1 天絲成份
天絲是什麼？天絲™(TENCEL®)其實不是絲！
而是「奧地利蘭精公司Lenzing」生產的萊賽爾(Lyocell)專利纖維的品牌名稱，成份是從木漿(尤加利樹)提煉而成的人造植物纖維。所以只有蘭精生產才能掛上天絲吊牌，其他進口的木漿纖維、竹纖維、竹炭纖維等只能標示為「嫘縈或萊賽爾」。之所以廣為推崇主要是優點大於缺點，像是觸感柔滑、透氣親膚、夏天涼爽、冬天保暖...。所以成分標上不能標註成天絲只能用「嫘縈或萊賽爾」。而萊賽爾(Lyocell)、莫代爾(Modal)、嫘縈(Viscose)都是木質纖維，但是彈性力道卻有很大的不同，關鍵在於纖維強度。

2 天絲等級
天絲支跟織是什麼？差在哪？天絲40支/60支/80支/100支/200/300支是什麼意思？
「支紗」是英制紡織業用來代表布料編織細緻程度的單位，代表1磅(約453.6克)的線，編織的長度有幾個840碼(約768公尺，1碼=0.9144公尺)，公式為S(支數)＝L(長度)/[840(碼)xG(磅)]。
●支紗數(S)：即每一條棉線所含有的的絲支數量。以40S來說即是每一條線皆為40支絲結合而成，絲的數量密度愈高觸感就更加細緻。
●紗織數(T)：經紗數+緯紗數=紗織數，即每一平方英吋織布經緯交叉的織線數據。如經紗數(橫向)200+緯紗數(直向)100＝300紗織數，數值越高代表交織密度愈高觸感更細密。
以上太複雜不想懂的話，簡單理解就是，支紗數字越大，布料裡使用的線越細、越長、越密集，摸起來也就會更加細柔。支數越高成本就越高高價就越高。不過有個缺點，也因為線比較細韌性比較低就容易斷裂，或是起毛球。



※備註：棉、精梳棉、天絲差別？
●棉種：美國棉、印度棉、埃及棉、大陸棉、新疆棉...。以上是以產地區分，品質大概是美國棉>埃及棉>新疆棉。
●匹馬棉：美國棉花有兩種，大部分是陸地棉，只有少部份的海島棉稱為匹馬棉(Pima cotton)及超長纖維棉
●天竺棉：又叫竹節棉，以全綿方式織造，面料會呈現規則抽紗和挑紗像竹節的紋理。而「棉天竺」並不是材質而是一種日本傳統的針織織法。
●精梳棉：是指加工程序，純棉經過精梳加工，去除較短纖維留下較長纖維的過程。
精梳棉=棉、天絲=木漿纖維，天絲絨=天絲棉=磨毛纖維=超細纖維=100%聚脂纖維。

感到 #心冷？沒問題的，因為【太陽的心比你的心更「冷」！】#本日冷知識1540
　
蛤？
　
太陽的核心，可是堂堂的一千五百萬℃，區區三十六度半的人體怎能相提並論呢。彷彿聽到有這樣的異議。（讀者Ａ?!）
　
太陽核心是以核融合產能。在高壓高溫的太陽核心，每秒鐘就有大約六億噸的氫融合成氦原子核，但這過程中總質量減少了 0.74%，代入那個最有名的公式 E=mc^2 失去的質量一下子化成了能量溢出：高達每秒 3.8 萬兆兆焦耳.....若換算成一份一千大卡的炸雞腿便當，大約是每秒發 9.2 千萬兆份便當。
　
*以上因為數字實在太大，超乎了日常的數字概念，根本是毫無意義的換算 XD
　
其實，核融合反應實在是非常稀少，不但極不容易發生，在那巨大一鍋電離的熾熱氫氦電漿濃湯之中，只有微不足道比例的氫原子碰撞能完成融合。
　
換言之，一個反直覺的事實是太陽的「基礎代謝率」其實非常非常非常之低（標題「冷」的意思）。曾有物理學家言道，太陽和宇宙中的其他恆星居然能產生任何熱能，大概是最為近乎奇蹟的物理過程了 [相關軼聞=見留言區]。
　
在人體，基礎代謝率指的是完全不活動的休止狀態下人體消耗氧氣，燃燒醣類／脂質／蛋白質，最後釋放的熱量大小。若要比較人體和太陽，這兩個質性天差地別的東西，只能靠數學這可靠老法寶。
　
根據目前共識的物理模型，太陽的核心＝正中央，每立方公尺中每秒會產出 276.5 焦耳的能量，也就是 276.5 瓦／m³。太陽核心的溫度和壓力都是最大的，是核融合效率最高的地方，畢竟核融合的同義詞又叫做「熱核反應」嘛，熱到核都融了 XD
　
但......欸，太陽核心耶，產能的「密度」卻只有 276.5 瓦，用心感覺一下，這數字簡直低到不可思議。做為比較，一個約 60 公斤的肥宅什麼事都不做，光是躺著呼吸每秒就會散發約 80 焦耳的熱量。換算約一立方公尺 1300 瓦。贏了！約是太陽約四倍，遠勝。
　
純屬好玩，我再找一些數據作伙大車拼：說起最能把選手操到變超級賽亞人的職業運動，大概就是自由車。運動醫學已經建立了詳盡的測量自由車選手生理數據的方法——基本上就是請選手戴呼吸面罩騎車，測量氧氣的消耗量就可以換算出代謝率。跳結論，自由車手中的佼佼者，尖峰代謝率可以一舉提升至基礎值的 5 倍的 BUFF！整個人體超燃、爆出約 400 瓦的功率。達到了太陽核心的 20 倍。#東河馬之手
　
另外，與我們的直覺相反，人體最耗能的器官並不是肌肉......顯示為遙望館長之肩。肌肉只是可以占身體很大比例重，因此總體可以貢獻更大的產能而已。
　
論起每單位重的耗能，器官中的佼佼者其實是它 → 撲通撲通董茲董茲的心臟。還有幾乎與心臟打平的，竟是腎臟。它們倆都是滿腔熱血，也得必須泵／過濾處理超多熱血，非常之繁忙，因此自然是超級耗能密集。
　
來人啊！上數據。心臟啾竟四有多耗能？每單位重的心臟耗能是——身體耗能平均值的 18 倍！但只是因為心臟只小小一顆，貢獻的總量不多罷了。
　
腦子雖然也是高耗能，但其代謝倍率只有心臟的約一半，但人腦很大很重（通常而言啦），就貢獻了代謝的一大塊惹。總體來說大腦占了人體約兩成的代謝，心臟則占了 8%，和腎臟大致與心臟相等。
　
總之，以體積來算的話，各位讀者出社會太久而已經冰冷的心臟在「代謝率」也就是產熱方面，仍然比太陽的內心溫暖了 4×18 = 72 倍左右。要比心冷大家來比啊！喔喔。#北風與太陽的故事(X
　
太陽之所以能保持溫度上的超級灼熱，完全只是依賴太陽的體積和質量實在是難以想像的大，熱量匯聚加總起來超級無敵驚人罷了。也有相對表面積小，難以散熱的因素在內。胖子都怕熱的物理學。
　
如果本文這一堆怪奇數據能告訴我們一件事，那大約就是暗示說：原子核實在非常非常非常非常非常非常非常非常不樂意發生融合反應。君不見，即使是在太陽核心，那麼大的重力對氫原子輾壓擊打，卻都只會發生效率相對差勁、溫溫吞吞的核融合而已。
　
今天人類想在地球上創造一個電磁瓶子，裝下一團比太陽核心熱十倍以上的氘電漿（質量遠不夠太陽，用溫度彌補。此外氘也比氫容易融合，氚更容易但就是含量少）。並期待它們發生融合，實在是件１００億％超困難的事。
　
我就不特地提蜘蛛人２那成功輕易到幾乎可笑的核融合裝置了——它甚至還有「失控危險」咧——那麼方便的科技給我來一點啊魂淡。
　
FIN
　
by 科宅

參考資料《太陽科學：一千五百萬度的探索之旅》作者：葛琳 (2018) 貓頭鷹書房。

圖片 Frozen heart by ghoner (2006)
www. deviantart. com /ghoner/art/Frozen-heart-27396219

大家好，我是小編，今天跟大家聊一聊台灣的風電~

首先帶大家認識 一下風能發電的公式:

E=1/2（ρtsυ3）

式中：ρ!———空氣密度（千克/米2）；

υ———風速（米/ 秒）；

t———時間（秒）；

S———截面面積（米2）。

它是風能利用中常常要用的公式。由風能公式可以看出，風能主要與風速、風所流經的面積、空氣密度三個因素有關，其關係如下：

（1）風能（E）的大小與風速的立方（υ3）成正比。也就是說，影響風能的最大因素是風速。

（2）風能（E）的大小與風所流經的面積（s）成正比。對於風力發電機來說，就是風能與風力發電機的風輪旋轉時的掃掠面積成正比。由於通常用風輪直徑作為風力發電機的主要參數，所以風能大小與風輪直徑的平方成正比。

（2）風能（E）的大小與空氣密度（ρ）成正比。空氣密度是指單位體積（m3）所容納空氣的質量（千克）。因此，計算風能時，必須要知道空氣密度ρ值。空氣密度ρ值與空氣的濕度、溫度和海拔高度有關，可以從相關的資料中查到。
資料來源:風傳媒:每日投條

然後小編再分享一篇文章，讓大家了解台灣目前風力發電的實際狀況是如何呢?
https://reurl.cc/728RVb

結論是台灣目前的風電:

#當基載不行

#當備載也不穩定

【摘要】
從拉氏 (Laplace) 轉換的定義開始，然後計算了幾個基本函數的拉氏轉換的結果，並條列了拉氏轉換的重要運算律 (如函數微分、積分或折積以後的轉換公式)，到特殊函數 (如單位脈衝函數，Dirac function) 的拉氏轉換，最後以兩個拉氏轉換再解微分方程上的應用作結

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2:15:00 分子算錯 是s^2+6s+9 by kuokuo kuo
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EP01：向量微積分重點整理 (https://youtu.be/x9Z23o_Z5sQ)
EP02：泰勒展開式說明與應用 (https://youtu.be/SByv7fMtMTY)
EP03：級數審斂法統整與習題 (https://youtu.be/qXCdZF8CV7o)
EP04：積分技巧統整 (https://youtu.be/Ioxd9eh6ogE)
EP05：極座標統整與應用 (https://youtu.be/ksy3siNDzH0)
EP06：極限嚴格定義題型 + 讀書方法分享 (https://youtu.be/9ItI09GTtNQ)
EP07：常見的一階微分方程題型及解法 (https://youtu.be/I8CJhA6COjk)
EP08：重製中
EP09：反函數定理與隱函數定理 (https://youtu.be/9CPpcIVLz7c)
EP10：多變數求極值與 Lagrange 乘子法 (https://youtu.be/XsOmQOTzdSA)
EP11：Laplace 轉換 👈 目前在這裡
EP12：Fourier 級數與 Fourier 轉換 (https://youtu.be/85q-2nInw7Y)
EP13：換變數定理與 Jacobian 行列式 (https://youtu.be/7z4ad1I0b7o)
EP14：Cayley-Hamilton 定理 & 極小多項式 (https://youtu.be/9c-lCLV4F0M)
EP15：極限、微分和積分次序交換的條件 (https://youtu.be/QRkGLK7Iw4c)
EP16：機率密度函數 (上) (https://youtu.be/PR1NSAOP_Z0)
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#拉氏轉換 #拉氏反轉換 #解微分方程