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计算机模拟揭示了设计酶中化学步骤的完全熵活化屏障
摘要：尽管蛋白质结构的计算机设计取得了进展，但事实证明，通过此类方法设计有效的酶催化剂非常困难。该领域的挑战之一是通过计算机设计催化肯普消除反应的酶，这种反应在自然界中是观察不到的。在几种此类设计中，有一系列的催化速率常数可以通过实验室进化提高几千倍，尽管与催化类似化学反应的天然酶相比仍然很小。这些进化的设计酶还表现出与热展开无关的异常温度最适值。在这里，我们报告了这些酶的催化反应和构象热力学的广泛计算机模拟，以分析催化活性低和温度行为异常的根本原因。结果表明，酶-底物复合物存在较低的能量状态，这在具有过渡态类似物的晶体结构中是看不到的，这解释了低活性的原因。化学步骤和两种反应物状态之间的过渡的计算阿伦尼乌斯和范特霍夫图均为线性，并且发现所得的反应热力学使催化屏障完全熵化。基于我们计算出的热力学参数的动力学建模为最佳温度提供了两种可能的定量解释：308 K 时限速步骤的变化或底物结合后热容量变化为 − 0.3 kcal/mol/K，其中实验数据似乎与前者最为一致。关键词：酶动力学、Kemp 消除、酶设计、熵、热容量 ■ 简介
混合亚麻纤维增强的环氧复合材料与石墨烯在湿热环境中的耐用性
天然纤维复合材料对湿热环境（湿度和服务温度升高）高度敏感。可以通过使用纳米材料作为组成的增材制造来增强此类复合材料的长期行为。因此，这项研究研究了杂交亚麻纤维增强的环氧复合材料的机械性能，其为0％，0％，0.5％，0.5％，1％和1.5％的石墨烯纳米颗粒在暴露于1000、2000，3000小时的相对湿度为98％之后，在20°C和60°C和60°C C. C. C. c. comp的相对湿度为98％。通过弯曲和层间剪切测试。湿热调节模拟。这项研究的结果表明，石墨烯纳米颗粒在减少水分吸收和改善湿透性调节后的机械性能中起着重要作用。与没有石墨烯纳米颗粒的样品相比，杂化复合材料的弯曲和层间剪切强度增加了0.5％，1.0％和1.5％的石墨烯增加了77.7％，72.0％，77.1％和77.1％，以及75.5％，70.6％和73.5％，C。由于水分扩散到亚麻纤维和树脂塑料的燃料中，杂化复合材料随着调节温度和暴露持续时间的升高而增加。尽管如此，由于其在基质中的分布更好，因此发现0.5％石墨烯纳米颗粒在保留老化杂化复合材料的机械性能方面是最佳的。加速的测试结果表明，在在湿热环境中服役100年后，杂种复合材料分别可以保留至少57％和49％的弯曲和层间剪切强度，在30℃的温度下，澳大利亚的平均年度温度在30°C的温度下散发出来。
通过统计验证和模型识别通过机器学习
各种建模技术用于预测锂离子电池的容量褪色。代数还原模型本质上可以解释且计算快速，非常适合用于电池控制器，技术经济模型和多目标优化。用于用石墨阳极的锂离子电池，石墨表面上的固体电解质插入（SEI）生长占主导地位。这种褪色通常是使用物理知情方程式建模的，例如预测溶剂扩散限制SEI生长的时间根 - 根源，以及Arrhenius和Tafel类似方程，预测温度和最新电量率依赖性。在某些情况下，提出了完全的经验关系。但是，很少进行统计验证以评估模型最佳性，并且通常只研究了少数可能的模型。本文展示了一种新的程序，可以自动通过双级优化和符号回归从数百万算法生成的方程中自动识别降级降解模型。使用交叉验证，敏感性分析和通过自举通过交叉验证，敏感性分析和不确定性定量在统计上验证。在LifePo 4 /石墨细胞日历老化数据集中，自动识别了使用方形 - 根，功率法，拉伸指数和sigmoidal功能的模型，与人类专家确定的模型相比，具有更高的准确性和更低的不确定性，并证明先前已知的物理关系可以使用“重新验证的机器学习”。©2021作者。[doi：10.1149/1945-7111/abdde1]由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
物理评论B 108，144205（2023）-LPTMC
X Na 2 S-（100- X）GES 2玻璃的性质，代表了全固定电池的有希望的系统，可以从各种实验和理论技术中进行彻底研究。离子传导是根据成分的函数测量的。它揭示了一种具有低Na含量的阈值组成的阈值构图。相比之下，温度演化表明典型的Arrhenius行为指示NA动作通过相邻位点之间的跳跃实现。三个特定组成（0％，33％和66％Na 2 s）的特征是X射线衍射和基于密度功能的分子动力学的组合。测量和计算不同的结构特性，例如结构因子，成对分布函数，角度分布，配位数和邻居分布。与实验的比较揭示了在真实和相互空间中相当好的一致性。短期顺序被发现由由GES 4/2四面体制成的基本网络（ge和s的配位数约为4和2），这些网络在添加的Na添加后逐渐解散，这也会导致环结构的分解。na的配位数是松散定义的，尤其是在高NA含量下。还发现了碱模型的硅酸盐的典型特征，例如存在类似通道的动力学，键长的分布在GE和桥接或非桥接硫之间是不同的，具有n键硫的ge tetrahedra的分布q n，以及在网络中低温下的na键（ge）和Na Dynamics的网络中的低温。然而，与这种原型玻璃不同，硫代钠钠含有同质的GE-GE键，这些键是特异性的GE硫酸盐，并导致孤立的（ge 2 S 6）6⊖阴离子高Na含量。
冶金与矿业学士（荣誉）学位课程结构...
第一单元：热力学：热力学定律、系统、热力学函数、系统状态、平衡、焓、不同过程中所做功、C p 、C v 、绝热 PVT 关系、卡诺循环、熵概念、克劳修斯-克拉珀龙方程及其应用、麦克斯韦关系、自由能概念、化学势、麦克斯韦关系。第二单元：电化学与腐蚀：电化学电池、电极电位的起源、标准电位、能斯特方程、EMF 序列、可充电电池、腐蚀类型、电流序列、阴极和阳极反应、差动曝气电池、防腐方法。第三单元：动力学与溶液化学：化学反应动力学、一级、二级反应、可逆反应、连续反应和平行反应。稳态近似、阿伦尼乌斯方程、链式反应、光化学反应、溶液化学和依数性质、实数和理想溶液、扩散、渗透、渗透压、蒸汽压降低、沸点升高、凝固点降低、异常分子量、缔合和解离度。UNIT-IV：化学键合与配位化学：无机化学中的键合模型、分子轨道理论（MOT）、价键理论（VBT）和晶体场理论（CFT）、配位化学：配位数、螯合效应、EAN 规则、八面体、四面体和方平面复合物中“d”轨道的分裂、生物系统中的生物无机和金属的例子UNIT-V：工业化学：聚合物：聚合物的类型、聚合、应用、重要的合成聚合物。耐火材料和陶瓷材料：分类、制造和应用、水处理、空气污染和控制技术。参考书：1. Shashi Chawla 著《工程化学教科书》2. S. Glaston 著《物理化学教科书》。3. Atkins 著《物理化学》。4. Jain & Jain 著《工程化学》
摘要 - ABCM
多年来，人们一直使用阿伦尼乌斯近似法将加速热老化数据推断到与材料应用相关的较低温度条件，并估算其使用寿命。当降解过程受决定反应速率的化学反应主导时，可以假设该模型。本研究评估了工程热塑性塑料聚碳酸酯 (PC)、聚对苯二甲酸丁二醇酯 (PBT) 和 PC/PBT 共混物。将用于拉伸（ASTM D638）和冲击（ASTM D256）试验的样品放入具有三种温度的空气循环的烤箱中老化。在四个老化时间内评估断裂伸长率、冲击强度和黄变指数、流动性等性能。PBT 的平均寿命与温度之间存在良好的相关性，可以估算其长期有效寿命。PC/PBT 共混物仅在流动性指数方面表现出良好的相关性。在所分析的任何属性中，PC 均未呈现出令人满意的相关性。这一事实可以归因于材料老化温度（150°C）下发生的物理变化（退火）以及混合物在 170°C 下的降解机制的变化。
时间轴/里程碑
1800-1870•随后在古代冰中测量的大气中二氧化碳气体（CO 2）的水平约为290 ppm（百万分之一）。平均全球温度（1850- 1890）约为13.6 e c。•第一工业革命。煤炭，铁路和土地清理速度加快了温室气体的排放，而更好的农业和卫生设施加快了人口的增长。1824•傅立叶提出，如果地球缺乏大气，地球会更冷。1859•Tyndall证明了一些气体阻止红外辐射，并指出气体浓度的变化可能会带来气候变化。1879•国际气象组织开始编译和标准化包括温度在内的全球天气数据。1896•Arrhenius发布了CO 2人类排放中全球变暖的首次计算。1897•Chamberlin为全球碳交换的模型提供了一个模型，包括反馈。1870-1910•第二工业革命。 肥料和其他化学物质，电力和公共卫生进一步加速增长。 1914-1918•世界大战I. 政府学会动员和控制工业社会。 1920-1925•开放得克萨斯州和波斯湾油田开设了廉价能源时代。 1930年代•自19世纪后期以来的全球变暖趋势。 •Milankovitch提出轨道变化，作为冰河时代的原因。 1938•Callendar认为CO 2 Greenhouse全球变暖正在进行中，对这个问题产生了兴趣。 1939-1945•第二次世界大战。 1956•Ewing和Donn为突然的气候变化提供了反馈模型。1870-1910•第二工业革命。肥料和其他化学物质，电力和公共卫生进一步加速增长。1914-1918•世界大战I.政府学会动员和控制工业社会。1920-1925•开放得克萨斯州和波斯湾油田开设了廉价能源时代。1930年代•自19世纪后期以来的全球变暖趋势。•Milankovitch提出轨道变化，作为冰河时代的原因。1938•Callendar认为CO 2 Greenhouse全球变暖正在进行中，对这个问题产生了兴趣。1939-1945•第二次世界大战。1956•Ewing和Donn为突然的气候变化提供了反馈模型。军事盛大战略在很大程度上是由控制油田的努力驱动的。1945•美国海军研究办公室开始对许多科学领域进行慷慨的资金，其中有些恰好对于理解气候变化很有用。1955•菲利普斯（Phillips）产生了令人信服的全球气氛计算机模型。•Plass计算将CO 2添加到大气中将对辐射平衡产生重大影响。
木纤维的热分解
*** 南卡希亚斯大学 (UCS)，Campus Sede，R. Francisco Getúlio Vargas，1130 - Petrópolis，RS **** 圣保罗州立大学 (UNESP) 工程学院材料与技术系、疲劳与航空材料研究组，瓜拉廷格塔，SP，巴西 ✉ 通讯作者：Heitor L. Ornaghi Jr.，ornaghijr.heitor@gmail.com 2020 年 6 月 15 日收到 木质生物质因其成本低、可再生和环境友好而成为生产生物能源的化石燃料的替代品。为了将生物质用作能源，强烈建议了解其热降解行为。这项工作重点研究了巴西木材行业常用的不同树种（湿地松 (PIE)、大桉 (EUG) 和伊塔乌巴 (ITA)）的木纤维的热降解。使用 F 检验统计工具，基于最常见的理论数据预测了它们的降解动力学和整体热行为。发现最可能的降解机制是所有测试的木纤维的自催化，具有三个不同的降解步骤。获得的结果与最近在文献中使用其他拟合方法报告的结果一致。发现纤维素是阿伦尼乌斯参数的主要贡献者，而半纤维素是反应级数的主要贡献者。关键词：建模和仿真、木纤维、热分解、热解、模型拟合引言根据欧盟 28 国 (EU-28) 的政策，预计生物能源（包括生物热能、运输用生物燃料和生物电能）将贡献 2021 年可再生能源目标的一半。相比之下，2015 年，生物能源消耗量是 2000 年石油消耗量的两倍多。1 全球使用的森林生物质的一次能源供应量估计约为 56 EJ，这意味着根据世界能源理事会的数据，木质生物质占每年供应的所有能源的 10% 以上，2 每年约 90% 的一次能源来自所有形式的生物质。3 因此，考虑到木材固有的可再生性，木质生物质和木材加工残留物对于满足未来的能源需求至关重要，尽管可持续管理森林资源势在必行。
2023 年 IEEE 国际可靠性物理研讨会 (IRPS)
TuT1（教程）- 可靠性物理与工程简介，Joe McPherson，McPherson Reliability Consulting LLC 所有材料和设备都会随着时间的推移而退化。因此，可靠性物理具有重要的理论和实践意义。可靠性调查通常从测量材料/设备在应力下的退化率开始，然后对失效时间与施加应力的关系进行建模。这里使用的术语“应力”非常笼统：应力指任何外部因素（电气、机械、化学、热、电化学等）能够产生材料/设备退化的因素。当退化量达到某个临界阈值水平时，就会发生失效时间。由于设备通常需要不同程度的退化才能引发故障，因此故障时间本质上是统计性的，并讨论了两种常见的故障分布：威布尔和对数正态分布。故障时间 (TF) 建模通常假设幂律或指数应力依赖性，具有 Arrhenius 或 Eyring 类活化能。从这些 TF 模型中，可以推导出加速因子，这些因子往往作为加速测试的基础。在本演讲中，将回顾几种半导体故障机制：电迁移 (EM)、应力迁移 (SM)、时间相关电介质击穿 (TDDB)、热载流子注入 (HCI)、负偏置温度不稳定性 (NBTI)、等离子体诱导损伤 (PID)、单粒子翻转 (SEU)、表面反转、热循环疲劳和腐蚀。本教程应为参会者提供坚实的基础，以便更好地理解 IRPS 上发表的论文。TuT2（教程） - 集成电路和半导体器件可靠性分析的机器学习，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 Elyse Rosenbaum 本教程适用于对机器学习（“ML”）如何在其学科中应用感兴趣的可靠性物理专家。它将使用机器学习的广泛定义，将 ML 等同于数据驱动建模，并将其与基于物理知识（即机械模型）的模型和预测进行对比。神经网络是一种流行的数据驱动建模模型结构，因为它具有灵活性；它通常被称为通用近似器。本教程将介绍神经网络训练的基础知识。本文将介绍将 ML 应用于可靠性分析各个方面的研究成果。TuT3（教程）- BEOL 和 MOL 可靠性，Shinji Yokogawa，电气通信大学 BEOL 可靠性在半导体技术中发挥着至关重要的作用，从开发到质量保证。典型的磨损机制包括电迁移 (EM)、应力迁移/应力诱导空洞 (SM/SIV)、热机械稳定性、低介电击穿 (TDDB) 和芯片/封装相互作用 (CPI)。最近，围绕栅极/接触或 MOL 可靠性的可靠性问题已被添加到列表中。由金属和电介质界面中的缺陷及其产生引起的互连、通孔和接触可靠性挑战被认为是重要问题，即使代数、结构和材料发生变化。了解它们以及如何抑制它们是实现高可靠性的关键。了解每个集成电路的寿命分布行为对于确定由许多部分组成的集成电路的可靠性也至关重要。本教程将介绍物理和统计
2023 IEEE 国际可靠性物理研讨会 (IRPS)
TuT1（教程）- 可靠性物理与工程简介，Joe McPherson，McPherson Reliability Consulting LLC 所有材料和设备都会随着时间的推移而退化。因此，可靠性物理具有重要的理论和实践意义。可靠性调查通常从测量材料/设备在应力下的退化率开始，然后对失效时间与施加应力的关系进行建模。这里使用的术语“应力”非常笼统：应力指任何外部因素（电气、机械、化学、热、电化学等）能够产生材料/设备退化的因素。当退化量达到某个临界阈值水平时，就会发生失效时间。由于设备通常需要不同程度的退化才能引发故障，因此故障时间本质上是统计性的，并讨论了两种常见的故障分布：威布尔和对数正态分布。故障时间 (TF) 建模通常假设幂律或指数应力依赖性，具有 Arrhenius 或 Eyring 类活化能。从这些 TF 模型中，可以推导出加速因子，这些因子往往作为加速测试的基础。在本演讲中，将回顾几种半导体故障机制：电迁移 (EM)、应力迁移 (SM)、时间相关电介质击穿 (TDDB)、热载流子注入 (HCI)、负偏置温度不稳定性 (NBTI)、等离子体诱导损伤 (PID)、单粒子翻转 (SEU)、表面反转、热循环疲劳和腐蚀。本教程应为参会者提供坚实的基础，以便更好地理解 IRPS 上发表的论文。TuT2（教程） - 集成电路和半导体器件可靠性分析的机器学习，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 Elyse Rosenbaum 本教程适用于对机器学习（“ML”）如何在其学科中应用感兴趣的可靠性物理专家。它将使用机器学习的广泛定义，将 ML 等同于数据驱动建模，并将其与基于物理知识（即机械模型）的模型和预测进行对比。神经网络是一种流行的数据驱动建模模型结构，因为它具有灵活性；它通常被称为通用近似器。本教程将介绍神经网络训练的基础知识。本文将介绍将 ML 应用于可靠性分析各个方面的研究成果。TuT3（教程）- BEOL 和 MOL 可靠性，Shinji Yokogawa，电气通信大学 BEOL 可靠性在半导体技术中发挥着至关重要的作用，从开发到质量保证。典型的磨损机制包括电迁移 (EM)、应力迁移/应力诱导空洞 (SM/SIV)、热机械稳定性、低介电击穿 (TDDB) 和芯片/封装相互作用 (CPI)。最近，围绕栅极/接触或 MOL 可靠性的可靠性问题已被添加到列表中。由金属和电介质界面中的缺陷及其产生引起的互连、通孔和接触可靠性挑战被认为是重要问题，即使代数、结构和材料发生变化。了解它们以及如何抑制它们是实现高可靠性的关键。了解每个集成电路的寿命分布行为对于确定由许多部分组成的集成电路的可靠性也至关重要。本教程将介绍物理和统计