锂离子电池(LIB)的独特特征,例如它们的长寿命和高能量密度特征,已促进了它们的全球知名度,并巩固了其作为从便携式电子设备到电动汽车的各种应用的最重要电源的地位。1 - 3液体仍然是消费电子产品和电动汽车中最广泛的电源,甚至是20 - 25年。4,5每年对LIB的需求已达到700 GWH,预计到2030年将攀升至空前的4.7 TWH。6 libs通常包含基于李的阴极(LiCoo 2,Limn 2 O 4,Lini X Mn Y Co Z O 2,Lini X Co Y Al Z O 2,LifePo 4),阳极(石墨),电解质(有机溶剂中的LIPF 6)和分离剂(聚丙烯或多乙烯)。7基于Li的阴极是Libs的关键组成部分;
❖2024年,Coil继续发展其业务模型,以增强其捕获价值创造并在高增长潜力市场中复制其发展的能力。2月,Coil与一家中国公司签署了一项战略协议,以利用其在亚洲的技术。该协议包括在富州建造一家工厂,专门用于连续阳极,线圈提供技术专长,并授予涵盖中国,东南亚和东北亚的独家许可证。作为回报,线圈从预付款,里程碑付款和特许权使用费中受益,同时收购了中国公司5%的股份。在这一年中收到了初始预付款。该协议是主要的增长驱动力,并在亚洲市场开辟了新的机会。在商业方面,尽管不确定的宏观经济状况和欧洲的竞争增加,但Coil在2024年的销售额增长了1.4%,并获得了第四季度收费服务销售的上升趋势和包装销售的反弹。
生物多样性保护长期以来一直被认为是一种全球商品,那些最不能力承担成本1的人不应为此支付,其成功依赖于改善当地生计的人2。概述反映了这一信念。,尽管政策和言辞,但几乎没有证据表明保护区对当地社区的福利(尤其是在全球南方)的福利持续了净积极影响。尽管在国家和全球量表3上与受保护区相关的生物多样性和气候结果的奖学金存在相对较少的奖学金。在此问题上,三本全球合成论文4 - 6,提出了不确定的结果,并在证据基础中揭示了方法论弱点:Pullin等。4确定了一系列可能影响的途径,但很少发现严格的证据。 Kandel等。6发现了积极结果的证据,但报道说,更高质量的研究和非洲的研究较少识别积极影响。和Naidoo等。5发现保护区与人类福祉之间存在正相关 - 但是,这种关联对较长的保护区更为负面,作者无法建立因果关系。这些全球综合文件并不排除受益于当地人民的保护区的可能性,但证据的性质排除了公司的结论。缺乏明显的益处是因为许多案例研究表明了负面影响和侵犯人权1、7,并且由于保护区通常位于贫困高的地区8。在30年的时间里,我们自己在马达加斯加的工作表明,保护区可以承担大量的地方成本,他们无法补偿7、9(方框1)。
图 1. 阳极氧化过程示意图和所生产样品的图像。 (a) 两步 (红色) 163 和单步 (绿色) 阳极氧化方法的比较示意图。在单步中,脉冲阳极氧化方案直接应用于短暂恒电位方案之前 164。 (b) 用于制造 3D AAO 165 模板的脉冲电位分布示例。 (c) 由高纯度 Al (99.999%) 制备的 3D AAO。 (d) 由低纯度 Al (99.5%) 制备的 3D AAO。 166 (e) 由 99.5% Al 制备的 3D AAO,呈现氧化物分解 (暗灰色和浅灰色区域)。 (f)经过后处理化学蚀刻后的 3D AAO,由 99.999% 和 99.5% Al 制成,三个不同的 t 周期为:180、240 和 360 秒。还显示了每个样品的样品 168 蚀刻时间。 169
Nahyun Shin、Moonsu Kim、Jaeyun Ha、Yong-Tae Kim、Jinsub Choi。柔性阳极 SnO2 纳米多孔结构均匀涂覆聚苯胺,作为锂离子电池的无粘合剂阳极。《电分析化学杂志》,2022 年,914,第 116296 页。�10.1016/j.jelechem.2022.116296�。�hal-03688072�
摘要:研究了多孔硅 (PS) 表面二氧化硅 (SiO 2 ) 阳极形成过程中的光伏效应,旨在开发一种潜在的钝化技术,实现高效的纳米结构硅太阳能电池。PS 层是在含氢氟酸 (HF) 的电解质中通过电化学阳极氧化制备的。在室温下,在 HCl/H 2 O 溶液中通过自下而上的阳极氧化机制在 PS 表面形成阳极 SiO 2 层。通过调节阳极氧化电流密度和钝化时间来精确控制表面钝化的氧化层厚度,以在 PS 层上实现最佳氧化,同时保持其原始纳米结构。PS 层微观结构的 HRTEM 表征证实了 PS/Si 界面处的原子晶格匹配。研究了光伏性能、串联电阻和分流电阻对钝化时间的依赖关系。由于 PS 表面钝化充分,阳极氧化时间为 30 秒的样品实现了 10.7% 的最佳转换效率。外部量子效率 (EQE) 和内部量子效率 (IQE) 表明由于 PS 的抗反射特性,反射率显著下降,而由于 SiO 2 表面钝化,则表明性能优越。总之,PS 太阳能电池的表面可以通过电化学阳极氧化成功钝化。
重金属(HM)被确定为关键的环境污染物,其特征在于其极端毒性,在生态系统中积累的能力以及缺乏降解性。汞以离子形式是最有毒的污染物之一,对免疫系统,神经系统和细胞结构构成了严重的风险。用于检测重金属的电化学方法由于能够产生准确的结果,更快地进行分析并达到更高灵敏度水平而引起了相当大的关注。这项研究的主要目标是开发一个基于碳的传感器,适合确定汞汞(II)。在这里,基于氧化石墨烯和金纳米颗粒的优势,我们开发了用-rgo@au修改的碳传感器。使用透射电子显微镜(TEM)和能量分散性X射线光谱(EDS)对所获得的纳米材料(RGO@au)完全表征。通过循环伏安法(CV)进行CPE/RGOAU传感器的电化学表征,方波阳极剥离伏安法(SWASV)用作确定Hg(II)的典型技术。Hg(II)的氧化峰电流与0.66-1.96 ppm的浓度成正比,检测极限为0.31 ppm。在追求实际应用时,传感器接受了其他测试,以测量水样中的Hg(II)浓度。
摘要Semarang City面临着重大的环境挑战,土地沉降是一个关键问题,它加剧了洪水的淹没并加剧了洪水破坏。随着城市地区的扩大和气候变化的影响变得更加明显,理解和减轻洪水风险对于可持续的城市发展和灾难管理至关重要。因此,本研究旨在评估使用机器学习来改善洪水管理的土地沉降引起的洪水风险。使用五种不同的机器学习模型(MLMS)来评估洪水风险,其中包括决策树(DT),K-Nearest邻居(KNN),逻辑回归(LR),支持向量机(SVM)和随机森林(RF)。此外,还使用了14个不同的指数和2884个样本点来训练和测试模型,并通过高参数优化确保了比较中的公平性。为了解决样本数据集中的不确定性,使用洪水点来验证洪水风险分区图的合理性。该研究调查了不同洪水风险水平的驱动因素,重点是洪水区域,以确定最高风险地区的洪水风险机制。结果表明,KNN表现最好,并提供了模型中最合理的洪水风险价值。同时,使用KNN模型的平均得分降低,将曲线数(CN),距离河流距离(Dtriver)和建筑物密度(BD)确定为洪水风险的前三个重要因素。最后,这项研究扩大了机器学习在洪水风险评估中的应用,并加深了对洪水风险潜在机制的理解,并提供了对更好的洪水风险管理的看法。