摘要电池具有高安全性,低成本和合理的能量密度对于网格尺度存储至关重要,并且仍然难以捉摸。在这里,我们报告了使用石榴石型锂离子固体固体电元素,锂阳极和黄铜/Zncl 2 PORTODE的固体电解质液锂/氯化氯化物/氯化锌(卖出涂料/Zncl 2)电池。细胞反应的化学和在排放状态中组装的能力具有很高的安全性。低成本ZNCL 2阴极的使用可以意识到低细胞材料成本为$ 16 kWh 1。采用锂阳极果仁的高理论能量密度为750 WH kg 1和2,250 WH 1。此外,通过将黄铜粉末用作阴极中的锌源,成功解决了Zn颗粒生长问题,并且可以获得电池的良好循环稳定性。作为完整的细胞性能和可伸缩性也可以验证,我们的卖出包装/ZNCL 2电池在网格储能中的实际使用可能很高。
摘要 - 传统的单种族光伏(MPV)系统通常被采用且有据可查,因为它们的前期成本较低,与双面光伏(BPV)系统相比。本研究研究了PV技术如何影响网格尺度混合可再生系统中的能量存储,重点是优化和评估与泵存储水力发电集成的MPV和BPV技术的性能。使用密歇根州卢丁顿市作为案例研究,并分析了真实世界数据,例如太阳辐照度,环境温度和公用事业规模的负载概况,该研究强调了BPV系统的运营和经济利益。结果表明,BPV系统每年可以向上储层抽出大约10.38%的水,同时达到较低级别的能源成本(BPV的0.0578/kWh,而MPV的$ 0.0672/kWh)。这项研究强调了BPV系统在增强储能和管理策略方面的杰出潜力,从而有助于更具可持续性和弹性的可再生能源未来。关键字 - 界面光伏系统,储能优化,电网可靠性,PV技术。
过去几年,人们做出了许多努力,试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型(例如,Brenowitz & Bretherton,2018 年;Gentine 等人,2018 年;O'Gorman & Dwyer,2018 年);学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程(例如湍流和对流)的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型(例如气候模型)提供数值上可承受但准确的物理结果,但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差,更重要的是,它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道,当与大规模大气流体力学求解器结合时,神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定(例如,Brenowitz & Bretherton,2019;Rasp 等人,2018)。据报道,基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的(Yuval & O'Gorman,2020)。但是,与离线相比,基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化(Brenowitz、Henn 等人,2020)。
背景。在恒星对流区中,运动粘度与热扩散率之比,即普朗特数,远小于 1。目的。这项工作的主要目标是研究对流流动和能量传输的统计数据与普朗特数的关系。方法。采用笛卡尔几何中可压缩非旋转流体动力对流的三维数值模拟。对流区 (CZ) 位于两个稳定分层的层之间。在大多数情况下,熵波动扩散的主要贡献来自亚网格尺度扩散率,而平均辐射能量通量则由采用 Kramers 不透明度定律的扩散通量介导。在这里,我们分别研究上流和下流的统计和传输特性。结果。体积平均均方根速度随普朗特数的减小而增加。同时,下行流的填充因子会降低,导致在较低的普朗特数下,下行流平均会更强。这导致对流过冲对普朗特数有很强的依赖性。速度功率谱不会随着普朗特数的变化而发生明显变化,但对流层底部附近除外,因为那里垂直流占主导地位更为明显。在最高雷诺数下,速度功率谱与 Bolgiano-Obukhov k − 11 / 5 的兼容性比与 Kolmogorov-Obukhov k − 5 / 3 的兼容性更好
抽象的贵金属氧化物(例如二氧化芳族)是酸性电解质中阳极反应的高度活性电催化剂,但是电化学操作期间的溶解阻碍了在可再生能源技术中的广泛应用。改善对纳米晶体等应用相关形态的溶出动力学的基本理解对于这些材料的网格尺度实施至关重要。在本文中,我们报告了在氧化条件下二氧化碳纳米晶体溶解期间通过液相透射电子显微镜观察到的纳米级异质性。单晶唯一二氧化物纳米晶体可直接观察沿不同晶体学方面的溶解度,从而可以对晶体方面的稳定性进行前所未有的直接比较。纳米级观察结果揭示了横跨不同纳米晶体的晶体相相的相对稳定性的实质异质性,这归因于这些晶体中存在的纳米级菌株。这些发现突出了纳米级异质性在确定诸如电催化剂稳定性之类的宏观特性中的重要性,并提供了一种可以将其集成到下一代电催化剂发现工作中的特征方法。简介
可持续能源和材料教授Qiong Cai教授,萨里大学的可持续和清洁能源开发,是化石燃料技术的可行替代方案,是当今社会中最紧迫的问题之一。可充电电池是有希望的清洁能源技术,可以:在本地和网格尺度上充当存储来源,用于广泛部署各种可再生能源技术,为低碳或零碳排放运输系统的电动和混合车提供电源,并为各种可移动的电子设备提供电源。在本演讲中,我将与锂(Li)电池,在竞争激烈的全球种族中开发锂离子电池的挑战,讨论当前的范式。我还将引入一些最有前途的下一代电池,例如钠离子电池,锂硫电池,固态电池和氧化还原流量电池。我还将讨论围绕电池的可持续性问题,以及开发锂离子电池的回收方法。在西萨塞克斯郡克劳利(Crawley)的克劳利学院(Crawley College),西萨塞克斯郡(Crawley)的克劳利学院(Crawley College)的一楼的沉浸式空间室,RH10 1nr茶点,从18:30
可持续能源和材料教授Qiong Cai教授,萨里大学的可持续和清洁能源开发,是化石燃料技术的可行替代方案,是当今社会中最紧迫的问题之一。可充电电池是有希望的清洁能源技术,可以:在本地和网格尺度上充当存储来源,用于广泛部署各种可再生能源技术,为低碳或零碳排放运输系统的电动和混合车提供电源,并为各种可移动的电子设备提供电源。在本演讲中,我将与锂(Li)电池,在竞争激烈的全球种族中开发锂离子电池的挑战,讨论当前的范式。我还将引入一些最有前途的下一代电池,例如钠离子电池,锂硫电池,固态电池和氧化还原流量电池。我还将讨论围绕电池的可持续性问题,以及开发锂离子电池的回收方法。在西萨塞克斯郡克劳利(Crawley)的克劳利学院(Crawley College),西萨塞克斯郡(Crawley)的克劳利学院(Crawley College)的一楼的沉浸式空间室,RH10 1nr茶点,从18:30
在过去的几十年中,高性能计算的进步(HPC)对于提高我们预测高影响天气事件的能力和气候变化的影响至关重要。高分辨率的大气建模通过提高的计算效率实现,导致了地形复杂性和小规模过程的明显改善,其中许多过程与极端天气有关。AUS2200是一个基于社区的开创性项目,旨在使用最先进的访问模型在千米网格尺度上开发大型区域建模能力。该项目旨在为澳大利亚区域建模社区提供一个共同的平台,有助于促进合作,从而促进从大陆范围内到公里的各种规模的大气过程的科学理解。该项目代表了弧线极端卓越中心(CLEX),澳大利亚气象局,国家计算基础设施和澳大利亚地球系统模拟器国家研究基础设施(Access-NRI)之间的旗舰合作。演讲将概述AUS2200项目,包括其总体目标,最新成就和长期计划。我们还将展示在几个试点科学项目下进行的研究,澳大利亚各地的一系列高影响力事件,包括极端的火灾事件,破纪录的洪水事件以及对Madden Julian振荡的当地降水反应。
执行摘要,摘要是由人类活动产生的温室气体(GHG)排放量增加引起的全球气候变化的大量科学证据,Swift Action对于脱碳至关重要,对于该州的电力供应并适应该地区的电力系统以承受极端和前所未有的天气事件。1在2019年9月发布的行政命令第3章中,(EO3)州长拉蒙特(EO3)指示能源与环境保护部(Deep或“部门”)确定该综合资源计划(IRP)内的途径,以在2040年达到100%的零碳电力供应(“ 100%零碳目标”)。多年来,康涅狄格州在强大的清洁能源和能源效率计划中所做的重大投资已经使该州处于实现100%零碳目标的强大途径。今天,通过直接投资长期合同的形式,康涅狄格州的纳税人支持网格尺度,零发射可再生能源和零碳核资源,相当于该州两家电力公司客户消费的66%以上的电力:Avangrid,Inc。和Eversource Energy(Eversource Energy)。到2025年,随着新的海上风和网格尺度的太阳能项目的签约但尚未构建的新范围的太阳能项目预计将增加到92%。
摘要:我们对大气流动的分层湍流和小尺度湍流状态进行了尺度分析,重点关注中间层。我们区分了旋转分层宏观湍流 (SMT)、分层湍流 (ST) 和小尺度各向同性 Kolmogorov 湍流 (KT),并指定了这些状态的长度和时间尺度以及特征速度。结果表明,浮力尺度 (L b ) 和 Ozmidov 尺度 (L o ) 是描述从 SMT 到 KT 的转变的主要参数。我们采用浮力雷诺数和水平弗劳德数来表征中间层的 ST 和 KT。该理论应用于高分辨率大气环流模型的模拟结果,该模型采用 Smagorinsky 型湍流扩散方案进行亚网格尺度参数化。该模型使我们能够推导出 KT 状态下的湍流均方根 (rms) 速度。我们发现湍流 RMS 速度在夏季有一个最大值,在冬季有两个最大值。冬季 MLT 中的第二个最大值与二次重力波破碎现象有关。该模型的湍流 rms 速度结果与基于 MF 雷达测量的完全相关分析非常吻合。提出了一种基于中尺度直接能量级联思想的中尺度水平速度新尺度。后者对中尺度和小尺度特征速度的发现支持了本研究提出的观点,即中尺度和小尺度中间层动力学在统计平均值上受 SMT、ST 和 KT 控制。