为了增强轨道几何维护计划并降低基础设施成本,准确预测由镇流器和子级别的循环负载引起的累积永久性轨道变形(沉降)对于铁路基础设施管理者至关重要。本文提出了一种新的方法,可以基于一项用于评估短期和长期轨道性能的混合方法研究的广泛参数研究,以降低计算成本来预测长期结算。将各种机器学习技术进行比较并采用用于开发预测模型,这些模型使用归档的压载轨道演示者的测量结果进行了验证。使用多个指标评估每个模型的性能和准确性,并进行了敏感性分析以识别有影响力的解释变量。值得注意的是,开发的随机森林模型与现场测量的定居数据表现出了良好的一致性。这种方法弥合了差距是数值模拟和经验数据,从而对永久轨道变形有了改进的整体理解。该方法具有在铁路轨道维护和更新管理的计算决策支持系统中实施的潜力。
摘要 我们使用飞机调度场景中的尾部分配和精确覆盖问题,对迄今为止最大的量子退火器(5000+ 量子比特量子退火器 Advantage 及其 2000+ 量子比特前身 D-Wave 2000Q)的量子处理单元进行了基准测试。基准测试集包含小型、中型和大型问题,其中既有稀疏连接实例,也有几乎完全连接的实例。我们发现,Advantage 在几乎所有问题上都优于 D-Wave 2000Q,成功率和问题规模都有显著提高。特别是,Advantage 还能够解决 D-Wave 2000Q 无法再解决的具有 120 个逻辑量子比特的最大问题。此外,仍然可以由 D-Wave 2000Q 解决的问题可以通过 Advantage 更快地解决。然而,我们发现,D-Wave 2000Q 可以在不需要 Advantage 上存在的许多新耦合器的情况下解决稀疏连接问题并获得更好的成功率,因此提高量子退火器的连通性本身并不会提高其性能。
有机材料(例如树皮和生物炭)可以是治疗雨水的有效过滤材料。但是,这种过滤器在保留微塑料(MPS)(一种新兴的雨水污染物)中的效率尚未得到充分研究。这项研究研究了通常与雨水相关的MP的去除和运输。将不同的MP类型(聚酰胺,聚乙烯,聚丙烯和聚苯乙烯)混合到25、50和100 cm长的水平树皮和生物炭过滤器的最初2 cm材料中。MP类型由25-900μm的球形和碎片形状组成。过滤器的水流为5 mL/min,持续一周,并通过μFTIR成像分析了MPS的总废料。为了获得更深入的见解,将一个100 cm的树皮过滤器副本分为10 cm段,并提取并计数每个段中的MPS。结果表明,在所有生物炭和树皮过滤器中,MP有效保留了> 97%。但是,无论滤波长度如何,在所有废水中都检测到MP。流出浓度分别在树皮和生物炭废水中测量5 - 750 MP/L和35-355 MP/L,> 91%的MP计数由小型(25μm)聚酰胺球形颗粒组成。将所有数据结合起来,使用更长的过滤器发现了平均MP浓度的降低,这可能归因于25和50 cm滤波器中的引导。树皮介质中MPS的ALYSES显示,大多数MP都保留在0-10 cm段中,但有些MPS进一步运输,其中19%的聚酰胺保留在80 - 90 cm段中。总体而言,这项研究表明,树皮和生物炭过滤器保留国会议员的有希望的结果,同时强调了系统堆积过滤器以减少污染雨水对环境的MP排放的重要性。
a 瑞典皇家理工学院,应用物理系,阿尔巴诺瓦大学中心,斯德哥尔摩,SE-114 21,瑞典 b 中子散射和成像实验室,保罗谢勒研究所,CH-5232,Villigen PSI,瑞士 c 纳米科学中心,尼尔斯玻尔研究所,哥本哈根大学,Nørre All e 59,DK-2100,哥本哈根 O,丹麦 d 都灵理工大学应用科学与技术系,Corso Duca Degli Abruzzi 24 10129,都灵,意大利 e 维也纳科技大学固体物理研究所,Wiedner Hauptstraße 8 e 10,1040,维也纳,奥地利 f 瑞典皇家理工学院 PDC 高性能计算中心,SE-100 44,斯德哥尔摩,瑞典 g Nordita,瑞典皇家理工学院和斯德哥尔摩大学,Hannes Alfv ens v € ag 12,SE-106 91,斯德哥尔摩,瑞典 h 东京大学固体物理研究所中子科学实验室,柏,千叶 277-8581,日本 i 东京大学跨尺度量子科学研究所,东京 113-0033,日本 j 高能加速器研究机构材料结构科学研究所,茨城 305-0801,日本 k 牛津大学无机化学实验室,牛津 OX1 3QR,英国 l 印度理工学院物理系,坎普尔 208016,印度 m 塔塔基础研究所 DCMPMS,孟买 400005,印度 n 查尔姆斯理工大学物理系,SE-412,哥德堡,瑞典
量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度,例如加密,量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型,容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离,但在过去的十年中,使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步,导致嘈杂的中间尺度量子(NISQ)ERA [5]。可以预测,NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6],也就是说,解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7],这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法(QAOA)[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法,可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案
- 4 - CSIR-NIIST 的“Burn-hut”中确定的二恶英排放因子为 39.81 μg PCDD-F TEQWHO/ 吨废弃物燃烧量。 因此,估计排放的二恶英 = 72 毫克毒性当量 (TEQ)。 WHO/FAO 规定人类每月二恶英最大耐受摄入量为 70 皮克 TEQ/kg 体重(65 公斤重的人每年可耐受摄入量为 54.6 纳克 TEQ)。虽然产生的二恶英中只有很小一部分通过食物链到达人类,但产生的二恶英总量足以超过 72 x 10-3 / 54.6 x 10-9 = 130 万人的每年可耐受摄入量
需要高生产率和鲁棒性提高的代谢工程,以使木质纤维素生物量的可持续生物生产乳酸。乳酸是一种重要的商品化学化学物质,例如作为可生物降解聚合物的聚乳酸生产的单体。在这里,使用有理和模型的优化来设计二倍体的木糖发酵酵母酿酒酵母菌株以产生L-乳酸。通过删除ERF2,GPD1和CYB2的多种乳酸脱氢酶编码基因,将代谢通量转向乳酸。使用木糖作为碳源实现了93 g/l的乳酸,其产率为0.84 g/g。增加了木糖利用并减少乙酸合成,还从菌株中删除了PHO13和ALD6。最后,编码丙酮酸激酶的CDC19过表达,导致消耗的0.75 g乳酸/g糖的产率,当使用的底物是一种合成木质纤维素水解培养基时,含有六糖和乙酸和固定剂等合成木质纤维素水解培养基。值得注意的是,建模还为理解氧气在乳酸产生中的影响提供了潜在客户。从木糖中产生高乳酸,在氧气限制下可以通过氧化磷酸化途径减少的通量来解释。在对比度上,较高的氧气水平对乳酸的产生有益于合成水解培养基的乳酸,这可能是耐受抑制剂所需的ATP浓度较高。这项工作突出了酿酒酵母对木质纤维素生物量产生乳酸的潜力。
通过将光结合到下波长体积,光力学的微腔可以大大增强光和机械运动之间的相互作用。但是,这是以增加光损耗率的成本。因此,将基于微腔的光力系统放置在未解决的边带机制中,以防止基于边带的地面冷却。减少此类系统光损耗的途径是设计腔镜,即与机械谐振器相互作用的光学模式。在我们的工作中,我们分析了这样的光力学系统,其中其中一个镜子与频率很大,即悬挂的Fano镜子。此光力学系统由两种光学模式组成,这些光学模式与悬挂的Fano镜子的运动。我们制定了一个量子耦合模式描述,其中包括标准色散光学耦合以及耗散耦合。我们在线性状态下求解了系统动力学的兰格文方程,表明即使腔本身不在解析的边带机制中,但可以从室温下进行冷却,而是通过强光模式耦合来实现有效的侧带分辨率。重要的是,我们发现,需要针对有效激光衰减来适当分析腔输出光谱,以推断机械谐振器的声子占用。我们的工作还可以预测如何通过工程化Fano Mirror的特性来达到基于FANO的微博中非线性量子光学机械的制度。
逐步淘汰航运业的化石燃料对于减少温室气体排放至关重要。基于可再生能源的合成燃料是可持续海运业的一个有前途的选择,可再生甲醇是最广泛考虑的能源载体之一。然而,可再生甲醇的供应仍然有限,而且与传统燃料相关的成本明显高于传统燃料,这也是因为燃料合成必须依赖二氧化碳作为资源。通过使用船上碳捕获,可以避免燃烧过程中二氧化碳的释放,这种闭式循环减少了对碳源的需求。本文通过分析使用内燃机和相连的燃烧前和燃烧后碳捕获技术的整体船舶能源系统来研究这种情况。通过建立一个混合整数优化框架来优化船舶推进系统的设计和运行,研究了这些技术对完全可再生能源系统的技术经济性能的影响。所选案例研究的推进需求包括在波罗的海运营的渡轮的典型运行概况。将捕获情况与仅基于可再生甲醇的系统进行比较,可以发现封闭式碳循环系统具有显著的成本优势。基线情景的年成本降低了近 20%,燃烧后情况下的总捕获率为 90%,燃烧前情况下的总捕获率为 40% 左右。广泛的敏感性分析表明,这些成本优势在各种技术和经济边界条件下都具有稳健性。在燃烧前情况下,工艺热需求减少与发动机热供应增加相结合可能会使捕获率超过 90%。结果表明,将可再生燃料与船上碳捕获相结合可以为成本效益高、可持续的航运创造机会。
本文提出将氨基酸改性氧化石墨烯衍生物 (GO-AA) 作为活性材料,用于捕获水介质中的有机污染物并进行电化学检测。草甘膦 (GLY) 是一种存在于许多水体中的除草剂,被选为基准物质,以测试这些材料的电活性有效性,从而为捕获事件提供直接证据。通过环氧环开环反应将 L -赖氨酸、L -精氨酸或 L -蛋氨酸接枝到 GO 表面,促进氨基酸结合并伴随 GO 的部分还原。合成过程导致电荷电阻从 GO 的 8.1 K Ω 降至各种 GO-AA 的 0.8 – 2.1 K Ω,从而支持这些材料在电化学传感中的适用性。所得 GO-赖氨酸、GO-精氨酸和 GO-蛋氨酸用于从水中吸附 GLY。 GO-Lysine 与 GLY 的相互作用最强,1 小时后的去除效率为 76%,大约是工业基准吸附剂颗粒活性炭的两倍。当用作活性材料捕获 GLY 并进行电化学检测时,GO-AA 的性能也优于原始未改性材料。GO-Lysine 表现出最佳灵敏度,即使浓度低至 2 μ g/L 也能识别水中的 GLY。分子动力学模拟证实,这种材料增强的性能可归因于赖氨酸部分和 GLY 之间的氢键和盐桥相互作用,而氢键和盐桥相互作用源于氢键和盐桥相互作用。
