一个关键的设计考虑因素是器件处理不安全电流水平的能力。与现有的 HITFET ® 一样,过载保护(包括短路和过热保护)分阶段起作用。这意味着如果超过内部电流限制 I D(lim),输出级不会立即关闭,但电流会限制为 I D(lim),并设置相应的位组合(SPI 寄存器)(预警)。因此,器件在模拟区域内工作,漏极和源极之间的电压增加。由于功耗增加,这会导致芯片温度升高。为了防止超过最大结温,受影响通道的温度传感器会关闭输出级。因此,器件可以自我保护。2.1.1 驱动灯 对于具有电容行为的负载,例如开关灯时,浪涌电流可能是稳态值的八倍或十倍。TLE 62xx GP 设备非常适合此类应用,因为它具有内部电流限制,可延长灯的工作寿命。图 3 显示了标称电流约为 0.8 A 的灯的开关。此处的“浪涌电流”限制在 1.3 A 左右。
摘要:为了确定地热来源的最佳和最有效的储层温度,使用专门设备的长期现场研究和分析是必不可少的。尽管这些要求增加了项目成本并引起延迟,但基于水力地球化学数据的机器学习技术可以通过准确预测储层温度来最大程度地减少损失。近年来,将混合方法应用于现实世界中的挑战已经变得越来越普遍,而不是传统的机器学习方法。这项研究介绍了一种新型的机器学习AP-aosma-MLP,它集成了自适应对立的粘液模具算法(AOSMA)和多层感知器(MLP)技术,该技术专门设计用于预测地层资源的储存。此外,在同等条件下,使用各种评估回归指标,在文献中比较了文献中基本的人工神经网络和文献中广泛认识的算法。结果表明,AOSMA-MLP的表现优于基本MLP和其他基于元启发式的MLP,而经AOSMA训练的MLP实现了最高的性能,以R 2值为0.8514。提出的AOSMA-MLP方法显示出在各种回归问题中产生有效结果的显着潜力。
电池储能系统的有效运行要求电池温度保持在特定范围内。当前的技术经济模型忽略了加热和冷却操作对这些设备的寄生负载,假设它们在恒定温度下运行。在这项工作中,考虑到在寒冷环境中部署电池储能系统的最佳尺寸,研究了这些影响。峰值调节应用作为线性规划问题呈现,然后用 PYOMO 优化编程语言将其表述出来。建筑能量模拟软件 EnergyPlus 用于模拟电池储能系统外壳的供暖、通风和空调负载。对美国八个地点进行了案例研究,考虑了镍锰钴氧化物锂离子电池类型以及电源转换系统是在外壳内部还是外部。结果显示,能量容量大小增加了 42% 至 300%,额定功率增加了 43% 至 217%,资本成本增加了 43% 至 296%,具体取决于位置。该分析表明,供暖、通风和空调负荷会对电池储能系统的最佳尺寸和成本产生很大影响,值得在技术经济研究中考虑。
摘要提出了标准0.18- µm CMOS技术的超低功率子串电压参考电路。利用V Be和V Th的负温度特性,一种新型的自偏自偏电路结合了寄生BJT和MOSFET的组合,用于实现纳米瓦特功率调整的温度补偿的子带电压参考。测量结果表明,提议的电路提供的平均参考电压为261.6 mV,变化系数为0.86%。在27℃的供应电压范围为0.9 V至1.8 V,线调节(LR)为0.26%/V,电源排斥比(PSRR)为100 Hz时的电源排斥比(PSRR)为-49 dB。通过一次性进行修剪,在一组18个样本上进行的测量结果显示,温度平均温度平均温度为25.9 ppm/ o,温度范围为-20至100°C,C。电源耗散为1.8 nW,电源电压为0.9 v在27°C下为0.9°C。CHIP面积为0.0038 mm 2。关键字:超低功率,子频率电压参考,CMOS,温度系数,芯片区域分类:集成电路(内存,逻辑,逻辑,模拟,RF,传感器)
发烧是儿科急诊就诊和入院的主要原因。本研究旨在描述 0-15 岁儿童急性发热的临床、病因和预后方面。患者和方法:这是一项前瞻性横断面研究,从 2021 年 4 月 1 日到 2022 年 3 月 31 日,影响了所有 0 至 15 岁、体温达到或高于 39˚C、住院时间少于五天且在加布里埃尔图埃大学医院儿科住院的儿童。结果:在研究期间,共纳入 150 名儿童,性别比为 0.85。0-5 岁儿童占样本的 71.4%。参考文献占样本的一半以上,即 58% 的病例。18.7% 的病例体温高于 40˚C。功能体征以呼吸体征为主占28%,消化体征占18%。55.3%的患儿临床表现为苍白,70%的患儿有呼吸困难体征,40%的患儿有心动过速体征。65.3%的患儿有贫血。45.3%的患儿有白细胞增多症,43.3%的患儿有白细胞减少症。44.7%的患儿C反应蛋白阳性,8.7%的患儿脑脊液细菌学检查和化学检查阳性。44.7%的患儿脑脊液浓滴阳性,
基态和电子激发态之间的能隙。在超导基态,电子配对为超导电荷载体,称为库珀对 [3],由于声子发射/吸收引起的弱引力,其结合能为 2 Δ。当超导体吸收能量时(例如来自足够高能量的光子),库珀对会分解为从基态激发出的电子,称为“准粒子”。通常,准粒子激发的超导能隙 Δ 比光子的能量(meV 对 eV)小几个数量级。因此,可见光或近红外波段的单个光子可以产生数百或数千个准粒子激发。计算单光子吸收事件后准粒子激发的数量已被证明是一种成功的检测方法,可用于超导隧道结 (STJ) 和动能电感探测器 (KID)。计算准粒子激发的另一种方法是使用基于微量热计的能量分辨探测器,例如过渡边缘传感器 (TES),它可以用灵敏的温度计测量单光子吸收后的温度变化 [4]。最后,当电流密度超过电流密度的“临界”值 J c 时,超导材料在固定温度下的特性切换已被利用来实现超导
新型超导材料,特别是具有高临界温度(T c )的材料的发现一直是凝聚态物理学领域的一个活跃研究领域。传统方法主要依靠物理直觉在现有数据库中搜索潜在的超导体。然而,已知材料只是触及了材料领域中广泛可能性的表面。在这里,我们开发了一个人工智能搜索引擎,它集成了深度模型预训练和微调技术、扩散模型和基于物理的方法(例如第一性原理电子结构计算),用于发现高 T c 超导体。利用这个人工智能搜索引擎,我们基于一组非常小的样本获得了 74 种动态稳定材料,人工智能模型预测它们的临界温度为 T c ≥ 15 K。值得注意的是,这些材料不包含在任何现有数据集中。此外,我们分析了数据集和单个材料(包括 B 4 CN 3 和 B 5 CN 2)的趋势,它们的 T cs 分别为 24.08 K 和 15.93 K。我们证明了 AI 技术可以发现一组新的高 T c 超导体,并概述了其加速发现具有目标特性的材料的潜力。
摘要:我们开发了一种基于帕尔帖的非低温冷镜湿度计 SKYDEW,用于测量从地面到平流层的水蒸气。进行了几次室内实验,以研究该仪器在不同条件下的特性和性能。维持镜子上冷凝水的反馈控制器的稳定性取决于控制器设置、冷凝水条件和环境空气中的霜点。通过显微镜观察冷凝水并在室内进行比例积分微分 (PID) 调节的结果用于确定控制器的 PID 参数,以便保留来自镜子的散射光信号和镜子温度的轻微振荡。这允许检测到湿度分布中的陡峭梯度,否则由于响应较慢而无法检测到。原始镜面温度的振荡通过选择霜层的平衡点的黄金点法进行平滑。我们进一步根据全球气候观测系统 (GCOS) 参考高空网络 (GRUAN) 的要求描述了 SKYDEW 测量数据处理和不确定性估计的细节。在从 − 95 到 40 °C 的整个温度范围内,镜面温度测量的校准不确定性小于 0.1 K。在
抽象简介。糖尿病足综合征(DFS)是糖尿病最常见的并发症之一。该研究的目的是评估2型糖尿病患者脚的表面温度和微循环的分布。方法。52例患者(研究组)患有2型糖尿病的患者参加了该研究,由医生诊断为“ Centrum Medyczne”省级专业医疗中心,作为预防糖尿病足综合症计划的一部分。 对照组包括33例没有糖尿病的患者。 所有参与者的双脚的表面背侧和足底温度均可测量。 使用Thermovision Flir系统T335进行测量。 结果。 在两个研究组中,脚的背侧温度高于足底温度。 对照组观察到的差异显然比糖尿病患者组大,构成1.7°C和1.0°C。 在糖尿病患者中,足底温度平均高2.2°C,与对照组相比,背侧温度平均高1.5°C。 结论。 热成像可以用作DFS诊断的补充。 建议每天对糖尿病患者的热量表对表面温度进行每日自我监控,可以帮助降低脚部神经营养变化的风险。 关键词:糖尿病,热成像,微循环,糖尿病脚52例患者(研究组)患有2型糖尿病的患者参加了该研究,由医生诊断为“ Centrum Medyczne”省级专业医疗中心,作为预防糖尿病足综合症计划的一部分。对照组包括33例没有糖尿病的患者。所有参与者的双脚的表面背侧和足底温度均可测量。使用Thermovision Flir系统T335进行测量。结果。在两个研究组中,脚的背侧温度高于足底温度。对照组观察到的差异显然比糖尿病患者组大,构成1.7°C和1.0°C。在糖尿病患者中,足底温度平均高2.2°C,与对照组相比,背侧温度平均高1.5°C。结论。热成像可以用作DFS诊断的补充。建议每天对糖尿病患者的热量表对表面温度进行每日自我监控,可以帮助降低脚部神经营养变化的风险。关键词:糖尿病,热成像,微循环,糖尿病脚
在极具挑战性的井下环境中,钻井工具通常要承受高温、剧烈振动等恶劣的操作条件。钻井活动会产生海量现场数据,即现场可靠性大数据(FRBD),其中包括井下操作、环境、故障、退化和动态数据。现场可靠性大数据具有规模大、种类多、极其复杂等特点,为钻井工具可靠性分析带来了丰富的机遇和巨大挑战。因此,作为影响钻井工具可靠性的关键因素之一,井下振动因素在基于FRBD的可靠性分析中起着至关重要的作用。本文回顾了井下钻井作业的重要参数,研究了井下振动的模式、物理和可靠性影响,介绍了可靠性大数据分析的特点。具体而言,本文探讨了振动因素在可靠性大数据分析中的应用,涵盖工具寿命/故障预测、预测/诊断、状态监测(CM)以及维护计划和优化。此外,作者强调了未来的研究,即如何更好地将井下振动因素应用于可靠性大数据分析,以进一步提高工具可靠性并优化维护计划。[DOI:10.1115 / 1.4040407]