XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System炉垢
核融合反应堆高温超导导体开发的现状
名启博：プラマ・核融合学志92，396（2016）。［4 W.H.fietz and al。，IEEE Trans。苹果。超级。26，4800705（2016）。 ［5］P。Bruzzone和Al。 ，ncle。 Fuance 58，103001（2018）。 l。米切尔和阿尔。 ，超级条件。 SCI。 树。 34，103001（2021）。 ！t。安多和al。 ，技术完整。 1，791（1998）。 Lage F. Dahlgren和Al。 ，Eng已满。 甲板。 167，139（2006）。 ］H。H. Hashizume和Al。 ，Eng已满。 甲板。 63，449（2002）。 ［10！ Y. Ogawa和Al。 ，J。 填充完整的等离子体。 79，643（2003）。 <+11 Z. Yoshida和Al。 ，Ressing主题等离子体。 1，8（2006）。 ［12 Y. Ogawa和Al。 ，Ressing主题等离子体。 9，140,014（2014）。 13 V. Corat和Al。 ，Eng已满。 甲板。 136，1597（2018）。 14 A. Sagara和Al。 ，Eng已满。 甲板。 89，2114（2014）。 15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。26，4800705（2016）。［5］P。Bruzzone和Al。，ncle。Fuance 58，103001（2018）。l。米切尔和阿尔。，超级条件。SCI。 树。 34，103001（2021）。 ！t。安多和al。 ，技术完整。 1，791（1998）。 Lage F. Dahlgren和Al。 ，Eng已满。 甲板。 167，139（2006）。 ］H。H. Hashizume和Al。 ，Eng已满。 甲板。 63，449（2002）。 ［10！ Y. Ogawa和Al。 ，J。 填充完整的等离子体。 79，643（2003）。 <+11 Z. Yoshida和Al。 ，Ressing主题等离子体。 1，8（2006）。 ［12 Y. Ogawa和Al。 ，Ressing主题等离子体。 9，140,014（2014）。 13 V. Corat和Al。 ，Eng已满。 甲板。 136，1597（2018）。 14 A. Sagara和Al。 ，Eng已满。 甲板。 89，2114（2014）。 15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。SCI。树。 34，103001（2021）。 ！t。安多和al。 ，技术完整。 1，791（1998）。 Lage F. Dahlgren和Al。 ，Eng已满。 甲板。 167，139（2006）。 ］H。H. Hashizume和Al。 ，Eng已满。 甲板。 63，449（2002）。 ［10！ Y. Ogawa和Al。 ，J。 填充完整的等离子体。 79，643（2003）。 <+11 Z. Yoshida和Al。 ，Ressing主题等离子体。 1，8（2006）。 ［12 Y. Ogawa和Al。 ，Ressing主题等离子体。 9，140,014（2014）。 13 V. Corat和Al。 ，Eng已满。 甲板。 136，1597（2018）。 14 A. Sagara和Al。 ，Eng已满。 甲板。 89，2114（2014）。 15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。树。34，103001（2021）。！t。安多和al。，技术完整。1，791（1998）。Lage F. Dahlgren和Al。，Eng已满。甲板。167，139（2006）。］H。H. Hashizume和Al。，Eng已满。甲板。63，449（2002）。［10！ Y. Ogawa和Al。，J。填充完整的等离子体。79，643（2003）。<+11 Z. Yoshida和Al。，Ressing主题等离子体。1，8（2006）。［12 Y. Ogawa和Al。，Ressing主题等离子体。9，140,014（2014）。13 V. Corat和Al。，Eng已满。甲板。136，1597（2018）。14 A. Sagara和Al。 ，Eng已满。 甲板。 89，2114（2014）。 15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。14 A. Sagara和Al。，Eng已满。甲板。89，2114（2014）。 15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。89，2114（2014）。15 Y. Zhai和Al。 ，Eng已满。 甲板。 135，324（2018）。 https://typeoneergy.com/ ［20！ Sorbon和Al。 ，Eng已满。 甲板。 100，378（2015）。 ［22 A A. Sykes和Al。15 Y. Zhai和Al。，Eng已满。甲板。135，324（2018）。https://typeoneergy.com/ ［20！Sorbon和Al。，Eng已满。甲板。100，378（2015）。［22 A A. Sykes和Al。，ncle。Fusion 58，016039（2018）。<3- y。歌曲和Al。 ，Eng已满。 甲板。 183，113247（2022）。 24-24 N. Yanagi和Al。 ，Ressing主题等离子体。 9，140,013（2014）。 ，Proc。 14th Symp。 Fusion Technology，1727（1986）。歌曲和Al。，Eng已满。甲板。183，113247（2022）。24-24 N. Yanagi和Al。 ，Ressing主题等离子体。 9，140,013（2014）。 ，Proc。 14th Symp。 Fusion Technology，1727（1986）。24-24 N. Yanagi和Al。，Ressing主题等离子体。9，140,013（2014）。，Proc。 14th Symp。 Fusion Technology，1727（1986）。，Proc。14th Symp。Fusion Technology，1727（1986）。
八卦炉：针对大脑规模 - ACM 数字图书馆
摘要 大规模预训练人工智能模型在一系列重要应用中展现出了极高的准确率。为了实现更高的准确率，预训练人工智能模型的规模每年都在大幅增长，而训练此类模型需要海量的计算和内存能力，这加速了人工智能与高性能计算的融合。然而，在高性能计算系统上部署人工智能应用仍存在不足，需要基于特定硬件特性进行应用和系统协同设计。为此，本文提出了八卦炉1号，这是第一个在百亿亿次超级计算机——新一代神威超级计算机上训练脑规模模型的工作。通过结合针对硬件的节点内优化和混合并行策略，八卦炉在前所未有的大型模型上实现了良好的性能和可扩展性。评估显示，八卦炉可以使用混合精度训练14.5万亿参数模型，性能超过1 EFLOPS，并且有能力训练174万亿参数模型，其数量堪比人脑的突触数量。
燃气发射的贝尔炉Mk v He
控制面板•断路器进行隔离和保护•比例控制气体燃烧器•坩埚和加热器小时仪•可编程的时间时钟切换•模拟显示•火焰故障，测序控制器金属温度控制可能来自浮动或固定的高空计，或一个在坩埚中的房屋。可编程控制器将通过自动调整热输入（无论是熔化还是保持）将金属温度保持在非常紧密的限制中。数字显示既显示了所需的温度和当前金属温度。
晶圆退火工艺扩散炉的传热分析
半导体制造工艺中的扩散炉用于在硅片表面生长氧化物或将掺杂剂扩散到半导体晶片中。在此过程中，硅片在炉中被加热到通常在 973K 至 1523K 之间的温度。在本研究中，采用二维轴对称模型来模拟在 1123K 温度下运行的垂直炉。对工艺管中含有 175 个直径为 200mm 的硅片的基准情况的轮廓温度分布的模拟结果与实验数据非常吻合。从加热温度为 1123 K 的炉子中获得的实验数据被用作此数值评估的基准。还表明可以对堆叠晶片的本体区域施加均匀加热。在本研究中，探讨了加热器温度和工艺管中排列的晶片之间的间隙对工艺管中温度场的影响。从模拟中可以看出，值得强调的是，堆叠晶片本体区域的温度分布与加热器温度一致。此外，研究发现，在舟皿中对较少数量的晶圆（具有较大的晶圆间隙）进行退火工艺可能不会显著影响炉内的加热性能。关键词：立式炉；石英管；辐射；加热器；绝缘；峰值温度；温度分布版权所有 © 2020 PENERBIT AKADEMIA BARU - 保留所有权利
MBR
目的：膜生物反应器（MBR）系统被广泛用于废水处理，但膜结垢仍然是一个主要挑战。本研究旨在比较陶瓷膜在两个操作模式（例如侧面和淹没）中的结垢行为和过滤性能。方法：评估了物理和化学清洁对去除结垢和过滤性能的影响。测量了关键参数，例如结垢速率，细胞外聚合物（EPS）浓度和化学氧需求（COD）去除效率。傅立叶转换红外光谱（FTIR）用于识别膜表面上的结垢成分。结果：与侧流MBR相比，淹没的MBR表现出更高的总结垢（93.6％）（82.3％），可逆犯规速率分别为50.9％和56.2％，而不可逆转的结垢率分别为42.7％和26.3％。EPS水平从淹没的MBR中的255 mg/GVS降至120，而侧流MBR中的65个降低。与淹没的MBR相比，侧流MBR的COD去除效率（88％）更高（82％）。FTIR分析揭示了膜蛋糕层上的结垢成分，例如腐殖酸，多糖，卤化物和烷基卤化物，有助于孔隙阻塞和蛋糕形成。结论：该研究表明，侧流MBR在降低和增强过滤性能方面的表现优于淹没MBR，强调了配置和清洁策略在优化陶瓷膜应用中用于废水处理的重要性。
锅炉给水中二氧化硅的分析 - 发电厂
硅石，又称二氧化硅，占地壳质量的 10% 以上。它用于从微电子（晶圆生产）到食品工业中使用的部件等各种应用。在电力工业中，硅石并不那么受欢迎，它被认为是导致锅炉结垢和蒸汽涡轮叶片上沉积物的主要杂质之一。锅炉结垢是由水中沉淀出的杂质在传热表面形成沉积物而引起的。随着水垢的积累，它会降低传热速率。这会导致局部热点，从而导致锅炉管过热和破裂，造成代价高昂的锅炉停运。此外，未经处理的锅炉结垢会因热阻滞而降低锅炉效率，并因不定期和更频繁的锅炉排污而增加运行成本。定子涡轮叶片上的结垢会导致蒸汽流速发生变化和压力降低，从而降低蒸汽涡轮的效率和输出能力。
广东先导稀材股份有限公司
Jun 13, 2024 — 功能材料事业部拥有先进的火法和湿法冶金工艺,采用侧吹炉工. 艺、真空蒸馏工艺、以及溶剂萃取、离子交换、电解等先进工艺,回收. 和精炼各种含稀散金属固体、浆料和溶液。
使用富铁炉炉的应用通过直接气体固体碳捕获二氧化碳
背景和目标：镍加工行业一直与二氧化碳排放问题有关。二氧化碳的产生发生在镍加工的不同阶段，从预处理到冶炼和精炼。除了Offgas外，镍加工部门还产生称为炉渣的固体废物，这是冶炼和精炼过程的副产品。镍行业中的矿渣之一众所周知，与其他元素相比，这是占主导地位的。这项研究的主要目的是通过利用从镍加工行业得出的富含铁的炉渣来研究二氧化碳捕获的过程。目的是评估在固体碳酸气体过程中施加富含铁炉炉的可行性，以捕获二氧化碳，重点是化学反应和整体动力学。方法：这项研究中分析的富含铁矿石包含大量氧化铁。从理论上预见到富含铁炉的氧化铁可能会隔离二氧化碳。这项研究是通过准备材料，经过碳酸过程，然后进行各种特征（包括X射线衍射仪分析和热重量分析）开始的。另外，进行计算以确定样品中二氧化碳的百分比和碳化效率。还使用多种模型进行了动力学分析，例如质量传输，化学反应和扩散控制模型，以估计发生的二氧化碳捕获机制。的发现：富富奈克产业的富含铁矿石的二氧化碳捕获能力在某种程度上有限，尽管仍然相对谦虚。富含铁的炉渣在彻底分析后有效地用于捕获二氧化碳。在进行碳酸过程4小时的持续过程后，炉灶中二氧化碳的百分比显着增加，从初始价值从0.28％提高到1.12％。捕获二氧化碳气体的捕获是由于硅酸盐与二氧化碳气体和水蒸气之间的反应形成辅助石。在捕获二氧化碳时，富含铁的炉渣在扩散控制模型下运行。结论：据报道，富含铁的炉渣可在175摄氏度捕获二氧化碳和二氧化碳和水蒸气状况，这是从热力学计算和实验中证明的。铁（II）碳酸盐是一种由富含铁炉灶的二氧化碳捕获反应产生的碳酸盐化合物。然而，在未来的研究中需要考虑铁（II）二氧化碳和水蒸气气氛中碳酸盐的稳定性。将来可以进行进一步的研究，以探索利用富铁炉炉捕获二氧化碳气体的潜力，这是基于这项初步研究的发现。
生物质炉的并行多物理场仿真和中小企业的云端工作流程
[1] Xavier Besseron、Alban Rousset、Alice Peyraut 和 Bernhard Peters。2021 年。使用 preCICE 在 XDEM 和 OpenFOAM 之间进行欧拉-拉格朗日动量耦合。在第 14 届 WCCM 和 ECCOMAS 大会 2020 上。[2] Christian Bruch、Bernhard Peters 和 Thomas Nussbaumer。2003 年。固定床条件下的木材燃烧建模。Fuel 82（2003 年）。https://doi.org/10.1016/S0016-2361(02)00296-X [3] José María Cela、Philippe OA Navaux、Alvaro LGA Coutinho 和 Rafael Mayo-García。2016 年。促进能源研究和技术开发方面的合作，应用新的百亿亿次 HPC 技术。在第 16 届 IEEE/ACM 国际集群、云和电网计算研讨会 (CCGrid) 上。https://doi.org/10.1109/CCGrid.2016.51 [4] Tao Chen、Xiaoke Ku、Jianzhong Lin 和 Hanhui Jin。2019 年。热厚生物质颗粒燃烧建模。Powder Technology 353 (2019)。 https://doi.org/10.1016/j.powtec.2019.05.011 [5] Gerasimos Chourdakis、Kyle Davis、Benjamin Rodenberg、Miriam Schulte、Frédéric Simonis、Benjamin Uekermann、Georg Abrams、Hans-Joachim Bungartz、Lucia Cheung Yau、Ishaan Desai、Konrad Eder、Richard Hertrich、Florian Lindner、Alexander Rusch、Dmytro Sashko、David Schneider、Amin Totounferoush、Dominik Volland、Peter Vollmer 和 Oguz Ziya Koseomur。 2021. preCICE v2：可持续且用户友好的耦合库。 ArXiv210914470 Cs (2021)。 [6] 艾汉·德米尔巴斯。 2005. 可再生能源的潜在应用、锅炉动力系统中的生物质燃烧问题以及燃烧相关的环境问题。能源与燃烧科学进展 31 (2005)。https://doi.org/10.1016/j.pecs.2005.02.002 [7] Andrea Dernbecher、Alba Dieguez-Alonso、Andreas Ortwein 和 Fouzi Tabet。2019. 基于计算流体动力学的生物质燃烧系统建模方法综述。生物质转化生物参考。9 (2019)。https://doi.org/10.1007/s13399-019-00370-z
