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砂盐和盐 - 热储存 - 脱盐和
这项技术的核心是一个充满沙子的热绝缘容器。施加热量，从太阳能光伏（PV），废热或多余的风能采购时，沙子成为存储此热能的培养基。在加热的沙子中添加海水会导致闪光蒸汽产生，类似于热地热井。然后将这种蒸汽凝结并重新捕获为新鲜的淡化水，提供双重好处：清洁水生产和能源储存。作为能量释放的一部分，热量用于为无穷大涡轮有机兰金循环涡轮发电机供电以发电。系统的核心元素是沙子和盐的组合储存。如果不需要淡化的话，可以将闭环热油或二氧化碳用于初级布雷顿循环发电。该系统可扩展从2 kW到1兆瓦以上。
感恩节时间 - 2023
• ACP 2 / Legacy Way - 11 月 21 日晚上 9 点关闭，11 月 25 日上午 6 点恢复正常营业时间 • ACP 3 / I-185 - 24/7 开放 • ACP 5A / Sand Hill - 11 月 22 日下午 5 点关闭，11 月 24 日上午 5 点恢复正常营业时间 • ACP 7 / Harmony Church - 正常营业时间：24/7 • ACP 8 / Childers Gate（Eddy Bridge）– 24/7 开放
4。如何管理海岸线？
沙丘恢复涉及恢复和稳定沙丘，这些沙丘提供了重要的生态系统，沿海保护，野生动植物的栖息地和娱乐机会。恢复项目通常涉及种植本地沙丘植物，例如马拉姆草，海克索恩和海滩草，以稳定沙丘并增强生物多样性。在某些情况下，可以添加其他沙子以补充侵蚀或退化的沙丘。可以安装围栏，以保护新种植的植被免受人类践踏和动物放牧的践踏。
将低质量的二级原材料转变为生物兴奋剂/生物量化技术
结果通过创新的生物技术将采矿业与农业联系起来，称为“生态生物世界”。这项技术以生态方式将废弃的采矿资源（来自开阔矿山的沙子，铸造砂砂）转化为生物螺旋体，以支持恢复土壤化学和特征，并刺激植物的生长和健康。在静态和渗透条件下测试了有机污染的使用的铸造砂的生态生物颗粒过程，以消除危险的有机化合物。根据对治疗八周后所有方法的分析，最终最有效的方法是模仿渗透条件下“堆异构生物渗入”的方法，其中将污染的污染降低到4.3 mg/l doc。基于乳酸杆菌和芽孢杆菌形式的天然微生物财团的活性，对样品的生态生物渗入，可将其用作生物兴奋剂/生物肥料的浸润物产生渗滤液。这种新一代的生物兴奋剂/生物肥料包含有益的细菌，有机酸以及来自非金属原料和废物的溶解的微元素和宏观元素。砂样品的量会影响有机酸的浓度，从而影响生物含量后的元素。开采的低级沙子和使用的原材料（例如铸造砂）代表了生物技术过程的输入材料，并最终再次成为土壤（地球）的一部分，从而对循环结束了对当地采矿业，循环和农业的积极影响。
拟议的国家海洋保护区
南海岸峡湾研究区（9,112 km 2）的特征是巨大的花岗岩悬崖，深冰川雕刻的峡湾，沙丘和白色沙子贝克斯，生产性的沿海水域，河口和沼泽以及多样的海洋生态系统，其美容和生态和生态学都非常出色。这些水是20多种鲸鱼和海豚的关键栖息地和迁移途径。它们也是各种海洋物种的所在地，例如海豚，海龟，鲨鱼和其他鱼类，无脊椎动物和海鸟，包括许多有风险的物种。
肝胆管肿瘤的系统治疗
癌的管理。第24 ESMO的经验和建议。Duchres M, Abou-Alfa GK, Bekai-Saab T, Berlin J, Cervants A, Eng C, Hall, Gill S, Gruenberger T, Haustermans K, Obermannova R, Obermannova R, O'Re Connor of JM, O'Reilly EM, Osterlund P, Philip P, Prager G, Ruiz-Garcia E, Sand B, Suffering T, Materials J, Versype C，Wasan H，Van Cutsem E. Esmo开放。2023 Jun; 8（3）：1567。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。
SAC-2024-00726 阿卡迪亚海岸海滩修复
用于养护的沙子将通过经海洋认证的漏斗挖泥船获得，然后通过水下泵送管道运输并排放到海滩上。泥浆将自然脱水，然后利用重型机械（例如推土机和装载机）将其塑造和分级为与现有海滩相似的坡度和高度。将沿着河段 3 的部分建造沙丘，并尽可能沿着河段安装沙栅栏和植被。不会在现有本地海滩植被的陆地一侧放置任何填充物。大部分养护量将放置在河段“1”和“3”沿线。此外，将挖掘 Singleton Swash 海滩出口，并使用位于 AS 15+00 和 AS 16+00 站之间的 3 英尺直径管道进行冲洗。然后将临时填充该通道，以便通过管道将沙子输送到锥形部分的南端。完成每个河段后，将拆除冲洗管。将在 AS 15+00 站和 AS 16+00 站之间建造一条入口引水渠。现有引水渠横跨 AS 11+00 站和 AS 18+00 站之间的海滩。
基于对象的物理海岸线指标检测...
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩上检测和绘制海岸线指标的适用性。将高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究区分物理海滩隔间的可能性。这项研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水分含量之间量化的强关系为海岸线指标的定义提供了见解。对此，根据沙土湿度进行了端元选择。在此选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙土覆盖的光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用最小距离类、基于像素的分类器进行了类可分性测试，证明了沙土水分含量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水位线、高水位线、瞬时水位线和低水位线。为了绘制这些边界，应用了一种称为“旋转变量模板匹配”的基于对象的边缘检测算法。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从检测到的 3 个边界的结果来看，有理由认为较高的水分含量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。关键词：海岸线指标、边界、光谱表征、基于对象、土壤水分、沙滩。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着良好的定位和对错误位置的区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。这项研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。
基于对象的分类方法中物理海岸线指标的检测
对海岸线（水体与陆地之间的接触区）的分析意味着要解决这种边界在时间和空间上的动态性质。位置（自然变化）、测量技术和解释的高度不确定性影响海岸线测绘的准确性。海岸线指标（代表海岸线位置的自然沿海特征）的定义应尽可能满足客观性标准，以便实现海岸线特征遥感的可重复性并改进海岸线测绘技术。本研究的目的是测试基于对象的分类技术在检测和绘制荷兰斯希蒙尼克岛北部沙滩的海岸线指标方面的适用性。高光谱 AHS 图像与实地观察和实验室分析相结合，研究了区分物理海滩隔间的可能性。本研究确定了海滩陆地-水界面的光谱特征。反射率和水含量之间的强量化关系为海岸线指标的定义提供了见解。关于这一点，根据沙子湿度进行了端元选择。在这次选择中，光谱亮度是主要方面。反照率差异被视为 4 种表面沙层光谱特征：干沙、湿沙、湿沙和饱和沙。利用这种光谱特性，使用基于像素的分类器进行类可分性测试，结果证明沙的含水量可用于定义这 4 种水线特征：先前高水线、高水线、瞬时水线和低水线。为了绘制这些边界，应用了一种基于对象的边缘检测算法，称为“旋转变量模板匹配”。RTM 方法在预计要检测的 4 个边界中的 1 个中失败了。从 3 个检测到的边界的结果来看，有理由认为较高的含水量导致了指标的边缘定义。因此，检测海岸线指标的能力将向海方向下降。一个重要的含义是，定时图像采集几乎不会决定定位物理水线的可能性。本研究提出了海岸线指标的图像定义。基于对象的方法的目的是优化准确性和稳健性，这意味着对错误位置的良好定位和区分。通过使用可靠的特征进行检测，海岸线测绘方法得到了优化，其性能优于常见的测绘方法。本研究的结论是，通过仔细定义海岸线指标，可以绘制海岸线边界，并且我们开发的方法能够降低海岸线测绘中的不确定性水平。关键词：海岸线指标，边界、光谱特征、基于对象、土壤湿度、沙滩。