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地质地层中的气体存储
以GT量表中地质地层中的二氧化碳和氢存储是针对净零碳排放的两种有希望的策略。迄今为止，与更确定的地下二氧化碳存储（UCS）的知识体相比，对地下氢存储（UHS）的研究仍然相对有限。尽管它们类似的物理过程可以用于加速UHS技术的进步，但现有的区别可能会阻碍直接适用性。因此，这篇综述有助于通过多尺度比较来促进UCS和UHS之间的主要差异的基本理解。这些比较涵盖了影响地下气体存储的关键因素，包括存储介质，陷阱PING机制，各自的流体特性，岩石物理特性和注入场景。他们为我们现有的知识从UCS转换为UHS提供了指导，强调了与这些因素有关的因素与诱捕和损失机制相关的必要性。本文还概述了未来的方向，以解决所确定的关键知识差距，旨在增强地质形成氢和二氧化碳存储的利用。
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限制 /专业敷料 - 授权表格< / div>
AMCARE授权不需要社区IDT潜在客户 /实践主管所需的高级临床监督 /授权，请确保您的领先优势已授权使用专业敷料 /产品，并将此表格安全提交此表格。含银的伤口敷料：urgoclean ag aquacel akag Qurgotul银色专业伤口敷料：弗拉米纳尔热素火药flaminal forte octenilin solution ucs ucs debrisoft debrisoft mepilex mepilex mepilex mepilex mepilex borderx borderx borderx bordememehield urgoclean urgoclean urgostart和proshield urgostart and proshield sprays and cream viscopaste
用氧化石墨烯
摘要：尽管被胶结的土壤作为亚级填充材料可以满足某些性能的要求，但它容易受到地下水引起的毛细血管侵蚀的影响。为了消除毛细血管水升高引起的危害并总结了水运输特性的相关定律，使用氧化石墨烯（GO）来改善水泥土壤。本文进行了毛细血管吸水测试，无限制的抗压强度（UCS）测试，系数测试软化测试以及使用各种GO含量的胶结土壤中的电子显微镜（SEM）测试。结果表明，毛细血管吸收能力和毛细血管吸收率显示出降低，然后随着GO含量的增加而增加趋势，而UCS则表现出增加，然后降低趋势。当内容为0.09％时，改进效果最为明显。在此内容下，毛细血管吸收和毛细血管吸收率分别降低了25.8％和33.9％，在7D，14D和28D时的UCS分别降低了70.32％，57.94％和61.97％。SEM测试结果表明，GO通过刺激水泥水合并促进离子交换，从而降低了水泥土壤的明显空隙，从而优化了微观结构并提高了水性和机械性能。这项研究是进一步研究水迁移和适当治疗的胶质土壤亚地区的基础。
“先进”并不总是更好
本报告是在约翰·D 和凯瑟琳·T 麦克阿瑟基金会和 UCS 成员的支持下得以完成的。作者要感谢许多 UCS 前任和现任工作人员，他们为本报告提供了宝贵的意见：Angela Anderson、Rachel Cleetus、Rob Cowin、Peter Frumhoff、Lisbeth Gronlund、Kathleen Rest 和 Steve Clemmer。他要感谢 Steve Fetter、Richard Garwin、Scott Kemp 和 Frank von Hippel 审阅了本报告并提出了有益的评论。他非常感谢 Cynthia DeRocco 和 Bryan Wadsworth 监督报告的制作，以及 Hannah Poor 和 Sital Sathia 的宝贵帮助。最后，他要感谢 Karin Matchett、Marc S. Miller 和 Heather Tuttle 的出色编辑以及 David Gerratt 的巧妙布局和设计。列出的组织隶属关系仅用于识别目的。本文表达的观点不一定反映资助该研究的组织或审阅该研究的个人的观点。忧思科学家联盟对报告内容负全部责任。
思科 LaunchPad 手册
技术平台和支持初创公司可以利用思科的技术和平台，例如思科物联网 - Kinetics、Edge Intelligence、IOx、IR 网关路由器、LoRaWAN、SD-WAN、Meraki Wireless、接入点、数据中心 - UCS 和 ACI、企业网络 - DNAC、DNA Spaces 和协作产品 - WebEx、CMS 等等。
解决混凝土设计中的环境问题
摘要。本文通过研究人工智能在混凝土设计中的应用来解决对可持续基础设施的迫切需求，特别强调预测单轴抗压强度 (UCS) 以减轻环境影响。混凝土是一种基本的建筑材料，由于其巨大的碳足迹，是环境恶化的主要原因。该研究的重点是利用人工神经网络 (ANN) 的潜力来预测传统建筑混凝土中的 UCS，这种混凝土在全球建筑实践中得到广泛应用。这一重点源于人们认识到这些混凝土类型对环境有重大影响，既影响碳足迹，又影响生态系统。研究方法包括分析一个数据集，该数据集包含 300 个立方体混凝土试件，尺寸为 15 厘米 × 15 厘米 × 15 厘米，按 70:30 的比例分为训练集和测试集。除了 ANN 模型外，还采用了各种机器学习分类器（包括支持向量机和决策树）进行比较。结果表明，基于 ANN 的预测模型优于替代分类器，具有高准确率和最小误差值，从而证实了其在估计 UCS 值方面的可靠性。这些发现凸显了整合人工智能技术以提高建筑实践的可持续性和减轻与混凝土使用相关的环境影响的潜力。通过采用 ANN 预测模型等创新方法，建筑行业可以为环境保护和可持续发展做出重大贡献。关键词：人工智能；混凝土；施工管理；环境影响；可持续结构 1. 简介
报价描述 - 产品 - 思科催化剂中心
该产品可作为网络设备和访问点管理的选项，作为购买Cisco Catalyst网络设备订阅（“ Catalyst订阅”）的一部分。可以在Cisco UCS服务器上购买该产品以进行本地部署或作为虚拟机映像，以在客户现有设备或其私人云提供商中部署。该产品也可以在没有外部网络连接的情况下以空气间隙模式部署。
复合储能直流微电网无通信电压恢复功率共享
在本文中，我们提出了一种新的分散控制和功率共享策略来管理能源 (ES)、储能系统 (ESS) 和公共直流链路之间的功率流。在所提出的技术中，我们消除了 ESS 之间的所有通信，以降低复杂性并提高可靠性，保持直流链路电压恢复。在这种情况下，电池和超级电容器 (UC) 是 ESS，而 ES 可以是任何电源，例如光伏、风能、燃料电池等。该技术根据电池的充电状态 (SoC) 和能量容量按比例共享电池之间的微电网功率不平衡，实现 SoC 均衡。该技术还促进了 UC 的电压恢复，在功率瞬变期间提供功率峰值后保持其平均电压恒定。对于所有 ESS，仅测量局部变量，例如局部电流和直流链路电压，ESS 之间没有共享数据。进行了小信号和稳定性分析，以及实验室台架上的实验结果，证明了该技术的可行性和性能。