简介：将纳米碳球粒子添加于树脂中制成纳米碳球涂料，观察该涂料的微观形貌，测量其涂层厚度和涂层发射率以探究纳米碳球涂料的强化辐射散热机理；在自然散热条件下，通过在某款LED散热器表面涂覆纳米碳球涂料，与表面无涂层、涂覆黑漆和黑色阳极氧化处理的同款散热器进行LED器件热阻、结温和光通量测试实验对比和分析。结果表明，纳米碳球涂料有良好的辐射散热特性，在常温下平均发射率约为0．95，具有应用前景。

简介：Kynar光伏薄膜出众的性能源于Kynar氟聚合物树脂。包括其优异的耐候性和介电性能以及良好的耐湿热性，使其非常适用于光伏电池背板的保护。本文主要介绍Kynar氟聚合物树脂的材料特性和Kynar氟聚合物薄膜在光伏应用中的典型优弊性能，诸如抗紫外性。介电性能。绝缘性能，以及Kynar氟聚合物薄膜应用于太阳髋电池背板能起到持久保护的作用等。并与其他氟聚合物薄膜进行比较分析。

简介：制约碳捕集技术发展的瓶颈之一在于能耗过高,而现有碳捕集能效分析的方法论与适用模型并未从能源转换的共性机制层面揭示碳捕集理论能耗的"天花板"。因此,也较难像热力学经典概念热机、热泵及其衍生研究框架一样,从"理想与现实之间的不可逆性"这一思考原点出发,探索节能降耗的新机制与新途径。从碳捕集中能源转换的普遍特性出发,提出了热力学碳泵这一概念,首先对其在既有碳捕集研究体系中的辅助角色进行了论述,其后建立了基于热力学观点的模型并展开案例分析,最后与既有混合气体分离模型进行了异同讨论,阐述了两者的互补性。对热力学在面向新型工业应用情景下的能效分析进行了可供参考的尝试。

简介：燃煤锅炉是复杂的多变量系统，其飞灰的含碳量形成机理复杂，不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大，测试工况有限等缺点；燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量，其相互耦合，导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱，应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性，因此，人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据，采用3层BP（backpropagation）神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证，该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0．19％～0．50％，预测效果良好。测试结果表明，建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据，也能够较好的逼近非验证样本数据，具有良好的泛化能力。

简介：国电电力发展股份有限公司与英国苏格兰和南方能源供应公司（SSE能供公司）签署了辽宁兴城刘台子、凌海南小柳、凌海胜利风电项目等三个项目的《碳减排量购买协议》。至此，国电电力与SSE能供公司碳减排量交易总量已近200万t，协议金额超过2000万欧元。

简介：据国外媒体消息，英国石油巨头BP公司将与三个合作伙伴一起在英国苏格兰建造世界上首座”无碳电厂”，该电厂装机35万千瓦、耗资6亿美元，燃料是氢。

简介：针对燃煤烟气SO2脱除技术面临的可持续发展困境,以固体碳材料为还原剂的碳热SO2还原制硫磺技术具有重要发展前景,其中抑制非目标副产物的伴生是实现SO2定向还原的关键。基于吉布斯自由能最小原理对碳热还原SO2反应进行平衡产物量的计算,并通过固定床-FTIR实验分析反应的气相产物,探究了硫产率、副产物CO、COS和CS2的生成规律。基于温度对反应热力学平衡的影响,结合副反应,来推断出合理的反应机理。在摩尔比n(C)∶n(SO2)≤1.0时体系中主要发生反应C+SO2→S+CO2,副产物CS2生成量级仅为10-4,理论硫产率可维持在0.9以上。过量的碳会促进COS由主反应物一步生成,高温、碳过量会促进COS向CS2的转化反应。相关研究结果对实际应用时最佳工况的选取以及单质硫选择性的提高具有重要指导意义。