水在创造和维持生命方面发挥着重要作用,可视为地球上最重要的分子。地球上的水以液态和结晶冰的形式存在,但宇宙中的大部分水以无定形状态存在于星际颗粒表面 1 。第一种人造无定形水于 1935 年通过气相沉积法制成 2 ,但至今,无定形水的最基本特性之一:玻璃化转变温度,仍不清楚。根据制备方法 3 ,无定形水有多种形式。无定形水是通过压缩冰 I h 以获得高密度无定形形式 (HDA) 4 而产生的。随后,通过在环境压力下重新加热,可以将这种 HDA 形式转化为低密度无定形形式 (LDA)。另一种通常称为无定形固体水 (ASW) 的形式可以通过气相沉积法产生,存在于星际尘埃颗粒中 1 。还可以通过在预冷至 77 K 5 的 Cu 基板上沉积蒸汽,在实验室中生成和研究 ASW。最后,通过将悬浮的液态水滴以超音速喷射到预冷至 77 K 6 的 Cu 基板上,冷却可生成超淬火玻璃水 (HGW)。这些非晶态水是否可以正式被视为玻璃状,取决于它们是否表现出可测量的玻璃化转变。在这方面,水的玻璃化转变话题已经陷入争议超过四十年 7-14 。根据对退火 HGW 的直接量热测量,水的玻璃化转变温度 T g 为 136 K 已被广泛接受 6 。还发现该值与二元水溶液的 T g 外推一致 7 。然而,后来有人认为,根据对多个超淬玻璃的预 T g 放热曲线的测量,正确的 T g 应该更接近 165 K 10 。然后得出结论,由于在以接近 20 K/min 的常规速率加热时快速结晶,因此无法直接测量非晶态水的 T g 。进一步有人认为,在 136 K 观察到的吸热实际上是先前退火程序产生的阴影 T g 11 。这与以下观察结果一致:136 K 下微弱吸热的幅度只是预期加热幅度的一小部分
doi:https://doi.org/10.56293/ijasr.2025.6309 IJASR 2025第8卷第8期,1月1日至2月1日ISSN:2581-7876摘要:有效的灌溉实践对于增强作物的产量至关重要,同时巩固了面对面的水资源,尤其是在面对面的水资源中,尤其是在面对面的水资源中。传统的灌溉方法通常会导致水分分布不平,水分损失过多,从而影响农作物的数量和质量。为了应对这些挑战,技术和算法方法的最新进步为更精确的灌溉系统铺平了道路。本研究旨在开发一种随机学习算法专门设计的,旨在优化滴灌系统中自行车阀的构型,该算法以其直接向植物根传递水的效率而闻名。随机梯度下降算法的实现允许对阀门参数进行动态调整。这些调整是根据从整个灌溉网络中安装的流量传感器收集的实时反馈进行的。这样的响应系统增强了灌溉实践适应不同条件的能力,包括土壤水分水平和作物需求的变化。这一创新方法的有效性得到了显着结果的证明,观察到流量均匀性的15%提高。这种改善的均匀性可确保每种工厂获得适当数量的水,从而促进更健康的生长和最大化的产量。此外,与传统的灌溉方法相比,该研究记录的水消耗降低了10%,强调了大量节省的潜力。这些进步不仅对农民有益,而且为农业中更可持续的水管理实践做出了贡献。最终,这项研究代表了农业实践中迈出的一步,强调了动态系统在优化资源使用方面的重要性。通过在灌溉系统中采用随机学习,农民可以提高作物生产率,同时促进可持续的实践,从而为子孙后代提供水资源。随着该领域的持续发展,进一步提高灌溉效率的潜力仍然有望。关键字:随机学习;滴灌;自行车阀;优化;水管理