地球上只有有限的化石燃料。当我们将它们全部使用时,它们将永远消失,这就是为什么我们称它们为不可再生的原因。另一个问题是,当我们为能源燃烧环境时,它们会污染环境。好消息是,像太阳和风这样的可再生能源将永远存在。它们比化石燃料要干净得多,因为当我们将它们用于能量时,它们不会污染环境那么多。但是,当太阳不闪闪发光或风不吹时,我们该怎么办?答案是……电池!当太阳闪耀时,其能量可以为电池充电。同样,当风吹时,风力涡轮机可以为电池充电。电池可以像银行一样存储这种能量。在需要时,电力被“沉积”(或充电)和“撤回”(或撤离)。想想带有太阳能电池板和电池系统的房屋。在晴天,太阳能电池板为电池充电并为房屋供电。在阴天或晚上,太阳能电池板不会发电。但是,我们可以用存储的能量作为房屋的电力来切换到电池。电池越大,它可以存储的电源就越多。,拥有足够大的电池系统可以为房屋供电几天,这是理想的选择。为了使使用化石燃料的能源转变为太阳能(和其他清洁源),电池很重要。今天,许多房主无法负担使用清洁能源的太阳能电池板和电池备用。这通常是因为面板和大型电池的成本很高。这就是为什么工程师正在使用解决方案来允许整个社区甚至城市都由电池提供动力的原因。科学家正在为我们所有人建造更安全,更便宜和更好的电池。您想有一天拥有一个电池供电的房屋吗?
叶绿素:叶绿素是一种光合色素,存在于几乎所有植物和浮游植物中。通过测量水样中叶绿素“a”的含量,可以确定水中的藻类数量。与叶绿素 a 一起测量的其他光合色素还有叶绿素 b、叶绿素 c 和胡萝卜素。它们的颜色各不相同,在植物和浮游植物物种中的含量也不同。云量:云量测量是在现场近似的,记录范围从零云量(无云)到 100% 云量(完全阴天)。云量会影响叶绿素的产生、塞氏深度测量和气温。颜色:颜色是采样水的色调,通过主观测试确定,该测试涉及将样品与已知浓度的有色溶液进行比较。天然金属离子(铁和锰)、腐殖质和泥炭物质、浮游生物、单宁和工业废物会影响水体的颜色。浊度也会影响颜色。溶解氧:溶解氧 (DO) 是水中的气态氧 (O 2 )。水吸收氧气的速率取决于温度、盐度、大气压和风速。低温、低盐度和低海拔是吸收更多氧气的理想因素。在不存在氧气或鱼类种群、细菌含量高甚至存在污染的泉水中,溶解氧可能接近 0 mg/L,而在风引起的高通量曝气以及光合作用过程中水生植物产量高(如藻类大量繁殖)的情况下,溶解氧可能高达 15 mg/L。溶解氧可以间接表示水体的质量。肠球菌:肠球菌是一种指示生物,其存在决定了水质的恶化。肠球菌是粪便链球菌的一个亚群。肠球菌对各种温度和 pH 的抵抗力使其成为实验室水样分析的理想高效细菌。
世界正在经历多维度的快速技术进步,但代价是环境可持续性。在这个不断发展的世界里,对能源的需求与日俱增。用于生产能源的自然资源,如化石燃料,由于被广泛用于满足这种不断增长的能源需求,正濒临灭绝。当今世界上大部分化石燃料燃烧的能量都用于持续生产饮用水、供暖、制冷应用和发电(Rupam 等人,2022a)。除了不可逆转的资源枯竭外,燃烧化石燃料还会导致温室气体和其他污染物的过量排放,从而导致全球变暖。考虑到气温上升的灾难性影响,近年来,全球迫切需要开发节能、环保的水生产、暖通空调应用、发电等系统。尽管可再生能源正在快速发展,但尚未达到令人满意的水平,即所有能源密集型系统都可以用它来运行。除此之外,可再生能源过度依赖环境约束。例如,在夜间或阴天,无法收获太阳能,或者光伏发电的能量转换率急剧下降。另一方面,当阳光充足时,太阳能光伏发电产生的能量超过当时所需的能量。大多数情况下,由于缺乏适当的能量存储或转换系统,这些剩余能量最终被浪费掉。在这方面,热能转换和存储系统由于其多方面的特点可以提供相当现实的替代方案。热能存储系统可以在有利条件下储存剩余能源,并在不利情况下以各种形式提供清洁且负担得起的能源,例如供暖、制冷、饮用水甚至发电。相反,热能转换系统可以为进一步增加可再生能源在能源结构中的份额铺平道路,并在未来的脱碳社会中发挥重要作用。在全球范围内,目前正在广泛研究各种热能存储和转换 (TESC) 技术。图 1 展示了与 TESC 这一广阔研究领域相关的一些最突出的技术。尽管 TESC 技术具有巨大的潜力,但它们的利用面临着与之相关的各种挑战。根据应用和工作条件,可能会出现某些障碍,为了克服这些障碍,需要科学和工程领域的共同努力。这项专业大挑战旨在解决主要缺点,并讨论克服与当前 TESC 技术相关的这些挑战的未来研究方向。
深水地平线 (DWH) 大规模和持续性漏油事件对应急响应能力提出了挑战,需要在天气和操作层面进行准确、定量的石油评估。尽管经验丰富的观察员是溢油应急响应的中流砥柱,但训练有素的观察员人数很少,而且天气、石油乳化和场景照明几何等混杂因素也带来了挑战。广泛的机载和星载被动和主动遥感技术辅助了 DWH 溢油和影响监测。油膜厚度和油水乳化比是控制/清理的关键溢油响应参数,对于厚 (>0.1 毫米) 油膜,这些参数是从 AVIRIS(机载可见光/红外成像光谱仪)数据中定量得出的,使用基于近红外光谱吸收特征的形状和深度的光谱库方法。MODIS(中分辨率成像光谱仪)卫星,可见光谱宽带数据,表面浮油对太阳反射的调制,允许推断总浮油。多光谱专家系统使用神经网络方法提供快速响应厚度类别图。机载和卫星合成孔径雷达(SAR)提供全天空条件下的天气数据;然而,SAR 通常无法区分厚(>100 μ m)的油膜和薄油膜(至 0.1 μ m)。UAVSAR(无人驾驶飞行器 SAR)的信噪比显著提高,空间分辨率更高,可以成功区分与油膜厚度、表面覆盖率和乳化程度相结合的模式。使用 AVIRIS 研究了现场燃烧和烟羽,并证实了星载 CALIPSO(云气溶胶激光雷达和红外路径探测卫星观测)对燃烧气溶胶的观测。CALIPSO 和水深测量激光雷达数据记录了浅层地下石油,尽管需要辅助数据进行确认。机载高光谱、热红外数据具有夜间和阴天收集优势,并且与 MODIS 热数据一样被收集。然而,解释挑战和缺乏快速反应产品阻碍了其大量使用。快速反应产品是响应利用的关键——数据需求对时间至关重要;因此,高技术准备水平对于遥感产品的运营使用至关重要。DWH 的经验表明,开发和投入使用新的溢油应急遥感工具必须先于下一次重大石油泄漏事件发生。© 2012 Elsevier Inc. 保留所有权利。
该项目旨在克服与办公室环境中自然照明相关的挑战,将太阳能和智能自动化结合起来,以创建更可持续和有效的照明系统。系统的主要组成部分之一是在办公楼外部安装了镜子。这些镜子在战略上是可以反映并将阳光引导到办公室区域的,否则将保持昏暗的光线。镜子的定位确保最大化阳光,甚至到达最阴影的角落,从而减少了白天在白天对人造照明的依赖。可以补充自然光,尤其是在阳光不足或阴天时期,该系统配备了太阳能电池板。这些面板利用太阳能,将其转换为电力以供电人工照明,并确保工作区保持充分照明,无论外部光线条件如何。太阳能电池板的集成有助于减少电力消耗,从而使照明系统更具成本效益和环保。系统的一个重要特征是使用光依赖性电阻器(LDR),该电阻在自动化照明控件中起着至关重要的作用。LDR传感器安装在整个办公空间中,以实时检测环境光级别。自然光的量落在预集阈值以下时,LDRS向系统发出激活人工照明的信号。相反,当自然的阳光足够时,人造灯会关闭以节省能量。此动态系统可确保办公室始终在没有与过度照明相关的废物的情况下进行最佳照明。太阳能,自动照明控制和实时亮度监控的结合确保了办公环境保持舒适和有利于生产力,同时最大程度地减少了能源消耗。这种可持续方法不仅减少了办公室的碳足迹,而且还降低了能源成本,从而有助于公司对可持续性的承诺。太阳能和智能照明控制的整合也与全球努力促进商业建筑和企业的环保实践相吻合。除了直接节省的能源外,该系统还增强了办公室的绿色凭证,将组织定位为一个专门从事环境责任的前瞻性实体。因此,该项目旨在实现多种收益:降低功耗,降低运营成本并促进更可持续和环保的办公环境。通过拥抱可再生能源并实施智能技术,该系统为对节能和可持续的办公空间的需求提供了实用的解决方案。通过这种创新的方法,有可能显着减少对不可再生能源的依赖,并为企业及其周围社区创造更可持续的未来。
高级驾驶辅助系统(ADAS)技术除了人类驾驶员之外,还提供了一个额外的安全层。持续评估动态驾驶任务的安全性,使ADA能够启动纠正措施(例如自动制动)和/或预防性(例如,视听警报)操作,并在检测到不安全的道路事件时。为了提供情境意识,这些安全系统主要依赖于车辆安装的传感器,其性能会受到天气事件的极大影响,例如强烈的阳光,大气降水(雨,降雪,雾)等。相应地,进行了这项研究以表征不同天气条件下ADAS特征的性能。自动紧急制动(AEB)被选为代表性ADA功能。两辆正在测试的车辆(VUT)配备了感知传感器,例如LIDAR,RGB相机,红外摄像头,雷达,惯性测量单元,GNSS等。在文献中广泛报道了这些传感器在预生产和发展自动化系统中的相关性和显着用途。此外,还记录了通过VUT的OBD-II端口可用的数据,还记录了与外部传感器的时间对应关系。尽管传统上在天气室进行了涉及汽车系统的天气相关测试,但采用这些测试方案进行ADAS测试可能具有挑战性。由于必须动态执行ADA的测试,因此需要数百米的跑道,并且典型的天气室无法满足此要求。另外,这项研究利用自然发生的天气事件来记录AEB的性能。为了本研究的目的,在最佳天气条件(阳光明媚)下进行的AEB测试构成了基线性能。在许多不同的天气和道路条件下进行了相同的测试;例如,白天/晚上,雪覆盖着沥青,持续的降雪,阴天,降雨等。通过测试数据分析产生的许多指标用于在不利天气条件下量化AEB性能。当AEB系统在不同天气条件下检测到即将发生的碰撞,测试目标的距离时,这些目标包括测试目标的距离,当AEB在不同的道路表面条件下(干/湿沥青与雪覆盖的沥青)启动自动制动动作,以及AEB是否成功地停止了测试场景中发生碰撞的情况。这些指标有助于确定在不利天气条件下AEB的故障模式。应注意,对不利天气条件的ADA绩效鲁棒性的量化与操作设计域(ODD)的量化密切相关,这是驱动自动化系统文献的新兴主题。尽管如此,这项研究的观察结果和推论将用于设计更全面,更精致的测试协议,以预期在系统容量上可以提高系统容量,并在不久的将来进行奇怪。
附录 A. 参考文献,第 56 页 B. 湿球黑球温度指数,第 60 页 C. 指挥官、高级士官和教员的预防热伤亡风险管理指南,第 61 页 词汇表,第 65 页 表格列表 表 2-1. 通用热适应策略,第 12 页 表 3-1. 25 名志愿者在高温下进行 3 小时户外运动时测得的直肠温度与其他体温之间的平均绝对差 (MAD),第 16 页 表 3-2. 在温暖和炎热环境中训练的液体补充和工作休息指南,第 18 页 表 3-3. 在温暖和炎热环境中连续工作时间和液体补充的建议,第 19 页 表 3-4. 轻型飞行服的战斗机热应力指数 (FITS)(晴天至轻微阴天),第 25 页使用标准补液政策在温暖和炎热环境中训练的替代液体补充指南,第 29 页表 3-6。补水优化策略,第 30 页表 4-1。劳力性中暑的个体和环境风险因素,第 34 页表 4-2。与劳力性中暑易感性有关的药物,第 35 页表 4-3。经典中暑和劳力性中暑的比较,第 39 页表 4-4。劳力性中暑的常用测量分析物及其恢复时间过程,第 40 页表 4-5。导致劳力性横纹肌溶解症的潜在因素,第 41 页表 5-1。疑似中暑伤员的警告信号、症状和紧急措施,第 43 页表 5-2。建议使用冰袋治疗疑似劳力性中暑,第 47 页表 5-3。军人昏倒后的不同表现类型,第 53 页表 5-4。 ICD-10 劳力性中暑症状编码,第 55 页 图表列表 图 2-1. 美国陆军人员 5 年期间(2015-2019 年)热衰竭和中暑的总体频率和每周分布,第 5 页 图 2-2. 军人在热环境中从事体力劳动时的能量(热量)传递,第 6 页 图 2-3. 测量位置对 WBGT 指数的影响,佐治亚州本宁堡,2005 年 7 月,第 8 页 图 2-4. 环境热应激对相当于 2 英里跑步或 3 英里行军的自定步调耐力任务的独立和综合影响,第 10 页 图 2-5. 权衡分析表现列线图,第 10 页 图 3-1. 热应激风险评估流程,第 14 页 图 3-2. CHS 和 UCHS 期间以三种代谢率持续体力劳动时身体核心温度反应说明,第 15 页军事和运动医学 WBGT 指数类别比较,第 20 页图 3-4。佐治亚州本宁堡 2017 年 7 月 31 日历史气象数据,第 21 页图 3-5。12 英里行军期间身体储热率比较,负重 55 磅,180 分钟完成(标准),速度慢 10%,重量轻 50%,或将衣服换到 PFU,第 21 页
2.1 典型的太阳光谱分布显示 PV 感兴趣的区域 。.....................3 2.2 各种 PV 材料的相对光谱响应函数。.....................4 2.3 用于光伏材料评估的不同实验室灯的光谱分布。...........5 2.4 太阳光谱分布随大气质量增加的变化 M ......................6 2.5 太阳几何定义,包括法线角、天顶角、入射角和方位角 ............7 3.1 光学滤波器参数 ....................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......11 3.2 使用公式 (4) 时指示辐照度与真实辐照度变化示意图 ..........14 3.3 使用二极管阵列和扫描光栅光谱仪测量的 Spire 2 40A 的相对光谱分布与校准灯光谱的比较 ....................15 3.4 阵列光谱辐射计数据收集时序图 .........................16 3.5 带有 3 个误差线的光谱辐照度灯数据标准 ........................19 3.6 NREL 光谱辐射校准照片 ...............................2 2 3.7 NREL 光谱辐射计相隔六个月的校准文件比率 ..........2 3 3.8 汞氩灯的发射光谱显示用于波长校准的线条 .2 4 3.9 由于校准期间过量的(反射的)辐射到达输入光学器件导致白炽灯的光谱分布失真 ......................... ; .......2 5 4.1 氙源的光谱分布、ASTM E-892 全局光谱以及 CIS 和非晶硅电池的光谱响应,用于光谱失配计算 .............2 6 4.2 白炽灯源的CIS和非晶硅光谱响应和光谱辐照度曲线 ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..29 4.3 NREL 参考电池校准测量系统框图 ...............3 2 4.4 NREL 样品光谱响应报告 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.................3 3 4.5 用于 Sandia/NIST 校准程序的设备示意图 ...................3 4 5.1 典型的绝对腔辐射计设计 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.4 1 5.2 使用绝对腔辐射计参考的典型日射计响应度与一天中的时间。注意响应度有 1.2% 的差异... ................................... 44 5.3 遮光-非遮光日射强度计校准信号时间序列 .......< div> 。。。。。。。。。...... div>......4 5 5.4 示意图日射强度计的分量总和校准。................. div>....4 6 5.5 ' 典型太阳辐射计响应度响应与天顶角 . < /div>................. div>.........4 7 5.6 与图相同型号太阳辐射计的响应度与天顶角的关系。5.5 ........... div>....4 8 5.7 三纬度倾斜 NREL 光伏系统太阳辐射计与四季晴空的纬度倾斜参考太阳辐射计。.........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.49 5.8 与 5.7 类似,但适用于部分多云条件 .....................................50 5.9 与图 5.7 和 5.8 类似,但阴天条件除外。.........................5 1 5.10 由晴空分量总和(直射光计/漫反射)数据生成的 NREL 太阳辐射计方位角-仰角响应图 ..。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......5 2 5.11 未补偿的 50 结 T 型热电偶的温度响应非线性。还显示了补偿网络的响应。.................5 3 5.12 Eppley Laboratories 温度补偿网络示意图 ...................5 4 5.13 典型的 Eppley PSP 和 Kipp 和 Zonen 温度响应数据 ................5 4 5.14 单个 Eppley PSP 日射强度计的重复温度响应结果 ............5 5 6.1 用于 NREL 标准化室外测量系统的日射强度计支架,用于 PV 模块性能测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..5 8 6.2 NREL 户外测试设施使用的光伏系统日射强度计安装方案示例 ..60 6.3 用于评估光伏模块能量生产能力的拟议方法流程图 ........6 1 6.4 辐射数据的月/小时平均数据报告样本 .........................6 3 6.5 NSRDB 每小时数据格式注释示例 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 4