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超级岩石(SHR)地热能系统的钻井和井结构的研究边界 - 可再生,基本负荷电力通过在深处(> 5 km)循环水,热(> 374°C)岩石产生 - 稳步前进。在多晶钻石碳化物(PDC)钻头设计中的最新成就,提高了穿透速率(ROP)到硬岩中的成就,并且隔热钻孔的开发表明,SHR地热项目的深入钻井正处于不可通知的地平线上。但是,在敌对地下地质环境中,几个关键的技术差距仍然阻碍了深入钻探的方式。技术公司和实验室必须在专门的钻机,位技术,高温下井工具和温度管理设备方面取得快速的进步。目前,这些钻井系统以及进入深层岩层所需的时间 - 创造了巨大的项目成本。要将SHR Geothermal带入商业生存能力,技术公司和实验室必须迅速开发,测试和部署新技术。本报告回顾了最先进的深度地热钻井和井建筑技术,确定了现有的技术差距,并提出了克服这些差距的策略。从理论到商业上可扩展的1-9之间,每种技术都有1-9之间的技术准备水平(TRL)。总体而言,我们发现可以通过部署现有技术的组合来钻孔地热井,并且SHR钻孔的技术挑战是可以克服的。经济挑战是这些钻井系统的可用性有限和测试的函数,随着SHR地热工业的扩展,这两者都会减少。这些技术共有的一阶差距是缺乏在场地和受控实验室条件下获得SHR条件的机会。没有开放式实验设施和试点站点,这些技术将无法进行迭代的改进,以脱离风险的SHR钻探和推动行业前进。
摘要:通常认为开放壳分子石墨烯片段的反应被认为是不希望的分解过程,因为它们导致诸如π-磁性等所需特征的丧失。氧化二聚二聚体表明,这些转化是通过在单个步骤中形成多个键和环制造复杂结构的合成结构的希望。在这里,我们探讨了使用Phena-lenyyl的这种“不希望”反应来构建应变并提供非平面多环芳烃的可行性。为此,我们设计并合成了一个双烯基单元通过双苯基骨架链接的Biradical系统。设计促进了分子内级联反应对螺旋扭曲的鞍形产物,其中一个反应中的关键转换(环锁和环形融合)在一个反应中。通过单晶X射线衍射分析证实了最终的绿吡就产物的负曲率,该植物诱导的曲率通过分辨率通过分辨率的映异构体验证,该螺旋扭转验证了螺旋扭曲,这些向映异构体显示圆形极化的发光和高构型稳定性。
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传染病的扩散强调了预防措施的重要性,面罩的使用是减轻空中传播的关键策略。在这种情况下,计算机视觉技术的集成提供了一种技术解决方案,用于监视面罩依从性。本摘要提出了一项研究,该研究重点是实施级联分类器技术,以进行自动面罩检测。这项研究的主要目的是评估级联分类器技术在识别戴着戴面膜或不戴上面罩的个体方面的功效。通过利用机器学习算法和对象检测原则,该研究旨在开发一个可靠,高效的系统,用于实时面罩检测。该研究采用了一个数据集,其中包括各种环境中有或没有面罩的各种环境中的不同图像。利用OPENCV库,对级联分类器技术进行了训练,以识别与口罩相关的独特模式。级联框架执行快速和连续过滤的能力被利用以准确检测面孔并评估面具的存在。该研究的结果证明了喀斯喀特分类器技术的成功实施,以实现面罩检测。训练有素的分类器在区分戴面膜和戴面具的个体时表现出值得称赞的精度,精确性和回忆。该系统展示了其在实时场景中运行的能力,从而有助于对公共空间的有效监视。
这种新型 ICL 激光器能够高效工作,覆盖从 2 μm 以下到 11 μm 以上的大范围中红外波长 [2-8] 。此外,近年来,这种激光器已经在商业上可用 [7],用于化学传感、成像和工业过程控制等实际应用。尽管如此,它们仍然价格昂贵,供应商很少,交货时间相对较长。部分原因是 ICL 的 Sb 基 III-V 材料和相关器件制造技术不太成熟,而且与更成熟的 InP 和 GaAs 基材料体系相比,Sb 基材料的生长资源有限。因此,与其他半导体激光器(如带内量子级联激光器(QCL)[9] )相比,在 ICL 开发上投入的努力非常有限。ICL 的许多方面尚未探索或仍处于早期阶段。
级联锁变电站位于哥伦比亚河峡谷附近,俄勒冈州胡德河县的喀斯喀特锁,位于俄勒冈州,俄勒冈州,北部第2部分,北部8号,山脉8。该变电站位于1.53英亩的土地上,位于84号州际公路以南及其相关的正面路,就在美国森林服务土地外(Mt.胡德国家森林)。变电站与维护的传输线走廊相邻(Bonneville PH - Hood River No.1)和该线的南部是山胡德国家森林。南部的区域是Mt.胡德国家森林,由森林和山地形象组成。是84号州际走廊和发展的工业区。哥伦比亚河在变电站以北约0.5英里处。Herman Creek位于变电站以西约600英尺。内部或附近没有湿地。
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脑机接口 (BMI) 旨在建立生物神经系统与外部机器之间的直接通信通路 [1, 2]。不同类型的神经信号已在各种 BMI 应用中得到展示。脑电图 (EEG) 是 BMI 场景中最常见的电生理信号之一,例如注意力评估 [3]、运动想象 [4]、睡眠分期 [5] 和癫痫发作检测 [6]。然而,EEG 记录过程很容易因无线传输中的数据包丢失、受试者的意外移动或电极接触不良而受到干扰,从而导致信号不完整。一些文献中提出了张量完成方法 (TCM),通过将记录的 EEG 视为多通道张量来执行 EEG 完成 [7–10]。[9] 证明同时张量分解和完成 (STDC) 可以在几种 TCM 中实现更好、更稳健的性能。TCM 家族可以发现多通道信号的低秩表示,可进一步用于信号恢复。然而,TCM 家族依赖于多个脑电图通道,这对于单通道脑电图记录不起作用。序列到序列神经网络是脑电图补全的另一种解决方案。[11] 使用门层自动编码器 (GLAE) 将深度学习引入该领域。GLAE 在普通自动编码器之前添加了一个切换层。切换层在训练期间屏蔽了几个输入点。该模型学会了根据未屏蔽的点来补全屏蔽的点。GLAE 在两个稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 脑电图上实现了 0.02 到 0.05 的 RMSE 水平
并非所有这些能源都具有经济效益。国际能源署发现,到 2050 年,具有成本效益的下一代地热发电量可能达到 800 千兆瓦 (GW)。虽然这只是总潜力的一小部分,但到 2050 年,这仍将提供全球 8% 的电力供应。如果这一部署得以实现,从现在到 2050 年,下一代地热发电将满足 15% 的发电量增长,成为第三大增长来源(仅次于风能和太阳能)。