XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCfD
基于 CFD 的替代风洞数据校正...
本文介绍了一种通过使用 CFD 解决方案来校正风洞数据的替代方法。校正基于风洞中测量的压力与 CFD 在自由流动条件下预测的压力之间的差异，在风洞数据点周围的攻角和马赫数下。优化用于找到攻角和马赫数的组合，以最小化测量压力和预测压力之间的差异。使用替代模型来近似 CFD 数据，以提高该方法的计算效率。优化的结果是校正后的攻角和马赫数，它对应于自由飞行条件下的压力分布，就所使用的目标函数而言，该压力分布最适合风洞实验。结果表明，当在目标函数中使用所有机翼压力时，得到的校正与使用壁面压力特征方法预测的壁面干扰校正一致。
研究 CFD 量子电路模拟的硬件加速
在众多量子计算模型中，量子电路模型是与当前量子硬件交互的最著名和最常用的模型。量子计算机的实际应用是一个非常活跃的研究领域。尽管取得了进展，但对物理量子计算机的访问仍然相对有限。此外，现有机器容易受到量子退相干导致的随机误差的影响，并且量子比特数、连接性和内置纠错能力也有限。因此，在经典硬件上进行模拟对于量子算法研究人员在模拟错误环境中测试和验证新算法至关重要。计算系统变得越来越异构，使用各种硬件加速器来加速计算任务。现场可编程门阵列 (FPGA) 就是这样一种加速器，它是可重构电路，可以使用标准化的高级编程模型（如 OpenCL 和 SYCL）进行编程。 FPGA 允许创建专门的高度并行电路，能够模拟量子门的量子并行性，特别是对于可以同时执行许多不同计算或作为深度管道的一部分执行的量子算法类。它们还受益于非常高的内部内存带宽。本文重点分析了应用于计算流体动力学的量子算法。在这项工作中，我们介绍了基于模型格子的流体动力学公式的新型量子电路实现，特别是使用量子计算基础编码的 D1Q3 模型，以及使用 FPGA 对电路进行高效模拟。这项工作朝着格子玻尔兹曼方法 (LBM) 的量子电路公式迈出了一步。对于在 D1Q3 晶格模型中实现非线性平衡分布函数的量子电路，展示了如何引入电路变换，以促进在 FPGA 上高效模拟电路，并利用其细粒度并行性。我们表明，这些转换使我们能够在 FPGA 上利用更多的并行性并改善内存局部性。初步结果表明，对于此类电路，引入的变换可以缩短电路执行时间。我们表明，与 CPU 模拟相比，简化电路的 FPGA 模拟可使每瓦性能提高 3 倍以上。我们还展示了在 GPU 上评估相同内核的结果。
岩床热能储存-CFD分析
热储能过程可分为化学过程和物理过程[14,15]，其中物理储热又细分为显热储热（SHS）和潜热储热（LHS）。SHS 是最简单、最常见的储热形式。在此过程中，热量通过改变材料温度但不改变相态的系统进行交换。床层温度主要通过传导、对流和辐射来改变，从而吸收（或释放）热能。在这些解决方案中，储存材料的温度值变化非常缓慢。显热可以用以下公式描述[14,16,17]：
耦合CFD – DEM模拟的见解。隧道 PMMA牺牲层的可靠剥离超级... MRNA与腺病毒矢量诱导的抗体反应和腺病毒的抗体反应对免疫缺陷患者的covid-19疫苗 访问癌症的有针对性疗法：自我和集体倡导与主流>一起 较低的前静脉EEG alpha功率放大视觉意识，而不是视觉敏感性
a 3 1 0 20000 b 3 1 100000 20000 C 3 1 300000 20000 D 4 0.75 0 47407 E 4 0.75 100000 47407 F 4 0.75 300000 47407 G 5 0.6 0 92592 H 5 0.6 0 92592 H 5 0.6 100000 92592 I 5 0.6 100000 92592 160000 m 7 0.428 0 255093 N 7 0.428 100000 255093 O 7 0.428 300000 255093
CFD分配第6轮：预算通知 - 随附的注释
23。DDM是经过同行评审的全面整合的电力市场模型，涵盖了GB Power Market，涵盖了中型至长期。该模型可以分析GB发电机的电力调度以及从2010年到2050年产生产能的投资决策。它将每小时的电力需求和供应方式考虑在样本天中。投资决策基于预计的收入和现金流，允许对一代人的政策影响和变化。发电厂的完整生命周期都是建模的，从计划到退役，允许投资决策涉及的风险和不确定性。DDM启用分析，比较不同政策决策对发电，容量，成本，价格，供应安全和碳排放的影响，并输出全面且一致的成本效益分析结果。5
基于 OpenFOAM 和 CPU/GPU 计算的 AI 加速 CFD 模拟 ⋆
摘要。在本文中，我们提出了一种通过将传统 CFD 求解器与我们的 AI 模块集成来加速 CFD（计算流体动力学）模拟的方法。所研究的现象负责化学混合。所考虑的 CFD 模拟属于一组稳态模拟，并使用基于 OpenFOAM 工具箱的 MixIT 工具。所提出的模块被实现为 CNN（卷积神经网络）监督学习算法。我们的方法通过为模拟现象的每个数量创建单独的 AI 子模型来分发数据。然后可以在推理阶段对这些子模型进行流水线处理以减少执行时间，或者逐个调用以减少内存需求。我们根据 CPU 或 GPU 平台的使用情况检查所提出方法的性能。对于具有不同数量条件的测试实验，我们将解决时间缩短了约 10 倍。比较基于直方图比较法的模拟结果显示所有数量的平均准确率约为 92%。
英国太阳能可再生能源公司获得 CfD Merchant Nose PPA
关于英国太阳能可再生能源公司：英国太阳能可再生能源公司是英国一家综合太阳能开发商，由 ICG INFRA 控股。BSR 为英国和国际的开发商和投资者开发（BSR Energy）、建造（BSR EPC）和管理（BSR O&M）公用事业规模的太阳能和储能项目。凭借十多年的经验，BSR 已成功在 57 个电厂开发了超过 645MW 的太阳能光伏发电。所有项目均为自主开发，这意味着 BSR 掌控着整个价值链。https://britishrenewables.com/
英国绿色氢能差价合约 (CfD) 能否与成本节约相匹配
差价合约 (CfD) 进入氢能领域是其在电力领域成功应用的自然延伸。在英国，低碳氢 CfD 主要关注两个关键目标：降低氢气生产成本和扩大生产能力。这就提出了一个问题：这些合约是否会像电力领域的合约一样有效。我们认为，与更成熟的可再生电力 CfD 相比，氢能 CfD 面临着重大限制，特别是在推动成本降低和有效管理风险的能力方面。首先，虽然可再生电力项目通过降低资本成本从固定价格合约中受益匪浅，但这种影响对绿色氢能来说不太可能，因为绿色氢能的运营成本更为占主导地位。其次，由于电价变化和供应链不成熟，氢能 CfD 给生产商带来更大的成本风险。鉴于绿色氢能市场价格发展的不确定性以及可能出现的替代、更便宜的解决方案，承购商也面临更高的风险。相比之下，可再生电力 CfD 提供了更平衡的风险分配，拥有成熟的市场和更可预测的成本结构。第三，不确定且不断发展的绿色氢能市场对固定价格合同构成了重大挑战。如果需求没有像预期的那样实现，搁浅资产的可能性就会更高。可再生电力有着既定的需求，为长期合同提供了更安全的环境。最后，投资者通常使用固定价格长期合同来对冲价格波动。然而，在需求不确定的情况下，专注于价格稳定的对冲策略几乎无法提供保护。因此，氢能行业的独特挑战——特别是围绕成本结构、风险分布和不确定的市场需求——表明，可再生电力差价合约的成功可能不容易在绿色氢能中复制。
