光媒互补系统评价方法与变辐照聚光集热主动调控机制

来源 :中国科学院大学(中国科学院工程热物理研究所) | 被引量 : 4次 | 上传用户:fangrong87
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
太阳能热发电因其连续稳定的潜力被认为是可再生能源规模化利用的重要方向。但太阳能光热发电当前仍存在着年均发电效率低,发电成本高的问题。对此,将太阳能与化石能源综合互补,利用化石能源高效发电提升太阳能净发电效率就成为发展太阳能的一个有效途径。此外,太阳能聚光集热过程是太阳能化石能源互补及太阳能光热发电的关键过程。该过程能的损失大,效率低一直是聚光太阳能热利用的重要难题。本学位论文依托国家基础研究项目计划(973项目)及中国科学院知识创新工程重要方向项目等重要科技项目,针对光煤互补发电的多能互补系统分析评
其他文献
基因治疗是一种治疗难治的遗传性疾病和癌症的潜在方法。由于阳离子聚合物具有较好的安全性并且容易制备,作为非病毒基因载体受到广泛关注。然而,阳离子聚合物载体体系存在合适基因包载和控制释放的矛盾及PEG化困境等问题,导致其较低的转染效率和短的体内循环时间。为了克服基因传递过程中细胞内和细胞外的这些障碍,在本工作中设计和研究了一系列基于主客体相互作用的多功能化阳离子超分子基因载体系统。第一章,介绍了常用的
学位
随着节能减排、环境保护等要求的不断提高,以及湿部抄造体系变革的不断深入,现有的助留剂难以满足人们的需求。寻找性能更加的优秀的助留剂,特别是在高剪切作用下保持高留着率,对最大限度留着细小纤维、填料以减少环境污染与节省资源,具有重大的意义。本论文在综述造纸湿部基本理论和助留剂在造纸湿部中应用的基础上,得出球形聚电解质刷(SPB)既有微粒的离子化表而和三维纳米结构,又具备有机高分子的可控电荷密度和柔性高
学位
蒽衍生物由于其优异光学性能,而受到广泛关注。然而,对于一种具有特殊分子结构和发光性能的蒽衍生物-9,9-联蒽的研究较少。本文基于联蒽分子构型和激发态等特点,通过在其10或10位上引入各种官能团,合成了一系列功能化的联蒽衍生物,主要研究其荧光发射性质,电致发光性能,以及应力诱导荧光变色性质。本文具体研究内容包括如下几个方面:(1)合成得到联蒽核、蒽核化合物(CzBACz与CzACz)。主要研究了它们
学位
螺旋结构在自然界中广泛存在。近二十年来,化学合成螺旋分子,尤其是人工模拟螺旋结构的生物大分子成为研究热点。由于稀土配合物具有独特的光、电、磁性质,设计和合成含有稀土离子的螺旋超分子配合物是配位化学和超分子化学等领域的热点课题。本文在我们课题组已有工作的基础上,开展了以柔性酰腙类席夫碱为配体,设计和合成结构新颖、具有优良性能的镧系元素螺旋超分子为主要目的的研究工作,深入探讨了末端基改变、阴离子、阳离
学位
毛细管电泳(capillary electrophoresis,CE)技术因其分离效率高、分析速度快、样品量消耗少等优点,非常适合于手性分析、生命分析等样品量稀少试样的分析,已发展成为分离科学领域最重要的分析技术之一。然而,CE毛细管内径较小(通常小于100μm)、载样量少(一般为数十纳升)、检测光程较短(小于1000μm)等不足直接导致其浓度灵敏度偏低,限制了其在复杂样品中痕量组分测定中的应用。
学位
氧化偶联反应为有机合成提供了一类更为绿色和原子经济性的方法,以便应用于我们生活的方方面面。而五元杂环化合物,尤其是呋喃、吡咯和噻吩在天然产物、医药和材料科学中是最为常见的骨架结构之一,因而具有很重要的合成意义。在论文的一开始,我们综述了目前已经开发的使用氧化偶联的策略来合成五元杂环化合物的方法。接着,对于我博士期间的工作进行了介绍,这些工作都集中在使用氧化偶联这种理想的方式来合成五元杂环化合物。在
学位
特发性肺纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis,IPF)是一种慢性不可逆,具有较高发病率和死亡率的呼吸系统疾病,目前尚缺乏有效的治疗途径和方法。近年来中医药治疗IPF不断显现出一定的优势和特色,但仍需要更多的理论研究、临床及实验研究数据的支撑。右归饮出自《景岳全书》,是温补肾阳的代表方剂,在既往的临床实践中,发现该方能在缓解IPF患者临床症状及提高生活质量等方面取得良好
学位
丹参酮类化合物是丹参的脂溶性活性成分,对心血管疾病具有显著的疗效。丹参酮类化合物结构复杂,难以通过化学全合成的方法获取,目前主要通过提取丹参药材满足临床对丹参酮类化合物的需求,对丹参资源的消耗量大,不利于丹参的可持续发展。利用代谢工程和合成生物学提高丹参酮含量或生产丹参酮是缓解丹参资源紧张,促进丹参可持续发展的有效手段。丹参酮生物合成途径的解析是代谢工程和合成生物学的基础,也是改良丹参种质资源品质
学位
可再生和可持续的能源资源,特别是风能已经在发电方面引起重视。风能已成为传统化石燃料的最佳替代品,因为它具有更高的效率,低成本和可靠性。风力产生的能源清洁,没有排放温室气体,有助于减缓全球变暖和环境污染。因此,先进的控制技术已被用于改善其性能。本文研究了基于混合智能学习的自适应神经模糊算法的实现,以估计变速风力发电机组不同关键参数。该研究主要包括以下主题:(1)选择合适的风机安装场地时,风速概率分布
学位
随着风电机组的大型化发展,复合材料叶片尺寸、重量及载荷的增加对叶片结构可靠性提出了更高要求,大型叶片的安全问题日益突出且失效模式更加复杂,叶片损坏带来的经济损失也更为严重。因此,迫切需要加强对叶片结构失效行为的理解,并提供高效的性能评估和失效预测方法。由于技术风险和高昂成本的限制,全尺寸叶片破坏性测试仍然面临着巨大挑战,而子构件测试则受到越来越多的重视。虽然叶片结构形式复杂且材料种类多样,但在翼展
学位