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硫化锌-碳纳米管复合材料的制备及其作为锂/钠离子电池负极的研究
【发表日期】
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2020年01期
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随着新能源产业的蓬勃发展,锂离子电池正极材料也成为市场和科研人员关注的重点。镍钴锰酸锂Li Ni_(0.6)Co_(0.2)Mn_(0.2)O_2(NCM622)作为中高镍系正极材料的一员,由于其较高的比容量、较简便的合成工艺及较高的安全性成为一款具有替代现有市场中Li Co O_2和Li Fe PO_4潜力的正极材料。然而,该材料在实际使用中容量发挥偏低、循环稳定性较差,同时在长时间的充放电过程
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风机关键部件的故障预测是智能风电体系的重要环节,有效且快捷的故障状态预测方法对提升系统平台运营能力,降低故障发生风险,节约维护成本等方面具有十分重要的意义。风机的数据采集监控(SCADA)系统中储存了海量数据,如何以SCADA系统数据为驱动,实现风机重要部件的故障状态预测是当前学术领域和工业领域的研究热点。通过对目前风电领域故障预测方法的研究分析,我们发现,通常风电SCADA系统采集的仅为风机瞬时
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