能源科技动态每周速递(11月4日-11月8日)

企业   2024-11-10 18:58   北京  


中央研究院团队通过动态监测全球能源电力领域前沿科技重大进展,结合专业化分析研判,每周精选国内外高质量科技动态资讯各一条在本号进行展示,与您分享,欢迎关注!


01

国际能源科技动态


德国柏林洪堡大学制备出一种耐用、高容量、快速和低再生温度的CO2捕集材料


开发耐用、容量高、动力学快速和再生温度低的CO2捕集材料(特别是适用于复杂动态大气环境中的CO2捕集)仍然是一个挑战。研究人员合成了一种具有烯键连接的多孔晶体共价有机框架(COF),并通过在孔内共价附着胺引发剂后修饰以产生聚胺。这种COF(COF-999)可从开放空气中捕集CO2。COF-999在干燥条件下的CO2吸附容量为0.96 mmol/g,在50%相对湿度下的CO2吸附容量为2.05 mmol/g(均基于400 ppm CO2浓度)。该COF在加利福尼亚州伯克利的开放大气环境中进行了超过100次吸附-脱附循环测试,其性能完全保持不变。该研究提供的COF-999是一种可从开放空气中快速(18.8分钟内达到一半容量)、高稳定和低再生温度(60℃)捕集CO2的优异材料。


  信息来源:《Nature》


02

国内能源科技动态


中科院工程热物理所发明一种基于人工智能的风电机组齿轮箱故障诊断技术


目前的风电机组智能运维方法往往忽略了设备运行环境和可用数据的特性,导致在复杂环境中的故障诊断缺乏鲁棒性和精确性。研究人员基于深度学习模型建立了一种多尺度TransFusion(MSTF)模型,用于在多种运行条件下对齿轮箱轴承进行故障诊断。设计了一种时频对称点模式变换方法,通过对称分布的图像充分显示振动信号中的信息,丰富训练数据,增强不同故障信号之间的差异。还建立了一个完整的齿轮箱轴承故障诊断的新框架,通过可视化注意力权重,增强模型的可解释性。所提出的模型在稳定性和准确性方面优于其他流行方法,对含噪声信号具有很高的适应性。MSTF模型中特征和注意力权重的可视化不仅体现了其优越的识别能力,还展现了其鲁棒的特征提取可解释性。

信息来源:《Knowledge-Based Systems》



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