本书系统地阐述了X射线产生的原理、电力设备X射线现场检测方法、现场安全防护等内容。具体内容包括X射线检测基础、X射线检测的安全性分析、X射线数字成像透视检测系统对电力设备典型缺陷适用性、X射线高质量图像获取与智能化图像处理技术、人员和系统防护措施的研究，最后通过典型案例的细致分析，介绍了X射线数字成像检测技术在电力设备故障诊断中的应用，对读者今后工作中的故障诊断具有指导作用。 本书可供电网设备运行检修人员、带电检测人员、科研人员工作使用，也可供高校相关专业师生学习参考。

《柔性太阳电池材料与器件》是“太阳能利用前沿技术丛书”中的一个分册。主要介绍柔性太阳电池材料及器件，内容涵盖了柔性太阳电池的理论、材料、结构、工艺和市场。重点介绍柔性衬底材料、柔性透明电极、柔性薄膜种类及相关性能，还对柔性薄膜的沉积技术进行阐述，最后对柔性太阳电池技术发展及方向进行展望。 本书作为一本基础参考书，适合材料、物理、化学、动力与能源专业或相关专业的研究生、教师了解柔性电池技术。本书也对太阳电池企业的工程师、进行政策决策的政府官员以及其他对柔性太阳电池产业感兴趣的读者认识新技术发展方向有帮助。

本书对工业加速器的产业沿革做了全面、客观的回顾，通过大量翔实的数据资料，对各个细分市场的商业和经济影响进行了分析和评述，并对工业加速器产业的发展趋势和前景进行了展望。 本书共八章，每一章都涵盖了一类工业加速器的应用。第一章 用于制造半导体器件和材料的离子注入；第二章 电子束材料加工；第三章 电子束材料辐照装置；第四章 加速器生产放射性核素；第五章 工业方面的离子束分析；第六章 利用粒子加速器生产中子与中子应用；第七章 电子直线加速器在无损检测中的应用；第八章 同步辐射的工业应用。 作者以一种对专家和非专家同样适用的方式，综述了每一类加速器的历史、技术和具体应用的现状。依靠可靠数据，提供了按应用细分的市场规模，在某些情况下还包括最终产品的市场价值。

《陶瓷膜水处理技术与应用》介绍了陶瓷膜分离技术的基本知识、基本原理，突出陶瓷膜在工业废水与生活污水治理中的应用，着重介绍了陶瓷膜分离技术的制膜方法、工艺过程、应用领域、应用实例以及陶瓷膜新耦合技术等。针对陶瓷膜技术在水处理中的应用，本书共设置了10章，第1～3章介绍了陶瓷膜现状、陶瓷膜的制备与表征；第4章介绍了陶瓷膜在分离领域中的过程特性；第5～9章介绍了陶瓷膜在工业废水、生活污水、饮用水净化、铁路交通废水等领域的应用；第10章介绍了陶瓷膜新耦合技术。 《陶瓷膜水处理技术与应用》具有一定的实践应用价值和研究参考价值，可为水处理技术、环境保护等相关领域的研究者、决策者、管理者和教育者提供参考，还可以作为高等院校环境及相关专业本科生或者研究生的教学用书，还可用作水处理技术、环境保护等相关领域的培训教材使用。

本书系统而全面地介绍风电场规划与设计相关的基础知识，内容包括风资源、风电场和风力发电概况，风电场的宏观选址，风能资源测量与评估，风力发电技术与设备选型，风电场微观选址，大气动力学与风电场选址，风电场的电气设计，风电场的运行方式，风电场的经济计算与评价，风电场的环境评价及水土保持，风电场预可行性研究报告和可行性研究报告。本书适合作为高等院校相关专业的教学参考用书，也适合从事风力发电场规划与设计的工程技术人员阅读参考。

本书以全球和中国能源发展及趋势为背景，介绍了四川省能源发展概况及能源发展战略总体规划，并分6部分分别对四川省天然气发展、煤炭发展、水电发展、石油发展、核电发展以及可再生及其他新型能源发展进行了战略研究。最后对四川省能源发展政策法制保障体系进行介绍，并提出了四川省能源发展政策法制保障体系优化和构建的具体方案和建议。本书对于四川省能源发展战略的制定具有积极的指导意义，可供政府及企业从事能源经济与管理工作的人员阅读，也可供相关高校及研究机构的人员参考。

《河南省沿黄城市水热型地热能开发产业化技术研究》针对河南省沿黄城市水热型地热能开发技术进行研究，并分析各专项技术在地热开发过程中的作用及相互关系，紧紧围绕产业化开发这个核心，将地热开发靶区圈定技术、地热成井工艺、地热综合高效利用技术及地热资源保护技术等各单项技术融为一体，实现从地热勘查、开发、运行到效益评价的一体化，进而推动地热产业实现突破性发展。《河南省沿黄城市水热型地热能开发产业化技术研究》可供从事地热勘查、开发的工程技术人员，理论研究学者和地热资源管理者等参考和使用。

本书介绍了铬渣堆存场地污染控制与修复理论和方法，包括土壤和地下水系统污染物溶解释放规律、污染运移规律、污染修复技术，内容涵盖了铬渣污染场地调查、污染控制与修复方法及应用等，系统研究了从污染物堆存到污染修复的全过程。 本书针对铬渣污染场地开展从场地调查、铬渣淋滤到土壤-地下水系统污染、治理修复、安全利用等系统化研究，结合领域新的科研成果，具有较强的实用性和针对性，可供从事土壤及地下水污染控制与修复等的工程技术人员、科研人员和管理人员参考，也可供高等学校环境科学与工程、生态工程及相关专业师生参阅。

化学吸附技术是实现中低温热能转换的有效技术，但较低的导热系数和结块现象极大地影响了其性能。近20年来，研究人员探索了利用导热多孔基质改善其传热传质性能，研究成果所形成的复合固化吸附技术，目前广泛应用于制冷、取水、除NOx、传热和储能等领域。《固化复合吸附剂特性及其在能源转换中的应用（英文版）》综述了固化复合吸附剂的性能和能量转换技术的*新进展，包括制备方法、传质传质特性、动力学模型以及不同吸附循环在能量转换中的应用。

In Chapter 1 the idea of multi UAVs formation anomaly detection is proposed there， and its relations with system identification， advanced control theory are also introduced. After formulating the problem of multi UAVs formation anomaly detection as one system identification problem， then two special cases are considered about its linear or nonlinear form respectively. From the detailed description on multi UAVs formation anomaly detection problem in previous Chapter 1， other interesting topics exist still， such as the nonlinear dynamic model and control strategy， so in Chapter 2 other two improved identification methods are proposed to improve the identification accuracy. Furthermore， an improved ellipsoid optimization is extended to advanced control theory. In Chapter 3， we want to study the optimal input design for multi UAVs formation anomaly detection. In order to extend the theory on optimal input design， we extend our derived theory in one control strategy-internal model control. In Chapter 4， we change to detect and identify the flutter model parameters for multi UAVs formation. After our detailed formulation， we find that this problem corresponds to one parameter identification problem too. The ground target positioning and tra algorithm for cooperative detection of multi UAVs formation is studied in Chapter 5， where the problem of target tra or state estimation is reduced to build ellipsoidal approximation of the considered state， whose inner and outer ellipsoidal approximations are derived through two semidefinite programs. Due to some optimization problems exist in above chapters， and as the best of our knowledge that the optimization problem is one important step in the advanced model predictive control strategy， so the mission of the Chapter 6 is to consider the same optimization problem in this model predictive control strategy. It means that system identification is combined with the model predictive control， and the interval predictor estimation is applied into robust model predictive control in case of the unmodeled noise or disturbance. Concluding remarks are provided at the end of each chapter， and In Chapter 7 we then provide a brief summary of the results presented in this monograph and an outlook to pole directions for future research on these topics.