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World File Search System和油
脂肪，油和油脂（FOG）管理计划|奥尔良，MA
●通过检查人孔进入油脂陷阱的放电侧。●视觉检查放电T恤，并注意逃入下水道系统的油脂量。●视觉检查并记下储罐的表面和油脂层。●探测油脂层，并注意浮动雾的深度。●是否有必要将雾层视为更大或等于储罐体积的25％，则保证了由运输车泵出的泵。请记住，水箱底部将有一个污泥层，在决定抽水罐时也应考虑这一点。●无论条件如何，这都是最佳的管理实践，下水道使用规则和规定要求您每三个月抽出润滑脂拦截器储罐。●请记住，这些检查，抽水和维护不仅保护城镇的收集系统和抽水系统，还可以防止昂贵的备份到您的机构中。
弗吉尼亚州弗吉尼亚天然气和油委员会的联邦听证会...
根据第45.2-1609.C和45.2-1624.b的第45.2-1624.b节，弗吉尼亚州天然气和石油委员会将举行其预定的每月听证会，于2025年2月18日星期二上午10点开始。地点：弗吉尼亚能源3405 Mountain Empire Road，Big Stone Gap，VA 24219。如果您想召开会议，则可以通过拨打1-434-230-0065，会议ID：847072378＃来做到这一点。
评估犬类免疫参数，心脏生物标志物和粪便微生物的饮食蛋白水解剂和油的功能特性
1 Requin，《化学和技术网络》，LAQV，绿色化学实验室，冰山，医学与生物医学科学学院，波尔图大学，波尔图大学，波尔图大学，葡萄牙2，免疫物理学和药理学系，药物学研究与药物创新中心（Medinup），医学和生物科学学院，科学院校，医学院，veterical of Port of the of Port of Portical of Science of Port of Biomed Secice，波尔图大学葡萄牙波尔托大学，洲际邮编3冰巴 - 葡萄牙波尔托大学医学与生物医学学院，4 I3S-葡萄牙波尔图大学健康研究与创新研究所，霍尔摩尔大学5号荷马尔大学畜牧研究中心德国斯图加特
Digital Commons 引用 Digital Commons 引用 Mohaghegh，Shahab D.，“地下分析：人工智能和机器学习对油藏工程、油藏建模和油藏管理的贡献”(2020)。教职员工奖学金。3089。https://researchrepository.wvu.edu/faculty_publications/3089
几十年来，传统的数值油藏模拟一直为石油和天然气行业做出贡献。该技术的现状是数十年来大量工程师和科学家研究和开发的结果。从 20 世纪 60 年代末和 70 年代初开始，计算机硬件的进步以及巧妙算法的开发和应用导致油藏研究发生了范式转变，从简化的模拟和解析解方法转向数学上更稳健的计算和数值解模型。新的计算范式克服了解析解方法的数学局限性。与简单的模拟模型（如 CRM（电容-电阻建模，1943 年由 W. A. Bruce 引入石油工业）[1] ）相比，它引入了更现实的解决方案。控制多孔介质中流体流动的复杂二阶非线性偏微分方程的数值求解速度在几年前是不可想象的 [2]。如今，这项技术对油藏建模的能力几乎无可争议。现在，它已成为石油和天然气行业工程师和科学家广泛接受的技术。传统数值油藏模拟技术的基础是我们目前对储存和运输现象的物理理解，以及我们的数学建模能力。与被建模油藏的物理和地质相关的复杂性决定了建模过程中所需的妥协程度。将传统数值油藏模拟应用于页岩等非常规资源是一个很好的例子，说明在建模过程中需要做出多少妥协。数值油藏模拟在非常规应用中的折衷方案
开发评论和油页岩的前景 -
作为一种非常规的资源，石油页岩具有丰富的储量和重要潜力。石油页岩资源的理性和有效发展在减少国家能源需求方面非常重要。原位催化技术，其特征在于其高效率，低污染和最少的能源消耗，这是未来油页岩开发的关键方向。本文对原位油页岩采矿技术，油页岩热解催化剂，动构的热解机制以及不同加热过程和催化剂的兼容性进行了全面综述。此外，本文提出了未来的研究研究和油页岩原位催化技术的前景，包括储层修饰，高效催化剂合成，注射过程和高耐高率加热技术。这些视觉是油页岩原位催化技术的有价值的技术参考。©2023作者。Elsevier B.V.的发布服务代表KEAI Communications Co. Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/ 4.0/）下的开放访问文章。
用于涂料和油墨的生物基蜡添加剂
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使用油料作物中的基因编辑对脂肪酸剖面和油含量进行修饰
基于各种化学和物理诱变剂的抽象突变育种会诱导并破坏非靶基因座。因此，视觉筛查需要大量人群，但是所需的植物很少见，这是识别理想突变体的进一步费用。生成的突变体由于非靶向突变而具有很高的缺陷，农艺性能差。突变技术通过靶向诱导的基因组局部病变（耕种）增强，促进了理想种质的选择。另一方面，通过CRISPR/CAS9进行编辑的基因允许将基因敲低以进行定位突变。这种方便的技术已被利用用于修饰脂肪酸剖面。在广泛的农作物中获得了高油酸遗传库存。此外，将淀粉，多乳糖和口味等不良种子成分积累的基因被拆除以提高种子质量，这有助于改善油含量并减少抗营养成分。
谷物和油食品供应链的基于区块链的可追溯性模型
摘要：纹理食品供应链的结构具有复杂的，跨区域，较长的周期和众多参与者的特征，因此很难维持供应的安全。近年来，谷物采购和销售领域已经出现了一些现象，例如用旧的，旋转的谷物，等级和价格的压力以及严重威胁着谷物和油的伪装油食品。区块链技术具有权力下放和不抑制的优势，因此，这项研究在谷物和油料供应链中解散了可追溯性数据的特征，并为基于区块链的特雷链模型提供了用于谷物和油的搭配链的特征。首先，提出了一种结合区块链和机器学习的新方法，以通过构建异常数据处理模型来增强区块链源数据的真实性和可靠性。此外，提出了一种轻巧的区块链储存方法和数据恢复机制，以减轻供应链data存储的压力并提高错误的容错。结果表明，公共数据的平均查询延迟为0.42 s，私人数据的平均查询延迟为0.88 s，平均数据恢复延迟为1.2 s。最后，使用HyperLeDger Fabric设计和建造了基于区块链的基于区块链的纹理食品供应链可追溯性系统。与现有的谷物和油料供应链相比，该模型在供应链中实现了多源的异质数据上传，轻巧的存储，数据恢复和可追溯性，这对于确保中国谷物和油的安全性具有很大的意义。
鉴定控制大豆种子蛋白和油含量的定量性状基因座
大豆是全球种子蛋白和油的主要来源，在种子中平均成分为40％蛋白质和20％的油。这项研究的目的是确定使用种子蛋白和油含量的定量性状基因座（QTL），该蛋白质和油含量利用跨平均蛋白质含量线构建的种群，PI 399084，PI 399084到另一个具有低蛋白质含量值的线，PI 507429，均来自USDA Soybeanbeanbeanebean soybeanbean soybeanbean soybeanbeanbean collection。在四年内，对重复的近交系（RIL）人群，PI 507429 X PI 399084进行了评估（2018-2021）；使用近红外反射光谱分析种子的种子蛋白质和油含量。使用测序使用基因分型重新列出了重组近交系和两个父母。总共12,761个分子标记物来自基因分型，通过测序，Soysnp6k Beadchip和来自已知蛋白质QTL染色体区域的选择的简单序列重复（SSR）标记来映射。在2号染色体上鉴定出一个QTL，该QTL解释了种子蛋白含量的56.8％的56.8％，种子油含量最高可达43％。15染色体上鉴定出的另一个QTL解释了种子蛋白质变异的27.2％和种子油含量变化的41％。这项研究的蛋白质和油QTL及其相关分子标记物将在繁殖中有用，以改善大豆的营养质量。