Biomass and Bio-refining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Cheremisinoff, Nicholas P./ Rezaiyan, John

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页数:0

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isbn号码:9781420060171

丛书系列:

图书标签:

• Biomass
• Biofuels
• Bioenergy
• Biorefining
• Renewable Energy
• Sustainability
• Waste Management
• Chemical Engineering
• Environmental Science
• Green Chemistry

科学前沿：能源、材料与可持续发展 图书简介 在人类社会对可持续发展和能源转型日益关注的今天，探索新型、清洁、可再生的资源已成为全球科学研究的核心议题。本书聚焦于当前生物质和生物精炼领域之外，一系列至关重要且相互关联的科学前沿课题，旨在为读者提供一个广阔的视野，了解驱动未来技术革命的关键领域。本书内容涵盖从基础物理化学到前沿材料科学，再到复杂系统工程学的多个维度，深入探讨了如何利用尖端科学原理解决人类面临的能源、环境和资源挑战。 第一部分：新一代能源存储与转换技术 本部分摒弃对传统生物质转化的探讨，转而深入剖析下一代能源存储和转换系统的核心技术。 第一章：固态电池的电化学瓶颈与突破 固态电池被视为锂离子电池的终极替代方案，它承诺更高的能量密度、更快的充电速度和本质上的安全性。本章首先系统梳理了当前固态电解质（包括聚合物、硫化物和氧化物）的微观结构与离子传导机制之间的复杂关系。重点探讨了界面阻抗问题，即固体电解质与电极材料之间存在的能垒和相容性挑战。我们将详细分析固/固界面处的电荷转移动力学，并介绍利用原子层沉积（ALD）技术精确控制界面化学环境的最新策略。此外，本章还将评估新型非锂金属（如钠、钾、镁）固态电池体系的潜力，特别是它们在长效循环稳定性和大规模应用可行性方面的挑战。 第二章：高效光催化制氢与二氧化碳还原 太阳能驱动的化学转化是实现碳中和的关键路径。本章着眼于高效率、低成本的光催化系统。不同于生物基转化，本章侧重于无机半导体材料的设计与优化。我们将深入探讨量子点、二维材料（如石墨烯衍生物和过渡金属硫化物）在光催化水分解（HER/OER）中的作用。内容涵盖表面缺陷工程、载流子分离效率的提升方法，以及如何通过表面等离子体共振（SPR）效应来拓宽光谱吸收范围。在二氧化碳还原方面，本章详细分析了不同金属催化剂（如铜基、银基）对产物选择性的调控，并讨论了利用光电化学耦合反应器实现高附加值化学品（如甲醇、乙烯）的合成潜力。 第二部分：先进功能材料的构筑与应用 本部分将目光投向材料科学的核心，探讨如何通过精准的材料设计，实现对宏观性能的精确调控，尤其关注那些不依赖生物质来源的先进材料。 第三章：拓扑绝缘体与量子材料的输运特性 拓扑绝缘体因其体态绝缘、表面导电的独特电子结构，在未来低功耗电子学和量子计算领域展现出巨大潜力。本章首先介绍了狄拉克锥和外尔半金属的理论基础，随后详细剖析了材料合成中缺陷控制对拓扑相的影响。重点研究了如何通过表面功能化或应力工程来调控拓扑边缘态的性质，例如它们对磁场和电场的响应。本章还将介绍先进的实验表征技术，如角分辨光电子能谱（ARPES），用于直接观测和验证理论预测的拓扑边缘态。 第四章：高熵合金（HEAs）的微观结构与极端环境性能 高熵合金以其在晶体结构中随机分布的五种或更多等原子比的元素为特征，表现出卓越的强度、韧性和抗蠕变性能。本章超越传统合金设计思路，深入研究了高熵合金中“无序”带来的协同效应。内容包括高熵合金的凝固行为、微观相变动力学，以及在超高温、强辐射等极端环境下的变形机制。我们将探讨如何通过计算热力学和高通量实验筛选出具有特定应用（如航空航天部件、核反应堆材料）的优异体系，重点分析晶界工程和析出相对材料宏观力学性能的塑造作用。 第三部分：复杂系统的建模与智能控制 本部分关注于将先进的数学工具和计算方法应用于复杂的工程和环境系统，以实现优化运行和决策支持。 第五章：基于机器学习的复杂流体力学模拟与预测 传统上，精确模拟湍流等复杂流体现象需要巨大的计算资源。本章探讨如何利用深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来构建高保真度的流场代理模型（Surrogate Models）。内容包括如何从低分辨率模拟数据中学习高分辨率湍流结构，以及如何将物理约束（如纳维-斯托克斯方程）嵌入到神经网络损失函数中（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）。本章将展示这些模型在优化涡轮机叶片设计、预测天气模式或改进反应器内混合效率方面的实际应用案例。 第六章：环境传感网络与物联网（IoT）中的异构数据融合 现代环境监测严重依赖于大规模、多源异构的传感器网络。本章不涉及生物质监测，而是聚焦于如何有效地处理和解读来自不同类型传感器（如化学、物理、遥感数据）的融合信息。我们将详细介绍贝叶斯网络、卡尔曼滤波的扩展版本（如无迹卡尔曼滤波）在处理时间序列数据中的应用，以及如何利用图神经网络（GNN）来建模传感器节点之间的空间依赖关系。核心议题是如何在高噪声、低带宽的物联网环境下，实现实时、可靠的异常检测和环境健康评估。 总结 本书通过聚焦于固态能源、光电化学、量子材料和智能计算等前沿领域，为读者描绘了一幅跨学科、以基础科学突破为驱动力的未来技术发展蓝图。它旨在激发读者从更广阔的视角思考科学问题，探索那些超越现有框架、有望引领下一轮工业革命的关键技术方向。

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