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格点规范理论中非平衡过程的量子热力学
核物理和高能物理的一个关键目标是从粒子物理的标准模型出发，描述物质的非平衡动力学，例如在早期宇宙和粒子对撞机中。通过格点规范理论框架，经典计算方法在这一任务中取得了有限的成功。格点规范理论的量子模拟有望克服计算限制。由于局部约束（高斯定律），格点规范理论具有复杂的希尔伯特空间结构。这种结构使平衡和非平衡过程中与储层耦合的系统的热力学性质的定义变得复杂。我们展示了如何使用强耦合热力学来定义功和热等热力学量，强耦合热力学是最近在量子热力学领域蓬勃发展的框架。我们的定义适用于瞬时淬灭，即在量子模拟器中进行的简单非平衡过程。为了说明我们的框架，我们计算了在与 1 + 1 维物质耦合的 Z 2 格子规范理论中淬灭期间交换的功和热。作为淬灭参数的函数，热力学量证明了相变。对于一般的热状态，我们推导出量子多体系统的纠缠汉密尔顿量（可用量子信息处理工具测量）与平均力的汉密尔顿量（用于定义强耦合热力学量）之间的简单关系。
评估P（Hema-Co-Nipam）水凝胶用于从水溶液中去除亚甲基蓝的水凝胶：等温线，动力学和热力学研究
1。引言预计到2050年，世界人口将超过100亿，导致对清洁水的需求紧急升级并确保食品生产。鉴于水是人类生存的最高资源，因此工业废水排放到水体中的激增已扩大了全球水污染的重要性。在各个类别的废水中，尤其是针对染料污染的废水，这主要是由于印刷和染色工业过程的不断发展。工业领域的范围，包括纺织品，皮革，纸张，橡胶，印刷和塑料，使用了10,000多种不同的染料和颜料。这种工业化导致每年的全球合成近70万吨染料[1]。由于某些类型的固有特性，包括酸性，碱性，偶氮，重氮，蒽醌，基于分散的和金属复杂的变化，这种染料的越来越多引起了人们的关注[2,3]。这些染料中有许多染料，尤其是从苯甲胺和萘衍生的染料，表现出对人，动物和水生生物的风险构成风险的致癌和诱变属性。暴露于这些染料已与负面的健康影响有关，例如对肾脏，肝脏，脑，生殖系统和中枢神经系统的伤害以及皮肤刺激[1,4]。废水化合物的非法排放将这些挑战引起严重的环境污染。要解决染料污染的废水对人类健康和环境的有害影响，在将废水释放到
InnerSpace项目启动GeoMap™印度，揭示了地热力，供暖和冷却的大量前景
该工具是印度的首要方式，它通过组合175个地下和表面数据集并确定地热开发的最有希望的地区来绘制地热发展潜力。新德里，2024年11月12日：InnerSpace项目Innerspace已推出了Geomap™印度，突出了未开发的地热能源的巨大潜力，使其成为印度清洁能源组合的重要组成部分，因为它试图通过增加能源供应来刺激经济增长和发展。GeoMap™是一种开创性的地热探索工具，重点是扩大全球清洁，始终在全球的地热能的采用，通过将地球表面的数百万个数据点汇总在一个可自由访问且互动的图中。Geomap™印度包括175多个地下层和表面层，其中包括一种勘探工具，可确定地热驱动数据中心开发最有希望的地区。Geomap™印度还确定了煤炭发电厂的潜力，可以转换为地热电源，以及可以从地热热网络中受益的工业区域。
如何引用这篇文章Mhammed A.，Zghair A.，Essa A.，Jawad A.，Abed M.，Batool M.，Jasim L.等速和热力学分析Azur C Dye AD
水污染是当今社会的关键挑战之一。染料是抗性降解的致癌污染物，从水中清除它们的吸附性需要一些吸附剂，具有较高的吸附效率。当前的研究重点是将硫糖染料的吸附去除到氧化石墨烯 - 羧甲基纤维素 - 丙烯酰胺（go/p（cmc-co-am））纳米复合材料通过自由基共聚过程合成的纳米复合材料。批处理吸附研究是为了苦苦理解染料浓度和温度对吸附效率的影响。浓度研究和温度的数据应用于不同的等温模型和热力学研究。结果表明，Freundlich等温模型最适合吸附数据（R²= 0.9219），突出了异质吸附。此外，高温会导致降低吸附能力，从而揭示了吸附过程的放热性质。热力学上，该过程本质上是自发的和放热的，在温度范围内熵的降低。总体而言，结果显示了GO/P（CMC-CO-AM）纳米复合材料对从水吸附的Azure C染料的有效性。
量子 Souriau 李群热力学
量子 Souriau 李群热力学：具有新见解和新结果的全面综述 1969 年，Jean-Marie Souriau 在几何力学框架内引入了“李群热力学”，为统计力学提供了一种新方法。F. Barbaresco 及其合作者已经证明了 Souriau 模型在信息几何和几何深度学习等各个领域的适用性。本文全面回顾了 Souriau 的辛模型向量子信息理论的扩展。在 F. Barbaresco 和 F. Guy-Balmaz 的工作基础上，他们强调了量子信息几何和李群热力学之间的强烈相似性，本综述探讨了李代数的酉表示的作用以及 Fisher 度量和 Bogoliubov-Kubo-Mori 度量之间的等价性。除了综述之外，本文还介绍了通过整合量子热力学的现代发展进一步扩展经典 Souriau 框架的新结果。具体来说，这项工作将“量子李群热力学”与共伴生轨道的几何学联系起来，利用基于凯勒结构的混合量子态几何框架。该框架包含辛形式、近复结构和黎曼度量，全面刻画了混合量子态的空间，为量子热力学的底层几何结构提供了更深入的见解。
人工智能对现代热力学的影响
人工智能 (AI) 与热力学之间的交叉点正在迅速发展，为研究和应用开辟了新的途径。热力学是研究能量转换及其规律的学科，传统上基于既定原理和经验数据。然而，随着人工智能（尤其是机器学习 (ML) 算法）的出现，它有可能彻底改变我们对热力学建模、优化和实验分析的方法。传统上，热力学模型基于既定方程和经验关系。这些模型可能受到其所需的假设和现实世界系统的复杂性的限制。人工智能，尤其是通过机器学习技术，可以开发出更灵活的模型，这些模型可以适应数据并从数据中学习。例如，深度学习算法可以处理大型数据集以识别传统建模方法可能不明显的模式和相关性。这种能力在许多变量以非线性方式相互作用的复杂系统中特别有用。通过在现有热力学数据上构建人工智能模型，研究人员可以创建预测模型来描述系统的行为并优化条件以实现预期结果。
随机热力学是了解计算能量成本的关键吗？
至少从19世纪起，物理系统的热力学和综合性质之间的关系一直是一个主要的理论兴趣。在过去的半个世纪中，随着数字设备的充满活力的成本爆炸，它也变得越来越重要。重要的是，现实世界中的计算机对它们的工作方式遵守多个物理约束，从而影响其热力学特性。此外，其中许多约束都适用于大脑或真核细胞等自然存在的计算机和数字系统。最明显的是，所有此类系统都必须使用尽可能少的自由度来快速完成计算。这意味着它们远非热平衡。此外，许多数字和生物学的计算机都是模块化的分层系统，对其子系统之间的连通性具有很强的限制。又一个例子是，要简化其设计，数字计算机必须是由全球时钟控制的定期流程。在20世纪的计算热力学分析中都没有考虑这些约束。随机热力学的新领域提供了正式的工具，用于分析受所有这些约束的系统。我们在这里争辩说，这些工具可以帮助我们在更深层次的水平上了解物理系统的基本热属性与它们执行的计算有关。
通过二氧化硅纳米粒子形状和浓度调整热响应聚合物溶液的热力学，光学和流变特性
刺激性响应性的“智能”材料可以积极响应外部田地并实时改变其微观或纳米结构，这是灵活显示器中未来技术的基础[1-3]，生物传感器[4]，有机光发射二极管[5，6]和薄膜膜片摄影膜片呈现图形细胞[7-9]。这些结构响应可以导致物理性质的显着增强，例如光反射率[10-12]，热电传导率[13-15]或机械强度[14，15]，打开了越来越复杂的应用。热响应聚合物溶液是响应式材料的一个例子，这些材料显示出随温度变化而显示出巨大的微结构响应。表现出较低临界溶液温度（LCST）的聚合物由于溶解度恶化而随着温度的增加而经历构象变化。高于此解散温度，发生宏观相分离。最彻底研究的热响应聚合物溶液之一是水（N-异丙基丙烯酰胺）（PNIPAM）[16] [16]，其在接近体温（〜32°C，依赖于聚合物特性）的LCST附近。
${\rm UTe}_2$ 中不存在向密度波相的本体热力学相变
1 康奈尔大学原子和固体物理实验室，纽约州伊萨卡 14853，美国 2 康奈尔大学 Kavli 纳米科学研究所，纽约州伊萨卡 14853，美国 3 巴黎理工学院法国国家科学研究中心 CEA / DRF / iRAMIS 固体辐射实验室，F-91128 Palaiseau，法国 4 安第斯大学物理系，波哥大 111711，哥伦比亚 5 马里兰大学物理系马里兰量子材料中心，马里兰州帕克分校，20742，美国 6 加州大学圣巴巴拉分校材料系，加利福尼亚州圣巴巴拉 93106，美国 7 美国国家标准与技术研究院 NIST 中子研究中心，100 Bureau Drive，盖瑟斯堡，马里兰州 20899，美国 8加拿大高级研究院，加拿大安大略省多伦多，M5G 1M1
针对印度尼西亚综合法的自信地热力开发：一项批判性审查
印尼众议院最终通过了法律2020年11月11日在2020年11月上旬引起了议会辩论，这变成了激烈的公众讨论。使用综合法律（OL）战略，该法律规范了十个关键政策领域，由186篇文章和基本修改和废除79条有关发展和投资的法律1）。该法律被视为旨在解决几个问题的法律突破，包括与投资生态系统的简化和改进和加速国家战略项目相关的问题。这些战略项目之一是电力基础设施开发（本地“ Pembangunan Infrastruktur ketenagalistrikan”或“ Pik”），其中包括与发电，传输，分销，变电站和其他支持设施相关的所有项目。PIK的加速需要生产35,000 MW和安装46,000公里的传输网络。 此PIK加速优先使用可再生能源来支持减少温室气体（GHG）PIK的加速需要生产35,000 MW和安装46,000公里的传输网络。此PIK加速优先使用可再生能源来支持减少温室气体（GHG）