特许经营垃圾发电BOT项目中若干问题的分析及对策

垃圾焚烧发电以其自身的技术优势成为当前极具前途的新兴产业,BOT运营模式在其中起了十分重要的作用。通过对合作双方履行BOT项目特许经营协议过程中容易产生的问题的探讨,其目的是使项目既要严格按照协议条款执行,又要保证符合我国有关政策法规,具有实际的指导意义。

锂离子电池硅负极材料研究进展

近年来,随着大规模储能设备和小型移动便携式设备领域的发展,人们对于锂离子电池的能量密度和循环稳定性等有了更高的要求。硅(Si)拥有较高的理论比容量4200mAh/g,被公认为有望替代石墨成为下一代锂离子电池负极材料。但由于硅在锂化和去锂化过程中巨大的体积变化导致负极电化学性能急剧衰减,进而限制了硅负极材料的应用。本文对前人针对这一问题进行的研究工作进行了综述,并从零维、一维、二维、三维四个方面对硅负极材料的研究进行介绍和分析。从不同维度总结前人关于硅基负极的研究工作更有利于读者全面地掌握硅负极材料的研究现状。

多保真度数据学习算法的定量噪声评价

多保真度数据是当前材料领域数据的主要存在形式。在数据生产端,不同量化方法在材料同种属性的计算上存在较大差距。对于数据消费端的机器学习算法,研究人员为最大化提取数据中知识设计了各种方法。采用定量噪声添加的方法,评价不同噪声强度、类型对不同多保真度数据学习方法的影响,通过迭代降噪验证数据修正方法的适用场景。结果表明:多保真度数据的利用方式至关重要,需对各子数据集中数据量及含噪情况进行综合考量。在使用不同噪声类型与强度构造出的多种数据集上,得益于数据间的协同效应,逐步删除低保真度数据的"Onion"训练方式明显优于按数据集所含噪声减小方向逐个进行的训练方式。在多保真度数据训练中,无论何种噪声强度及训练方式,线性噪声对模型的影响更小。对于采样噪声来说,在各环节更好地模拟了真实多保真度数据,建议被后续研究采用。此外,复杂噪声难以让少量真值数据发挥"纠偏"作用,更适合进行迭代降噪处理。