XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对流
半导体直拉生长的最佳对流条件
由于碳浓度对于高功率器件至关重要，因此这些晶体是通过更复杂的垂直浮区工艺生长的。砷化镓主要用于光通信和显示器，以及即将在微电子（高速 FET 和 HEMT 器件）和功率器件（FET 阵列）中应用，到目前为止，砷化镓还无法在商业上生长到所需的质量。通过掺杂和减小生长过程中的温度梯度（液体封装的 Czochralski IILEC“和水平 Bridgman“舟式生长”），位错问题已有所缓解。然而，腐蚀坑密度 (EPD) 小于 * 10 3 cm- 2 的 GaAs 晶体尚未实现商业化，典型的 EPD 在 10 4 和 10 5 cm- 2 之间 • GaAs 的其他问题包括非化学计量、非均匀性。漩涡状缺陷。深能级缺陷 EL2，以及实现用于高速设备的半绝缘材料（没有高度扩散的补偿铬）所需的纯度。人们普遍希望 GaAs 也可以通过 Czochralski 工艺经济地生产（产生首选的圆形晶片而不是 Bridgman 工艺的 D 形晶片）。并且上述大多数问题可以通过适当调整生长参数来解决。一个重要的切克劳斯基生长中最重要的参数是对流，它决定了均匀性和涡流状和 EL2 缺陷的分布（和数量？）。下文将描述切克劳斯基过程中的各种对流方式，并介绍最有希望优化切克劳斯基熔体对流条件的方法。
管理严重的对流风险风险-WTW
危险审查：客户在三个不同的城市中有大量的车码，并且不太可能受到同一天气事件的多个城市集群的影响。但是，同一城市集群中车场的近距离近距离增加了一次遭受两个地点的当地风险。缺乏历史风暴记录，因此现有信息的使用有限。我们与WTW研究网络专家合作，分析了该地区的冰雹危害，研究了其他保险数据库的最新研究和数据。
对流能量周期和大规模动力学的相互作用
摘要：对流生命周期在热带大规模动力学中的重要性长期以来一直强调，但没有明确的分析。目前的工作通过将对流的能量周期耦合在Arakawa和Schubert的对流参数化与浅水模拟气氛的框架下。首先提出了系统的仔细推导，因为文献中相当缺少。线性对流耦合波的平方频率由干重的平方和对流能量周期频率给出，从而缩短了通过大规模耦合的对流循环周期。在弱的非线性状态下，该系统遵循类似于Korteweg - de Vries方程的方程，该方程表现出孤立的波溶液，行为让人联想到观察到的热带西风爆发。
干燥大气边界层的生成对流参数化
抽象的湍流参数将仍然是公里尺度地球系统模型中必要的构建块。在对流边界层中，其中保守特性（例如潜在温度和水分）的平均垂直梯度大约为零，标准的ANSATZ将湍流通量与涡流扩散率的平均垂直梯度相关联，必须通过质量 - 浮力参数来扩展典型的非元素和降低的质量上流和下向大气边界层。我们提出了基于生成对抗网络的干燥和瞬时增长的对流边界层的参数化。训练和测试数据是从三维高分辨率直接数值模拟获得的。模型结合了自同性恋层生长的物理学，随后是通过重生化的经典混合层理论。这增强了生成机器学习算法的训练数据库，因此显着改善了在地面层上方边界层内部不同高度的合成生成的湍流场的预测统计数据。与随机参数的不同，我们的模型能够预测不同高度的浮力波动，垂直速度和浮力通量的高度非高斯和短暂性统计，从而捕获了最快的热量渗透到稳定的顶部区域。我们的生成算法的结果与标准的双方程质量 - 舒适方案一致。我们的概念证明也为在其他自然流中有效的数据驱动对流参数铺平了道路。目前的参数化还提供了湍流对流的颗粒型水平组织，这在其他模型封闭中均无法获得。
使用简单封闭的新对流方案
UVcNQgUV‡dU}FWQgR Ufege~～m£²nNbdKaFWUf‡de~O eSU«～VO PWK i&ØdJVP FIMNQSK R UfeSRzndegUfFIQgJVb Q~FGQSK U;KIKInNH O c FIMdUfF]FIMdO`H Q~ž?QgbN≠†PWUfFIQgJ Jf€'FWMNO_UVQ~P LdUfPXRzO e,UfF
在带有嵌入式的正方形围栏中的自然对流...
摘要：多孔介质中的自然对流代表了一种基本的运输现象，其在工程和自然系统中具有广泛的应用。这项全面的综述研究了包含嵌入物体的正方形外壳内的流体流，传热和多孔结构之间的复杂相互作用。通过分析最近的理论发展，数值研究和实验研究，本文提供了有关通过多孔培养基增强传热增强的机制的见解。特别注意几何配置，材料特性和操作条件对系统性能的影响。此处介绍的发现对热管理系统，地热应用和储能技术的设计和优化具有重要意义。KEYWORDS: Natural convection, Porous media, Heat transfer, Darcy flow, Computational fluid dynamics, Square enclosure, Thermal transport, Buoyancy-driven flow, Heat exchangers, Numerical simulation, Rayleigh number, Nusselt number, Thermal optimization, Geothermal systems, Energy storage, Embedded objects, Isotherm analysis, Streamline visualization, Finite volume method, Heat transfer enhancement I.引言1.1背景和动机多孔介质中自然对流的研究已成为研究的关键领域，因为它在众多工程应用和自然现象中的基本作用。从地热能提取到电子冷却系统，浮力驱动的流动结构的原理继续塑造技术进步。本综述旨在综合该领域的当前理解和最新发展，特别强调涉及带有嵌入式对象的正方形外壳的应用。1.2历史发展多孔媒体对自然对流的调查可以追溯到亨利·达西（Henry Darcy）在19世纪的开创性作品。Forchheimer，Brinkman等研究人员的后续发展已建立了通过多孔材料分析流量的理论框架。近几十年来计算方法的整合已大大提高了我们对这些复杂系统的理解。1.3 Applications and Significance The principles of natural convection in porous media find applications across diverse fields: • Geothermal energy systems and underground heat storage • Environmental remediation and groundwater flow • Heat exchangers and thermal management systems • Nuclear waste disposal • Solar energy collectors • Building thermal insulation • Chemical reactors and process equipment
带有金属增强对流信封的太阳能模型＆
中微子通量的标准太阳模型预测与观察到的速率已有三十多年（Bahcall 1989）之间存在差异。首先提出了低Z模型，以减少预测的太阳中微子通量（Bahcall＆Ulrich 1971）。与标准模型相反，低Z模型考虑了太阳化学分层的可能性。一颗星星可能在Hayashi阶段演变后捕获一些星际物质（Joss 1974）。对于在其植物圈以下的对流区域的太阳情况下，降落物质将被混合到整个对流区。由于星际尘埃的金属丰度远高于太阳能材料的金属丰度，因此太阳能对流区将通过重元素增强。低Z模型可以提供相当低的中微子通量，但通常会导致对流区和非常低的初始氦气丰度。此外，太阳能内部的Cal占P模式振荡频率和声速与观察值不符（Christensen-Dalsgaard，Gough和Morgan 1979; Christensen-Dalsendalsgaard＆Gough 1980; Bahcall＆Ulrich＆Ulrich 1988）。因此，近年来，低Z模型被认为是不现实的，并且越来越多的作者更喜欢具有元素扩散的标准太阳能模型（Bahcall＆Pinneneult 1992; Bahcall，Pinsonneault，＆Wasserserburg 1995; Bahcall，Bahcall，Basu和Pinsonneault 1998）。然而，许多证据证实，即使没有以前的低Z模型所需的太多，太阳包膜已受到行星际材料的污染。因此，我们使用更新的输入物理学研究了包络金属的中等增强，并将我们的注意力集中在太阳中微子问题上，而是太阳的结构和P模式振荡。
无弹性对流实体。第一部分 - AMS期刊
摘要：基于无弹性近似的公式会产生对流上升气流，向下和对流的其他方面的时间依赖性模拟，例如层状层，例如在合理的灵活的几何假设下。称为无弹性对流实体（ACE），这种实现可以帮助理解对流过程，并有可能在稳态模型和云分辨率模拟之间的复杂性下为参数化提供时间依赖性的构件。在此处解决了单一案例的表述和行为，其中第二部分中有多ACE案例。即使对于分散的情况，也可以与传统的对流羽流进行比较，而ACE行为也大不相同，因为动态夹带，有害和非静水扰动压力始终如一地包括在内。夹带随实体的演变而变化，但是类似于观察结果中引起的深入影响的行为自然而然地出现。与相应的传统稳态模型相比，始终包括非局部压力效应的质量量的宏伟轨迹要小。ACE解决方案即使在固定的环境中也不一定接近稳态，而是可以表现出升高的热链，甚至可以表现出偶发的深对流。包含非局部动力学，可以通过具有重大对流抑制（CIN）的层次发展上升到达隧道。对于使用果阿zon响起的夜间大陆对流案例，这可以大大降低表面插入的效果。观察到的对流冷顶被视为溶液的固有特性，无论是在短暂的，上升的阶段还是在成熟深对流中的持续特征。
可解释的多尺度机器学习基于图标的对流参数
摘要机器学习（ML）基于基于地球系统模型（ESM）的参数化，其目标是更好地表示子网格尺度过程或加速计算。杂种ESM中的基于ML的参数化已从短高分辨率模拟中成功地学习了亚网格尺度过程。但是，大多数研究都使用特定的ML方法来参数化基因趋势或通量，该趋势源自主要是理想化的设置或超级参数的各种小规模过程（例如，辐射，对流，重力波）的复合效应（例如，辐射，对流，重力波）。在这里，我们使用过滤技术将对流与这些过程在逼真的环境中使用二十面体非静液压建模框架（ICON）明确分开，并在逼真的环境中对彼此之间的各种ML算法进行基准测试。我们发现，在表现出最佳的离线性能的同时，一条未能的U型NET学习了对流降水与亚网格通量之间的反向因果关系。尽管我们能够将U -NET的学习关系与物理过程联系起来，但对于非深度学习的梯度增强了树是不可能的。然后将ML算法在线耦合到主机图标模型。我们最好的在线性能模型，一种消融的U型NET，不包括沉淀示踪剂物种，表明与传统方案相比，与高分辨率模拟相比，模拟降水极端的一致性和平均值具有更高的一致性。但是，在水蒸气路径和平均沉淀中都引入了平滑偏置。我们的结果暗示了可能通过混合ESM显着减少系统错误的潜力。在线，与未驱动的U -NET相比，融合的U -NET显着提高了稳定性，并且在整个模拟期内运行稳定。
经典对称水平对流：分离羽流和振荡
通过直接数值模拟研究了经典对称水平对流，瑞利数 Ra 最大为 3 × 10 12 ，普朗特数 Pr = 0 . 1、1 和 10 。对于这两种设置，在热量和动量传输方面的全局量非常一致。与 Shishkina 和 Wagner（Phys. Rev. Lett.，第 116 卷，2016，024302）类似，我们发现努塞尔特数 Nu 与 Ra 的缩放转变在 10 8 ⩽ Ra ⩽ 10 11 的区域中。在临界 Ra 以上，流动经历稳态-振荡转变（小 Pr ）或从稳态转变为具有分离羽流的瞬态（大 Pr ）。振荡开始于 Ra Pr − 1 ≈ 5 × 10 9 处，分离羽流开始于 Ra Pr 5 / 4 ≈ 9 × 10 10 处。这些开始与缩放转变的开始相吻合。