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World File Search System制冷机
关键问题回顾：有用的自主量子机器
摘要 受控量子机已经成熟。下一步自然是赋予它们越来越多的自主权，使它们摆脱时间相关的外部控制。例如，自主性可以减少加热和退相干量子电路的经典控制线；自主量子制冷机最近将超导量子比特重置到接近其基态，这是计算前的必要条件。实现有用的自主量子机需要哪些基本条件？受最近量子热力学和化学的启发，我们提出了类似于 DiVincenzo 量子计算标准的条件。此外，我们用多个自主量子机（制冷机、电路、时钟等）和多个候选平台（中性原子、分子、超导量子比特等）来说明该标准。我们的标准旨在促进和指导有用的自主量子机的发展。
理学硕士 物理学及量子科学专业
PHY 5951 低温物理 / 低温物理 II (3 学分 / 3 单元) 低温下物质的性质。氦物理学。低温温度测定。低温制冷机的理论和技术。应用超导性。最新发展：低温电子、量子霍尔效应。氦晶体生长、核磁有序、低温探测器和高能物理极化靶。本课程相当于卡尔顿大学的 PHYJ 5409。/ 低温下物质的性质。氦物理学。低温温度测定。低温制冷机的理论和技术。应用超导性。最新发展：低温电子、量子霍尔效应。氦晶体生长、核磁有序、低温探测器和高能物理极化靶。本课程相当于卡尔顿大学的 PHYJ 5409。 Volet / 课程组成部分： 行政课程 / 讲座
人工智能（AI）控制系统在...上的应用
在香港地铁 (MTR) 系统中，制冷机占车站总能耗的 40%。作为绿色铁路计划的一部分，进行了一次现场试验，应用全自动人工智能系统控制制冷机组，以实时优化能源性能，同时保持适合每个车站环境的乘客舒适度。通过人工智能系统的预测能力，可以根据实际的制冷机、车站和天气条件预测工厂的电力消耗和冷却需求，所有这些都会随时间变化。然后可以使用实时制冷机组控制的优化模型确定最佳运行设置，包括分阶段、排序、冷冻水供应温度设定点等。本文介绍了使用数据驱动的机器学习模型和数值优化的人工智能系统的制定，并通过现场试验将所提出系统的实际能源性能与传统楼宇管理系统 (BMS) 中基于规则的控制优化进行比较。结果表明，所提出的人工智能系统实现了更好的能源效率，每年节省能源约 8.7%。
基于多运营商能源系统的本地能源社区设计和运营优化
• #1 CCHP 装置 - 600 kWe/700 kWth（加热）/400 kWth（冷却），电效率为 42%，热效率为 48.4%，总效率为 90.4%； • #2 吸附式制冷机（基于水-溴化锂），制冷功率分别为 150 和 250 kWth，性能系数 (COP) 均为 0.75； • 电制冷机 - 900 kWth； • #1 光伏 (PV) 系统，20 kWp，太阳能模块的平均效率为 19%； • #1 集成氢系统，由 #1 23 kW 碱性电解器、#2 标准条件下容量为 6000 l 的金属氢化物储氢罐和 #1 1 kW 的质子交换膜 (PEM) 燃料电池组成——在 eNeuron 期间安装； • #2 锂离子二次电池，容量为 5 kWh，每个电池通过 3 kW 逆变器连接到最大 2.4 kW 的电负载和电网——在 eNeuron 期间安装； • #2 电动汽车充电站，功率为 7 kW（单相）/22 kW（三相），供电电压为 230 V（单相）/400 V（三相），电网频率为 50 Hz——在 eNeuron 期间安装。
热能储存
热能存储 (TES) 技术可加热或冷却存储介质，并在需要时提供存储的热能以满足加热或冷却需求。TES 系统用于商业建筑、工业流程和区域能源设施，以在高峰需求期间提供存储的热能，从而减少峰值能源使用。TES 系统通常与电动或吸收式制冷机集成，以降低峰值电力成本，对于新建建筑，则可通过优化制冷机尺寸来降低资本成本。设备尺寸优化可提高加热或冷却工厂的整体效率，从而减少总能源使用量和二氧化碳 (CO 2 ) 排放量。TES 技术可支持具有可再生能源或化石能源发电的站点，包括热电联产 (CHP) 设施。借助 CHP，TES 可通过降低所需的峰值 CHP 热容量和增加年度 CHP 使用量来帮助优化设备尺寸。TES 还可为 CHP 应用中使用的燃气轮机提供涡轮机入口冷却，从而增加高温环境条件下的发电量。
NASA 供应商数据库 2020 年 1 月 1
office@aresscientific.com ARES Distribution, LLC N/A ARES Distribution LLC 117352049 6538 Collins Ave Suite 325 Miami Beach Florida 33141 https://aresscientific.com/ 小型企业 8G1A1 423450 ARES 提供广泛的实验室、药房和研究设备，包括但不限于：离心机、秤、天平、孵化器、水浴、无管通风柜、PCR 罩、玻璃器皿清洗机、制冷机
NASA 供应商数据库 2020 年 1 月 1
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先进改性二氧化硅基多孔材料在水吸附过程中的应用可能性——一项比较研究
摘要：由于断电风险高，热驱动吸附式制冷机越来越受到关注。为了提高制冷机的效率，必须生产和检查新的吸附剂。在本研究中，测试了四种新开发的硅基多孔材料，并将其与通常与水搭配使用的吸附剂硅胶进行了比较。进行了使用压汞法、气体吸附和动态蒸汽吸附的扩展吸附测试。使用扫描电子显微镜确定样品的形态。使用同时热分析和激光闪光法确定热性能。本研究分析的金属有机二氧化硅 (MOS) 纳米复合材料的热性能与常用硅胶的热性能相似。MOS 样品的热扩散系数在 0.17–0.25 mm 2 /s 范围内，而硅胶的热扩散系数约为 0.2 mm 2 /s。AFSMo-Cu 测得的水吸附容量最高，为 33–35%。对于窄孔硅胶，质量吸收率约为 25%。在水吸附的情况下，观察到吸附剂的孔径至关重要，孔径大于 5 nm 的吸附剂最推荐与水配合使用。
用于将过程分布到多个温度层的量子误差校正的量子计算机体系结构
摘要 — 量子计算机能够比传统的经典计算机在更短的时间内完成大规模计算。由于量子计算机是在微观物理系统中实现的，因此由于环境之间的相互作用，量子态不可避免地会发生意外变化，从而导致计算错误。因此，需要量子误差校正来检测和纠正已发生的错误。在本文中，我们提出了用于量子误差校正的量子计算机架构，考虑到硅量子点量子计算机的组件在稀释制冷机内外分为多个温度层。控制量子位的模拟信号在稀释制冷机内的 4 K 台上精确生成，而实时数字处理在稀释制冷机外进行。然后，我们通过实验演示了用于量子误差校正的数字控制序列，并结合了在量子计算过程中模拟量子态的模拟器。包括确定前馈操作和传输前馈操作命令在内的实时处理由稀释制冷机外的 FPGA 在 0.01 毫秒内进行，以进行位翻转误差校正。与假设的弛豫时间相比，这是一个足够短的时间，而假设的弛豫时间是量子态可以保留的近似时间，这意味着我们提出的架构适用于量子误差校正。索引术语——量子计算机、量子计算、架构、量子误差校正、前馈
gunt - 热能工程
• T-s 图：温度 T 与熵 s 的关系图，用于表示热力学条件。循环过程的方向表明系统的类型，驱动或被驱动机器。如果循环顺时针进行，则系统为驱动机器，如果逆时针进行，则为被驱动机器。顺时针方向，热量在高温下吸收，在低温下释放。逆时针方向，热量在低温下吸收，在高温下释放。如果系统以逆时针方向运行，则适合用作热泵或制冷机。与 p-v 图一样，封闭面积是所做有用功的量度。