法利用基于级的优化器（GBO）评估锂电池的SOH。GBO最小化的成本是为了选择最佳的候选者，以通过mem-ory fading遗忘因素更新SOH。我们评估了我们的方法针对四种鲁棒算法，即颗粒群优化最高方形支持矢量回归（PSO-LSSV），BCRLS-MULTIPEPIPPY加权双重加长扩展Kalman滤波（BCRLS-MWDEKF），总平方（TLS），以及近似加权的总载体（AWTLS）（awtles and ever and Square）（HEF）（ev）ev）（EV）。我们的方法始终优于替代方案，而GBO达到了最低的最大误差。在EV方案中，GBO的最大错误范围从0.65％到1.57％，平均误差范围从0.21％到0.57％。同样，在HEV场景中，GBO的最大错误范围从0.81％到3.21％，平均误差范围从0.39％到1.03％。此外，我们的方法还展示了出色的预测性能，均方根误差（MSE）的值较低（<1.8130e-04），根平方误差（RMSE）（RMSE）（<1.35％）和平均绝对百分比误差（MAPE）（MAPE）（MAPE）（<1.4）（<1.4）。