在20多年来已证明了等离子体源对热敏设备进行净化的效率,但是基于商业等离子体的灭菌器仍然具有狭窄的应用。这可以通过困难来部分解释,以确定可靠的生物指示剂和工业用途所需的标准化微生物测试程序。在本文中,我们研究了环境因素对沉积在表面上并通过血浆来源处理的微生物的灭活率的影响。此外,我们提出了文献综述,表明与常规的低温灭菌器相比,几种分离中和余辉等离子灭菌器提供的治疗时间较短,以减少内生孢子在受污染的表面上的浓度通过6 log。最后,我们为未来的等离子体净化标准提出了一些建议。
摘要:土壤水分是水资源管理,农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于估计土壤水分。因此,本文的目的是系统地回顾遥感模型和工具,用于使用不同的学者的方法及其性能来估算区域的表面土壤水分(SM)含量。对先前研究的调查强调了一些一般领域,并探索了土壤水分估计的RS方法,重点是主动传感器和被动传感器。研究还讨论了不同技术的原理,优势和局限性。但是,有些关键领域覆盖不足,需要关注。结果,本系统的审查论文通过评估其技术和方法,其性能评估级别(确定系数r),对RS SM估计模型和工具进行了广泛的比较评估,该模型可以正常执行的环境以及在该论文中进行改进SM预测的已知机器学习模型所考虑的基本参数。doi:https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.39许可证:CC-BY-4.0开放访问政策:Jasem发表的所有文章都是开放式的,均为开放式,免费下载,复制,重新分发,重新分发,翻译,翻译和阅读。版权策略:©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章,就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。(2025)。J. Appl。将本文列为:Yamakili,P; Nicholaus,先生; Greyson,K。A.对遥感预测模型和用于估计区域表面土壤水分含量的工具的系统审查。SCI。 环境。 管理。 29(1)327-334日期:收到:2024年10月22日;修订:2024年11月20日;接受:2024年12月28日;发布:2025年1月31日关键字:土壤水分;遥感;模型;表现;预测土壤水分(SM)是在农业,环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。 例如,在农业中,SM是监测农业活动,预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数(Chadha等,2018;Muñoz-Carpena等,2007; Panuska等,2007; Panuska等,2015,2015年)SM与作物的出现和生长和生长,作物和生产力(CHADHA)也有着良好的关系。 有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要,包括干旱监测,洪水预测,作物SCI。环境。管理。29(1)327-334日期:收到:2024年10月22日;修订:2024年11月20日;接受:2024年12月28日;发布:2025年1月31日关键字:土壤水分;遥感;模型;表现;预测土壤水分(SM)是在农业,环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。例如,在农业中,SM是监测农业活动,预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数(Chadha等,2018;Muñoz-Carpena等,2007; Panuska等,2007; Panuska等,2015,2015年)SM与作物的出现和生长和生长,作物和生产力(CHADHA)也有着良好的关系。有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要,包括干旱监测,洪水预测,作物
研究文章 使用科普兰混合方法优先考虑建筑行业可持续供应链发展的关键参数 Attaollah Shirazi a。Hossein Mohammadi Dolat-Abadi a,*。Jaber Dehghani b。Mahnaz Asgari Sooran ca 伊朗德黑兰大学法拉比学院工程学院、工业工程学院 b 伊朗德黑兰伊朗科技大学管理、经济与进步工程系 c 密苏里科技大学工程管理与系统工程系,罗拉,美国 收到日期:2024 年 5 月 29 日/修订日期:2024 年 9 月 27 日/接受日期:2024 年 10 月 8 日/在线发表日期:2024 年 10 月 18 日 摘要 在过去的几十年里,可持续性在地方、地区和国家层面引起了广泛关注。建筑业是主要领域之一,由于其活动性质,确定其关键供应链参数的优先次序和确定其关键供应链参数是可持续发展计划的核心要素。本文使用基于 BWM、AHP、SWARA 开发的混合模型研究了经济、社会和环境指标,以确定和确定该领域的重要参数的优先次序。根据 21 个不同指标在可持续发展进程中的作用,用李克特量表对其进行了分析。标准权重是通过对 10 位研究兴趣为可持续性和供应链管理的学术和工业专家的调查得出的。科普兰方法已用于整合三个模型的输出并得出最终结果。结果表明,从经济角度来看,“技术经济评估”,在社会方面“员工健康和安全”,以及在环境方面“在供应链中开发绿色技术”分别在科普兰方法中获得了最高的最终显着分数。所提出的模型有望帮助行业专家和管理人员确定建筑业供应链的关键可持续参数,并据此设定可持续发展目标。
摘要 — 锂离子电池因其价格下降和特性改善而在各种应用中变得越来越重要。为了正确使用此类存储系统,需要一种能量管理算法 (EMA)。鉴于电池问题的多样性,最近已经发布了许多具有各种特征的 EMA。确定性电池问题的 EMA 通常基于优化算法。这种算法的选择取决于一些需要识别和仔细分析的问题特征。本文的目的是确定决定最适合锂离子电池的 EMA 的关键优化问题参数。为此,起点是锂离子电池的详细模型。基于用于解决确定性问题的算法,即动态、线性和二次规划,设计了三种 EMA 来优化此类电池的能量调度。使用实际辐照和电价数据,将这些 EMA 的结果与各种案例研究进行比较。鉴于没有任何一种 EMA 能够在所有分析案例中取得最佳结果,因此确定最合适算法的问题参数有四个:(i)所需的计算强度,(ii)电池老化模型的特性,(iii)电池能量和功率能力和(iv)优化变量的数量,由储能系统的数量、优化问题的长度和所需的时间步长决定。
该软件环境支持实施基于不确定性的多学科优化。非支配排序遗传算法 NSGA-II 强调了性能优化和成本降低之间的权衡及其对优化设计的影响。基于可靠性的约束减少了解决方案空间,并通过将帕累托前沿从最佳目标值移开来影响飞机的最终设计。ModelCenter 提供了有效的工具来应对不确定性下优化的高复杂性。虽然虚拟机上的并行模拟提高了计算性能,但 DOE 筛选可以通过消除不相关的输入来减少设计空间。将多目标转换为单目标函数将对最优的搜索集中在全局帕累托前沿的一部分上,并显著缩短了计算时间。但是,此解决方案需要在目标之间建立层次结构,从而留下了非支配设计解决方案。
软件环境支持实施基于不确定性的多学科优化。非支配排序遗传算法 NSGA-II 强调了性能优化和成本降低之间的权衡及其对最佳设计的影响。基于可靠性的约束减少了解决方案空间,并通过将帕累托前沿移离最佳目标值来影响飞机的最终设计。ModelCenter 提供了有效的工具来应对不确定性下优化的高复杂性。虽然虚拟机上的并行模拟提高了计算性能,但 DOE 筛选可以通过消除不相关的输入来减少设计空间。将多目标转换为单目标函数将寻找最优解的重点放在全局帕累托前沿的一部分上,并大大缩短了计算时间。然而,这种解决方案需要在目标之间建立一个层次结构,因此留下了非支配设计解决方案。