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World File Search System设备性能
用氢的设备和设备性能 -
将氢混合到天然气中，作为缓解与使用化石燃料有关的环境问题的一种手段，提出了一个由氢气和天然气混合物加油时设计用于天然气的设备性能的问题。这项研究研究了由甲烷作为天然气代理燃料的空间和水加热设备的性能，以及含有多达15％氢的甲烷/氢混合物的性能。使用适用的CSA/ANSI Z 21系列标准，使用三种气体混合物（纯甲烷，5％氢/甲烷混合物和15％氢/甲烷混合混合物）测试了设备的输入速率，点火和燃烧器的工作特性，燃烧产物特性和气体泄漏。气体成分对炉子的影响还测试了温度升高和加热管温度。还评估了露水的露点温度和酸度。总体而言，电器没有出现重大可操作的问题和一致的热量输出降低和CO 2排放，并随着甲烷/氢混合物中的氢含量增加。因此，要满足相同的热量需求，电器将需要在更长的时间内运行，从而导致额外的二氧化碳排放。然而，与天然气相比，使用混合物的使用，相同热量输出的总体CO 2排放量仍会降低。一氧化碳和氧化氮的测量值在可接受的范围内，无论使用的燃料类型如何。对于其他测得的特性没有观察到一致的趋势，表明高达15％的氢混合物不会显着影响这些参数。对本文所检查的含有5％和15％氢的气体混合物的未来测试以及较高的氢量应该融合天然气以确定更具代表性的结果。
新兴光伏材料的设备性能（...
在第二版的“新兴PV报告”第二版之后，总结了各种新兴光伏研究主题中新兴光伏设备的最佳成就，如自2021年8月以来的学术期刊中在同行评审的文章中报道。更新的图，表和分析有多个性能参数，例如功率转换效率，开路电压，短路电流密度，填充因子，光利用率效率和稳定性测试能量收益率。这些参数是作为光伏带隙能和每种技术和应用的平均可见传输的函数所预测的，并将使用详细的平衡效率限制（例如，使用详细的平衡效率限制）。“新兴PV报告”的第三部分将范围扩展到三连接太阳能电池。
新兴光伏材料的设备性能（...
光伏（PV）技术是基于可再生能源的电力可持续生产的最佳策略之一。太阳能电池收集了以最高的功率转化效率（PCE）产生可用的电源的能量。此外，从光伏系统的每个组件中，人们期望表现最好，长期运营寿命，低生产成本和低环境危害。这些标准是PV研究社区的重点，以满足行业和市场的要求，并与环保政策一致。最先进的科学成就通常发表在具有高影响力的著名学术期刊上。但是，日期，学术文章的数量不断增加，在某些情况下甚至是增加影响因素的编辑政策，增强了复杂性
通过实施量子后加密术的限制设备性能基准测试
摘要：量子计算机的进步可能对现有的公钥加密方法构成显着威胁，这对于当前的网络安全基础架构至关重要。RSA和ECDA是当今两种最广泛使用的安全算法，原则上可能是由Shor算法在多项式时间内解决的（原则上），因为它有效地解决了离散的对数问题的能力，从而有潜在地使现有的基础结构使现有的基础结构构成不受量子攻击的不受限制。国家标准技术研究所（NIST）与量子后加密（PQC）标准化过程反应，以开发和优化一系列基于与Shor的algorithm不易于解决的相当数学问题的量词后算法（PQA）反应。虽然高功率计算机可以有效地运行这些PQA，但需要进一步的工作来调查和基准在较低功率（约束）设备上这些算法的性能，以及它们可以将它们集成到现有协议中（例如TLS）等方案（例如TLS）。本文为NIST最新选择的PQA提供了定量的基准和握手性能数据，并在Raspberry Pi 4设备上进行了测试，以模拟当今的物联网（物联网）设备，并与以前的基准测试数据进行定量比较，以对一系列约束系统进行基准测试。晶体 - 凯伯和晶体 - 二硫硫得时间分别是密钥封装和签名算法中最有效的PQA，猎鹰提供了最佳的TLS握手大小。
设备使用机器学习（表面冷凝器案例研究）的设备性能成本优化
设备性能评估或预测通常是使用常规方法进行的。组织通常太忙了，无法专注于设备性能的改进机会。机会识别的机会在很大程度上依赖于专家意见，而使用的方法通常会因其所拥有的知识而异。简单和现实的设备性能预测的好处将有明显的提高维护成本，因此可以帮助降低资产的总运营成本。在这项研究工作中，将表面冷凝器用作案例研究。本研究工作中提出的解决方案是将机器学习方法应用于用于表面冷凝器监视的内联仪器数据，并预测表面冷凝器的性能以及表面冷凝器操作中涉及的过程的消耗率，而无需复杂的工程方法或解决方案。时间序列预测（TSF）分析用于性能预测，而深度学习神经网络用于消费率预测。从技术预测中获得的结果将转化为较高的设备性能与设备性能较低之间的成本节省。该方法将帮助资产工作团队确定表面冷凝器维护的经济方法。
CRC报告编号SM-CR-9评估电池调查...
协调研究委员会（CRC）是一家非营利性公司，由石油和汽车设备行业支持，来自其他行业，公司和政府机构的共同利益研究计划。CRC通过由自愿参加的行业和政府的技术专家组成的委员会运作。CRC内的五个主要研究领域是：空气污染（大气和工程研究）；航空燃料，润滑剂和设备性能；重型车辆燃料，润滑剂和设备性能（例如柴油卡车）；轻型车辆燃料，润滑剂和设备性能（例如，乘用车）；和可持续的流动性（例如脱碳化）。CRC的功能是为行业进行联合研究的机制，这将有助于确定产品的最佳组合。CRC的工作仅限于对所涉及的行业互利的研究。CRC或在主持下进行的研究的最终结果可向公众使用。
使用Senna Surattensis提取物的ZnO-TIO2/RGO纳米复合材料的绿色合成：一种增强抗癌功效和生物相容性的新方法
在开发OPV设备的早期，发现大量异质结（BHJ）设备的主动层与更简单的平面异质结。1从那时起，广泛的工作一直致力于优化具有各种处理条件的BHJ活性层的形态（例如，，溶剂，浓度，溶剂添加剂，热退火等。）。2 - 4因此，众所周知，设备制造程序（例如，进程溶剂，自旋涂层速度，退火温度）在OPV活性层的形态中起重要作用，因为lm形成的过程在动力学上受到限制。5对形态在OPV设备性能方面的重要性进行了广泛的研究，有2,3,5，并在包括激子差异，6个电荷分隔和运输的过程中发挥作用，7和设备稳定性。8,9然而，预先预先派遣了不同材料与设备制造参数之间的复杂相关性，以及它们在nal设备性能上的集体构成的集体构成了持久的挑战。这种复杂性是一个强大的障碍，阻碍了OPV设备性能的准确预测，并有助于生产过程的费力和昂贵的性质。鉴于许多最终决定OPV设备性能的复杂关系和过程，机器学习的潜力（ML）加速了OPV材料和设备的开发，这是一个诱人的承诺。20 - 22其他人基于人类的直觉就分子亚结构产生了一式式编码。ML技术可以使科学家能够快速筛选供体（D）和受体（A）材料的潜在组合，或建议给定材料组合的最合适的设备制造参数。使用ML预测OPV设备的PCE的先前效果仅专注于供体和受体材料。值得注意的是，哈佛清洁能源项目10 - 12和其他13 - 19使用了DFT计算的分子描述符来预测PCE。最近，一种类似的方法已将遗传算法纳入了设计，以设计高性能的非富烯受体（NFA）设备。23
