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CEGA水库 - 高渗透条纹和储层异质性的沉积学：对CCS
一般CCS参考艾伯塔省政府。2023。碳捕获，利用和存储。在线网站actalberta.ca。Bachu，S.，Heidug，W。和Zarlenga，F。2005。第5章。地下地质存储。在书中：IPCC有关CO2捕获和隔离的特别报告。（第195-265页）。出版商：剑桥大学出版社。英国地质调查局。2023。碳捕获和存储（CCS），BGS研究。网站资源。Dwivedi，R。2019。什么是碳固存。https：//www.azocleantech。com/com/acrat.aspx？aprentid = 28 Halder，S。2022。揭示了碳捕获和存储的最佳见解。TGS在线文章。Kaplan，L。2023。全球CCUS支出预计到2023年至2030年之间的2560亿美元超过2560亿美元。Rystad Energy。 Kelemen，P.，Benson，S.M。，Pilorge，H.，Psarras，P。和Wilcox，J。 2019。 概述矿物质和地质形成中二氧化碳存储的状态和挑战。 气候期刊的边界1：9，www.frontiersin.org。 国际CCS知识中心。 2020。 一目了然的碳捕获存储。 海报。 CCS知识中心，萨斯喀彻温省Regina。 Lacey，D。2023。 CCS：挑战，机会和需求。 BOE中的文章。 IEA CCUS项目数据库。 2023。https://www.iea.org/data-and-Statistics/Data-Product/ccus-projects-database database oldenburg，C. 2011。 章节。Rystad Energy。Kelemen，P.，Benson，S.M。，Pilorge，H.，Psarras，P。和Wilcox，J。2019。概述矿物质和地质形成中二氧化碳存储的状态和挑战。气候期刊的边界1：9，www.frontiersin.org。国际CCS知识中心。2020。一目了然的碳捕获存储。海报。CCS知识中心，萨斯喀彻温省Regina。Lacey，D。2023。CCS：挑战，机会和需求。BOE中的文章。 IEA CCUS项目数据库。 2023。https://www.iea.org/data-and-Statistics/Data-Product/ccus-projects-database database oldenburg，C. 2011。 章节。BOE中的文章。IEA CCUS项目数据库。2023。https://www.iea.org/data-and-Statistics/Data-Product/ccus-projects-database database oldenburg，C. 2011。章节。地质碳固并作为减轻CO2排放的全球战略：可持续性和环境风险。劳伦斯·伯克利国家实验室，www.osti.gov Robertson，B。和Mousavian，M.2022。碳捕获关键：经验教训。IEEFA（能源，经济学和财务分析研究所）文章。 美国能源部。 1999。 碳固相研究和开发。 报告可在www.ornl.gov/carbon_sepertration/ 上获得IEEFA（能源，经济学和财务分析研究所）文章。美国能源部。1999。碳固相研究和开发。报告可在www.ornl.gov/carbon_sepertration/
马耳他糖浆加工的详细项目报告
一目了然的项目3 1印度马耳他柑橘，簇，PHM和增值的一般概述1.1简介4 1.2马耳他的起源，分布和生产5 1.3品种8 1.4健康效益和营养重要性10 1.5培养，轴承和后期的培养和值得不足的MALST A INDUSS MALS TROVESING MALS TOSSITION MALS A STIMINID STYS STY STY 2 2.土地21 2.2马耳他糖浆加工厂的安装能力21 2.3单元21 2.4制造过程的原材料需求22 2.5马耳他糖浆的市场需求和供应26 26 2.6马耳他产品的营销策略27 2.7详细项目假设27 27 2.8固定资本投资2.8支出，收入和盈利能力分析31 2.13还款附表32 2.14资产折旧32 2.15项目的财务评估33 2.16休息均匀分析34 2.17饼图35 2.18工厂布局36 2.19机械供应商36 2.19机械供应商36 3 3. 3 3.1 Guider for dpr 3.2 Guider 3 3.2 Guider 3 3.2 Guide 3.2 Guide 3.2 Guide 3 3.2 3.2 Guider>
发动机分析仪系列宽带氧传感器安装...
简介 恭喜您购买新的 Accel DFI“发动机分析仪系列”宽带氧气传感器套件！该系统采用最新技术，提供无与伦比的精确度、重复性和可靠性。耐用的防水外壳和线束组件使其成为安装在引擎盖下或底盘下的理想选择。所有发动机分析仪系列套件都包含集成的数据记录功能，并提供各种选项和配置以适合几乎任何应用。以下是发动机分析仪系列中可用零件号的列表以及每个编号的相关零件和配置： ¾ 77062 – 包括电子控制模块、线束和传感器。 ¾ 77062N - 包括电子控制模块和线束。该套件不包含传感器。可选传感器包括零件号 77065（实验室级）O2 传感器或 77061（标准级）传感器。该装置可配置为这两种类型。 ¾ 77062S - 包括上述电子控制模块、线束和传感器以及单个 2 1/16” 数字空燃比表。¾ 77063 - 包括电子控制模块、线束和 (2) 个传感器，可同时连接以监测双排气应用中的空燃比信息。¾ 77063S - 包括一个 2 1/16” 数字空燃比表。该仪表具有易于阅读的数字显示屏和多色 LED 扫描仪表，一目了然。本手册包含上述每个零件号的说明和接线图。
驾驶员监控最新技术的调查与综合
道路车辆事故大多是由于人为失误造成的，而许多此类事故可以通过持续监控驾驶员来避免。驾驶员监控 (DM) 是汽车行业越来越受关注的一个话题，它将与所有非完全自动驾驶的车辆保持密切联系，因此对于普通车主来说，它将在未来几十年内一直存在。本文重点介绍驾驶员监控的第一步，即表征驾驶员的状态。由于驾驶员监控将越来越多地与驾驶自动化 (DA) 联系在一起，本文将清晰地介绍驾驶员监控在六个 SAE 级别的 DA 中的作用。本文概述了驾驶员监控的最新技术，然后对其进行了综合，为驾驶员监控的众多表征技术提供了一个独特、结构化、多分类的视角。根据调查结果，本文从五个主要维度（此处称为“（子）状态”）表征驾驶员状态，即困倦、精神负荷、分心、情绪和受影响。 DM 的多分类视图通过一对互锁表格呈现，这些表格将这些状态与其指标（例如，眨眼率）以及可以访问每个指标的传感器（例如，摄像头）关联起来。这些表格不仅考虑了与驾驶员直接相关的影响，还考虑了与（驾驶的）车辆和（驾驶）环境相关的影响。它们一目了然地向相关研究人员、设备提供商和汽车制造商 (1) 展示了他们必须实施的大多数选项
飞行数据监控 (FDM) 未知危险检测...
摘要 — 航空公司安全部门分析机上记录的飞机数据 (FDM) 以检查安全事件。此活动依靠人类专家创建一个基于规则的系统，该系统根据一小组参数是否超过一些预定义的阈值来检测已知的安全问题。但是，罕见事件最难手动检测，因为模式通常无法一目了然。专家一致认为，进近和起飞程序都更容易发生安全事故。在本文中，我们进行了描述性和预测性分析，以检测 LEBL 机场 25R 跑道进近阶段的异常情况。从描述的角度来看，聚类技术有助于在数据中发现模式和相关性，并识别类似观察的聚类。此外，这些聚类可能会将某些点揭示为与其他观察值隔离的罕见事件。可以使用预测分析以及更简洁的深度学习 ANN 和自动编码器来检测这种异常事件。该方法依赖于学习“正常”观察的样子，因为它们通常是大多数情况。之后，如果我们处理异常飞行，由于与训练数据的偏差，模型将返回较高的重建误差。这表明预测方法可以作为安全专家和 FDM 分析师极其有用的取证工具。关键词 — 异常检测、危险识别、安全、聚类、深度学习、LSTM、自动编码器、HDBSCAN
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飞行数据监控 (FDM) 未知危险检测...
摘要 — 航空公司安全部门分析机上记录的飞机数据 (FDM) 以检查安全事件。此活动依靠人类专家创建一个基于规则的系统，该系统根据一小组参数是否超过一些预定义的阈值来检测已知的安全问题。但是，罕见事件最难手动检测，因为模式通常无法一目了然。专家一致认为，进近和起飞程序都更容易发生安全事故。在本文中，我们进行了描述性和预测性分析，以检测 LEBL 机场 25R 跑道进近阶段的异常情况。从描述的角度来看，聚类技术有助于在数据中发现模式和相关性，并识别类似观察的聚类。此外，这些聚类可能会将某些点揭示为与其他观察值隔离的罕见事件。可以使用预测分析以及更简洁的深度学习 ANN 和自动编码器来检测这种异常事件。该方法依赖于学习“正常”观察的样子，因为它们通常是大多数情况。之后，如果我们处理异常飞行，由于与训练数据的偏差，模型将返回较高的重建误差。这表明预测方法可以作为安全专家和 FDM 分析师极其有用的取证工具。关键词 — 异常检测、危险识别、安全、聚类、深度学习、LSTM、自动编码器、HDBSCAN
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驾驶员监控最新技术的调查和综合
道路车辆事故大多是由于人为失误造成的，而许多此类事故可以通过持续监控驾驶员来避免。驾驶员监控 (DM) 是汽车行业越来越受关注的话题，它将与所有非完全自动驾驶的车辆保持相关性，因此对于普通车主来说，它将在未来几十年内一直存在。本文重点介绍 DM 的第一步，即表征驾驶员的状态。由于 DM 将越来越多地与驾驶自动化 (DA) 联系在一起，本文将清晰地介绍 DM 在 DA 的六个 SAE 级别中的作用。本文概述了 DM 的最新技术，然后对其进行了综合，为 DM 的众多表征技术提供了独特、结构化、多分类的视角。根据调查结果，本文从五个主要维度（此处称为“（子）状态”）描述了驾驶员状态，即困倦、精神负荷、注意力分散、情绪和影响。驾驶员的多分法视图通过一对互锁表格呈现，这些表格将这些状态与其指标（例如，眨眼率）以及可以访问每个指标的传感器（例如，摄像头）相关联。这些表格不仅考虑了与驾驶员直接相关的影响，还考虑了与（驾驶）车辆和（驾驶）环境相关的影响。它们一目了然地向相关研究人员、设备提供商和汽车制造商展示了 (1) 他们实施各种形式的先进驾驶员管理系统的大部分选项，以及 (2) 进一步研究和创新的成果丰硕领域。关键词：调查、驾驶员监控、驾驶员状态、传感器、指示器、困倦、精神负荷、分心、情绪、受影响
后基因组时代的智能育种方法用于开发适应气候的粮食作物
为了应对气候变化以及相关的非生物和生物胁迫挑战，改良作物特性对于开发优良作物品种至关重要。气候变化导致的全球变暖会引发更高的害虫压力和植物疾病，从而严重影响作物生产。控制作物抗逆或抗病基因的特性在经济上对作物至关重要。在这种情况下，广泛探索可用的野生、抗性或易感种质并揭示遗传多样性对于育种计划仍然至关重要。下一代测序技术和组学方法的出现通过提供多种植物的基因组序列和转录组加速了植物育种。解码的植物基因组的可用性提供了一目了然地识别候选基因、数量性状位点 (QTL)、分子标记和全基因组关联研究的机会，这些研究可能有助于高通量标记辅助育种。近年来，基因组学与标记辅助育种相结合，揭示了提高作物产量和质量的机制。在本综述中，我们讨论了标记辅助育种的各个方面以及基因组学、生物信息学、高科技音位学、基因组编辑和用于改良作物的新型植物育种技术时代的育种方法的最新前景。简而言之，后基因组学时代的智能育种工具包可以稳步帮助开发气候智能型未来粮食作物。