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World File Search System聚集体
在维护和植物中的微生物的角色 -
vermicompost是一种堆肥，是通过Vermicomposting过程产生的，它涉及使用earth将有机物分解为营养丰富的肥料。此过程是回收有机废物，减少垃圾填埋场中废物并为植物创造可持续的有机肥料来源的绝佳方法。Vermicomposting的关键好处之一是它具有有益的微生物富集土壤的能力。这些微生物在促进土壤健康和生育方面起着至关重要的作用，因为它们分解有机物并将其转化为植物可以使用的营养。通过将earth引入堆肥过程中，我们可以显着提高所得vermicompost中的微生物多样性和丰度。在ver骨上存在许多不同类型的微生物，包括细菌，真菌，原生动物和线虫。这些微生物在复杂的相互作用网络中共同起作用，以分解有机物并使植物可用。例如，细菌负责分解简单的糖和碳水化合物，而真菌分解了更复杂的有机化合物，例如木质素和纤维素。除了分解有机物外，Vermicompost中的微生物还有助于稳定土壤聚集体并改善土壤结构。这是因为它们分泌多种物质，包括多糖，蛋白质和酶，这些物质有助于将土壤颗粒结合在一起并产生稳定的土壤聚集体。反过来，这可以改善水渗透和保留率，减少侵蚀，并为植物生长创造更有利的环境。Vermicompost的另一个重要好处是它抑制植物疾病和害虫的能力。这是因为Vermicompost中的微生物群落包含许多对植物病原体和
M.S.的研究生手册和博士材料科学与工程学的学生环氧热力学及其应用I -UNT Engineering粉煤灰含量和聚集体类型对预制混凝土互锁块（PCIB）的性质的影响
我们研究了灰灰含量的影响，并用混凝土浪费和大理石废物替换了碎石骨料，并在预制的混凝土互锁块中（PCIB）中的大理石浪费。我们已经将PCIB的特性与三种不同的骨料替代比产生的烟灰进行了比较。确定了PCIB的抗压强度，拉伸强度，密度，明显的孔隙率，减轻体重的吸水，磨损分解，碱性 - 硅利反应和冻结 - 透射性抗性。将PCIB与压碎的砂岩进行比较时，用混凝土废物和大理石废物替换碎石石，从而降低物理和机械性能。相比之下，用灰灰替换水泥（从10％到20％）对增加PCIB的重要特性具有显着影响。2011 Elsevier Ltd.保留所有权利。
增强土壤聚集和有机碳...
摘要：在温室蔬菜生产中，还原性土壤消毒（RSD）有效地减轻了土壤传播的疾病，但其对土壤有机碳（SOC）动态的影响尚未得到充分检查。这项研究研究了深度RSD处理后土壤聚集体和有机碳保留机制的分布。温室实验，包括对照（CK），小麦稻草（RSD）和用化肥（RSD + NP）处理的小麦稻草，表明在RSD + NP治疗中，在RSD下，在RSD下形成了宏观凝聚力（> 2 mm和0.25-2 mm）的增强。粉质粘土颗粒转化为宏观和微聚集。傅里叶红外光谱谱图强调了SOC中含有碳的功能基团的增强，脂肪族碳在宏观聚集体中积聚，粉粘土中的芳香族碳。实验室培养实验采用了不同的C/N比（带小麦稻草的RSD1，带有奇异果分支的RSD2）强调了低C/N比有机物对粗大宏观宏观含量和平均重量图，几何量，几何学，几乎平均直径和silt silt silt silt silt silt silt clay coby c/n比的有益影响。低C/N比增强了大骨料的SOC保留率，而高比例稳定微聚集碳。这项研究强调了连续的温室种植系统中的严重降解，并强调了RSD的双重好处 - 预防疾病和改善的SOC保留率。实施RSD需要仔细考虑有机材料选择，即其C/N比率，这是一种关键因素的影响。
土木工程师 - 开始和结束日期：24 年 7 月 11 日
A. 学位：工程学学士学位（或更高学位）。要获得认可，该课程必须：(1) 可获得工程学院的学士学位（或更高学位），且该学院至少有一个课程获得工程技术认证委员会 (ABET) 的认证；或 (2) 包括微分和积分学以及以下七个工程科学或物理学领域中的五个领域的课程（比第一年的物理和化学更高级）：(a) 静力学、动力学；(b) 材料强度（应力-应变关系）；(c) 流体力学、水力学；(d) 热力学；(e) 电场和电路；(f) 材料的性质和特性（将颗粒和聚集体结构与特性联系起来）；以及 (g) 任何其他类似的基础工程科学或物理学领域，例如光学、传热、土力学或电子学。
最终的Ferrous croment.cdr
铁丝线是特殊的聚合物修饰的丝网，与干净的水和聚集体一起使用。它具有较高的粘结强度，耐水性和良好的压缩和弯曲强度。适用于内部和外部使用。理想的绿色建筑。Ferro Sciet具有加速的治疗方法，可在放置后24小时内安装陶瓷，玻璃化和石材地板，并在48小时内安装非透气地板系统。铁丝线可以轻松地被屏蔽或倾斜，比传统砂浆更好地工作能力和快速固化。这是内部或外部修复的理想选择。，例如填充沟渠重新安置阳台并形成可能随后接收地板安装的尺寸。
迈向光合色素 - 蛋白质复合物中激素耦合的定量描述：量子化学驱动的多尺度方法
对于由多个铬孔组成的分子系统，可以计算激发态，例如，使用多方面配置相互作用（MRCI）10或时间依赖性密度功能理论（TDDFT）。11然而，此类计算的成本随系统大小陡峭。这种蛮力方法的替代方法是使用简化的模型在高水平上计算单个发色团以及它们之间的相互作用。12,13个发色团可以在基于片段的方法中作为片段处理，其中一些含量为14-22，其中一些激子耦合23,24和DeLacalized激发25可以计算。激发耦合负责能量转移，而激发态的离域将光学过渡能的转移以及在分子聚集体上光谱中测得的振荡器强度的重新分布。
耐火混凝土中的裂纹：经晶或晶间？
混凝土是最常见的建筑材料。混凝土类型丰富，配方取决于特定用途。混凝土的微观结构通常是强烈的异质性，具有水泥，细和粗骨料，充满空气的毛孔和各种增援。混凝土的计算模型通常会大大降低以确保安全性。更精确的模型可以从材料和CO 2排放方面巨大节省。通过3D计算机断层扫描（CT）观察到的原位机械测试，特别是观察到3D的裂纹起始和生长可以帮助改善这些模型。 大规模的CT系统gulliver专用于研究分别为6 m和1 m的现实大型混凝土束和宽度的疲劳动力学。 分析在原位弯曲测试中生成的图像数据需要特别可靠的检测和正确分割薄裂纹。 因此，最近比较了裂纹分割的算法[1]，扩展到多尺度裂纹[2，3]，适用于纤维增强的混凝土[4，5]，甚至是新发明的[6，7]。 对于方法的公平定量比较以及机器学习模型的培训和开发，基于合成裂纹结构的半合成CT图像[8-10]至关重要。 首先，裂纹是作为分数布朗动作的实现[11]。 后来，由于其多功能性，首选由随机伏罗尼叶镶嵌物的小平面形成的最小表面[8]。 在[13，14]中研究了裂纹与混凝土微观结构之间的相互作用。通过3D计算机断层扫描（CT）观察到的原位机械测试，特别是观察到3D的裂纹起始和生长可以帮助改善这些模型。大规模的CT系统gulliver专用于研究分别为6 m和1 m的现实大型混凝土束和宽度的疲劳动力学。分析在原位弯曲测试中生成的图像数据需要特别可靠的检测和正确分割薄裂纹。因此，最近比较了裂纹分割的算法[1]，扩展到多尺度裂纹[2，3]，适用于纤维增强的混凝土[4，5]，甚至是新发明的[6，7]。对于方法的公平定量比较以及机器学习模型的培训和开发，基于合成裂纹结构的半合成CT图像[8-10]至关重要。首先，裂纹是作为分数布朗动作的实现[11]。后来，由于其多功能性，首选由随机伏罗尼叶镶嵌物的小平面形成的最小表面[8]。在[13，14]中研究了裂纹与混凝土微观结构之间的相互作用。这些合成的裂纹结构可以模仿多种裂纹形态，包括局部厚度分布和分支，并具有几个程度的表面粗糙度，因为[12]很好地证明了。到目前为止，合成裂纹并未与将CT图像用作背景的混凝土的微观结构相互作用。特别是，将裂缝分类为周围的混凝土组件。这是通过两步过程实现的。首先，通过模板匹配对裂纹结构进行了分割。然后，根据模板的方向上的灰色值对裂纹进行分类。在这里，我们提出了一种依赖于分割裂纹和聚集体的方法。然后将裂纹分配给两个可能的类别之一：经晶（通过聚集体）或晶间（聚集体之间）。然后，经晶裂纹体素的相对数量产生了一个度量，以量化裂纹行为的差异。在这里，我们研究了相同组成的难治性混凝土样品，但在不同温度下被后加工（烧结）。在压缩应力下扫描样品。他们清楚地表明，裂缝确实与混凝土的微观结构相互作用，请参见图1。裂纹可能沿聚集体，通过它们或通过周围的水泥矩阵传播。在失败之前，分析载荷步骤的经晶和晶间体素的分数进一步量化了烧结温度的影响。我们在两个圆柱形耐火混凝土样品的示例中演示了这一分析，分别在1.000°C和1.600°C下烧结。最近，我们为裂纹结构设计了一种多功能几何模型[8，9]，用于方法验证和比较以及机器学习方法的训练 - 由随机Voronoi Tessellation的相位形成的最小表面。最小表面计算的优化方法的改进版本可实现多标准优化[17]。在这里，我们利用了这种新的可能性来生成合成裂纹结构，该结构避免了聚集体或通过图1中的真实混凝土样品中观察到的。
